Les migrations internationales des médecins d'Afrique : entre stratégies d'acteurs, politiques nationales et débats internationaux : les cas du Royaume-Uni, de la France et de la Suisse

Résumé Le débat sur la migration des professionnels de santé issus des pays pauvres, et particulièrement des pays africains, date principalement des années 90. La mise sur agenda international du problème est liée d'une part aux inquiétudes vis-à-vis de la détérioration globale des conditions de santé en Afrique et à la péjoration du ratio personnel qualifié/population et d'autre part aux effets des politiques volontaristes d'appel aux spécialistes des pays en développement de la part de plusieurs pays du nord. Les experts soulignent le contraste entre le recrutement croissant de personnels de santé qualifiés (infirmières, médecins) par les pays riches et le déficit de personnels de santé dans les pays du sud et principalement en Afrique subsaharienne. Le discours dominant s'écrit sous le mode de la dramatisation. L'ampleur de l'exode du personnel de santé et ses conséquences pour l'Afrique suscitent un nouvel intérêt pour la recherche sur le « brain drain » dans le secteur de la santé. Un grand nombre d'analyse cherche à mieux comprendre les rapports entre le « push » (les motifs qui poussent les professionnels de santé à vouloir partir) et le « pull » (la demande des pays développés). Notre travail de recherche, suscité par les interrogations internationales vise également à mesurer et à comprendre les facteurs de la migration des médecins africains. Toutefois, il se distingue de la littérature dominante en accordant une place particulière aux arrangements institutionnels des pays d'accueil et à la manière dont ils régulent l'accueil des médecins africains. Après avoir analysé d'un point de vue statistique les flux migratoires des médecins et avoir approfondi par des entretiens les raisons qui poussent au départ, notre thèse vise à mettre en évidence l'importance considérable de l'héritage et des arrangements institutionnels dans la place accordée aux médecins africains dans la profession médicale des pays d'accueil. Pour approfondir le second aspect, notre thèse a opté pour la comparaison de trois cas de figures nationaux offrant des contrastes importants: le Royaume-Uni, la France et la Suisse. Les trois pays diffèrent de manière flagrante par la place qu'occupent les médecins étrangers dans le secteur de la santé et plus spécifiquement des médecins d'origine africaine. L'analyse des conditions de recrutement et de la place qui est accordé aux médecins africains dans les pays européens révèle que les migrations des professionnels de santé et l'insertion professionnelle des médecins africains sont avant tout déterminées par les arrangements institutionnels instaurés par les différents pays au cours de leur histoire. Chacun des trois pays a construit de manière spécifique sa relation avec les médecins formés à l'étranger et avec les médecins africains. Les trois pays choisis illustrent trois modèles d'emploi des médecins africains : un modèle libéral de recrutement (UK), un modèle corporatiste (France) et un modèle « conservateur » (Suisse). L'européanisation exerce des effets différents dans les trois systèmes. Le recrutement européen devient la règle privilégiée du recrutement qui renforce les tendances à l' « exclusion » en France et en Suisse et conforte un retournement de politiques publiques amorcé depuis plusieurs années au Royaume-Uni. L'analyse des trajectoires globales et des spécificités nationales d'emploi révèle également le caractère fortement réducteur du discours global sur les migrations internationales des médecins et les possibles contradictions entre une éthique dite du développement (« hostile aux migrations des médecins en provenance des pays pauvres ») et une éthique du droit de la personne (« le droit universel de migrer »).

Canal lombaire étroit. Corrélation entre imagerie et mobilité chez des sujets présentant une sténose canalaire lombaire

