Décubitus ventral et syndrome de détresse respiratoire aiguë de l'adulte: de la théorie à la pratique [Prone position mechanical ventilation in the Acute Respiratory Distress syndrome: theoretical and practical considerations].

Mortality of the acute respiratory distress syndrome (ARDS) remains extremely high and only few evidence-based specific treatments are currently available. Protective mechanical ventilation has emerged as the comer stone of the management of ARDS to avoid the occurrence of ventilation-induced lung injuries (VILI). Mechanical ventilation in the prone position has often been considered as a rescue therapy reserved to refractory hypoxemia. Since the publication of the PROSEVA study in 2013, early prone positioning for mechanical ventilation should be recommended to improve survival of patients with severe ARDS. In this article, both the theoretical and practical aspects of mechanical ventilation in prone position are reviewed.

Elaboration d'un cadre d'évaluation de l'impact du processus communautaire sur la santé des aîné(e)s à Yverdon.

Contexte et cadre: L'Institut universitaire de médecine sociale et préventive (IUMSP) de Lausanne a été mandaté par la Fondation Leenaards pour élaborer un cadre pour l'évaluation de l'impact d'un processus communautaire sur la santé des aînés dans la ville d'Yverdon, appelé "Quartiers solidaires". "Quartiers solidaires" est une méthodologie de développement communautaire, créée par l'unité de travail social communautaire de Pro Senectute Vaud. Elle a pour but d'améliorer la qualité de vie actuelle et future des personnes âgées au sein de leur quartier. Pour atteindre cet objectif, les habitants, et en particulier les aînés, sont invités à devenir auteurs et acteurs de leurs propres projets en créant une communauté locale. Le projet "Quartiers solidaires" à Yverdon s'inscrit par ailleurs dans le cadre d'un projet communal de politique d'action sociale de la ville, Qualité de vie, s'appliquant au niveau de la ville et impliquant divers acteurs et instances. L'IUMSP propose, pour l'élaboration de ce cadre, d'utiliser un outil : le "modèle de catégorisation des résultats". Cet outil, appelé aussi SMOC (Swiss Model for Outcome Classification), permet à tous les partenaires impliqués dans le projet Quartiers solidaires d'établir ensemble un état de situation à laquelle ils sont confrontés (c'est à dire une analyse des problèmes auxquels ils doivent faire face), ainsi qu'une théorie d'action (c'est à dire un schéma qui structure les activités, en cours et planifiées, selon les divers objectifs visés). Cet outil, caractérisé par sa démarche participative, a été utilisé dans le cadre d'ateliers réunissant les différentes parties prenantes du projet. [...] Le modèle est basé sur la santé dans sa définition la plus large (telle que définie par l'OMS), englobant donc la qualité de vie, et est en adéquation avec l'approche écologique, qui repose sur une vision élargie des déterminants de la santé. [Auteurs, p. 7-8]

Voir le monde à travers les lunettes du métacontraste : un modèle mathématique inspiré de la psychologie sociale

Résumé La théorie de l'autocatégorisation est une théorie de psychologie sociale qui porte sur la relation entre l'individu et le groupe. Elle explique le comportement de groupe par la conception de soi et des autres en tant que membres de catégories sociales, et par l'attribution aux individus des caractéristiques prototypiques de ces catégories. Il s'agit donc d'une théorie de l'individu qui est censée expliquer des phénomènes collectifs. Les situations dans lesquelles un grand nombre d'individus interagissent de manière non triviale génèrent typiquement des comportements collectifs complexes qui sont difficiles à prévoir sur la base des comportements individuels. La simulation informatique de tels systèmes est un moyen fiable d'explorer de manière systématique la dynamique du comportement collectif en fonction des spécifications individuelles. Dans cette thèse, nous présentons un modèle formel d'une partie de la théorie de l'autocatégorisation appelée principe du métacontraste. À partir de la distribution d'un ensemble d'individus sur une ou plusieurs dimensions comparatives, le modèle génère les catégories et les prototypes associés. Nous montrons que le modèle se comporte de manière cohérente par rapport à la théorie et est capable de répliquer des données expérimentales concernant divers phénomènes de groupe, dont par exemple la polarisation. De plus, il permet de décrire systématiquement les prédictions de la théorie dont il dérive, notamment dans des situations nouvelles. Au niveau collectif, plusieurs dynamiques peuvent être observées, dont la convergence vers le consensus, vers une fragmentation ou vers l'émergence d'attitudes extrêmes. Nous étudions également l'effet du réseau social sur la dynamique et montrons qu'à l'exception de la vitesse de convergence, qui augmente lorsque les distances moyennes du réseau diminuent, les types de convergences dépendent peu du réseau choisi. Nous constatons d'autre part que les individus qui se situent à la frontière des groupes (dans le réseau social ou spatialement) ont une influence déterminante sur l'issue de la dynamique. Le modèle peut par ailleurs être utilisé comme un algorithme de classification automatique. Il identifie des prototypes autour desquels sont construits des groupes. Les prototypes sont positionnés de sorte à accentuer les caractéristiques typiques des groupes, et ne sont pas forcément centraux. Enfin, si l'on considère l'ensemble des pixels d'une image comme des individus dans un espace de couleur tridimensionnel, le modèle fournit un filtre qui permet d'atténuer du bruit, d'aider à la détection d'objets et de simuler des biais de perception comme l'induction chromatique. Abstract Self-categorization theory is a social psychology theory dealing with the relation between the individual and the group. It explains group behaviour through self- and others' conception as members of social categories, and through the attribution of the proto-typical categories' characteristics to the individuals. Hence, it is a theory of the individual that intends to explain collective phenomena. Situations involving a large number of non-trivially interacting individuals typically generate complex collective behaviours, which are difficult to anticipate on the basis of individual behaviour. Computer simulation of such systems is a reliable way of systematically exploring the dynamics of the collective behaviour depending on individual specifications. In this thesis, we present a formal model of a part of self-categorization theory named metacontrast principle. Given the distribution of a set of individuals on one or several comparison dimensions, the model generates categories and their associated prototypes. We show that the model behaves coherently with respect to the theory and is able to replicate experimental data concerning various group phenomena, for example polarization. Moreover, it allows to systematically describe the predictions of the theory from which it is derived, specially in unencountered situations. At the collective level, several dynamics can be observed, among which convergence towards consensus, towards frag-mentation or towards the emergence of extreme attitudes. We also study the effect of the social network on the dynamics and show that, except for the convergence speed which raises as the mean distances on the network decrease, the observed convergence types do not depend much on the chosen network. We further note that individuals located at the border of the groups (whether in the social network or spatially) have a decisive influence on the dynamics' issue. In addition, the model can be used as an automatic classification algorithm. It identifies prototypes around which groups are built. Prototypes are positioned such as to accentuate groups' typical characteristics and are not necessarily central. Finally, if we consider the set of pixels of an image as individuals in a three-dimensional color space, the model provides a filter that allows to lessen noise, to help detecting objects and to simulate perception biases such as chromatic induction.