Intensity-duration-frequency ratios obtained from annual records and partial duration records in the locality of Pelotas - RS, Brazil

The intensity-duration-frequency occurrence ratio (IDF) is a tool commonly used for precipitation-runoff data transformation, which is established from observations of intense precipitations over a period sufficiently long as to allow the occurrence of extremes at the observation site. This study focused on verifying the existence or absence of new data, in terms of IDF ratio, by using partial duration records produced from data on maximum daily disaggregated rainfall for pre determined durations. The partial duration records considered a base value of 55 mm, totaling 279 values. After the rainfall series were established, their independence and seasonality were assessed. Using the Student's t-test statistics, it was established that no new data, as IDF ratio, emerged from the analysis of the partial duration series with the recommended base value of precipitation, as compared to the historical records.

Analysis of the relationship intensity, duration, frequency of disaggregated daily rainfall in southern Rio Grande do Sul, Brazil

The intensity, duration, and frequency relationship (IDF) of rainfall occurrence may be done through continuous records of pluviographs or daily pluviometer values . The objective of this study was to estimate the intensity-duration-frequency relationships of precipitation, using the method of daily rainfall disaggregation, at weather stations located to the southern half of the state of Rio Grande do Sul; comparing them with those obtained by rain gauge records, in places considered homogeneous from the meteorological point of view. The IDF equation parameters were estimated from daily rainfall disaggregation data, using the method of nonlinear optimization. To validate the equations confidence indices and efficiency and the "t" Student test, among maximum intensity values obtained from the disaggregated daily rainfall durations of 10; 30; 60 min and 6; 12 and 24 h and those extracted from existing IDF equations. For all studied stations and return periods, the trust index values were regarded as "optimal", i.e., greater than 0.85. The maximal intensity of rainfall obtained by daily rainfall disaggregation have similarity with those obtained by relations IDF standards. Thus, the method constitutes a feasible alternative in obtaining the IDF relationships.

Comparative Analysis of Solar PV Business Models

The goal of the thesis is to analyze the strengths and weaknesses of solar PV business model and point out key factors that affect the efficiency of business model, the results are expected to help in creating new business strategy. The methodology of case study research is chosen as theoretical background to structure the design of the thesis indicating how to choose the right research method and conduction of a case study research. Business model canvas is adopted as the tool for analyzing the case studies of SolarCity and Sungevity. The results are presented through the comparison between the cases studies. Solar services and products, cost in customer acquisition, intellectual resource and powerful sales channels are identified as the major factors for TPO model.

Transgenic animal models for the functional analysis of vasoactive peptides

The interplay of vasoactive peptide systems is an essential determinant of blood pressure regulation in mammals. While the endothelin and the renin-angiotensin systems raise blood pressure by inducing vasoconstriction and sodium retention, the kallikrein-kinin and the natriuretic-peptide systems reduce arterial pressure by eliciting vasodilatation and natriuresis. Transgenic technology has proven to be very useful for the functional analysis of vasoactive peptide systems. As an outstanding example, transgenic rats overexpressing the mouse Ren-2 renin gene in several tissues become extremely hypertensive. Several other transgenic rat and mouse strains with genetic modifications of components of the renin-angiotensin system have been developed in the past decade. Moreover, in recent years gene-targeting technology was employed to produce mouse strains lacking these proteins. The established animal models as well as the main insights gained by their analysis are summarized in this review.

Histopathological analysis of pre-implantation donor kidney biopsies: association with graft survival and function in one year post-transplantation

Introduction: Pre-implantation kidney biopsy is a decision-making tool when considering the use of grafts from deceased donors with expanded criteria, implanting one or two kidneys and comparing this to post-transplantation biopsies. The role of histopathological alterations in kidney compartments as a prognostic factor in graft survival and function has had conflicting results. Objective: This study evaluated the prevalence of chronic alterations in pre-implant biopsies of kidney grafts and the association of findings with graft function and survival in one year post-transplant. Methods: 110 biopsies were analyzed between 2006 and 2009 at Santa Casa de Porto Alegre, including live donors, ideal deceased donors and those with expanded criteria. The score was computed according to criteria suggested by Remuzzi. The glomerular filtration rate (GFR) was calculated using the abbreviated MDRD formula. Results: No statistical difference was found in the survival of donors stratified according to Remuzzi criteria. The GFR was significantly associated with the total scores in the groups with mild and moderate alterations, and in the kidney compartments alone, by univariate analysis. The multivariate model found an association with the presence of arteriosclerosis, glomerulosclerosis, acute rejection and delayed graft function. Conclusion: Pre-transplant chronic kidney alterations did not influence the post-transplantation one-year graft survival, but arteriosclerosis and glomerulosclerosis is predictive of a worse GFR. Delayed graft function and acute rejection are independent prognostic factors.

