La substitution hormonale et ses dérivés dans la prévention et le traitement de l'ostéoporose [Hormone replacement therapy and its derivatives in the prevention and treatment of osteoporosis]

Hormone replacement therapy (HRT) is an established approach for the treatment and the prevention of osteoporosis. Many studies with bone mineral density as primary outcome have shown significant efficacy. Observational studies have indicated a significant reduction of hip fracture risk in cohorts of women who maintained HRT therapy. The Women's Health Initiative is the first prospective randomised controlled study which showed a positive effect of HRT in terms of reduction of vertebral and hip fractures risk. Unfortunately, this study has been interrupted after 5.2 years because of the unsupportable increase of risk of cardiovascular disease and breast cancer. Compliance with HRT, however, is typically poor because of the potential side effects and possible increased risk of breast or endometrial cancer. Nevertheless, there is now evidence that lower doses of estrogens in elderly women may prevent bone loss while minimizing the side effects seen with higher doses. Combination therapies using low doses estrogen should probably be reserved for patients who continue to fracture on single therapy. Selective estrogen receptor modulators (SERMs) are very interesting drugs. The goal of these agents is to maximize the beneficial effect of estrogen on bone and to minimize or antagonize the deleterious effects on the breast and endometrium. Raloxifene, approved for the prevention and the treatment of osteoporosis, has been shown to reduce the risks of vertebral fracture in large clinical trials. However, they don't reduce non vertebral fractures. Tibolone is a synthetic steroid that increased bone mineral density at lumbar spine and femoral neck. But no trial has been performed with fractures as end point.

Early stage disc degeneration does not have an appreciable affect on stiffness and load transfer following vertebroplasty and kyphoplasty.

Vertebroplasty and kyphoplasty have been reported to alter the mechanical behavior of the treated and adjacent-level segments, and have been suggested to increase the risk for adjacent-level fractures. The intervertebral disc (IVD) plays an important role in the mechanical behavior of vertebral motion segments. Comparisons between normal and degenerative IVD motion segments following cement augmentation have yet to be reported. A microstructural finite element model of a degenerative IVD motion segment was constructed from micro-CT images. Microdamage within the vertebral body trabecular structure was used to simulate a slightly (I = 83.5% of intact stiffness), moderately (II = 57.8% of intact stiffness), and severely (III = 16.0% of intact stiffness) damaged motion segment. Six variable geometry single-segment cement repair strategies (models A-F) were studied at each damage level (I-III). IVD and bone stresses, and motion segment stiffness, were compared with the intact and baseline damage models (untreated), as well as, previous findings using normal IVD models with the same repair strategies. Overall, small differences were observed in motion segment stiffness and average stresses between the degenerative and normal disc repair models. We did however observe a reduction in endplate bulge and a redistribution in the microstructural tissue level stresses across both endplates and in the treated segment following early stage IVD degeneration. The cement augmentation strategy placing bone cement along the periphery of the vertebra (model E) proved to be the most advantageous in treating the degenerative IVD models by showing larger reductions in the average bone stresses (vertebral and endplate) as compared to the normal IVD models. Furthermore, only this repair strategy, and the complete cement fill strategy (model F), were able to restore the slightly damaged (I) motion segment stiffness above pre-damaged (intact) levels. Early stage IVD degeneration does not have an appreciable effect in motion segment stiffness and average stresses in the treated and adjacent-level segments following vertebroplasty and kyphoplasty. Placing bone cement in the periphery of the damaged vertebra in a degenerative IVD motion segment, minimizes load transfer, and may reduce the likelihood of adjacent-level fractures.

Head-to-head comparison of length of stay, patients' outcome and satisfaction in Switzerland before and after SwissDRG-Implementation in 2012 in 2012: an observational study in two tertiary university centers.

