The Mediating Role of Perceived Scholastic Competence in the Relationship Between Motor Coordination and Academic Performance

Children with developmental coordination disorder (DCD) are often referred to as clumsy because of their compromised motor coordination. Clumsiness and slow movement performances while scripting in children with DCD often result in poor academic performance and a diminished sense of scholastic competence. This study purported to examine the mediating role of perceived scholastic competence in the relationship between motor coordination and academic performance in children in grade six. Children receive a great deal of comparative information on their academic performances, which influence a student's sense of scholastic competence and self-efficacy. The amount of perceived academic self-efficacy has significant impact on academic performance, their willingness to complete academic tasks, and their self-motivation to improve where necessary. Independent t-tests reveal a significant difference (p < .001) between DCD and non-DCD groups when compared against their overall grade six average with the DCD group performing significantly lower. Independent t-tests found no significant difference between DCD and non-DCD groups for perceived scholastic competence. However, multiple linear regression analysis revealed a significant mediating role of 15% by perceived scholastic competence when examining the relationship between motor coordination and academic performance. While children with probable DCD may not rate their perceived scholastic competence as less than their healthy peers, there is a significant mediating effect on their academic performance.

Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g., the parametric bootstrap) which may be applied when the bounds are not conclusive.

Exact Tests for Contemporaneous Correlation of Disturbances in Seemingly Unrelated Regressions.

This paper proposes finite-sample procedures for testing the SURE specification in multi-equation regression models, i.e. whether the disturbances in different equations are contemporaneously uncorrelated or not. We apply the technique of Monte Carlo (MC) tests [Dwass (1957), Barnard (1963)] to obtain exact tests based on standard LR and LM zero correlation tests. We also suggest a MC quasi-LR (QLR) test based on feasible generalized least squares (FGLS). We show that the latter statistics are pivotal under the null, which provides the justification for applying MC tests. Furthermore, we extend the exact independence test proposed by Harvey and Phillips (1982) to the multi-equation framework. Specifically, we introduce several induced tests based on a set of simultaneous Harvey/Phillips-type tests and suggest a simulation-based solution to the associated combination problem. The properties of the proposed tests are studied in a Monte Carlo experiment which shows that standard asymptotic tests exhibit important size distortions, while MC tests achieve complete size control and display good power. Moreover, MC-QLR tests performed best in terms of power, a result of interest from the point of view of simulation-based tests. The power of the MC induced tests improves appreciably in comparison to standard Bonferroni tests and, in certain cases, outperforms the likelihood-based MC tests. The tests are applied to data used by Fischer (1993) to analyze the macroeconomic determinants of growth.

Markovian Processes, Two-Sided Autoregressions and Finite-Sample Inference for Stationary and Nonstationary Autoregressive Processes.

In this paper, we develop finite-sample inference procedures for stationary and nonstationary autoregressive (AR) models. The method is based on special properties of Markov processes and a split-sample technique. The results on Markovian processes (intercalary independence and truncation) only require the existence of conditional densities. They are proved for possibly nonstationary and/or non-Gaussian multivariate Markov processes. In the context of a linear regression model with AR(1) errors, we show how these results can be used to simplify the distributional properties of the model by conditioning a subset of the data on the remaining observations. This transformation leads to a new model which has the form of a two-sided autoregression to which standard classical linear regression inference techniques can be applied. We show how to derive tests and confidence sets for the mean and/or autoregressive parameters of the model. We also develop a test on the order of an autoregression. We show that a combination of subsample-based inferences can improve the performance of the procedure. An application to U.S. domestic investment data illustrates the method.

Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem, in particular those raised by the sup-type and combined test statistics as well as (when relevant) unidentified nuisance parameter problems under the null hypothesis. The method proposed works in exactly the same way with both Gaussian and non-Gaussian disturbance distributions [such as heavy-tailed or stable distributions]. The performance of the procedures is examined by simulation. The Monte Carlo experiments conducted focus on : (1) ARCH, GARCH, and ARCH-in-mean alternatives; (2) the case where the variance increases monotonically with : (i) one exogenous variable, and (ii) the mean of the dependent variable; (3) grouped heteroskedasticity; (4) breaks in variance at unknown points. We find that the proposed tests achieve perfect size control and have good power.

Testing Mean-Variance Efficiency in CAPM with Possibly Non-Gaussian Errors : An Exact Simulation-Based Approach

In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

Exact Skewness-Kurtosis Tests for Multivariate Normality and Goodness-of-fit in Multivariate Regressions with Application to Asset Pricing Models

We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.

