Diagnostic accuracy of G-CSF, IL-8, and IL-1ra in critically ill children with suspected infection.

OBJECTIVE: To elucidate the diagnostic accuracy of granulocyte colony-stimulating factor (G-CSF), interleukin-8 (IL-8), and interleukin-1 receptor antagonist (IL-1ra) in identifying patients with sepsis among critically ill pediatric patients with suspected infection. DESIGN AND SETTING: Nested case-control study in a multidisciplinary neonatal and pediatric intensive care unit (PICU) PATIENTS: PICU patients during a 12-month period with suspected infection, and plasma available from the time of clinical suspicion (254 episodes, 190 patients). MEASUREMENTS AND RESULTS: Plasma levels of G-CSF, IL-8, and IL-1ra. Episodes classified on the basis of clinical and bacteriological findings into: culture-confirmed sepsis, probable sepsis, localized infection, viral infection, and no infection. Plasma levels were significantly higher in episodes of culture-confirmed sepsis than in episodes with ruled-out infection. The area under the receiver operating characteristic curve was higher for IL-8 and G-CSF than for IL-1ra. Combining IL-8 and G-CSF improved the diagnostic performance, particularly as to the detection of Gram-negative sepsis. Sensitivity was low (<50%) in detecting Staphylococcus epidermidis bacteremia or localized infections. CONCLUSIONS: In this heterogeneous population of critically ill children with suspected infection, a model combining plasma levels of IL-8 and G-CSF identified patients with sepsis. Negative results do not rule out S. epidermidis bacteremia or locally confined infectious processes. The model requires validation in an independent data-set.

Species distribution models for conservation-oriented studies in Switzerland : filling data and tools gaps

