1000 resultados para modèle de régression multivarié


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Child morbidity and mortality in Ethiopia is mainly due to vaccine preventable diseases. Although numerous interventions have been made since the 1980’s to increase vaccination coverage, the level of full immunization is low in the country. This study examines factors influencing children’s full immunization based on data on 1927 children aged 12-23 months extracted from the 2011 Ethiopian Demographic and Health Survey. Multinomial logistic regression model was fitted to identify predictors of full immunization. The result shows that only 24.3% of the children were fully immunized. There was significant difference between regions in immunization coverage in which Tigray, Dire Dawa, and Addis Ababa performed well. In Oromia, Afar, Somali, Benishangul-Gumuz, and Gambela regions, the likelihood of children’s full immunization was significantly lower. Children born to mothers living in households with better socio-economic status, with frequent access to media, and who visit health facilities for antenatal care were more likely to be fully immunized. The results imply the importance of narrowing regional differences, improving women’s socio-economic status and utilization of antenatal care services, and strengthening culture-sensitive media campaign as a means of achieving full immunization of all children

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La présentation d'antigène par les molécules d'histocompatibilité majeure de classe I (CMHI) permet au système immunitaire adaptatif de détecter et éliminer les agents pathogènes intracellulaires et des cellules anormales. La surveillance immunitaire est effectuée par les lymphocytes T CD8 qui interagissent avec le répertoire de peptides associés au CMHI présentés à la surface de toutes cellules nucléées. Les principaux gènes humains de CMHI, HLA-A et HLA-B, sont très polymorphes et par conséquent montrent des différences dans la présentation des antigènes. Nous avons étudié les différences qualitatives et quantitatives dans l'expression et la liaison peptidique de plusieurs allotypes HLA. Utilisant la technique de cytométrie de flux quantitative nous avons établi une hiérarchie d'expression pour les quatre HLA-A, B allotypes enquête. Nos résultats sont compatibles avec une corrélation inverse entre l'expression allotypique et la diversité des peptides bien que d'autres études soient nécessaires pour consolider cette hypothèse. Les origines mondiales du répertoire de peptides associés au CMHI restent une question centrale à la fois fondamentalement et dans la recherche de cibles immunothérapeutiques. Utilisant des techniques protéogénomiques, nous avons identifié et analysé 25,172 peptides CMHI isolées à partir des lymphocytes B de 18 personnes qui exprime collectivement 27 allotypes HLA-A,B. Alors que 58% des gènes ont été la source de 1-64 peptides CMHI par gène, 42% des gènes ne sont pas représentés dans l'immunopeptidome. Dans l'ensemble, l’immunopeptidome présenté par 27 allotypes HLA-A,B ne couvrent que 17% des séquences exomiques exprimées dans les cellules des sujets. Nous avons identifié plusieurs caractéristiques des transcrits et des protéines qui améliorent la production des peptides CMHI. Avec ces données, nous avons construit un modèle de régression logistique qui prédit avec une grande précision si un gène de notre ensemble de données ou à partir d'ensembles de données indépendants génèrerait des peptides CMHI. Nos résultats montrent la sélection préférentielle des peptides CMHI à partir d'un répertoire limité de produits de gènes avec des caractéristiques distinctes. L'idée que le système immunitaire peut surveiller des peptides CMHI couvrant seulement une fraction du génome codant des protéines a des implications profondes dans l'auto-immunité et l'immunologie du cancer.