Heat Demand Forecasting Models’ Development: Use of Data Mining Tools in SQL Server Analysis Services

This thesis introduces heat demand forecasting models which are generated by using data mining algorithms. The forecast spans one full day and this forecast can be used in regulating heat consumption of buildings. For training the data mining models, two years of heat consumption data from a case building and weather measurement data from Finnish Meteorological Institute are used. The thesis utilizes Microsoft SQL Server Analysis Services data mining tools in generating the data mining models and CRISP-DM process framework to implement the research. Results show that the built models can predict heat demand at best with mean average percentage errors of 3.8% for 24-h profile and 5.9% for full day. A deployment model for integrating the generated data mining models into an existing building energy management system is also discussed.

Bayesian analysis of SEIR epidemic models

This thesis concerns the analysis of epidemic models. We adopt the Bayesian paradigm and develop suitable Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. This is done by considering an Ebola outbreak in the Democratic Republic of Congo, former Zaïre, 1995 as a case of SEIR epidemic models. We model the Ebola epidemic deterministically using ODEs and stochastically through SDEs to take into account a possible bias in each compartment. Since the model has unknown parameters, we use different methods to estimate them such as least squares, maximum likelihood and MCMC. The motivation behind choosing MCMC over other existing methods in this thesis is that it has the ability to tackle complicated nonlinear problems with large number of parameters. First, in a deterministic Ebola model, we compute the likelihood function by sum of square of residuals method and estimate parameters using the LSQ and MCMC methods. We sample parameters and then use them to calculate the basic reproduction number and to study the disease-free equilibrium. From the sampled chain from the posterior, we test the convergence diagnostic and confirm the viability of the model. The results show that the Ebola model fits the observed onset data with high precision, and all the unknown model parameters are well identified. Second, we convert the ODE model into a SDE Ebola model. We compute the likelihood function using extended Kalman filter (EKF) and estimate parameters again. The motivation of using the SDE formulation here is to consider the impact of modelling errors. Moreover, the EKF approach allows us to formulate a filtered likelihood for the parameters of such a stochastic model. We use the MCMC procedure to attain the posterior distributions of the parameters of the SDE Ebola model drift and diffusion parts. In this thesis, we analyse two cases: (1) the model error covariance matrix of the dynamic noise is close to zero , i.e. only small stochasticity added into the model. The results are then similar to the ones got from deterministic Ebola model, even if methods of computing the likelihood function are different (2) the model error covariance matrix is different from zero, i.e. a considerable stochasticity is introduced into the Ebola model. This accounts for the situation where we would know that the model is not exact. As a results, we obtain parameter posteriors with larger variances. Consequently, the model predictions then show larger uncertainties, in accordance with the assumption of an incomplete model.

Computation and Analysis of Multiple Structural-Change Models

In a recent paper, Bai and Perron (1998) considered theoretical issues related to the limiting distribution of estimators and test statistics in the linear model with multiple structural changes. In this companion paper, we consider practical issues for the empirical applications of the procedures. We first address the problem of estimation of the break dates and present an efficient algorithm to obtain global minimizers of the sum of squared residuals. This algorithm is based on the principle of dynamic programming and requires at most least-squares operations of order O(T 2) for any number of breaks. Our method can be applied to both pure and partial structural-change models. Secondly, we consider the problem of forming confidence intervals for the break dates under various hypotheses about the structure of the data and the errors across segments. Third, we address the issue of testing for structural changes under very general conditions on the data and the errors. Fourth, we address the issue of estimating the number of breaks. We present simulation results pertaining to the behavior of the estimators and tests in finite samples. Finally, a few empirical applications are presented to illustrate the usefulness of the procedures. All methods discussed are implemented in a GAUSS program available upon request for non-profit academic use.