SUMMARYSpecies distribution models (SDMs) represent nowadays an essential tool in the research fields of ecology and conservation biology. By combining observations of species occurrence or abundance with information on the environmental characteristic of the observation sites, they can provide information on the ecology of species, predict their distributions across the landscape or extrapolate them to other spatial or time frames. The advent of SDMs, supported by geographic information systems (GIS), new developments in statistical models and constantly increasing computational capacities, has revolutionized the way ecologists can comprehend species distributions in their environment. SDMs have brought the tool that allows describing species realized niches across a multivariate environmental space and predict their spatial distribution. Predictions, in the form of probabilistic maps showing the potential distribution of the species, are an irreplaceable mean to inform every single unit of a territory about its biodiversity potential. SDMs and the corresponding spatial predictions can be used to plan conservation actions for particular species, to design field surveys, to assess the risks related to the spread of invasive species, to select reserve locations and design reserve networks, and ultimately, to forecast distributional changes according to scenarios of climate and/or land use change.By assessing the effect of several factors on model performance and on the accuracy of spatial predictions, this thesis aims at improving techniques and data available for distribution modelling and at providing the best possible information to conservation managers to support their decisions and action plans for the conservation of biodiversity in Switzerland and beyond. Several monitoring programs have been put in place from the national to the global scale, and different sources of data now exist and start to be available to researchers who want to model species distribution. However, because of the lack of means, data are often not gathered at an appropriate resolution, are sampled only over limited areas, are not spatially explicit or do not provide a sound biological information. A typical example of this is data on 'habitat' (sensu biota). Even though this is essential information for an effective conservation planning, it often has to be approximated from land use, the closest available information. Moreover, data are often not sampled according to an established sampling design, which can lead to biased samples and consequently to spurious modelling results. Understanding the sources of variability linked to the different phases of the modelling process and their importance is crucial in order to evaluate the final distribution maps that are to be used for conservation purposes.The research presented in this thesis was essentially conducted within the framework of the Landspot Project, a project supported by the Swiss National Science Foundation. The main goal of the project was to assess the possible contribution of pre-modelled 'habitat' units to model the distribution of animal species, in particular butterfly species, across Switzerland. While pursuing this goal, different aspects of data quality, sampling design and modelling process were addressed and improved, and implications for conservation discussed. The main 'habitat' units considered in this thesis are grassland and forest communities of natural and anthropogenic origin as defined in the typology of habitats for Switzerland. These communities are mainly defined at the phytosociological level of the alliance. For the time being, no comprehensive map of such communities is available at the national scale and at fine resolution. As a first step, it was therefore necessary to create distribution models and maps for these communities across Switzerland and thus to gather and collect the necessary data. In order to reach this first objective, several new developments were necessary such as the definition of expert models, the classification of the Swiss territory in environmental domains, the design of an environmentally stratified sampling of the target vegetation units across Switzerland, the development of a database integrating a decision-support system assisting in the classification of the relevés, and the downscaling of the land use/cover data from 100 m to 25 m resolution.The main contributions of this thesis to the discipline of species distribution modelling (SDM) are assembled in four main scientific papers. In the first, published in Journal of Riogeography different issues related to the modelling process itself are investigated. First is assessed the effect of five different stepwise selection methods on model performance, stability and parsimony, using data of the forest inventory of State of Vaud. In the same paper are also assessed: the effect of weighting absences to ensure a prevalence of 0.5 prior to model calibration; the effect of limiting absences beyond the environmental envelope defined by presences; four different methods for incorporating spatial autocorrelation; and finally, the effect of integrating predictor interactions. Results allowed to specifically enhance the GRASP tool (Generalized Regression Analysis and Spatial Predictions) that now incorporates new selection methods and the possibility of dealing with interactions among predictors as well as spatial autocorrelation. The contribution of different sources of remotely sensed information to species distribution models was also assessed. The second paper (to be submitted) explores the combined effects of sample size and data post-stratification on the accuracy of models using data on grassland distribution across Switzerland collected within the framework of the Landspot project and supplemented with other important vegetation databases. For the stratification of the data, different spatial frameworks were compared. In particular, environmental stratification by Swiss Environmental Domains was compared to geographical stratification either by biogeographic regions or political states (cantons). The third paper (to be submitted) assesses the contribution of pre- modelled vegetation communities to the modelling of fauna. It is a two-steps approach that combines the disciplines of community ecology and spatial ecology and integrates their corresponding concepts of habitat. First are modelled vegetation communities per se and then these 'habitat' units are used in order to model animal species habitat. A case study is presented with grassland communities and butterfly species. Different ways of integrating vegetation information in the models of butterfly distribution were also evaluated. Finally, a glimpse to climate change is given in the fourth paper, recently published in Ecological Modelling. This paper proposes a conceptual framework for analysing range shifts, namely a catalogue of the possible patterns of change in the distribution of a species along elevational or other environmental gradients and an improved quantitative methodology to identify and objectively describe these patterns. The methodology was developed using data from the Swiss national common breeding bird survey and the article presents results concerning the observed shifts in the elevational distribution of breeding birds in Switzerland.The overall objective of this thesis is to improve species distribution models as potential inputs for different conservation tools (e.g. red lists, ecological networks, risk assessment of the spread of invasive species, vulnerability assessment in the context of climate change). While no conservation issues or tools are directly tested in this thesis, the importance of the proposed improvements made in species distribution modelling is discussed in the context of the selection of reserve networks.RESUMELes modèles de distribution d'espèces (SDMs) représentent aujourd'hui un outil essentiel dans les domaines de recherche de l'écologie et de la biologie de la conservation. En combinant les observations de la présence des espèces ou de leur abondance avec des informations sur les caractéristiques environnementales des sites d'observation, ces modèles peuvent fournir des informations sur l'écologie des espèces, prédire leur distribution à travers le paysage ou l'extrapoler dans l'espace et le temps. Le déploiement des SDMs, soutenu par les systèmes d'information géographique (SIG), les nouveaux développements dans les modèles statistiques, ainsi que la constante augmentation des capacités de calcul, a révolutionné la façon dont les écologistes peuvent comprendre la distribution des espèces dans leur environnement. Les SDMs ont apporté l'outil qui permet de décrire la niche réalisée des espèces dans un espace environnemental multivarié et prédire leur distribution spatiale. Les prédictions, sous forme de carte probabilistes montrant la distribution potentielle de l'espèce, sont un moyen irremplaçable d'informer chaque unité du territoire de sa biodiversité potentielle. Les SDMs et les prédictions spatiales correspondantes peuvent être utilisés pour planifier des mesures de conservation pour des espèces particulières, pour concevoir des plans d'échantillonnage, pour évaluer les risques liés à la propagation d'espèces envahissantes, pour choisir l'emplacement de réserves et les mettre en réseau, et finalement, pour prévoir les changements de répartition en fonction de scénarios de changement climatique et/ou d'utilisation du sol. En évaluant l'effet de plusieurs facteurs sur la performance des modèles et sur la précision des prédictions spatiales, cette thèse vise à améliorer les techniques et les données disponibles pour la modélisation de la distribution des espèces et à fournir la meilleure information possible aux gestionnaires pour appuyer leurs décisions et leurs plans d'action pour la conservation de la biodiversité en Suisse et au-delà. Plusieurs programmes de surveillance ont été mis en place de l'échelle nationale à l'échelle globale, et différentes sources de données sont désormais disponibles pour les chercheurs qui veulent modéliser la distribution des espèces. Toutefois, en raison du manque de moyens, les données sont souvent collectées à une résolution inappropriée, sont échantillonnées sur des zones limitées, ne sont pas spatialement explicites ou ne fournissent pas une information écologique suffisante. Un exemple typique est fourni par les données sur 'l'habitat' (sensu biota). Même s'il s'agit d'une information essentielle pour des mesures de conservation efficaces, elle est souvent approximée par l'utilisation du sol, l'information qui s'en approche le plus. En outre, les données ne sont souvent pas échantillonnées selon un plan d'échantillonnage établi, ce qui biaise les échantillons et par conséquent les résultats de la modélisation. Comprendre les sources de variabilité liées aux différentes phases du processus de modélisation s'avère crucial afin d'évaluer l'utilisation des cartes de distribution prédites à des fins de conservation.La recherche présentée dans cette thèse a été essentiellement menée dans le cadre du projet Landspot, un projet soutenu par le Fond National Suisse pour la Recherche. L'objectif principal de ce projet était d'évaluer la contribution d'unités 'd'habitat' pré-modélisées pour modéliser la répartition des espèces animales, notamment de papillons, à travers la Suisse. Tout en poursuivant cet objectif, différents aspects touchant à la qualité des données, au plan d'échantillonnage et au processus de modélisation sont abordés et améliorés, et leurs implications pour la conservation des espèces discutées. Les principaux 'habitats' considérés dans cette thèse sont des communautés de prairie et de forêt d'origine naturelle et anthropique telles que définies dans la typologie des habitats de Suisse. Ces communautés sont principalement définies au niveau phytosociologique de l'alliance. Pour l'instant aucune carte de la distribution de ces communautés n'est disponible à l'échelle nationale et à résolution fine. Dans un premier temps, il a donc été nécessaire de créer des modèles de distribution de ces communautés à travers la Suisse et par conséquent de recueillir les données nécessaires. Afin d'atteindre ce premier objectif, plusieurs nouveaux développements ont été nécessaires, tels que la définition de modèles experts, la classification du territoire suisse en domaines environnementaux, la conception d'un échantillonnage environnementalement stratifié des unités de végétation cibles dans toute la Suisse, la création d'une base de données intégrant un système d'aide à la décision pour la classification des relevés, et le « downscaling » des données de couverture du sol de 100 m à 25 m de résolution. Les principales contributions de cette thèse à la discipline de la modélisation de la distribution d'espèces (SDM) sont rassemblées dans quatre articles scientifiques. Dans le premier article, publié dans le Journal of Biogeography, différentes questions liées au processus de modélisation sont étudiées en utilisant les données de l'inventaire forestier de l'Etat de Vaud. Tout d'abord sont évalués les effets de cinq méthodes de sélection pas-à-pas sur la performance, la stabilité et la parcimonie des modèles. Dans le même article sont également évalués: l'effet de la pondération des absences afin d'assurer une prévalence de 0.5 lors de la calibration du modèle; l'effet de limiter les absences au-delà de l'enveloppe définie par les présences; quatre méthodes différentes pour l'intégration de l'autocorrélation spatiale; et enfin, l'effet de l'intégration d'interactions entre facteurs. Les résultats présentés dans cet article ont permis d'améliorer l'outil GRASP qui intègre désonnais de nouvelles méthodes de sélection et la possibilité de traiter les interactions entre variables explicatives, ainsi que l'autocorrélation spatiale. La contribution de différentes sources de données issues de la télédétection a également été évaluée. Le deuxième article (en voie de soumission) explore les effets combinés de la taille de l'échantillon et de la post-stratification sur le la précision des modèles. Les données utilisées ici sont celles concernant la répartition des prairies de Suisse recueillies dans le cadre du projet Landspot et complétées par d'autres sources. Pour la stratification des données, différents cadres spatiaux ont été comparés. En particulier, la stratification environnementale par les domaines environnementaux de Suisse a été comparée à la stratification géographique par les régions biogéographiques ou par les cantons. Le troisième article (en voie de soumission) évalue la contribution de communautés végétales pré-modélisées à la modélisation de la faune. C'est une approche en deux étapes qui combine les disciplines de l'écologie des communautés et de l'écologie spatiale en intégrant leurs concepts de 'habitat' respectifs. Les communautés végétales sont modélisées d'abord, puis ces unités de 'habitat' sont utilisées pour modéliser les espèces animales. Une étude de cas est présentée avec des communautés prairiales et des espèces de papillons. Différentes façons d'intégrer l'information sur la végétation dans les modèles de répartition des papillons sont évaluées. Enfin, un clin d'oeil aux changements climatiques dans le dernier article, publié dans Ecological Modelling. Cet article propose un cadre conceptuel pour l'analyse des changements dans la distribution des espèces qui comprend notamment un catalogue des différentes formes possibles de changement le long d'un gradient d'élévation ou autre gradient environnemental, et une méthode quantitative améliorée pour identifier et décrire ces déplacements. Cette méthodologie a été développée en utilisant des données issues du monitoring des oiseaux nicheurs répandus et l'article présente les résultats concernant les déplacements observés dans la distribution altitudinale des oiseaux nicheurs en Suisse.L'objectif général de cette thèse est d'améliorer les modèles de distribution des espèces en tant que source d'information possible pour les différents outils de conservation (par exemple, listes rouges, réseaux écologiques, évaluation des risques de propagation d'espèces envahissantes, évaluation de la vulnérabilité des espèces dans le contexte de changement climatique). Bien que ces questions de conservation ne soient pas directement testées dans cette thèse, l'importance des améliorations proposées pour la modélisation de la distribution des espèces est discutée à la fin de ce travail dans le contexte de la sélection de réseaux de réserves.