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La présentation d'antigène par les molécules d'histocompatibilité majeure de classe I (CMHI) permet au système immunitaire adaptatif de détecter et éliminer les agents pathogènes intracellulaires et des cellules anormales. La surveillance immunitaire est effectuée par les lymphocytes T CD8 qui interagissent avec le répertoire de peptides associés au CMHI présentés à la surface de toutes cellules nucléées. Les principaux gènes humains de CMHI, HLA-A et HLA-B, sont très polymorphes et par conséquent montrent des différences dans la présentation des antigènes. Nous avons étudié les différences qualitatives et quantitatives dans l'expression et la liaison peptidique de plusieurs allotypes HLA. Utilisant la technique de cytométrie de flux quantitative nous avons établi une hiérarchie d'expression pour les quatre HLA-A, B allotypes enquête. Nos résultats sont compatibles avec une corrélation inverse entre l'expression allotypique et la diversité des peptides bien que d'autres études soient nécessaires pour consolider cette hypothèse. Les origines mondiales du répertoire de peptides associés au CMHI restent une question centrale à la fois fondamentalement et dans la recherche de cibles immunothérapeutiques. Utilisant des techniques protéogénomiques, nous avons identifié et analysé 25,172 peptides CMHI isolées à partir des lymphocytes B de 18 personnes qui exprime collectivement 27 allotypes HLA-A,B. Alors que 58% des gènes ont été la source de 1-64 peptides CMHI par gène, 42% des gènes ne sont pas représentés dans l'immunopeptidome. Dans l'ensemble, l’immunopeptidome présenté par 27 allotypes HLA-A,B ne couvrent que 17% des séquences exomiques exprimées dans les cellules des sujets. Nous avons identifié plusieurs caractéristiques des transcrits et des protéines qui améliorent la production des peptides CMHI. Avec ces données, nous avons construit un modèle de régression logistique qui prédit avec une grande précision si un gène de notre ensemble de données ou à partir d'ensembles de données indépendants génèrerait des peptides CMHI. Nos résultats montrent la sélection préférentielle des peptides CMHI à partir d'un répertoire limité de produits de gènes avec des caractéristiques distinctes. L'idée que le système immunitaire peut surveiller des peptides CMHI couvrant seulement une fraction du génome codant des protéines a des implications profondes dans l'auto-immunité et l'immunologie du cancer.

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Méthodologie: Modèle de régression quantile de variable instrumentale pour données de Panel utilisant la fonction de production partielle

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Le présent mémoire s’est intéressé à la contribution respective de la gravité des traumas vécus en enfance, des traits de la personnalité, du fonctionnement réflexif et de l’ajustement conjugal des survivants, à la sensibilité et à la négativité (i.e., hostilité et intrusion) des pratiques parentales adoptées et à la prédiction de la désorganisation de l’attachement de leur enfant à 17 mois. Dans cette perspective, 100 mères ayant vécu des mauvais traitements en enfance et de faible statut socio-économique ont été recrutées à l’hôpital Rosemont-Maisonneuve de Montréal à l’aide du Parental Bonding Instrument. Des analyses corrélationnelles menées sur l’ensemble des variables ont permis de mettre en évidence des associations significatives entre la sensibilité maternelle et l’ajustement conjugal et le FR-G ainsi qu’entre les comportements maternels négatifs et la gravité du trauma subi en enfance, le FR-G et la désorganisation de l’attachement de l’enfant. De plus, les variables corrélées à la désorganisation de l’attachement à 17 mois ont été incluses dans un modèle de régression logistique hiérarchique afin de tester leur contribution à sa prédiction. Les résultats indiquent qu’un modèle significatif de prédiction de l’organisation de l’attachement de l’enfant inclut le FR-T et l’insensibilité maternelle et explique environ 43 % de la variance de cette dernière. Selon ce modèle, l’augmentation de 1 point de FR-T diminue de 1,7 fois le risque que l’attachement de l’enfant soit désorganisé et l’augmentation de 1 de l’indice d’insensibilité maternelle augmente de 1,4 fois ce même risque. Ces résultats s’inscrivent dans le raffinement de la compréhension des pratiques maternelles sensibles et négatives dans un contexte d’historique de trauma en enfance ainsi que de la désorganisation de l’attachement de l’enfant et ils sont discutés en fonction de la littérature à ce sujet.