Méthodes d’inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes

Ce texte propose des méthodes d’inférence exactes (tests et régions de confiance) sur des modèles de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être non stationnaire. L’approche proposée est une généralisation de celle décrite dans Dufour (1990) pour un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois étapes. Premièrement, on construit une région de confiance exacte pour le vecteur des coefficients du processus autorégressif (φ). Cette région est obtenue par inversion de tests d’indépendance des erreurs sur une forme transformée du modèle contre des alternatives de dépendance aux délais un et deux. Deuxièmement, en exploitant la dualité entre tests et régions de confiance (inversion de tests), on détermine une région de confiance conjointe pour le vecteur φ et un vecteur d’intérêt M de combinaisons linéaires des coefficients de régression du modèle. Troisièmement, par une méthode de projection, on obtient des intervalles de confiance «marginaux» ainsi que des tests à bornes exacts pour les composantes de M. Ces méthodes sont appliquées à des modèles du stock de monnaie (M2) et du niveau des prix (indice implicite du PNB) américains

Short run and long run causality in time series: Inference

We propose methods for testing hypotheses of non-causality at various horizons, as defined in Dufour and Renault (1998, Econometrica). We study in detail the case of VAR models and we propose linear methods based on running vector autoregressions at different horizons. While the hypotheses considered are nonlinear, the proposed methods only require linear regression techniques as well as standard Gaussian asymptotic distributional theory. Bootstrap procedures are also considered. For the case of integrated processes, we propose extended regression methods that avoid nonstandard asymptotics. The methods are applied to a VAR model of the U.S. economy.

Exact Multivariate Tests of Asset Pricing Models with Stable Asymmetric Distributions

In this paper, we propose exact inference procedures for asset pricing models that can be formulated in the framework of a multivariate linear regression (CAPM), allowing for stable error distributions. The normality assumption on the distribution of stock returns is usually rejected in empirical studies, due to excess kurtosis and asymmetry. To model such data, we propose a comprehensive statistical approach which allows for alternative - possibly asymmetric - heavy tailed distributions without the use of large-sample approximations. The methods suggested are based on Monte Carlo test techniques. Goodness-of-fit tests are formally incorporated to ensure that the error distributions considered are empirically sustainable, from which exact confidence sets for the unknown tail area and asymmetry parameters of the stable error distribution are derived. Tests for the efficiency of the market portfolio (zero intercepts) which explicitly allow for the presence of (unknown) nuisance parameter in the stable error distribution are derived. The methods proposed are applied to monthly returns on 12 portfolios of the New York Stock Exchange over the period 1926-1995 (5 year subperiods). We find that stable possibly skewed distributions provide statistically significant improvement in goodness-of-fit and lead to fewer rejections of the efficiency hypothesis.

Impact du climat organisationnel sur le façonnement des pratiques relationnelles de soin et la satisfaction professionnelle d’infirmières soignantes en milieu hospitalier