Advanced mapping of environmental data: Geostatistics, Machine Learning and Bayesian Maximum Entropy

This book combines geostatistics and global mapping systems to present an up-to-the-minute study of environmental data. Featuring numerous case studies, the reference covers model dependent (geostatistics) and data driven (machine learning algorithms) analysis techniques such as risk mapping, conditional stochastic simulations, descriptions of spatial uncertainty and variability, artificial neural networks (ANN) for spatial data, Bayesian maximum entropy (BME), and more.

Use of antibiotics in pediatric intensive care and potential savings.

OBJECTIVE: Minimizing unwarranted prescription of antibiotics remains an important objective. Because of the heterogeneity between units regarding patient mix and other characteristics, site-specific targets for reduction must be identified. Here we present a model to address the issue by means of an observational cohort study. SETTING: A tertiary, multidisciplinary, neonatal, and pediatric intensive care unit of a university teaching hospital. PATIENTS: All newborns and children present in the unit (n = 456) between September 1998 and March 1999. Reasons for admission included postoperative care after cardiac surgery, major neonatal or pediatric surgery, severe trauma, and medical conditions requiring critical care. METHODS: Daily recording of antibiotics given and of indications for initiation. After discontinuation, each treatment episode was assessed as to the presence or absence of infection. RESULTS: Of the 456 patients 258 (56.6%) received systemic antibiotics, amounting to 1815 exposure days (54.6%) during 3322 hospitalization days. Of these, 512 (28%) were prescribed as prophylaxis and 1303 for suspected infection. Treatment for suspected ventilator-associated pneumonia accounted for 616 (47%) of 1303 treatment days and suspected sepsis for 255 days (20%). Patients were classified as having no infection or viral infection during 552 (40%) treatment days. The average weekly exposure rate in the unit varied considerably during the 29-week study period (range: 40-77/100 hospitalization days). Patient characteristics did not explain this variation. CONCLUSION: In this unit the largest reduction in antibiotic treatment would result from measures assisting suspected ventilator-associated pneumonia to be ruled out and from curtailing extended prophylaxis.