On 1 January 2012 Swiss Diagnosis Related Groups (DRG), a new uniform payment system for in-patients was introduced in Switzerland with the intention to replace a "cost-based" with a "case-based" reimbursement system to increase efficiency. With the introduction of the new payment system we aim to answer questions raised regarding length of stay as well as patients' outcome and satisfaction. This is a prospective, two-centre observational cohort study with data from University Hospital Basel and the Cantonal Hospital Aarau, Switzerland, from January to June 2011 and 2012, respectively. Consecutive in-patients with the main diagnosis of either community-acquired pneumonia, exacerbation of COPD, acute heart failure or hip fracture were included. A questionnaire survey was sent out after discharge investigating changes before and after SwissDRG implementation. Our primary endpoint was LOS. Of 1,983 eligible patients 841 returned the questionnaire and were included into the analysis (429 in 2011, 412 in 2012). The median age was 76.7 years (50.8% male). Patients in the two years were well balanced in regard to main diagnoses and co-morbidities. Mean LOS in the overall patient population was 10.0 days and comparable between the 2011 cohort and the 2012 cohort (9.7 vs 10.3; p = 0.43). Overall satisfaction with care changed only slightly after introduction of SwissDRG and remained high (89.0% vs 87.8%; p = 0.429). Investigating the influence of the implementation of SwissDRG in 2012 regarding LOS patients' outcome and satisfaction, we found no significant changes. However, we observed some noteworthy trends, which should be monitored closely.

Prédiction de la fracture vertébrale: pouvoir discriminant de l'IMC, de la DMO, du TBS, du FRAX, seuls ou combinés. L'étude OsteoLaus.

Introduction. - L'ostéoporose est caractérisée par une diminution de la DMO et une altération de la microarchitecture (MA). La MA est évaluable en routine clinique par la mesure du Trabecular Bone Score (TBS), par simple ré-analyse de l'image lombaire de la DMO. Le TBS a démontré sa valeur diagnostique et pronostique, partiellement indépendante des FRC et le la DMO. Le but de la cohorte OsteoLaus est de combiner en routine clinique les FRC et les informations données par la DXA (DMO, TBS, VFA) et FRAX pour mieux identifier les femmes à risque de fracture. Matériels et Méthodes. - Dans la cohorte OsteoLaus (1 500 femmes, 50 à 80 ans, Lausanne, Suisse) les FRC, la DMO lombaire et de la hanche, l'IVA, le TBS et le FRAX sont relevés. La sensibilité et la spécificité des différents outils pour prédire les fractures vertébrales (FxV) de grade 2/3 ont été calculées. Résultats. - Nous avons inclus 451 femmes : âge 67,4 ± 6,7 ans, IMC 26,1 ± 4,6, DMO lombaire 0,943 ± 0,168 (T-score -1,4 SD), TBS 1,271 ± 0,103. La corrélation entre DMO et TBS est faible (r2 = 0,16). La prévalence des FxV 2/3 est de 9,3 %. Conclusion. - L'IMC a un mauvais pouvoir discriminant dans notre cohorte. Ces résultats préliminaires confirment l'indépendance partielle entre le TBS et la DMO. Une approche combinant TBS et FRAX semble être le meilleur compromis en termes de sensibilité/spécificité pour identifier les femmes avec une FxV 2/3 prévalente qui aurait pu être mal classifiée par la DMO ou le TBS ou le FRAX seuls.

Time-lapse and probabilistic inversion strategies for plane-wave electromagnetic data.