La sténose du canal médullaire lombaire peut aujourd'hui se traiter de deux façons différentes à savoir le traitement non- chirurgical (physiothérapie, AINS, infiltrations de corticostéroïdes) pour les patients souffrant de symptômes modérés et le traitement chirurgical (décompression canalaire) pour les patients avec des symptômes graves et des déficits fonctionnels. Plusieurs études ont tenté de comparer ces deux approches thérapeutiques. Pour ce faire, on se servit de questionnaires d'évaluation subjective des capacités fonctionnelles (Oswestry Disability Index) souvent associés à des mesures des capacités de marche en laboratoire.¦Notre étude utilise des capteurs gyroscopiques placés sur le corps des sujets afin de mesurer des paramètres de positions, de transferts de position et de la marche pendant 5 jours consécutifs. Cette méthode nous permet d'effectuer ces mesures objectives dans le cadre de vie des patients, dans leurs activités quotidiennes. Nous espérons ainsi obtenir des résultats qui soient plus représentatifs de leur mobilité.¦Dans le cadre de mon travail de master, je me suis concentré sur la phase pilote d'une étude du Dr Schizas. Cette phase ne regroupe qu'un nombre limité de sujets (14) répartis en deux groupes de 7 suivant le traitement reçu (chir. contre non-chir). Nous avons alors émis trois hypothèses. La première dit que, avant traitement, les patients non-opérés marchent mieux que les patients destinés à la chirurgie (symptômes moins intenses). La deuxième postule que le traitement chirurgical permet d'atténuer suffisamment les symptômes pour que les capacités de marche se rapprochent de celles des patients non opérés avant traitement (efficacité de la chirurgie). Pour finir, notre dernière hypothèse prétend que, après la chirurgie, les patients opérés voient une amélioration de leur capacité de marche par rapport à celles qu'ils avaient avant l'intervention. 4 paramètres ont été retenus afin de caractériser la marche: la longueur des pas, la vitesse, la cadence des pas et la distance parcourue. C'est à partir des moyennes et des coefficients de variabilité de ces paramètres que nous avons effectué nos comparaisons.¦Après l'analyse de nos résultats, il s'avère que nos valeurs tendent à valider nos trois hypothèses à quelques exceptions près. Hypothèse n°1: avant traitement, les patients non destinés à la chirurgie marchent plus vite (2.96 contre 2.87 P 0.84) et avec une cadence des pas plus importante (101.78 contre 94.59 P 0.047). Seule la longueur des pas est plus importante chez les futurs opérés (1.01 contre 0.96 P 0.72). Les coefficients de variabilité (CV) sont tous plus faibles chez les non-opérés (marche plus homogène). Concernant notre 2ème hypothèse, nous sommes plutôt satisfaits des résultats. A 3 mois après la chirurgie, les patients opérés, comparés aux non-opérés avant traitement ont une longueur de pas similaire (1.02 contre 0.96 P 0.70) et une vitesse plus importante (3.08 contre 2.96 P 0.83). Seule la cadence des pas est plus élevée chez les non-opérés (101.78 contre 100.23 P 0.72). Les CV confirment également un rapprochement des capacités de marche de nos patients opérés de celles des non-opérés. Pour la troisième hypothèse, nous sommes heureux de constater que les moyennes et les CV sont tous en accord avec l'idée de base. A trois mois post-traitement les patients opérés font des pas de longueur similaire (1.02 contre 1.01 P 0.93), marchent plus vite (3.08 contre 2.89 P 0.52) et à une cadence plus importante (100.23 contre 94.59 P 0.19).¦Avec seulement 14 patients, il est bien clair que ces résultats n'ont que peu de valeur statistique. Cependant, ces résultats nous encouragent à poursuivre cette étude sur un collectif de patients plus important dans le but de mieux comprendre les troubles de la mobilité des personnes atteintes de canal lombaire étroit.

Le Traité d'Utrecht réclamé par la France ou Coup d'oeil sur le systême maritime de Napoléon Bonaparte et analyse du rapport de son ministre des relations extérieures ([Reprod.]) / communiqué au Sénat de France dans sa séance du 10 mars 1812

Comprend : Dépêche de Lord Whitworth, ambassadeur d'Angleterre en France, au cabinet britannique (Lord Hawkesbury) ; Déclaration adressée au ministre des Etats-Unis, ainsi qu'aux autres ministres et agens de puissances neutres, près le Gouvernement britannique ; Décret de Berlin, en notre camp impérial de Berlin ; Ordre du Conseil britannique ; Ordre du Conseil britannique ; Décret de Milan, en notre palais royal de Milan ; Ordre du Conseil britannique ; Ordre du Conseil britannique ; Rapport adressé à l'Empereur Napoléon par son ministre des relations extérieures / et communiqué au Sénat françois, dans la séance du 10 mars 1812 ; Déclaration du Gouvernement britannique ; Extrait du Traité de navigation et de commerce ; Extrait du Traité maritime conclu entre la Russie et l'Angleterre ; Déclaration de S. M. l'Impératrice de toutes les Russies aux Cours de Londres, de Versailles, et de Madrid ; Extrait de la déclaration de S. M. l'Empereur de toutes les Russies, publiée à St. Petersbourg

Die Positionierung der Nationalratskandidierenden 2007 : eine explorative Analyse der Antworten auf die Fragen der Online-Wahlhilfe smartvote