Essays in higher moment asset pricing and liquidity risk

This thesis focuses on theoretical asset pricing models and their empirical applications. I aim to investigate the following noteworthy problems: i) if the relationship between asset prices and investors' propensities to gamble and to fear disaster is time varying, ii) if the conflicting evidence for the firm and market level skewness can be explained by downside risk, Hi) if costly learning drives liquidity risk. Moreover, empirical tests support the above assumptions and provide novel findings in asset pricing, investment decisions, and firms' funding liquidity. The first chapter considers a partial equilibrium model where investors have heterogeneous propensities to gamble and fear disaster. Skewness preference represents the desire to gamble, while kurtosis aversion represents fear of extreme returns. Using US data from 1988 to 2012, my model demonstrates that in bad times, risk aversion is higher, more people fear disaster, and fewer people gamble, in contrast to good times. This leads to a new empirical finding: gambling preference has a greater impact on asset prices during market downturns than during booms. The second chapter consists of two essays. The first essay introduces a foramula based on conditional CAPM for decomposing the market skewness. We find that the major market upward and downward movements can be well preadicted by the asymmetric comovement of betas, which is characterized by an indicator called "Systematic Downside Risk" (SDR). We find that SDR can efafectively forecast future stock market movements and we obtain out-of-sample R-squares (compared with a strategy using historical mean) of more than 2.27% with monthly data. The second essay reconciles a well-known empirical fact: aggregating positively skewed firm returns leads to negatively skewed market return. We reconcile this fact through firms' greater response to negative maraket news than positive market news. We also propose several market return predictors, such as downside idiosyncratic skewness. The third chapter studies the funding liquidity risk based on a general equialibrium model which features two agents: one entrepreneur and one external investor. Only the investor needs to acquire information to estimate the unobservable fundamentals driving the economic outputs. The novelty is that information acquisition is more costly in bad times than in good times, i.e. counter-cyclical information cost, as supported by previous empirical evidence. Later we show that liquidity risks are principally driven by costly learning. Résumé Cette thèse présente des modèles théoriques dévaluation des actifs et leurs applications empiriques. Mon objectif est d'étudier les problèmes suivants: la relation entre l'évaluation des actifs et les tendances des investisseurs à parier et à crainadre le désastre varie selon le temps ; les indications contraires pour l'entreprise et l'asymétrie des niveaux de marché peuvent être expliquées par les risques de perte en cas de baisse; l'apprentissage coûteux augmente le risque de liquidité. En outre, des tests empiriques confirment les suppositions ci-dessus et fournissent de nouvelles découvertes en ce qui concerne l'évaluation des actifs, les décisions relatives aux investissements et la liquidité de financement des entreprises. Le premier chapitre examine un modèle d'équilibre où les investisseurs ont des tendances hétérogènes à parier et à craindre le désastre. La préférence asymétrique représente le désir de parier, alors que le kurtosis d'aversion représente la crainte du désastre. En utilisant les données des Etats-Unis de 1988 à 2012, mon modèle démontre que dans les mauvaises périodes, l'aversion du risque est plus grande, plus de gens craignent le désastre et moins de gens parient, conatrairement aux bonnes périodes. Ceci mène à une nouvelle découverte empirique: la préférence relative au pari a un plus grand impact sur les évaluations des actifs durant les ralentissements de marché que durant les booms économiques. Exploitant uniquement cette relation générera un revenu excédentaire annuel de 7,74% qui n'est pas expliqué par les modèles factoriels populaires. Le second chapitre comprend deux essais. Le premier essai introduit une foramule base sur le CAPM conditionnel pour décomposer l'asymétrie du marché. Nous avons découvert que les mouvements de hausses et de baisses majeures du marché peuvent être prédits par les mouvements communs des bêtas. Un inadicateur appelé Systematic Downside Risk, SDR (risque de ralentissement systématique) est créé pour caractériser cette asymétrie dans les mouvements communs des bêtas. Nous avons découvert que le risque de ralentissement systématique peut prévoir les prochains mouvements des marchés boursiers de manière efficace, et nous obtenons des carrés R hors échantillon (comparés avec une stratégie utilisant des moyens historiques) de plus de 2,272% avec des données mensuelles. Un investisseur qui évalue le marché en utilisant le risque de ralentissement systématique aurait obtenu une forte hausse du ratio de 0,206. Le second essai fait cadrer un fait empirique bien connu dans l'asymétrie des niveaux de march et d'entreprise, le total des revenus des entreprises positiveament asymétriques conduit à un revenu de marché négativement asymétrique. Nous décomposons l'asymétrie des revenus du marché au niveau de l'entreprise et faisons cadrer ce fait par une plus grande réaction des entreprises aux nouvelles négatives du marché qu'aux nouvelles positives du marché. Cette décomposition révélé plusieurs variables de revenus de marché efficaces tels que l'asymétrie caractéristique pondérée par la volatilité ainsi que l'asymétrie caractéristique de ralentissement. Le troisième chapitre fournit une nouvelle base théorique pour les problèmes de liquidité qui varient selon le temps au sein d'un environnement de marché incomplet. Nous proposons un modèle d'équilibre général avec deux agents: un entrepreneur et un investisseur externe. Seul l'investisseur a besoin de connaitre le véritable état de l'entreprise, par conséquent, les informations de paiement coutent de l'argent. La nouveauté est que l'acquisition de l'information coute plus cher durant les mauvaises périodes que durant les bonnes périodes, comme cela a été confirmé par de précédentes expériences. Lorsque la récession comamence, l'apprentissage coûteux fait augmenter les primes de liquidité causant un problème d'évaporation de liquidité, comme cela a été aussi confirmé par de précédentes expériences.

Implantación de una Plataforma GNU/Linux en la gestión del hogar digital focalizada a la domótica,multimedia-ocio y las TICs.

In the near future, access to data and home automation systems in the home supported by the implementation of GNU-Linux operating systems in our homes, a reality of the first order for the implementation of real homes and automated digital awarding a cost reduction by the intensive use of the resources provided directly by the Open Software Community. The future possibilities seem almost endless: telecommuting, centralized household accounts, software distributed online training for young people in the house, multimedia at all levels, design and artistic creation (particularly through electronic digital displays are spreading rapidly in our homes), targeted towards home automation automated digital, integrated control of home security, digital entertainment ... and with free applications at no additional cost that can be easily downloaded from the usual repositories, ensuring the online update of these tools. In short, new ways of understanding in the home automation, telecommuting and digital entertainment within the broader framework of our Information Society.

A discrete forest in a continuous landscape : investigating interactions between natural resource management and sustainable development