L'utilisation efficace des systèmes géothermaux, la séquestration du CO2 pour limiter le changement climatique et la prévention de l'intrusion d'eau salée dans les aquifères costaux ne sont que quelques exemples qui démontrent notre besoin en technologies nouvelles pour suivre l'évolution des processus souterrains à partir de la surface. Un défi majeur est d'assurer la caractérisation et l'optimisation des performances de ces technologies à différentes échelles spatiales et temporelles. Les méthodes électromagnétiques (EM) d'ondes planes sont sensibles à la conductivité électrique du sous-sol et, par conséquent, à la conductivité électrique des fluides saturant la roche, à la présence de fractures connectées, à la température et aux matériaux géologiques. Ces méthodes sont régies par des équations valides sur de larges gammes de fréquences, permettant détudier de manières analogues des processus allant de quelques mètres sous la surface jusqu'à plusieurs kilomètres de profondeur. Néanmoins, ces méthodes sont soumises à une perte de résolution avec la profondeur à cause des propriétés diffusives du champ électromagnétique. Pour cette raison, l'estimation des modèles du sous-sol par ces méthodes doit prendre en compte des informations a priori afin de contraindre les modèles autant que possible et de permettre la quantification des incertitudes de ces modèles de façon appropriée. Dans la présente thèse, je développe des approches permettant la caractérisation statique et dynamique du sous-sol à l'aide d'ondes EM planes. Dans une première partie, je présente une approche déterministe permettant de réaliser des inversions répétées dans le temps (time-lapse) de données d'ondes EM planes en deux dimensions. Cette stratégie est basée sur l'incorporation dans l'algorithme d'informations a priori en fonction des changements du modèle de conductivité électrique attendus. Ceci est réalisé en intégrant une régularisation stochastique et des contraintes flexibles par rapport à la gamme des changements attendus en utilisant les multiplicateurs de Lagrange. J'utilise des normes différentes de la norme l2 pour contraindre la structure du modèle et obtenir des transitions abruptes entre les régions du model qui subissent des changements dans le temps et celles qui n'en subissent pas. Aussi, j'incorpore une stratégie afin d'éliminer les erreurs systématiques de données time-lapse. Ce travail a mis en évidence l'amélioration de la caractérisation des changements temporels par rapport aux approches classiques qui réalisent des inversions indépendantes à chaque pas de temps et comparent les modèles. Dans la seconde partie de cette thèse, j'adopte un formalisme bayésien et je teste la possibilité de quantifier les incertitudes sur les paramètres du modèle dans l'inversion d'ondes EM planes. Pour ce faire, je présente une stratégie d'inversion probabiliste basée sur des pixels à deux dimensions pour des inversions de données d'ondes EM planes et de tomographies de résistivité électrique (ERT) séparées et jointes. Je compare les incertitudes des paramètres du modèle en considérant différents types d'information a priori sur la structure du modèle et différentes fonctions de vraisemblance pour décrire les erreurs sur les données. Les résultats indiquent que la régularisation du modèle est nécessaire lorsqu'on a à faire à un large nombre de paramètres car cela permet d'accélérer la convergence des chaînes et d'obtenir des modèles plus réalistes. Cependent, ces contraintes mènent à des incertitudes d'estimations plus faibles, ce qui implique des distributions a posteriori qui ne contiennent pas le vrai modèledans les régions ou` la méthode présente une sensibilité limitée. Cette situation peut être améliorée en combinant des méthodes d'ondes EM planes avec d'autres méthodes complémentaires telles que l'ERT. De plus, je montre que le poids de régularisation des paramètres et l'écart-type des erreurs sur les données peuvent être retrouvés par une inversion probabiliste. Finalement, j'évalue la possibilité de caractériser une distribution tridimensionnelle d'un panache de traceur salin injecté dans le sous-sol en réalisant une inversion probabiliste time-lapse tridimensionnelle d'ondes EM planes. Etant donné que les inversions probabilistes sont très coûteuses en temps de calcul lorsque l'espace des paramètres présente une grande dimension, je propose une stratégie de réduction du modèle ou` les coefficients de décomposition des moments de Legendre du panache de traceur injecté ainsi que sa position sont estimés. Pour ce faire, un modèle de résistivité de base est nécessaire. Il peut être obtenu avant l'expérience time-lapse. Un test synthétique montre que la méthodologie marche bien quand le modèle de résistivité de base est caractérisé correctement. Cette méthodologie est aussi appliquée à un test de trac¸age par injection d'une solution saline et d'acides réalisé dans un système géothermal en Australie, puis comparée à une inversion time-lapse tridimensionnelle réalisée selon une approche déterministe. L'inversion probabiliste permet de mieux contraindre le panache du traceur salin gr^ace à la grande quantité d'informations a priori incluse dans l'algorithme. Néanmoins, les changements de conductivités nécessaires pour expliquer les changements observés dans les données sont plus grands que ce qu'expliquent notre connaissance actuelle des phénomenès physiques. Ce problème peut être lié à la qualité limitée du modèle de résistivité de base utilisé, indiquant ainsi que des efforts plus grands devront être fournis dans le futur pour obtenir des modèles de base de bonne qualité avant de réaliser des expériences dynamiques. Les études décrites dans cette thèse montrent que les méthodes d'ondes EM planes sont très utiles pour caractériser