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Objectif: Évaluer l'efficacité du dépistage de l’hypertension gestationnelle par les caractéristiques démographiques maternelles, les biomarqueurs sériques et le Doppler de l'artère utérine au premier et au deuxième trimestre de grossesse. Élaborer des modèles prédictifs de l’hypertension gestationnelle fondées sur ces paramètres. Methods: Il s'agit d'une étude prospective de cohorte incluant 598 femmes nullipares. Le Doppler utérin a été étudié par échographie transabdominale entre 11 +0 à 13 +6 semaines (1er trimestre) et entre 17 +0 à 21 +6 semaines (2e trimestre). Tous les échantillons de sérum pour la mesure de plusieurs biomarqueurs placentaires ont été recueillis au 1er trimestre. Les caractéristiques démographiques maternelles ont été enregistrées en même temps. Des courbes ROC et les valeurs prédictives ont été utilisés pour analyser la puissance prédictive des paramètres ci-dessus. Différentes combinaisons et leurs modèles de régression logistique ont été également analysés. Résultats: Parmi 598 femmes, on a observé 20 pré-éclampsies (3,3%), 7 pré-éclampsies précoces (1,2%), 52 cas d’hypertension gestationnelle (8,7%) , 10 cas d’hypertension gestationnelle avant 37 semaines (1,7%). L’index de pulsatilité des artères utérines au 2e trimestre est le meilleur prédicteur. En analyse de régression logistique multivariée, la meilleure valeur prédictive au 1er et au 2e trimestre a été obtenue pour la prévision de la pré-éclampsie précoce. Le dépistage combiné a montré des résultats nettement meilleurs comparés avec les paramètres maternels ou Doppler seuls. Conclusion: Comme seul marqueur, le Doppler utérin du deuxième trimestre a la meilleure prédictive pour l'hypertension, la naissance prématurée et la restriction de croissance. La combinaison des caractéristiques démographiques maternelles, des biomarqueurs sériques maternels et du Doppler utérin améliore l'efficacité du dépistage, en particulier pour la pré-éclampsie nécessitant un accouchement prématuré.

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Les logiciels utilisés sont Splus et R.

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Cette étude cherche à établir un rapport entre les nombreuses références positives à l’animal présentes dans le corpus cynique et une certaine conception de l’activité philosophique mise de l’avant par ces philosophes et, plus particulièrement, incarnée par la figure de Diogène de Sinope. Comme il le sera brièvement montré dans la première partie, l’animal est un concept pratiquement absent de la pensée grecque qui tend à penser l’unité du vivant. Il ne peut faire son apparition que dans un contexte moral afin de fonder les normes de l’agir proprement humain, et dans ce contexte, les références positives à l’animal sont plutôt rares. La position des philosophes cyniques, qui exhortent fréquemment les hommes à s’inspirer des animaux afin d’atteindre la vertu, est donc, à cet égard, excessivement singulière. Comment interpréter ce renversement de perspective où l’homme ne semble plus occuper la position intermédiaire entre les immortels et les bêtes? En examinant les thèses de Thierry Gonthier, d’Ovide Florès-Junior et de Marie-Odile Goulet-Cazé sur la question, la deuxième partie de cette étude nous mettra sur la voie de la rhétorique d’exhortation qui, nous le verrons, est constitutive même de la pratique philosophique cynique. Il reste cependant à déterminer à quoi, plus précisément, les philosophes cyniques exhortent leurs concitoyens et, ce qui est pour cette étude le nœud du problème, dans quelle mesure la figure de l’animal est-elle susceptible de nous renseigner. La troisième partie de cette étude portera ainsi sur l’idéal de sagesse cynique et sur la figure emblématique du mouvement, le chien. Nous tâcherons alors de montrer, en prolongeant les lectures qu’en ont faites Jean-Marie Meilland, D. Deleule et Peter Sloterdijk, que la valorisation de l’animal chez les cyniques ne doit pas être comprise comme un vil appel à la régression en l’animalité mais plutôt comme la promotion d’une singulière conception de l’activité philosophique.

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La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.