New statistical methods to assess the effect of time-dependent exposures in case-control studies

Contexte. Les études cas-témoins sont très fréquemment utilisées par les épidémiologistes pour évaluer l’impact de certaines expositions sur une maladie particulière. Ces expositions peuvent être représentées par plusieurs variables dépendant du temps, et de nouvelles méthodes sont nécessaires pour estimer de manière précise leurs effets. En effet, la régression logistique qui est la méthode conventionnelle pour analyser les données cas-témoins ne tient pas directement compte des changements de valeurs des covariables au cours du temps. Par opposition, les méthodes d’analyse des données de survie telles que le modèle de Cox à risques instantanés proportionnels peuvent directement incorporer des covariables dépendant du temps représentant les histoires individuelles d’exposition. Cependant, cela nécessite de manipuler les ensembles de sujets à risque avec précaution à cause du sur-échantillonnage des cas, en comparaison avec les témoins, dans les études cas-témoins. Comme montré dans une étude de simulation précédente, la définition optimale des ensembles de sujets à risque pour l’analyse des données cas-témoins reste encore à être élucidée, et à être étudiée dans le cas des variables dépendant du temps. Objectif: L’objectif général est de proposer et d’étudier de nouvelles versions du modèle de Cox pour estimer l’impact d’expositions variant dans le temps dans les études cas-témoins, et de les appliquer à des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon et le tabac. Méthodes. J’ai identifié de nouvelles définitions d’ensemble de sujets à risque, potentiellement optimales (le Weighted Cox model and le Simple weighted Cox model), dans lesquelles différentes pondérations ont été affectées aux cas et aux témoins, afin de refléter les proportions de cas et de non cas dans la population source. Les propriétés des estimateurs des effets d’exposition ont été étudiées par simulation. Différents aspects d’exposition ont été générés (intensité, durée, valeur cumulée d’exposition). Les données cas-témoins générées ont été ensuite analysées avec différentes versions du modèle de Cox, incluant les définitions anciennes et nouvelles des ensembles de sujets à risque, ainsi qu’avec la régression logistique conventionnelle, à des fins de comparaison. Les différents modèles de régression ont ensuite été appliqués sur des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon. Les estimations des effets de différentes variables de tabac, obtenues avec les différentes méthodes, ont été comparées entre elles, et comparées aux résultats des simulations. Résultats. Les résultats des simulations montrent que les estimations des nouveaux modèles de Cox pondérés proposés, surtout celles du Weighted Cox model, sont bien moins biaisées que les estimations des modèles de Cox existants qui incluent ou excluent simplement les futurs cas de chaque ensemble de sujets à risque. De plus, les estimations du Weighted Cox model étaient légèrement, mais systématiquement, moins biaisées que celles de la régression logistique. L’application aux données réelles montre de plus grandes différences entre les estimations de la régression logistique et des modèles de Cox pondérés, pour quelques variables de tabac dépendant du temps. Conclusions. Les résultats suggèrent que le nouveau modèle de Cox pondéré propose pourrait être une alternative intéressante au modèle de régression logistique, pour estimer les effets d’expositions dépendant du temps dans les études cas-témoins

A retrospective study of cholinesterase inhibitors for Alzheimer's disease : the effect of cerebrovascular disease on patient outcomes and the impact of biases on the results.