et suivre les variations temporelles du sous-sol sur de larges échelles. Les présentes approches améliorent l'évaluation des modèles obtenus, autant en termes d'incorporation d'informations a priori, qu'en termes de quantification d'incertitudes a posteriori. De plus, les stratégies développées peuvent être appliquées à d'autres méthodes géophysiques, et offrent une grande flexibilité pour l'incorporation d'informations additionnelles lorsqu'elles sont disponibles. -- The efficient use of geothermal systems, the sequestration of CO2 to mitigate climate change, and the prevention of seawater intrusion in coastal aquifers are only some examples that demonstrate the need for novel technologies to monitor subsurface processes from the surface. A main challenge is to assure optimal performance of such technologies at different temporal and spatial scales. Plane-wave electromagnetic (EM) methods are sensitive to subsurface electrical conductivity and consequently to fluid conductivity, fracture connectivity, temperature, and rock mineralogy. These methods have governing equations that are the same over a large range of frequencies, thus allowing to study in an analogous manner processes on scales ranging from few meters close to the surface down to several hundreds of kilometers depth. Unfortunately, they suffer from a significant resolution loss with depth due to the diffusive nature of the electromagnetic fields. Therefore, estimations of subsurface models that use these methods should incorporate a priori information to better constrain the models, and provide appropriate measures of model uncertainty. During my thesis, I have developed approaches to improve the static and dynamic characterization of the subsurface with plane-wave EM methods. In the first part of this thesis, I present a two-dimensional deterministic approach to perform time-lapse inversion of plane-wave EM data. The strategy is based on the incorporation of prior information into the inversion algorithm regarding the expected temporal changes in electrical conductivity. This is done by incorporating a flexible stochastic regularization and constraints regarding the expected ranges of the changes by using Lagrange multipliers. I use non-l2 norms to penalize the model update in order to obtain sharp transitions between regions that experience temporal changes and regions that do not. I also incorporate a time-lapse differencing strategy to remove systematic errors in the time-lapse inversion. This work presents improvements in the characterization of temporal changes with respect to the classical approach of performing separate inversions and computing differences between the models. In the second part of this thesis, I adopt a Bayesian framework and use Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations to quantify model parameter uncertainty in plane-wave EM inversion. For this purpose, I present a two-dimensional pixel-based probabilistic inversion strategy for separate and joint inversions of plane-wave EM and electrical resistivity tomography (ERT) data. I compare the uncertainties of the model parameters when considering different types of prior information on the model structure and different likelihood functions to describe the data errors. The results indicate that model regularization is necessary when dealing with a large number of model parameters because it helps to accelerate the convergence of the chains and leads to more realistic models. These constraints also lead to smaller uncertainty estimates, which imply posterior distributions that do not include the true underlying model in regions where the method has limited sensitivity. This situation can be improved by combining planewave EM methods with complimentary geophysical methods such as ERT. In addition, I show that an appropriate regularization weight and the standard deviation of the data errors can be retrieved by the MCMC inversion. Finally, I evaluate the possibility of characterizing the three-dimensional distribution of an injected water plume by performing three-dimensional time-lapse MCMC inversion of planewave EM data. Since MCMC inversion involves a significant computational burden in high parameter dimensions, I propose a model reduction strategy where the coefficients of a Legendre moment decomposition of the injected water plume and its location are estimated. For this purpose, a base resistivity model is needed which is obtained prior to the time-lapse experiment. A synthetic test shows that the methodology works well when the base resistivity model is correctly characterized. The methodology is also applied to an injection experiment performed in a geothermal system in Australia, and compared to a three-dimensional time-lapse inversion performed within a deterministic framework. The MCMC inversion better constrains the water plumes due to the larger amount of prior information that is included in the algorithm. The conductivity changes needed to explain the time-lapse data are much larger than what is physically possible based on present day understandings. This issue may be related to the base resistivity model used, therefore indicating that more efforts should be given to obtain high-quality base models prior to dynamic experiments. The studies described herein give clear evidence that plane-wave EM methods are useful to characterize and monitor the subsurface at a wide range of scales. The presented approaches contribute to an improved appraisal of the obtained models, both in terms of the incorporation of prior information in the algorithms and the posterior uncertainty quantification. In addition, the developed strategies can be applied to other geophysical methods, and offer great flexibility to incorporate additional information when available.