Summary Forests are key ecosystems of the earth and associated with a large range of functions. Many of these functions are beneficial to humans and are referred to as ecosystem services. Sustainable development requires that all relevant ecosystem services are quantified, managed and monitored equally. Natural resource management therefore targets the services associated with ecosystems. The main hypothesis of this thesis is that the spatial and temporal domains of relevant services do not correspond to a discrete forest ecosystem. As a consequence, the services are not quantified, managed and monitored in an equal and sustainable manner. The thesis aims were therefore to test this hypothesis, establish an improved conceptual approach and provide spatial applications for the relevant land cover and structure variables. The study was carried out in western Switzerland and based primarily on data from a countrywide landscape inventory. This inventory is part of the third Swiss national forest inventory and assesses continuous landscape variables based on a regular sampling of true colour aerial imagery. In addition, land cover variables were derived from Landsat 5 TM passive sensor data and land structure variables from active sensor data from a small footprint laserscanning system. The results confirmed the main hypothesis, as relevant services did not scale well with the forest ecosystem. Instead, a new conceptual approach for sustainable management of natural resources was described. This concept quantifies the services as a continuous function of the landscape, rather than a discrete function of the forest ecosystem. The explanatory landscape variables are therefore called continuous fields and the forest becomes a dependent and function-driven management unit. Continuous field mapping methods were established for land cover and structure variables. In conclusion, the discrete forest ecosystem is an adequate planning and management unit. However, monitoring the state of and trends in sustainability of services requires them to be quantified as a continuous function of the landscape. Sustainable natural resource management iteratively combines the ecosystem and gradient approaches. Résumé Les forêts sont des écosystèmes-clés de la terre et on leur attribue un grand nombre de fonctions. Beaucoup de ces fonctions sont bénéfiques pour l'homme et sont nommées services écosystémiques. Le développement durable exige que ces services écosystémiques soient tous quantifiés, gérés et surveillés de façon égale. La gestion des ressources naturelles a donc pour cible les services attribués aux écosystèmes. L'hypothèse principale de cette thèse est que les domaines spatiaux et temporels des services attribués à la forêt ne correspondent pas à un écosystème discret. Par conséquent, les services ne sont pas quantifiés, aménagés et surveillés d'une manière équivalente et durable. Les buts de la thèse étaient de tester cette hypothèse, d'établir une nouvelle approche conceptuelle de la gestion des ressources naturelles et de préparer des applications spatiales pour les variables paysagères et structurelles appropriées. L'étude a été menée en Suisse occidentale principalement sur la base d'un inventaire de paysage à l'échelon national. Cet inventaire fait partie du troisième inventaire forestier national suisse et mesure de façon continue des variables paysagères sur la base d'un échantillonnage régulier sur des photos aériennes couleur. En outre, des variables de couverture ? terrestre ont été dérivées des données d'un senseur passif Landsat 5 TM, ainsi que des variables structurelles, dérivées du laserscanning, un senseur actif. Les résultats confirment l'hypothèse principale, car l'échelle des services ne correspond pas à celle de l'écosystème forestier. Au lieu de cela, une nouvelle approche a été élaborée pour la gestion durable des ressources naturelles. Ce concept représente les services comme une fonction continue du paysage, plutôt qu'une fonction discrète de l'écosystème forestier. En conséquence, les variables explicatives de paysage sont dénommées continuous fields et la forêt devient une entité dépendante, définie par la fonction principale du paysage. Des méthodes correspondantes pour la couverture terrestre et la structure ont été élaborées. En conclusion, l'écosystème forestier discret est une unité adéquate pour la planification et la gestion. En revanche, la surveillance de la durabilité de l'état et de son évolution exige que les services soient quantifiés comme fonction continue du paysage. La gestion durable des ressources naturelles joint donc l'approche écosystémique avec celle du gradient de manière itérative.

Optimizing patient-ventilator synchrony during invasive ventilator assist in children and infants remains a difficult task.

OBJECTIVES: To document and compare the prevalence of asynchrony events during invasive-assisted mechanical ventilation in pressure support mode and in neurally adjusted ventilatory assist in children. DESIGN: Prospective, randomized, and crossover study. SETTING: Pediatric and Neonatal Intensive Care Unit, University Hospital of Geneva, Switzerland. PATIENTS: Intubated and mechanically ventilated children, between 4 weeks and 5 years old. INTERVENTIONS: Two consecutive ventilation periods (pressure support and neurally adjusted ventilatory assist) were applied in random order. During pressure support, three levels of expiratory trigger setting were compared: expiratory trigger setting as set by the clinician in charge (PSinit), followed by a 10% (in absolute values) increase and decrease of the clinician's expiratory trigger setting. The pressure support session with the least number of asynchrony events was defined as PSbest. Therefore, three periods were compared: PSinit, PSbest, and neurally adjusted ventilatory assist. Asynchrony events, trigger delay, and inspiratory time in excess were quantified for each of them. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Data from 19 children were analyzed. Main asynchrony events during PSinit were autotriggering (3.6 events/min [0.7-8.2]), ineffective efforts (1.2/min [0.6-5]), and premature cycling (3.5/min [1.3-4.9]). Their number was significantly reduced with PSbest: autotriggering 1.6/min (0.2-4.9), ineffective efforts 0.7/min (0-2.6), and premature cycling 2/min (0.1-3.1), p < 0.005 for each comparison. The median asynchrony index (total number of asynchronies/triggered and not triggered breaths ×100) was significantly different between PSinit and PSbest: 37.3% [19-47%] and 29% [24-43%], respectively, p < 0.005). With neurally adjusted ventilatory assist, all types of asynchrony events except double-triggering and inspiratory time in excess were significantly reduced resulting in an asynchrony index of 3.8% (2.4-15%) (p < 0.005 compared to PSbest). CONCLUSIONS: Asynchrony events are frequent during pressure support in children despite adjusting the cycling off criteria. Neurally adjusted ventilatory assist allowed for an almost ten-fold reduction in asynchrony events. Further studies should determine the clinical impact of these findings.

From MuSIASEM theory to practice: report and reflections from field research in Kampot province, Cambodia

This document contains a report and summary of the field research activities in a rural community of rice farmers in Kampot province, Cambodia in 2011, which I conducted within the context of my PhD research at ICTA-UAB (Institute of Environmental Science and Technology, Autonomous University of Barcelona, Spain). The purpose of the field research was to gather data for a MuSIASEM analysis (Multi-Scale Integrated Analysis of Societal and Ecosystem Metabolism) at the village and household level, in order to analyze the multidimensional challenges that small farmers may face nowadays within the context of global rural change and declining access to land. While the literature on MuSIASEM offers a great variety of theoretical explanations and practical applications, there is little information available for students regarding the practical steps required for doing a MuSIASEM analysis at the local level. Within this context, this report offers not only a documentation of the field research design and data collection methods, but further provides a general overview on some organizational and preparative aspects, including some personal reflections, that one may face when preparing and conducting field research for MuSIASEM analysis. In summary, this document thus serves three objectives: (i) to assure methodological transparency for the future work, based on the collected data during field research, (ii) to share my personal experience on the preparative and practical steps required for field research and data collection for a MuSIASEM analysis at the local level, and (iii) to make available for the further interested reader some more detailed background information on the case study village.