Les pratiques relationnelles de soin (PRS) sont au cœur même des normes et valeurs professionnelles qui définissent la qualité de l’exercice infirmier, mais elles sont souvent compromises par un milieu de travail défavorable. La difficulté pour les infirmières à actualiser ces PRS qui s’inscrivent dans les interactions infirmière-patient par un ensemble de comportements de caring, constitue une menace à la qualité des soins, tout en créant d’importantes frustrations pour les infirmières. En mettant l’accent sur l’aspect relationnel du processus infirmier, cette recherche, abordée sous l'angle du caring, renvoie à une vision novatrice de la qualité des soins et de l'organisation des services en visant à expliquer l’impact du climat organisationnel sur le façonnement des PRS et la satisfaction professionnelle d’infirmières soignantes en milieu hospitalier. Cette étude prend appui sur une adaptation du Quality-Caring Model© de Duffy et Hoskins (2003) qui combine le modèle d’évaluation de la qualité de Donabedian (1980, 1992) et la théorie du Human Caring de Watson (1979, 1988). Un devis mixte de type explicatif séquentiel, combinant une méthode quantitative de type corrélationnel prédictif et une méthode qualitative de type étude de cas unique avec niveaux d’analyse imbriqués, a été privilégié. Pour la section quantitative auprès d’infirmières soignantes (n = 292), différentes échelles de mesure validées, de type Likert ont permis de mesurer les variables suivantes : le climat organisationnel (global et cinq dimensions composites) ; les PRS privilégiées ; les PRS actuelles ; l’écart entre les PRS privilégiées et actuelles ; la satisfaction professionnelle. Des analyses de régression linéaire hiérarchique ont permis de répondre aux six hypothèses du volet quantitatif. Pour le volet qualitatif, les données issues des sources documentaires, des commentaires recueillis dans les questionnaires et des entrevues effectuées auprès de différents acteurs (n = 15) ont été traités de manière systématique, par analyse de contenu, afin d’expliquer les liens entre les notions d’intérêts. L’intégration des inférences quantitatives et qualitatives s’est faite selon une approche de complémentarité. Nous retenons du volet quantitatif qu’une fois les variables de contrôle prises en compte, seule une dimension composite du climat organisationnel, soit les caractéristiques de la tâche, expliquent 5 % de la variance des PRS privilégiées. Le climat organisationnel global et ses dimensions composites relatives aux caractéristiques du rôle, de l’organisation, du supérieur et de l’équipe sont de puissants facteurs explicatifs des PRS actuelles (5 % à 11 % de la variance), de l’écart entre les PRS privilégiées et actuelles (4 % à 9 %) ainsi que de la satisfaction professionnelle (13 % à 30 %) des infirmières soignantes. De plus, il a été démontré, qu’au-delà de l’important impact du climat organisationnel global et des variables de contrôle, la fréquence des PRS contribue à augmenter la satisfaction professionnelle des infirmières (ß = 0,31 ; p < 0,001), alors que l’écart entre les PRS privilégiées et actuelles contribue à la diminuer (ß = - 0,30 ; p < 0,001) dans des proportions fort similaires (respectivement 7 % et 8 %). Le volet qualitatif a permis de mettre en relief quatre ordres de facteurs qui expliquent comment le climat organisationnel façonne les PRS et la satisfaction professionnelle des infirmières. Ces facteurs sont: 1) l’intensité de la charge de travail; 2) l’approche d’équipe et la perception du rôle infirmier ; 3) la perception du supérieur et de l’organisation; 4) certaines caractéristiques propres aux patients/familles et à l’infirmière. L’analyse de ces facteurs a révélé d’intéressantes interactions dynamiques entre quatre des cinq dimensions composites du climat, suggérant ainsi qu’il soit possible d’influencer une dimension en agissant sur une autre. L’intégration des inférences quantitatives et qualitatives rend compte de l’impact prépondérant des caractéristiques du rôle sur la réalisation des PRS et la satisfaction professionnelle des infirmières, tout en suggérant d’adopter une approche systémique qui mise sur de multiples facteurs dans la mise en oeuvre d’interventions visant l’amélioration des environnements de travail infirmier en milieu hospitalier.

Impact d’une infection intra-mammaire causée par Staphylococcus aureus ou un staphylocoque coagulase-négative présente en début de lactation chez les taures laitières

L’objectif de cette étude était de déterminer l’impact d’une infection intra-mammaire (IIM) subclinique causée par staphylocoque coagulase-négative (SCN) ou Staphylococcus aureus diagnostiquée durant le premier mois de lactation chez les taures sur le comptage de cellules somatiques (CCS), la production laitière et le risque de réforme durant la lactation en cours. Des données bactériologiques provenant d’échantillons de lait composites de 2 273 taures Holstein parmi 50 troupeaux ont été interprétées selon les recommandations du National Mastitis Council. Parmi 1 691 taures rencontrant les critères de sélection, 90 (5%) étaient positives à S. aureus, 168 (10%) étaient positives à SCN et 153 (9%) étaient négatives (aucun agent pathogène isolé). Le CCS transformé en logarithme népérien (lnCCS) a été modélisé via une régression linéaire avec le troupeau comme effet aléatoire. Le lnCCS chez les groupes S. aureus et SCN était significativement plus élevé que dans le groupe témoin de 40 à 300 jours en lait (JEL) (P < 0.0001 pour tous les contrastes). La valeur journalière du lnSCC chez les groupes S. aureus et SCN était en moyenne 1.2 et 0.6 plus élevé que le groupe témoin respectivement. Un modèle similaire a été réalisé pour la production laitière avec l’âge au vêlage, le trait génétique lié aux parents pour la production laitière et le logarithme népérien du JEL de la pesée inclus. La production laitière n’était pas statistiquement différente entre les 3 groupes de culture de 40 à 300 JEL (P ≥ 0.12). Les modèles de survie de Cox ont révélé que le risque de réforme n’était pas statistiquement différent entre le groupe S. aureus ou SCN et le groupe témoin (P ≥ 0.16). La prévention des IIM causées par SCN et S. aureus en début de lactation demeure importante étant donné leur association avec le CCS durant la lactation en cours.