Introduction: La démence peut être causée par la maladie d’Alzheimer (MA), la maladie cérébrovasculaire (MCEREV), ou une combinaison des deux. Lorsque la maladie cérébrovasculaire est associée à la démence, les chances de survie sont considérées réduites. Il reste à démontrer si le traitement avec des inhibiteurs de la cholinestérase (ChEIs), qui améliore les symptômes cognitifs et la fonction globale chez les patients atteints de la MA, agit aussi sur les formes vasculaires de démence. Objectifs: La présente étude a été conçue pour déterminer si la coexistence d’une MCEREV était associée avec les chances de survie ou la durée de la période jusqu’au placement en hebergement chez les patients atteints de la MA et traités avec des ChEIs. Des études montrant de moins bons résultats chez les patients souffrant de MCEREV que chez ceux n’en souffrant pas pourrait militer contre l’utilisation des ChEIs chez les patients atteints à la fois de la MA et la MCEREV. L'objectif d'une seconde analyse était d'évaluer pour la première fois chez les patients atteints de la MA l'impact potentiel du biais de « temps-immortel » (et de suivi) sur ces résultats (mort ou placement en hebergement). Méthodes: Une étude de cohorte rétrospective a été conduite en utilisant les bases de données de la Régie de l’Assurance Maladie du Québec (RAMQ) pour examiner la durée de la période jusqu’au placement en hebergement ou jusqu’au v décès des patients atteints de la MA, âgés de 66 ans et plus, avec ou sans MCEREV, et traités avec des ChEIs entre le 1er Juillet 2000 et le 30 Juin 2003. Puisque les ChEIs sont uniquement indiquées pour la MA au Canada, chaque prescription de ChEIs a été considérée comme un diagnostic de la MA. La MCEREV concomitante a été identifié sur la base d'un diagnostic à vie d’un accident vasculaire cérébral (AVC) ou d’une endartériectomie, ou d’un diagnostic d'un accident ischémique transitoire au cours des six mois précédant la date d’entrée. Des analyses séparées ont été conduites pour les patients utilisant les ChEIs de façon persistante et pour ceux ayant interrompu la thérapie. Sept modèles de régression à risque proportionnel de Cox qui ont varié par rapport à la définition de la date d’entrée (début du suivi) et à la durée du suivi ont été utilisés pour évaluer l'impact du biais de temps-immortel. Résultats: 4,428 patients ont répondu aux critères d’inclusion pour la MA avec MCEREV; le groupe de patients souffrant seulement de la MA comptait 13,512 individus. Pour le critère d’évaluation composite considérant la durée de la période jusqu’au placement en hebergement ou jusqu’au décès, les taux de survie à 1,000 jours étaient plus faibles parmi les patients atteints de la MA avec MCEREV que parmi ceux atteints seulement de la MA (p<0.01), mais les différences absolues étaient très faibles (84% vs. 86% pour l’utilisation continue de ChEIs ; 77% vs. 78% pour la thérapie avec ChEIs interrompue). Pour les critères d’évaluation secondaires, la période jusqu’au décès était plus courte chez les patients avec la MCEREV que sans la MCEREV, mais la période jusqu’au vi placement en hebergement n’était pas différente entre les deux groupes. Dans l'analyse primaire (non-biaisée), aucune association a été trouvée entre le type de ChEI et la mort ou le placement en maison d'hébergement. Cependant, après l'introduction du biais de temps-immortel, on a observé un fort effet différentiel. Limitations: Les résultats peuvent avoir été affectés par le biais de sélection (classification impropre), par les différences entre les groupes en termes de consommation de tabac et d’indice de masse corporelle (ces informations n’étaient pas disponibles dans les bases de données de la RAMQ) et de durée de la thérapie avec les ChEIs. Conclusions: Les associations entre la coexistence d’une MCEREV et la durée de la période jusqu’au placement en hebergement ou au décès apparaissent peu pertinentes cliniquement parmi les patients atteints de la MA traités avec des ChEIs. L’absence de différence entre les patients atteints de la MA souffrant ou non de la MCEREV suggère que la coexistence d’une MCEREV ne devrait pas être une raison de refuser aux patients atteints de la MA l’accès au traitement avec des ChEIs. Le calcul des « personne-temps » non exposés dans l'analyse élimine les estimations biaisées de l'efficacité des médicaments.