Die Studie präsentiert erste explorative Auswertungen zu den Antworten von über 2600 Kandidierenden im Rahmen der Nationalratswahlen 2007 auf den umfangreichen Fragenkatalog der Online-Wahlhilfeplattform « smartvote ». Untersucht wird, wie die Fragen von der Gesamtheit der Kandidierenden beantwortet wurden, welche Themen umstritten waren und wie sich die Kandidierenden von den Gewählten unterscheiden. Schwergewichtig beschäftigt sich die Analyse mit den Kandidierenden der vier grössten Parteien SVP, FDP, CVP und SP sowie der Grünen. Welche Positionen nehmen sie ein ? Wie geschlossen präsentieren sie sich in den einzelnen Fragen ? Wo bestehen grosse Gemeinsamkeiten, wo erheblicheUnterscheide und wie sind die Möglichkeiten der einzelnen Parteien einzuschätzen, sich politisch zu profilieren ? Schliesslich wird überprüft, wie gut die Kandidierenden zu ihrer eigenen Partei passen und welche Aussagen sich über die Zusammenhänge zwischen der Abweichung von der Parteilinie und der Herkunft von erhofften Panaschierstimmen machen lassen. Lors des élections au Conseil national en octobre 2007, plus de 2600 candidats ont répondu au questionnaire concernant l'outil de soutien au vote en ligne « smartvote ». Ce cahier de l'IDHEAP présente les résultats d'une première étude exploratoire, basée sur les réponses des candidats au questionnaire de « smartvote ». Les auteurs analysent les questions et les thèmes controversés. Ils se sont également intéressés aux différences de prises de position entre les élus et les candidats. L'accent est mis sur les candidats des grands partis, soit l'UDC, le PRD, le PDC, le PS et les Verts. Quelles sont leurs positions politiques ? Quelles sont les questions qui divisent les candidats d'un parti ? Sur quels sujets sont-ils du même avis ? Où se trouvent les points communs entre les différents partis ? Quels sont les blocs politiques qui se forment ? Sur quels thèmes les partis politiques peuvent-ils se profiler ? A l'aide d'une analyse multivariée, l'étude tente aussi d'établir si les candidats sont membres du parti politique qui représente le mieux leurs convictions. Le chapitre final discute l'influence du vote par panachage sur le positionnement politique des candidats.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.

Analysis of Markers for Recent Alcohol Consumption by Capillary Zone Electrophoresis and an Immunochemical Method

Le but de ce travail doctoral était le développement de méthodes analytiques pour la détermination dethyl glucuronide et dethyl sulfate. Ces deux substances sont des métabolites directs de lethanol qui peuvent être détectées pendant des heures jusqu'à des jours dans des fluides corporels, après que léthanol ait été complètement éliminé du corps humain. Ce sont donc des marqueurs de consommation récente d'alcool.La majorité des expériences ont été effectuées en utilisant l'électrophorèse capillaire. Il était envisagé de fournir des méthodes utilisables dans des laboratoires de routine. Des méthodes électrophorétiques ont été développées et optimisées pour la détermination dethyl sulfate dans le sérum et l'urine ainsi que pour lethyl glucuronide dans le sérum. Lethyl glucuronide urinaire a pu être déterminé par un immunoassay commerciale qui a en plus été adapté avec succès pour des échantillons de sérum. Avec toutes ces méthodes d'analyse il était possible d'observer les deux marqueurs de consommation d'alcool récente, même une consommation aussi basse qu'un verre de boissons alcooliques.Finalement, une étude englobant plus de 100 échantillons aété effectuée avec l'ambition de déterminer les valeurs de référence pour lethyl glucuronide dans le sérum et l'urine. De plus, la nécessité de normaliser les échantillons d'urine par rapport à la dilution a été investiguée. Grâce à cette étude des valeurs de cut-off et une base statistique pour l'interprétation probabiliste ont pu être proposées.

L'intérêt de l'analyse de l'activité en complément de tout outil d'évaluation de l'environnement psychosocial

L'analyse de l'activité reste le principal garant d'une bonne évaluation de la situation de travail et de l'environnement psychosocial. Elle permet de donner du contenu, de la substance et ainsi d'expliquer les données récoltées par questionnaire. Lors d'études à petite échelle et dans un contexte d'activité spécifique, l'analyse de l'activité devrait toujours accompagner l'utilisation d'autres outils d'évaluation. En effet, on voit ici que les échelles de Karasek ne traduisent pas toujours la réalité des diverses situations de travail, et l'autonomie décisionnelle de Karasek n'est ici pas un bon révélateur des possibilités d'ajustement et de la marge de manoeuvre. Ces échelles ont été initialement conçues pour être utilisées lors d'études épidémiologiques et donc sur de grandes populations où la spécificité de certaines activités influencerait ainsi moins le résultat global. Leur utilisation de façon plus ou moins abusive sur d'autres types de populations doit être questionnée