Évaluation des effets de l'utilisation des aides à la mobilité motorisées chez les personnes âgées de plus de 50 ans

Le vieillissement démographique augmente rapidement la représentation des personnes âgées de plus de 50 ans parmi les utilisateurs d’aides à la mobilité motorisées (AMMs), telles que le fauteuil roulant motorisé et le quadriporteur. Le but général de la thèse est de rendre compte d’une démarche d’analyse des effets des AMMs au cours des premiers 18 mois d’utilisation chez les adultes d’âge moyen et les aînés. Notre question de recherche concerne la nature et l'importance des effets sur le fonctionnement, la pertinence sociale et le bien-être subjectif, ainsi que les liens entre les divers facteurs impliqués dans leur impact optimal. La thèse s’articule en trois volets, synthétique, méthodologique et analytique, dont les principaux résultats sont présentés dans quatre articles scientifiques. Le volet synthétique comprend une recension systématique qui révèle la représentation marginale des personnes âgées de plus de 50 ans dans les publications scientifiques sur les effets des AMMs et le faible niveau de preuve dans ce champ d’études. Les travaux liés à ce volet proposent également un cadre d’analyse reliant l’intention d’utiliser l’AMM, les habitudes de déplacements, les dimensions d’effets des AMMs sur le fonctionnement, la pertinence sociale et le bien-être subjectif, ainsi que quatre catégories de cofacteurs associés à l’utilisation (personne, aide technique, intervention, environnement). Le volet méthodologique assemble un dispositif de mesure comprenant 5 questionnaires et 18 indicateurs arrimés au cadre d’analyse et démontre l’applicabilité de l’ensemble des questionnaires pour une administration téléphonique. La validation transculturelle de deux questionnaires implique deux études réalisées auprès d’utilisateurs d’AMMs âgés de 50 à 84 ans (n=45). Ces travaux confirment la fidélité test-retest et l’équivalence des questionnaires traduits avec la version d’origine. Finalement, le volet analytique se concentre sur l’étude des habitudes de déplacements chez 3 cohortes (n=116) de personnes âgées de 50 à 89 ans, recrutées en fonction du stade d’utilisation de l’AMM. Les résultats suggèrent une amélioration de l’aire de mobilité après l’utilisation initiale ou long terme de l’AMM en comparaison avec une cohorte en attente de l’AMM, ainsi qu’une augmentation significative de la fréquence des déplacements autour du domicile et dans le voisinage. Trois facteurs associés à une aire de mobilité optimale, à savoir le genre, la nature des objectifs de participation de l’utilisateur et le type d’appareil utilisé, sont identifiés par des analyses de régression linéaires contrôlant pour l’âge. La thèse soutient l’importance de tenir compte de l’environnement et d’une combinaison de facteurs reliés à la personne et à l’aide technique pour saisir les effets des AMMs au cours des premiers mois d’utilisation. Ces résultats ouvrent la voie au suivi systématique des utilisateurs d’AMMs par les professionels de réadaptation, puisqu’ils confirment l’utilité du dispositif pour en mesurer les effets et ciblent les déterminants de la mobilité des utilisateurs d’AMMs âgés de plus de 50 ans.

Liens prédictifs entre l’agressivité proactive et la délinquance : le rôle modérateur des normes prosociales du groupe-classe et du rejet par les pairs

Le but de cette étude est d’examiner les liens prédictifs entre les comportements d’agressivité proactive à l’enfance et la délinquance à l’adolescence, ainsi que le rôle potentiellement modérateur des normes prosociales du groupe-classe et du rejet par le groupe de pairs. Spécifiquement, les liens suivants seront examinés : 1) le lien principal positif entre l’agressivité proactive à l’enfance et la délinquance à l’adolescence, 2) l’effet modérateur (i.e., protecteur) des normes prosociales au sein du groupe-classe sur le lien entre l’agressivité proactive et la délinquance et 3) l’effet modérateur de second niveau du rejet par les pairs eu égard à l’effet modérateur de premier niveau des normes prosociales du groupe-classe. Deux modèles théoriques seront utilisés afin d’appuyer le choix des hypothèses et offrir un cadre conceptuel en vue de l’interprétation des résultats: Le modèle du groupe de référence et le modèle de la similarité personne-groupe. Les données proviennent d’un échantillon composé de 327 enfants ayant été évalués à 6 reprises, de l’âge de 10 ans (4e année primaire) à 15 ans (3e secondaire). La délinquance fut mesurée à l’aide de données auto-rapportées par les participants. Les normes prosociales du groupe-classe furent basées sur les évaluations moyennes faites par les enseignants des comportements prosociaux des élèves de leur classe. Le rejet par les pairs fut mesuré à l’aide d’évaluations sociométriques au sein des groupes-classes. Des modèles de régression linéaire hiérarchique ont été utilisés. Les résultats montrent un lien positif entre l’agressivité proactive à l’enfance et la délinquance à l’adolescence. Malgré l’obtention d’un coefficient d’interaction marginal, les résultats indiquent que les normes prosociales modèrent, mais à la hausse, le lien entre l’agressivité et la délinquance. L’effet modérateur du rejet par les pairs n’apparaît pas comme étant significatif. Ces résultats seront discutés afin de mieux comprendre le lien entre l’agressivité et les éléments du contexte social dans lequel l’enfant évolue, ainsi que leur implication au niveau de la prévention des problèmes d’agressivité et de la délinquance en milieu scolaire.