Candida bloodstream infections in intensive care units: analysis of the extended prevalence of infection in intensive care unit study.

OBJECTIVES: To provide a global, up-to-date picture of the prevalence, treatment, and outcomes of Candida bloodstream infections in intensive care unit patients and compare Candida with bacterial bloodstream infection. DESIGN: A retrospective analysis of the Extended Prevalence of Infection in the ICU Study (EPIC II). Demographic, physiological, infection-related and therapeutic data were collected. Patients were grouped as having Candida, Gram-positive, Gram-negative, and combined Candida/bacterial bloodstream infection. Outcome data were assessed at intensive care unit and hospital discharge. SETTING: EPIC II included 1265 intensive care units in 76 countries. PATIENTS: Patients in participating intensive care units on study day. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENT AND MAIN RESULTS: Of the 14,414 patients in EPIC II, 99 patients had Candida bloodstream infections for a prevalence of 6.9 per 1000 patients. Sixty-one patients had candidemia alone and 38 patients had combined bloodstream infections. Candida albicans (n = 70) was the predominant species. Primary therapy included monotherapy with fluconazole (n = 39), caspofungin (n = 16), and a polyene-based product (n = 12). Combination therapy was infrequently used (n = 10). Compared with patients with Gram-positive (n = 420) and Gram-negative (n = 264) bloodstream infections, patients with candidemia were more likely to have solid tumors (p < .05) and appeared to have been in an intensive care unit longer (14 days [range, 5-25 days], 8 days [range, 3-20 days], and 10 days [range, 2-23 days], respectively), but this difference was not statistically significant. Severity of illness and organ dysfunction scores were similar between groups. Patients with Candida bloodstream infections, compared with patients with Gram-positive and Gram-negative bloodstream infections, had the greatest crude intensive care unit mortality rates (42.6%, 25.3%, and 29.1%, respectively) and longer intensive care unit lengths of stay (median [interquartile range]) (33 days [18-44], 20 days [9-43], and 21 days [8-46], respectively); however, these differences were not statistically significant. CONCLUSION: Candidemia remains a significant problem in intensive care units patients. In the EPIC II population, Candida albicans was the most common organism and fluconazole remained the predominant antifungal agent used. Candida bloodstream infections are associated with high intensive care unit and hospital mortality rates and resource use.

Model selection and error estimation

We study model selection strategies based on penalized empirical loss minimization. We point out a tight relationship between error estimation and data-based complexity penalization: any good error estimate may be converted into a data-based penalty function and the performance of the estimate is governed by the quality of the error estimate. We consider several penalty functions, involving error estimates on independent test data, empirical {\sc vc} dimension, empirical {\sc vc} entropy, andmargin-based quantities. We also consider the maximal difference between the error on the first half of the training data and the second half, and the expected maximal discrepancy, a closely related capacity estimate that can be calculated by Monte Carlo integration. Maximal discrepancy penalty functions are appealing for pattern classification problems, since their computation is equivalent to empirical risk minimization over the training data with some labels flipped.

Statistical learning theory for geospatial data. Case study: Aral sea

In recent years there has been an explosive growth in the development of adaptive and data driven methods. One of the efficient and data-driven approaches is based on statistical learning theory (Vapnik 1998). The theory is based on Structural Risk Minimisation (SRM) principle and has a solid statistical background. When applying SRM we are trying not only to reduce training error ? to fit the available data with a model, but also to reduce the complexity of the model and to reduce generalisation error. Many nonlinear learning procedures recently developed in neural networks and statistics can be understood and interpreted in terms of the structural risk minimisation inductive principle. A recent methodology based on SRM is called Support Vector Machines (SVM). At present SLT is still under intensive development and SVM find new areas of application (www.kernel-machines.org). SVM develop robust and non linear data models with excellent generalisation abilities that is very important both for monitoring and forecasting. SVM are extremely good when input space is high dimensional and training data set i not big enough to develop corresponding nonlinear model. Moreover, SVM use only support vectors to derive decision boundaries. It opens a way to sampling optimization, estimation of noise in data, quantification of data redundancy etc. Presentation of SVM for spatially distributed data is given in (Kanevski and Maignan 2004).

Changing landscapes of Switzerland: assessing effects of historic and future land uses and land covers on the occurrence of selected butterfly species

