Déconstruction et reconstruction des communautés de pratique dans les organisations de santé professionnelles : le cas des fusions d'hôpitaux universitaires

Cette étude qui s’inscrit dans la perspective de l’action située, vise à comprendre le phénomène de (re)construction des communautés de pratique (CoPs) en contexte de fusion hospitalière. La recherche repose sur un devis d’étude de cas longitudinale qui combine plusieurs sources de données : documentaires, d’entretiens semi-directifs et d’observations de terrain. La stratégie d’analyse combine deux méthodes : l’une processuelle, permettant un ordonnancement temporel de récits d’événements et d'activités qui ont contribué à situer l’action dans le temps; l’autre selon l’approche de la théorisation ancrée, a permis la comparaison des données par leur regroupement systématique en catégories et sous catégories, tout au long de la collecte des données. La démarche de recherche processuelle adoptée, nous a conduit à révéler la dynamique de construction d’une communauté de pratique (CoP) à partir des caractéristiques inter reliées, identifiées dans la littérature et qui font référence à un engagement mutuel, une entreprise commune et un répertoire partagé. Ainsi, nos analyses montrent que le domaine d’action qui vient délimiter les points de convergence des participants, constitue le dénominateur commun de la pratique de la communauté qui met à jour des savoirs tacites et explicites qui s’échangent et se développent dans le temps. Cette pratique partagée, éminemment sociale, génère des connaissances et des règles négociées et entretenues par les membres dans le cadre de leurs rencontres. Nos analyses révèlent également que le processus d’évolution d’une communauté de pratique, s’inscrit dans une trajectoire d’apprentissages continue où se combinent de façon dynamique, des temps de participation intense, propices à la construction progressive d’une compréhension commune et négociée du domaine d’action (participation) et des temps de mise en forme de ces représentations (réification). Ici, la dialectique participation/réification qui se donne à voir, révèle un véritable travail d’organisation où la construction du sens à donner à l’action s’instruit à l’aune d’une régulation sociale omniprésente. Toutefois, le résultat de la régulation sociale, n’implique pas de facto, la rencontre d’une régulation conjointe. Plutôt, nos résultats mettent à jour un ensemble de régulations, tantôt concurrentes, tantôt en équilibre en regard du contexte dans lequel sont placés les acteurs. Enfin, nos résultats sur la dynamique de (re)construction des communautés de pratique en contexte de fusion, permettent d’appréhender le changement organisationnel non plus sous ses seuls aspects stratégiques et en direction des équipes dirigeantes, mais également sous l’angle des capacités d’acteurs « ordinaires » à l’initier dans une perspective continue et située.

Caractérisation cytogénétique et clinique des gènes de fusion impliquant MLL dans les leucémies

Le gène MLL (Mixed-Lineage Leukemia), un homologue du gène trithorax de la Drosophile, localisé à la bande chromosomique 11q23, est fréquemment réarrangé dans plusieurs types de leucémies, essentiellement suite à des translocations chromosomiques. Dans les différentes translocations chromosomiques, la partie N-terminale de MLL est fusionnée avec les séquences d’un gène partenaire. Malgré le grand nombre de partenaires de fusion rapportés, peu de fusions MLL ont été bien caractérisées sur le plan moléculaire. De plus, l’impact pronostique de plusieurs fusions moins fréquentes n’est pas bien établi. L’objectif de mon projet est de caractériser plusieurs translocations MLL qui ont été détectées dans 39 spécimens leucémiques collectés par la Banque de cellules leucémiques du Québec (www.bclq.gouv.qc.ca), et d’établir une corrélation entre les résultats de la cytogénétique et différents paramètres biologiques et cliniques des leucémies respectives. L’identification des gènes partenaires de fusion (GPF) dans notre série (30 échantillons étudiés), a révélé la fusion de MLL à un gène partenaire très récurrent dans 26 leucémies: MLLT3(AF9), AFF1(AF4), MLLT4(AF6), MLLT1(ENL), ELL; à un GPF modérément commun dans 1 leucémie : MLLT6(AF17); et à un partenaire rare de MLL dans 3 leucémies : GAS7 et AF15/CASC5 (2 cas). Nous avons poursuivi notre travail avec la caractérisation des points de cassure de deux fusions, soit MLL-ELL associée à un syndrome myéloprolifératif (une association rare), et MLL-GAS7 (une fusion rare de MLL), associée à une leucémie aiguë myéloïde. L’analyse des transcrits de fusion par RT-PCR et séquençage a révélé respectivement la fusion de l’exon 9 de MLL à l’exon 2 de ELL et des exons 7 ou 8 de MLL (deux transcrits) à l’exon 2 de GAS7. Ce travail permettra d’effectuer des études fonctionnelles et des projets de recherche translationnelle en utilisant ces spécimens de leucémies avec différents réarrangements de MLL, bien caractérisés sur le plan clinique et moléculaire.