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En écologie, dans le cadre par exemple d’études des services fournis par les écosystèmes, les modélisations descriptive, explicative et prédictive ont toutes trois leur place distincte. Certaines situations bien précises requièrent soit l’un soit l’autre de ces types de modélisation ; le bon choix s’impose afin de pouvoir faire du modèle un usage conforme aux objectifs de l’étude. Dans le cadre de ce travail, nous explorons dans un premier temps le pouvoir explicatif de l’arbre de régression multivariable (ARM). Cette méthode de modélisation est basée sur un algorithme récursif de bipartition et une méthode de rééchantillonage permettant l’élagage du modèle final, qui est un arbre, afin d’obtenir le modèle produisant les meilleures prédictions. Cette analyse asymétrique à deux tableaux permet l’obtention de groupes homogènes d’objets du tableau réponse, les divisions entre les groupes correspondant à des points de coupure des variables du tableau explicatif marquant les changements les plus abrupts de la réponse. Nous démontrons qu’afin de calculer le pouvoir explicatif de l’ARM, on doit définir un coefficient de détermination ajusté dans lequel les degrés de liberté du modèle sont estimés à l’aide d’un algorithme. Cette estimation du coefficient de détermination de la population est pratiquement non biaisée. Puisque l’ARM sous-tend des prémisses de discontinuité alors que l’analyse canonique de redondance (ACR) modélise des gradients linéaires continus, la comparaison de leur pouvoir explicatif respectif permet entre autres de distinguer quel type de patron la réponse suit en fonction des variables explicatives. La comparaison du pouvoir explicatif entre l’ACR et l’ARM a été motivée par l’utilisation extensive de l’ACR afin d’étudier la diversité bêta. Toujours dans une optique explicative, nous définissons une nouvelle procédure appelée l’arbre de régression multivariable en cascade (ARMC) qui permet de construire un modèle tout en imposant un ordre hiérarchique aux hypothèses à l’étude. Cette nouvelle procédure permet d’entreprendre l’étude de l’effet hiérarchisé de deux jeux de variables explicatives, principal et subordonné, puis de calculer leur pouvoir explicatif. L’interprétation du modèle final se fait comme dans une MANOVA hiérarchique. On peut trouver dans les résultats de cette analyse des informations supplémentaires quant aux liens qui existent entre la réponse et les variables explicatives, par exemple des interactions entres les deux jeux explicatifs qui n’étaient pas mises en évidence par l’analyse ARM usuelle. D’autre part, on étudie le pouvoir prédictif des modèles linéaires généralisés en modélisant la biomasse de différentes espèces d’arbre tropicaux en fonction de certaines de leurs mesures allométriques. Plus particulièrement, nous examinons la capacité des structures d’erreur gaussienne et gamma à fournir les prédictions les plus précises. Nous montrons que pour une espèce en particulier, le pouvoir prédictif d’un modèle faisant usage de la structure d’erreur gamma est supérieur. Cette étude s’insère dans un cadre pratique et se veut un exemple pour les gestionnaires voulant estimer précisément la capture du carbone par des plantations d’arbres tropicaux. Nos conclusions pourraient faire partie intégrante d’un programme de réduction des émissions de carbone par les changements d’utilisation des terres.

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Nous avons développé un modèle qui cherche à identifier les déterminants des trajectoires scolaires des élèves universitaires en articulant deux perspectives théoriques et en utilisant une approche méthodologique mixte en deux phases : quantitative et qualitative. La première phase est basée sur le modèle de Tinto (1992) avec l'incorporation d'autres variables de Crespo et Houle (1995). Cette étape a atteint deux objectifs. Dans le premier, on a identifié les différences entre les variables exogènes (indice économique, l'éducation parentale, moyen au lycée et moyenne dans l’examen d'entrée) et trois types de trajectoires: la persévérante, de décalage et d’abandon. Cette phase était basée sur les données d'un sondage administré à 800 étudiants à l'Université de Sonora (Mexique). Les résultats montrent que ceux qui ont quitté l'institution ont obtenu des scores significativement plus bas sur les variables exogènes. Le deuxième objectif a été atteint pour les trajectoires persévérantes et de décalage, en établissant que les étudiants ont une plus grande chance d’être persévérants lorsqu’ils présentent de meilleurs scores dans deux variables exogènes (l'examen d'entrée et être de genre féminin) et quatre viable endogènes (haute intégration académique, de meilleures perspectives d'emploi, ont une bourse). Dans la deuxième phase nous avons approfondi la compréhension (Verstehen) des processus d'articulation entre l'intégration scolaire et sociale à travers de trois registres proposés par Dubet (2005): l'intégration, le projet et la vocation. Cette phase a consisté dans 30 interviews avec étudiantes appartenant aux trois types de trajectoire. À partir du travail de Bourdages (1994) et Guzman (2004), nous avons cherché le sens de l'expérience attribuée par les étudiants au processus éducatif. Les résultats révèlent cinq groupes d’étudiantes avec des expériences universitaires identifiables : ceux qui ont une intégration académique et sociale plus grande, les femmes travailleuses intégrées académiquement, ceux qui ont les plus grandes désavantages économiques et d’intégration scolaire, ceux qui ont cherché leur vocation dans un autre établissement et ceux qui n'ont pas poursuivi leurs études. L'utilisation de différents outils statistiques (analyse de corrélation, analyse de régression logistique et analyse des conglomérats) dans la première phase a permis d’identifier des variables clés dans chaque type de trajectoire, lesquelles ont été validées avec les résultats de la phase qualitative. Cette thèse, en plus de montrer l'utilité d'une approche méthodologique mixte, étend le modèle de Tinto (1987) et confirme l'importance de l'intégration scolaire pour la persévérance à l'université.