L’incapacité au travail liée aux troubles musculosquelettiques : aspects théoriques et différences de genre

Introduction : Cette thèse est constituée de trois articles liés les uns aux autres. Le premier s’attache à clarifier les perspectives théoriques et problèmes conceptuels entourant la notion de capacité/incapacité au travail, sa définition et son évolution au fil du temps. Les deuxième et troisième articles visent à évaluer les effets différentiels selon le genre de déterminants du retour au travail (RAT) et de la durée d’indemnisation ainsi que les coûts associés, dans une population de travailleurs indemnisés à long terme pour troubles musculosquelettiques (TMS). Méthodes : Dans le premier article, une revue systématique des définitions de l’(in)capacité au travail et une analyse comparative basée sur la théorisation ancrée débouchent sur une carte conceptuelle intégrative. Dans le second article, une cohorte de 455 adultes en incapacité à long terme pour TMS au dos/cou/membres supérieurs est suivie cinq ans au travers d’entretiens structurés et de données d’indemnisation. Des modèles de Cox stratifiés par genre ont été utilisés pour évaluer la durée jusqu’au premier RAT. Dans le troisième article, une cohorte populationnelle de 13,073 hommes et 9032 femmes en incapacité prolongée pour TMS au dos/cou/membres supérieurs a été suivie pendant trois ans à l’aide de données administratives. Des modèles de Cox stratifiés par genre ont été utilisés pour étudier la durée d’indemnisation et détecter les effets dépendants du temps. Les coûts ont également été examinés. Résultats : Les définitions analysées dans la première étude ne reflètent pas une vision intégrée et partagée de l’(in)capacité au travail. Cependant, un consensus relatif semble émerger qu’il s’agit d’un concept relationnel, résultant de l’interaction de multiples dimensions aux niveaux individuel, organisationnel et sociétal. La seconde étude montre que malgré des courbes de survie jusqu’au RAT similaires entre hommes et femmes (p =0.920), plusieurs déterminants diffèrent selon le genre. Les femmes plus âgées (HR=0.734, par tranches de 10 ans), d’un statut économique perçu comme pauvre (HR=0.625), travaillant ≥40 heures/semaine en ayant des personnes à charge (HR=0.508) et ne connaissant pas l’existence d’un programme de santé et sécurité sur leur lieu de travail (HR=0.598) retournent moins vite au travail, tandis qu’un revenu brut annuel plus élevé (par $10,000) est un facteur facilitant (HR=1.225). Les hommes de plus de 55 ans (HR=0.458), au statut économique perçu comme pauvre (HR=0.653), travaillant ≥40 heures/semaine avec une charge de travail physique perçue élevée (HR=0.720) et une plus grande précarité d’emploi (HR=0.825) retournent moins rapidement au travail. La troisième étude a révélé que trois ans après la lésion, 12.3% des hommes et 7.3% des femmes étaient encore indemnisés, avec un ratio de coûts homme-femme pour l’ensemble des réclamations de 2.1 :1. L’effet de certain prédicteurs (e.g. revenu, siège de lésion, industrie) varie selon le genre. De plus, l’effet de l’âge chez les hommes et l’effet de l’historique d’indemnisation chez les femmes varient dans le temps. Conclusion : La façon de définir l’(in)capacité au travail a des implications importantes pour la recherche, l’indemnisation et la réadaptation. Les résultats confirment également la pertinence d’investiguer les déterminants du RAT et de l’indemnisation selon le genre.

Limited sampling strategies for estimation of cyclosporine exposure in pediatric hematopoietic stem cell transplant recipients : methodological improvement and introduction of sampling time deviation analysis.