Étude du potentiel de découverte du boson de Higgs produit via la fusion de bosons vectoriels qq -> qqH -> qq[tauon]⁺[tauon]⁻ par le détecteur ATLAS au LHC

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Factors that impact the sustainability of wait time management strategies for total joint replacement surgeries in canadian provinces

Pour répondre aux exigences du gouvernement fédéral quant aux temps d’attente pour les chirurgies de remplacement du genou et de la hanche, les établissements canadiens ont adopté des stratégies de gestion des listes d’attentes avec des niveaux de succès variables. Notre question de recherche visait à comprendre Quels facteurs ont permis de maintenir dans le temps un temps d’attente répondant aux exigences du gouvernement fédéral pendant au moins 6-12 mois? Nous avons développé un modèle possédant quatre facteurs, inspiré du modèle de Parsons (1977), afin d’analyser les facteurs comprenant la gouvernance, la culture, les ressources, et les outils. Trois études de cas ont été menées. En somme, le 1er cas a été capable d’obtenir les exigences pendant six mois mais incapable de les maintenir, le 2e cas a été capable de maintenir les exigences > 18 mois et le 3e cas a été incapable d’atteindre les objectifs. Des documents furent recueillis et des entrevues furent réalisées auprès des personnes impliquées dans la stratégie. Les résultats indiquent que l’hôpital qui a été en mesure de maintenir le temps d’attente possède certaines caractéristiques: réalisation exclusive de chirurgie de remplacement de la hanche et du genou, présence d’un personnel motivé, non distrait par d’autres préoccupations et un esprit d’équipe fort. Les deux autres cas ont eu à faire face à une culture médicale moins homogène et moins axés sur l’atteinte des cibles; des ressources dispersées et une politique intra-établissement imprécise. Le modèle d’hôpital factory est intéressant dans le cadre d’une chirurgie surspécialisée. Toutefois, les patients sont sélectionnés pour des chirurgies simples et dont le risque de complication est faible. Il ne peut donc pas être retenu comme le modèle durable par excellence.

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Le rôle de l’avocat dans les transactions d’acquisition et fusion d’entreprises

Les développements technologiques et la mondialisation ont permis aux gens d’avoir accès à l’information plus facilement et rapidement que jamais, provoquant ainsi des changements importants dans le milieu juridique qui doit s’adapter à la nouvelle clientèle sophistiquée et exigeante. Dans ce travail, nous nous penchons sur certains aspects devant être considérés par les avocats modernes assistant leur clientèle dans le cadre des transactions d’acquisition et de fusion.

Détection de mouvement par modèle biologique de fusion de donnée inspiré de la rétine humaine