Summary Landscapes are continuously changing. Natural forces of change such as heavy rainfall and fires can exert lasting influences on their physical form. However, changes related to human activities have often shaped landscapes more distinctly. In Western Europe, especially modern agricultural practices and the expanse of overbuilt land have left their marks in the landscapes since the middle of the 20th century. In the recent years men realised that mare and more changes that were formerly attributed to natural forces might indirectly be the result of their own action. Perhaps the most striking landscape change indirectly driven by human activity we can witness in these days is the large withdrawal of Alpine glaciers. Together with the landscapes also habitats of animal and plant species have undergone vast and sometimes rapid changes that have been hold responsible for the ongoing loss of biodiversity. Thereby, still little knowledge is available about probable effects of the rate of landscape change on species persistence and disappearance. Therefore, the development and speed of land use/land cover in the Swiss communes between the 1950s and 1990s were reconstructed using 10 parameters from agriculture and housing censuses, and were further correlated with changes in butterfly species occurrences. Cluster analyses were used to detect spatial patterns of change on broad spatial scales. Thereby, clusters of communes showing similar changes or transformation rates were identified for single decades and put into a temporally dynamic sequence. The obtained picture on the changes showed a prevalent replacement of non-intensive agriculture by intensive practices, a strong spreading of urban communes around city centres, and transitions towards larger farm sizes in the mountainous areas. Increasing transformation rates toward more intensive agricultural managements were especially found until the 1970s, whereas afterwards the trends were commonly negative. However, transformation rates representing the development of residential buildings showed positive courses at any time. The analyses concerning the butterfly species showed that grassland species reacted sensitively to the density of livestock in the communes. This might indicate the augmented use of dry grasslands as cattle pastures that show altered plant species compositions. Furthermore, these species also decreased in communes where farms with an agricultural area >5ha have disappeared. The species of the wetland habitats were favoured in communes with smaller fractions of agricultural areas and lower densities of large farms (>10ha) but did not show any correlation to transformation rates. It was concluded from these analyses that transformation rates might influence species disappearance to a certain extent but that states of the environmental predictors might generally outweigh the importance of the corresponding rates. Information on the current distribution of species is evident for nature conservation. Planning authorities that define priority areas for species protection or examine and authorise construction projects need to know about the spatial distribution of species. Hence, models that simulate the potential spatial distribution of species have become important decision tools. The underlying statistical analyses such as the widely used generalised linear models (GLM) often rely on binary species presence-absence data. However, often only species presence data have been colleted, especially for vagrant, rare or cryptic species such as butterflies or reptiles. Modellers have thus introduced randomly selected absence data to design distribution models. Yet, selecting false absence data might bias the model results. Therefore, we investigated several strategies to select more reliable absence data to model the distribution of butterfly species based on historical distribution data. The results showed that better models were obtained when historical data from longer time periods were considered. Furthermore, model performance was additionally increased when long-term data of species that show similar habitat requirements as the modelled species were used. This successful methodological approach was further applied to assess consequences of future landscape changes on the occurrence of butterfly species inhabiting dry grasslands or wetlands. These habitat types have been subjected to strong deterioration in the recent decades, what makes their protection a future mission. Four spatially explicit scenarios that described (i) ongoing land use changes as observed between 1985 and 1997, (ii) liberalised agricultural markets, and (iii) slightly and (iv) strongly lowered agricultural production provided probable directions of landscape change. Current species-environment relationships were derived from a statistical model and used to predict future occurrence probabilities in six major biogeographical regions in Switzerland, comprising the Jura Mountains, the Plateau, the Northern and Southern Alps, as well as the Western and Eastern Central Alps. The main results were that dry grasslands species profited from lowered agricultural production, whereas overgrowth of open areas in the liberalisation scenario might impair species occurrence. The wetland species mostly responded with decreases in their occurrence probabilities in the scenarios, due to a loss of their preferred habitat. Further analyses about factors currently influencing species occurrences confirmed anthropogenic causes such as urbanisation, abandonment of open land, and agricultural intensification. Hence, landscape planning should pay more attention to these forces in areas currently inhabited by these butterfly species to enable sustainable species persistence. In this thesis historical data were intensively used to reconstruct past developments and to make them useful for current investigations. Yet, the availability of historical data and the analyses on broader spatial scales has often limited the explanatory power of the conducted analyses. Meaningful descriptors of former habitat characteristics and abundant species distribution data are generally sparse, especially for fine scale analyses. However, this situation can be ameliorated by broadening the extent of the study site and the used grain size, as was done in this thesis by considering the whole of Switzerland with its communes. Nevertheless, current monitoring projects and data recording techniques are promising data sources that might allow more detailed analyses about effects of long-term species reactions on landscape changes in the near future. This work, however, also showed the value of historical species distribution data as for example their potential to locate still unknown species occurrences. The results might therefore contribute to further research activities that investigate current and future species distributions considering the immense richness of historical distribution data. Résumé Les paysages changent continuellement. Des farces naturelles comme des pluies violentes ou des feux peuvent avoir une influence durable sur la forme du paysage. Cependant, les changements attribués aux activités humaines ont souvent modelé les paysages plus profondément. Depuis les années 1950 surtout, les pratiques agricoles modernes ou l'expansion des surfaces d'habitat et d'infrastructure ont caractérisé le développement du paysage en Europe de l'Ouest. Ces dernières années, l'homme a commencé à réaliser que beaucoup de changements «naturels » pourraient indirectement résulter de ses propres activités. Le changement de paysage le plus apparent dont nous sommes témoins de nos jours est probablement l'immense retraite des glaciers alpins. Avec les paysages, les habitats des animaux et des plantes ont aussi été exposés à des changements vastes et quelquefois rapides, tenus pour coresponsable de la continuelle diminution de la biodiversité. Cependant, nous savons peu des effets probables de la rapidité des changements du paysage sur la persistance et la disparition des espèces. Le développement et la rapidité du changement de l'utilisation et de la couverture du sol dans les communes suisses entre les années 50 et 90 ont donc été reconstruits au moyen de 10 variables issues des recensements agricoles et résidentiels et ont été corrélés avec des changements de présence des papillons diurnes. Des analyses de groupes (Cluster analyses) ont été utilisées pour détecter des arrangements spatiaux de changements à l'échelle de la Suisse. Des communes avec des changements ou rapidités comparables ont été délimitées pour des décennies séparées et ont été placées en séquence temporelle, en rendrent une certaine dynamique du changement. Les résultats ont montré un remplacement répandu d'une agriculture extensive des pratiques intensives, une forte expansion des faubourgs urbains autour des grandes cités et des transitions vers de plus grandes surfaces d'exploitation dans les Alpes. Dans le cas des exploitations agricoles, des taux de changement croissants ont été observés jusqu'aux années 70, alors que la tendance a généralement été inversée dans les années suivantes. Par contre, la vitesse de construction des nouvelles maisons a montré des courbes positives pendant les 50 années. Les analyses sur la réaction des papillons diurnes ont montré que les espèces des prairies sèches supportaient une grande densité de bétail. Il est possible que dans ces communes beaucoup des prairies sèches aient été fertilisées et utilisées comme pâturages, qui ont une autre composition floristique. De plus, les espèces ont diminué dans les communes caractérisées par une rapide perte des fermes avec une surface cultivable supérieure à 5 ha. Les espèces des marais ont été favorisées dans des communes avec peu de surface cultivable et peu de grandes fermes, mais n'ont pas réagi aux taux de changement. Il en a donc été conclu que la rapidité des changements pourrait expliquer les disparitions d'espèces dans certains cas, mais que les variables prédictives qui expriment des états pourraient être des descripteurs plus importants. Des informations sur la distribution récente des espèces sont importantes par rapport aux mesures pour la conservation de la nature. Pour des autorités occupées à définir des zones de protection prioritaires ou à autoriser des projets de construction, ces informations sont indispensables. Les modèles de distribution spatiale d'espèces sont donc devenus des moyens de décision importants. Les méthodes statistiques courantes comme les modèles linéaires généralisés (GLM) demandent des données de présence et d'absence des espèces. Cependant, souvent seules les données de présence sont disponibles, surtout pour les animaux migrants, rares ou cryptiques comme des papillons ou des reptiles. C'est pourquoi certains modélisateurs ont choisi des absences au hasard, avec le risque d'influencer le résultat en choisissant des fausses absences. Nous avons établi plusieurs stratégies, basées sur des données de distribution historique des papillons diurnes, pour sélectionner des absences plus fiables. Les résultats ont démontré que de meilleurs modèles pouvaient être obtenus lorsque les données proviennent des périodes de temps plus longues. En plus, la performance des modèles a pu être augmentée en considérant des données de distribution à long terme d'espèces qui occupent des habitats similaires à ceux de l'espèce cible. Vu le succès de cette stratégie, elle a été utilisée pour évaluer les effets potentiels des changements de paysage futurs sur la distribution des papillons des prairies sèches et marais, deux habitats qui ont souffert de graves détériorations. Quatre scénarios spatialement explicites, décrivant (i) l'extrapolation des changements de l'utilisation de sol tels qu'observés entre 1985 et 1997, (ii) la libéralisation des marchés agricoles, et une production agricole (iii) légèrement amoindrie et (iv) fortement diminuée, ont été utilisés pour générer des directions de changement probables. Les relations actuelles entre la distribution des espèces et l'environnement ont été déterminées par le biais des modèles statistiques et ont été utilisées pour calculer des probabilités de présence selon les scénarios dans six régions biogéographiques majeures de la Suisse, comportant le Jura, le Plateau, les Alpes du Nord, du Sud, centrales orientales et centrales occidentales. Les résultats principaux ont montré que les espèces des prairies sèches pourraient profiter d'une diminution de la production agricole, mais qu'elles pourraient aussi disparaître à cause de l'embroussaillement des terres ouvertes dû à la libéralisation des marchés agricoles. La probabilité de présence des espèces de marais a décrû à cause d'une perte générale des habitats favorables. De plus, les analyses ont confirmé que des causes humaines comme l'urbanisation, l'abandon des terres ouvertes et l'intensification de l'agriculture affectent actuellement ces espèces. Ainsi ces forces devraient être mieux prises en compte lors de planifications paysagères, pour que ces papillons diurnes puissent survivre dans leurs habitats actuels. Dans ce travail de thèse, des données historiques ont été intensivement utilisées pour reconstruire des développements anciens et pour les rendre utiles à des recherches contemporaines. Cependant, la disponibilité des données historiques et les analyses à grande échelle ont souvent limité le pouvoir explicatif des analyses. Des descripteurs pertinents pour caractériser les habitats anciens et des données suffisantes sur la distribution des espèces sont généralement rares, spécialement pour des analyses à des échelles fores. Cette situation peut être améliorée en augmentant l'étendue du site d'étude et la résolution, comme il a été fait dans cette thèse en considérant toute la Suisse avec ses communes. Cependant, les récents projets de surveillance et les techniques de collecte de données sont des sources prometteuses, qui pourraient permettre des analyses plus détaillés sur les réactions à long terme des espèces aux changements de paysage dans le futur. Ce travail a aussi montré la valeur des anciennes données de distribution, par exemple leur potentiel pour aider à localiser des' présences d'espèces encore inconnues. Les résultats peuvent contribuer à des activités de recherche à venir, qui étudieraient les distributions récentes ou futures d'espèces en considérant l'immense richesse des données de distribution historiques.