Le suivi thérapeutique est recommandé pour l’ajustement de la dose des agents immunosuppresseurs. La pertinence de l’utilisation de la surface sous la courbe (SSC) comme biomarqueur dans l’exercice du suivi thérapeutique de la cyclosporine (CsA) dans la transplantation des cellules souches hématopoïétiques est soutenue par un nombre croissant d’études. Cependant, pour des raisons intrinsèques à la méthode de calcul de la SSC, son utilisation en milieu clinique n’est pas pratique. Les stratégies d’échantillonnage limitées, basées sur des approches de régression (R-LSS) ou des approches Bayésiennes (B-LSS), représentent des alternatives pratiques pour une estimation satisfaisante de la SSC. Cependant, pour une application efficace de ces méthodologies, leur conception doit accommoder la réalité clinique, notamment en requérant un nombre minimal de concentrations échelonnées sur une courte durée d’échantillonnage. De plus, une attention particulière devrait être accordée à assurer leur développement et validation adéquates. Il est aussi important de mentionner que l’irrégularité dans le temps de la collecte des échantillons sanguins peut avoir un impact non-négligeable sur la performance prédictive des R-LSS. Or, à ce jour, cet impact n’a fait l’objet d’aucune étude. Cette thèse de doctorat se penche sur ces problématiques afin de permettre une estimation précise et pratique de la SSC. Ces études ont été effectuées dans le cadre de l’utilisation de la CsA chez des patients pédiatriques ayant subi une greffe de cellules souches hématopoïétiques. D’abord, des approches de régression multiple ainsi que d’analyse pharmacocinétique de population (Pop-PK) ont été utilisées de façon constructive afin de développer et de valider adéquatement des LSS. Ensuite, plusieurs modèles Pop-PK ont été évalués, tout en gardant à l’esprit leur utilisation prévue dans le contexte de l’estimation de la SSC. Aussi, la performance des B-LSS ciblant différentes versions de SSC a également été étudiée. Enfin, l’impact des écarts entre les temps d’échantillonnage sanguins réels et les temps nominaux planifiés, sur la performance de prédiction des R-LSS a été quantifié en utilisant une approche de simulation qui considère des scénarios diversifiés et réalistes représentant des erreurs potentielles dans la cédule des échantillons sanguins. Ainsi, cette étude a d’abord conduit au développement de R-LSS et B-LSS ayant une performance clinique satisfaisante, et qui sont pratiques puisqu’elles impliquent 4 points d’échantillonnage ou moins obtenus dans les 4 heures post-dose. Une fois l’analyse Pop-PK effectuée, un modèle structural à deux compartiments avec un temps de délai a été retenu. Cependant, le modèle final - notamment avec covariables - n’a pas amélioré la performance des B-LSS comparativement aux modèles structuraux (sans covariables). En outre, nous avons démontré que les B-LSS exhibent une meilleure performance pour la SSC dérivée des concentrations simulées qui excluent les erreurs résiduelles, que nous avons nommée « underlying AUC », comparée à la SSC observée qui est directement calculée à partir des concentrations mesurées. Enfin, nos résultats ont prouvé que l’irrégularité des temps de la collecte des échantillons sanguins a un impact important sur la performance prédictive des R-LSS; cet impact est en fonction du nombre des échantillons requis, mais encore davantage en fonction de la durée du processus d’échantillonnage impliqué. Nous avons aussi mis en évidence que les erreurs d’échantillonnage commises aux moments où la concentration change rapidement sont celles qui affectent le plus le pouvoir prédictif des R-LSS. Plus intéressant, nous avons mis en exergue que même si différentes R-LSS peuvent avoir des performances similaires lorsque basées sur des temps nominaux, leurs tolérances aux erreurs des temps d’échantillonnage peuvent largement différer. En fait, une considération adéquate de l'impact de ces erreurs peut conduire à une sélection et une utilisation plus fiables des R-LSS. Par une investigation approfondie de différents aspects sous-jacents aux stratégies d’échantillonnages limités, cette thèse a pu fournir des améliorations méthodologiques notables, et proposer de nouvelles voies pour assurer leur utilisation de façon fiable et informée, tout en favorisant leur adéquation à la pratique clinique.

Analysis of Some Queueing Models Related To N-Policy: Operations Research

This study is about the analysis of some queueing models related to N-policy.The optimal value the queue size has to attain in order to turn on a single server, assuming that the policy is to turn on a single server when the queue size reaches a certain number, N, and turn him off when the system is empty.The operating policy is the usual N-policy, but with random N and in model 2, a system similar to the one described here.This study analyses “ Tandem queue with two servers”.Here assume that the first server is a specialized one.In a queueing system,under N-policy ,the server will be on vacation until N units accumulate for the first time after becoming idle.A modified version of the N-policy for an M│M│1 queueing system is considered here.The novel feature of this model is that a busy service unit prevents the access of new customers to servers further down the line.It is deals with a queueing model consisting of two servers connected in series with a finite intermediate waiting room of capacity k.Here assume that server I is a specialized server.For this model ,the steady state probability vector and the stability condition are obtained using matrix – geometric method.