Ce mémoire s'intéresse à la détection de mouvement dans une séquence d'images acquises à l'aide d'une caméra fixe. Dans ce problème, la difficulté vient du fait que les mouvements récurrents ou non significatifs de la scène tels que les oscillations d'une branche, l'ombre d'un objet ou les remous d'une surface d'eau doivent être ignorés et classés comme appartenant aux régions statiques de la scène. La plupart des méthodes de détection de mouvement utilisées à ce jour reposent en fait sur le principe bas-niveau de la modélisation puis la soustraction de l'arrière-plan. Ces méthodes sont simples et rapides mais aussi limitées dans les cas où l'arrière-plan est complexe ou bruité (neige, pluie, ombres, etc.). Cette recherche consiste à proposer une technique d'amélioration de ces algorithmes dont l'idée principale est d'exploiter et mimer deux caractéristiques essentielles du système de vision humain. Pour assurer une vision nette de l’objet (qu’il soit fixe ou mobile) puis l'analyser et l'identifier, l'œil ne parcourt pas la scène de façon continue, mais opère par une série de ``balayages'' ou de saccades autour (des points caractéristiques) de l'objet en question. Pour chaque fixation pendant laquelle l'œil reste relativement immobile, l'image est projetée au niveau de la rétine puis interprétée en coordonnées log polaires dont le centre est l'endroit fixé par l'oeil. Les traitements bas-niveau de détection de mouvement doivent donc s'opérer sur cette image transformée qui est centrée pour un point (de vue) particulier de la scène. L'étape suivante (intégration trans-saccadique du Système Visuel Humain (SVH)) consiste ensuite à combiner ces détections de mouvement obtenues pour les différents centres de cette transformée pour fusionner les différentes interprétations visuelles obtenues selon ses différents points de vue.

Multimodal image fusion of anatomical structures for diagnosis, therapy planning and assistance

This paper provides an overview of work done in recent years by our research group to fuse multimodal images of the trunk of patients with Adolescent Idiopathic Scoliosis (AIS) treated at Sainte-Justine University Hospital Center (CHU). We first describe our surface acquisition system and introduce a set of clinical measurements (indices) based on the trunk's external shape, to quantify its degree of asymmetry. We then describe our 3D reconstruction system of the spine and rib cage from biplanar radiographs and present our methodology for multimodal fusion of MRI, X-ray and external surface images of the trunk We finally present a physical model of the human trunk including bone and soft tissue for the simulation of the surgical outcome on the external trunk shape in AIS.

Development of a Biometric Personal Authentication System Based on Fingerprint and Speech

Biometrics deals with the physiological and behavioral characteristics of an individual to establish identity. Fingerprint based authentication is the most advanced biometric authentication technology. The minutiae based fingerprint identification method offer reasonable identification rate. The feature minutiae map consists of about 70-100 minutia points and matching accuracy is dropping down while the size of database is growing up. Hence it is inevitable to make the size of the fingerprint feature code to be as smaller as possible so that identification may be much easier. In this research, a novel global singularity based fingerprint representation is proposed. Fingerprint baseline, which is the line between distal and intermediate phalangeal joint line in the fingerprint, is taken as the reference line. A polygon is formed with the singularities and the fingerprint baseline. The feature vectors are the polygonal angle, sides, area, type and the ridge counts in between the singularities. 100% recognition rate is achieved in this method. The method is compared with the conventional minutiae based recognition method in terms of computation time, receiver operator characteristics (ROC) and the feature vector length. Speech is a behavioural biometric modality and can be used for identification of a speaker. In this work, MFCC of text dependant speeches are computed and clustered using k-means algorithm. A backpropagation based Artificial Neural Network is trained to identify the clustered speech code. The performance of the neural network classifier is compared with the VQ based Euclidean minimum classifier. Biometric systems that use a single modality are usually affected by problems like noisy sensor data, non-universality and/or lack of distinctiveness of the biometric trait, unacceptable error rates, and spoof attacks. Multifinger feature level fusion based fingerprint recognition is developed and the performances are measured in terms of the ROC curve. Score level fusion of fingerprint and speech based recognition system is done and 100% accuracy is achieved for a considerable range of matching threshold

An efficient scheme for the evaluation of coding performance of high speed links incorporating joint error behaviour based on Monte Carlo Method

While channel coding is a standard method of improving a system’s energy efficiency in digital communications, its practice does not extend to high-speed links. Increasing demands in network speeds are placing a large burden on the energy efficiency of high-speed links and render the benefit of channel coding for these systems a timely subject. The low error rates of interest and the presence of residual intersymbol interference (ISI) caused by hardware constraints impede the analysis and simulation of coded high-speed links. Focusing on the residual ISI and combined noise as the dominant error mechanisms, this paper analyses error correlation through concepts of error region, channel signature, and correlation distance. This framework provides a deeper insight into joint error behaviours in high-speed links, extends the range of statistical simulation for coded high-speed links, and provides a case against the use of biased Monte Carlo methods in this setting