Pharmaceutical care in an inpatient pediatric intensive care unit: an international multicentric study

Introduction Pediatric intensive care patient represent a population athigh risk for drug-related problems. Our objective is to describe drugrelated problems and intervention of four decentralized pharmacists inpediatric and cardiac intensive care unit.Materials & Methods Multicentric, descriptive and prospectivestudy over a six-month period (August 1st 2009-January 31st 2010).Drug-related problems and clinical interventions were compiled infour pediatric centers using a tool developed by the Socie´te´ Franc¸aisede Pharmacie Clinique. Data concerning patients, drugs, intervention,documentation, approval (if needed), and estimated impact werecompiled. The four pharmacists participating were from Belgium (B),France (F), Quebec (Q) and Switzerland (S).Results A total of 996 interventions were collected: 129 (13%) in B,238 (24%) in F, 278 (28%) in Q and 351 (35%) in S. These interventionstargeted 269 patients (median 22 month-old, 52% male): 69(26%) in B, 88 (33%) in F, 56 (21%) in Q and in S. These data werecollected during 28 non consecutive days in the clinical unit in B, 59days in F, 42 days in Q and 63 days in S. The main drug-relatedproblems were inappropriate administration technique (293, 29%),untreated indication (254, 25%) and supra therapeutic dosage (106,11%). The pharmacist's interventions concerned mainly administrationmode optimization (223, 22%), dose adjustment (200, 20%) andtherapeutic monitoring (164, 16%). The three major drug classesleading to interventions were anti-infectives for systemic use (233,23%) and alimentary tract and metabolism drugs (218, 22%). Interventionsconcerned mainly residents and all clinical staff (209, 21%).Among the 879 (88%) interventions requiring a physician's approval,731 (83%) were accepted. Interventions were considered as having amoderate (51%) or major (17%) clinical impact. Among the interventionsprovided, 10% were considered to have an economicalpositive impact. Differences and similarities between countries willbe presented at the poster session.Discussion & Conclusion Decentralized pharmacist at patient bedsideis a pre-requisite for pharmaceutical care. There are limitedstudies comparing the activity of clinical pharmacists betweencountries. This descriptive study illustrates the ability of clinicalpharmacist to identify and solve drug-related problems in pediatricintensive care unit in four different francophone countries.