Aspects méthodologiques, mesure et facteurs associés à l’autonomie des patients utilisant les technologies de dialyse péritonéale à domicile

La dialyse péritonéale (DP) est une thérapie d’épuration extra-rénale qui peut se réaliser à domicile par l’entremise d’une technologie. Elle exige, du patient certaines aptitudes, (motivation et compétence) et de l’équipe de soins, une organisation particulière pour arriver à une autonomie d’exécution de l’épuration. Dans un contexte de thérapie à domicile, comme celui de la dialyse péritonéale, le niveau d’autonomie des patients ainsi que les facteurs qui y sont associés n’ont pas été examinés auparavant. C’est l’objet de cette thèse. En se fondant sur la théorie de l’autodétermination et sur une revue de la littérature, un cadre conceptuel a été développé et fait l’hypothèse que trois types de facteurs essentiels pourraient influencer l’autonomie. Il s’agit de facteurs individuels, technologiques et organisationnels. Pour tester ces hypothèses, un devis mixte séquentiel, composé de deux volets, a été réalisé. Un premier volet qualitatif - opérationnalisé par des entrevues auprès de 12 patients et de 11 infirmières - a permis, d’une part, d’explorer et de mieux définir les dimensions de l’autonomie pertinente dans le cadre de la DP; d’autre part de bonifier le développement d’un questionnaire. Après validation, ce dernier a servi à la collecte de données lors du deuxième volet quantitatif et alors a permis d’obtenir des résultats auprès d’un échantillon probabiliste (n =98), tiré de la population des dialysés péritonéaux du Québec (N=700). L’objectif de ce deuxième volet était de mesurer le degré d’autonomie des patients, d’examiner les associations entre les facteurs technologiques, organisationnels ainsi qu’individuels et les différentes dimensions de l’autonomie. Des analyses univariées et multivariées ont été réalisées à cet effet. Les résultats obtenus montrent que quatre dimensions d’autonomie sont essentielles à atteindre en dialyse à domicile. Il s’agit de l’autonomie, sur le plan clinique, technique, fonctionnel (liberté journalière) et organisationnel (indépendance par rapport à l’institution de soins). Pour ces quatre types d’autonomie, les patients ont rapporté être hautement autonomes, un résultat qui se reflète dans les scores obtenus sur une échelle de 1 à 5 : l’autonomie clinique (4,1), l’autonomie technique (4,8), l’autonomie fonctionnelle (4,1) et l’autonomie organisationnelle (4,5). Chacun de ces types d’autonomie est associé à des degrés variables aux trois facteurs du modèle conceptuel : facteurs individuels (motivation et compétence), technologique (convivialité) et organisationnels (soutien clinique, technique et familial). Plus spécifiquement, la motivation serait associée à l’autonomie fonctionnelle. La convivialité serait associée à l’autonomie clinique, alors que la myopathie pourrait la compromettre. La convivialité de la technologie et la compétence du patient contribueraient à une meilleure autonomie organisationnelle. Quant à l’autonomie sur le plan technique, tous les patients ont rapporté être hautement autonomes en ce qui concerne la manipulation de la technologie. Ce résultat s’expliquerait par une formation adéquate mise à la disposition des patients en prédialyse, par le suivi continu et par la manipulation quotidienne pendant des années d’utilisation. Bien que dans cette thèse la technologie d’application soit la dialyse péritonéale, nous retenons que lorsqu’on transfère la maîtrise d’une technologie thérapeutique à domicile pour traiter une maladie chronique, il est primordial d’organiser ce transfert de telle façon que les trois facteurs techniques (convivialité), individuels (motivation, formation et compétence), et organisationnels (soutien de l’aidant) soient mis en place pour garantir une autonomie aux quatre niveaux, technique, clinique, fonctionnel et organisationnel.