Multifinger Feature Level Fusion Based Fingerprint Identification

Fingerprint based authentication systems are one of the cost-effective biometric authentication techniques employed for personal identification. As the data base population increases, fast identification/recognition algorithms are required with high accuracy. Accuracy can be increased using multimodal evidences collected by multiple biometric traits. In this work, consecutive fingerprint images are taken, global singularities are located using directional field strength and their local orientation vector is formulated with respect to the base line of the finger. Feature level fusion is carried out and a 32 element feature template is obtained. A matching score is formulated for the identification and 100% accuracy was obtained for a database of 300 persons. The polygonal feature vector helps to reduce the size of the feature database from the present 70-100 minutiae features to just 32 features and also a lower matching threshold can be fixed compared to single finger based identification

Information Exchange and Fusion in Dynamic and Heterogeneous Distributed Environments

Context awareness, dynamic reconfiguration at runtime and heterogeneity are key characteristics of future distributed systems, particularly in ubiquitous and mobile computing scenarios. The main contributions of this dissertation are theoretical as well as architectural concepts facilitating information exchange and fusion in heterogeneous and dynamic distributed environments. Our main focus is on bridging the heterogeneity issues and, at the same time, considering uncertain, imprecise and unreliable sensor information in information fusion and reasoning approaches. A domain ontology is used to establish a common vocabulary for the exchanged information. We thereby explicitly support different representations for the same kind of information and provide Inter-Representation Operations that convert between them. Special account is taken of the conversion of associated meta-data that express uncertainty and impreciseness. The Unscented Transformation, for example, is applied to propagate Gaussian normal distributions across highly non-linear Inter-Representation Operations. Uncertain sensor information is fused using the Dempster-Shafer Theory of Evidence as it allows explicit modelling of partial and complete ignorance. We also show how to incorporate the Dempster-Shafer Theory of Evidence into probabilistic reasoning schemes such as Hidden Markov Models in order to be able to consider the uncertainty of sensor information when deriving high-level information from low-level data. For all these concepts we provide architectural support as a guideline for developers of innovative information exchange and fusion infrastructures that are particularly targeted at heterogeneous dynamic environments. Two case studies serve as proof of concept. The first case study focuses on heterogeneous autonomous robots that have to spontaneously form a cooperative team in order to achieve a common goal. The second case study is concerned with an approach for user activity recognition which serves as baseline for a context-aware adaptive application. Both case studies demonstrate the viability and strengths of the proposed solution and emphasize that the Dempster-Shafer Theory of Evidence should be preferred to pure probability theory in applications involving non-linear Inter-Representation Operations.

Generic Finite Element Model for Mechanically Consistent Scaling of Composite Beam-to-column Joint with Welded Connection

To study the behaviour of beam-to-column composite connection more sophisticated finite element models is required, since component model has some severe limitations. In this research a generic finite element model for composite beam-to-column joint with welded connections is developed using current state of the art local modelling. Applying mechanically consistent scaling method, it can provide the constitutive relationship for a plane rectangular macro element with beam-type boundaries. Then, this defined macro element, which preserves local behaviour and allows for the transfer of five independent states between local and global models, can be implemented in high-accuracy frame analysis with the possibility of limit state checks. In order that macro element for scaling method can be used in practical manner, a generic geometry program as a new idea proposed in this study is also developed for this finite element model. With generic programming a set of global geometric variables can be input to generate a specific instance of the connection without much effort. The proposed finite element model generated by this generic programming is validated against testing results from University of Kaiserslautern. Finally, two illustrative examples for applying this macro element approach are presented. In the first example how to obtain the constitutive relationships of macro element is demonstrated. With certain assumptions for typical composite frame the constitutive relationships can be represented by bilinear laws for the macro bending and shear states that are then coupled by a two-dimensional surface law with yield and failure surfaces. In second example a scaling concept that combines sophisticated local models with a frame analysis using a macro element approach is presented as a practical application of this numerical model.