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Les données comptées (count data) possèdent des distributions ayant des caractéristiques particulières comme la non-normalité, l’hétérogénéité des variances ainsi qu’un nombre important de zéros. Il est donc nécessaire d’utiliser les modèles appropriés afin d’obtenir des résultats non biaisés. Ce mémoire compare quatre modèles d’analyse pouvant être utilisés pour les données comptées : le modèle de Poisson, le modèle binomial négatif, le modèle de Poisson avec inflation du zéro et le modèle binomial négatif avec inflation du zéro. À des fins de comparaisons, la prédiction de la proportion du zéro, la confirmation ou l’infirmation des différentes hypothèses ainsi que la prédiction des moyennes furent utilisées afin de déterminer l’adéquation des différents modèles. Pour ce faire, le nombre d’arrestations des membres de gangs de rue sur le territoire de Montréal fut utilisé pour la période de 2005 à 2007. L’échantillon est composé de 470 hommes, âgés de 18 à 59 ans. Au terme des analyses, le modèle le plus adéquat est le modèle binomial négatif puisque celui-ci produit des résultats significatifs, s’adapte bien aux données observées et produit une proportion de zéro très similaire à celle observée.

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Le modèle GARCH à changement de régimes est le fondement de cette thèse. Ce modèle offre de riches dynamiques pour modéliser les données financières en combinant une structure GARCH avec des paramètres qui varient dans le temps. Cette flexibilité donne malheureusement lieu à un problème de path dependence, qui a empêché l'estimation du modèle par le maximum de vraisemblance depuis son introduction, il y a déjà près de 20 ans. La première moitié de cette thèse procure une solution à ce problème en développant deux méthodologies permettant de calculer l'estimateur du maximum de vraisemblance du modèle GARCH à changement de régimes. La première technique d'estimation proposée est basée sur l'algorithme Monte Carlo EM et sur l'échantillonnage préférentiel, tandis que la deuxième consiste en la généralisation des approximations du modèle introduites dans les deux dernières décennies, connues sous le nom de collapsing procedures. Cette généralisation permet d'établir un lien méthodologique entre ces approximations et le filtre particulaire. La découverte de cette relation est importante, car elle permet de justifier la validité de l'approche dite par collapsing pour estimer le modèle GARCH à changement de régimes. La deuxième moitié de cette thèse tire sa motivation de la crise financière de la fin des années 2000 pendant laquelle une mauvaise évaluation des risques au sein de plusieurs compagnies financières a entraîné de nombreux échecs institutionnels. À l'aide d'un large éventail de 78 modèles économétriques, dont plusieurs généralisations du modèle GARCH à changement de régimes, il est démontré que le risque de modèle joue un rôle très important dans l'évaluation et la gestion du risque d'investissement à long terme dans le cadre des fonds distincts. Bien que la littérature financière a dévoué beaucoup de recherche pour faire progresser les modèles économétriques dans le but d'améliorer la tarification et la couverture des produits financiers, les approches permettant de mesurer l'efficacité d'une stratégie de couverture dynamique ont peu évolué. Cette thèse offre une contribution méthodologique dans ce domaine en proposant un cadre statistique, basé sur la régression, permettant de mieux mesurer cette efficacité.

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Les simulations et figures ont été réalisées avec le logiciel R.