Evaluer la peur de tomber chez les personnes âgées à domicile: Un modèle qualitatif

Cet article (2006) décrit la démarche qui a fondé le développement de l'instrument d'évaluation de la peur de tomber à travers des "portraits" chez des personnes âgées vivant à domicile "chuteuses ou non chuteuses" (non publiés). Une analyse qualitative originale a été développée dans ce contexte la QUAPA (QUAlitative Pattern Analysis): une analyse des patterns permettant de décrire les différents degrés d'intensité auxquels la peur de tomber est décrites par les personnes âgées elles-mêmes. Cet instrument se base sur une validité "écologique". Il s'ancre dans le vécu des personnes âgées tel qu'il est rapporté et décrit par elles. L'évaluation de la peur de tomber réalisée à l'aide de ces portraits doit être confrontée à celle effectuée à l'aide d'autres instruments validés et largement utilisés dans le domaine de l'évaluation de la peur de tomber: FES, FES-I. Autres références publiées: Piot-Ziegler C (2002). La peur de tomber: comment l'évaluer ? Actualités Psychologiques, 12, 51-68. In C. Piot-Ziegler, (Vol. Ed.), Actualités Psychologiques: Vol. 12. Les chutes chez les personnes âgées: une approche interdisciplinaire (pp. 1-120). Piot-Ziegler C, Cuttelod T et Santiago M (2007). Définir la "peur de tomber" chez les personnes âgées à domicile. Etude qualitative. Bulletin de psychologie, 60(6), nov-déc, 515-525. Références non publiées: Piot-Ziegler C, Cuttelod T (2004). Evaluation de la peur de tomber: portraits issus du vécu des patients (questionnaire-portraits pour évaluer la peur de tomber chez des personnes âgées « chuteuses et non chuteuses ». Piot-Ziegler C, Cuttelod T (2004). Evaluation de la peur de tomber: portraits issus du vécu des patients (Guide de l'utilisateur).L'objectif de cet article (rédigé en 2006) est de dégager un modèle permettant d'évaluer l'intensité de la peur de tomber chez des personnes âgées vivant à domicile sur la base de données qualitatives récoltées dans une première étude (étude publiée: Piot-Ziegler et al. 2007).Dans cette étude qualitative, 58 entretiens semi-structurés ont été réalisés chez des personnes âgées vivant à domicile. Les thèmes abordés par les personnes âgées montrent que la peur de tomber se définit transversalement à travers les conséquences fonctionnelles, sociales et psychologiques consécutives à leur(s) chute(s).Afin d'explorer la possible existence de patterns, permettant de rendre compte de l'intensité de la peur de tomber, une méthode originale d'analyse qualitative (non informatisée) a été développée: la QUAPA (QUAlitative Patterns Analysis).Les résultats de cette analyse montrent l'existence d'une cohérence interne transversale (patterns) dans les trois dimensions définissant la peur de tomber (fonctionnelles, sociales et psychologiques) en fonction de l'intensité de la peur de tomber. Quatre patterns différents ont été mis en évidence. Ils débouchent sur une modélisation rendant compte des différents degrés d'intensité à laquelle la peur de tomber s'exprime chez les personnes âgées.Ce modèle en "patterns" permet d'évaluer la peur de tomber ressentie par une personne âgée en fonction des conséquences fonctionnelles, sociales et psychologiques à long terme consécutives à une ou plusieurs chutes. Ce modèle devra être mis à l'épreuve sur un grand échantillon de personnes âgées vivant à domicile ou dans d'autres espaces de vie (institutions), mais il constitue une alternative originale aux questionnaires utilisés actuellement qui se basent principalement sur le concept d'efficacité personnelle. Surtout il se base sur le vécu tel qu'il est rapporté par les personnes âgées elles-mêmes.Pour obtenir le questionnaire d'évaluation par "portraits" de la peur de tomber (e.mail: Chantal.Piot-Ziegler@unil.ch). Les documents suivants seront mis à disposition.Piot-Ziegler et C, Cuttelod T (2004). Evaluation de la peur de tomber: portraits issus du vécu des patients (questionnaire-portraits pour évaluer la peur de tomber chez des personnes âgées « chuteuses et non chuteuses » (Questionnaire).Piot-Ziegler et C, Cuttelod T (2004). Evaluation de la peur de tomber: portraits issus du vécu des patients (Guide de l'utilisateur).Mots-clés : chute ; peur de tomber ; personne âgée ; domicile ; recherche; approche compréhensive ; évaluation ; méthode qualitative ; pattern, QUAPA.

Etude des modèles de Whittle markoviens probabilisés

Etude des modèles de Whittle markoviens probabilisés Résumé Le modèle de Whittle markovien probabilisé est un modèle de champ spatial autorégressif simultané d'ordre 1 qui exprime simultanément chaque variable du champ comme une moyenne pondérée aléatoire des variables adjacentes du champ, amortie d'un coefficient multiplicatif ρ, et additionnée d'un terme d'erreur (qui est une variable gaussienne homoscédastique spatialement indépendante, non mesurable directement). Dans notre cas, la moyenne pondérée est une moyenne arithmétique qui est aléatoire du fait de deux conditions : (a) deux variables sont adjacentes (au sens d'un graphe) avec une probabilité 1 − p si la distance qui les sépare est inférieure à un certain seuil, (b) il n'y a pas d'adjacence pour des distances au-dessus de ce seuil. Ces conditions déterminent un modèle d'adjacence (ou modèle de connexité) du champ spatial. Un modèle de Whittle markovien probabilisé aux conditions où p = 0 donne un modèle de Whittle classique qui est plus familier en géographie, économétrie spatiale, écologie, sociologie, etc. et dont ρ est le coefficient d'autorégression. Notre modèle est donc une forme probabilisée au niveau de la connexité du champ de la forme des modèles de Whittle classiques, amenant une description innovante de l'autocorrélation spatiale. Nous commençons par décrire notre modèle spatial en montrant les effets de la complexité introduite par le modèle de connexité sur le pattern de variances et la corrélation spatiale du champ. Nous étudions ensuite la problématique de l'estimation du coefficent d'autorégression ρ pour lequel au préalable nous effectuons une analyse approfondie de son information au sens de Fisher et de Kullback-Leibler. Nous montrons qu'un estimateur non biaisé efficace de ρ possède une efficacité qui varie en fonction du paramètre p, généralement de manière non monotone, et de la structure du réseau d'adjacences. Dans le cas où la connexité du champ est non observée, nous montrons qu'une mauvaise spécification de l'estimateur de maximum de vraisemblance de ρ peut biaiser celui-ci en fonction de p. Nous proposons dans ce contexte d'autres voies pour estimer ρ. Pour finir, nous étudions la puissance des tests de significativité de ρ pour lesquels les statistiques de test sont des variantes classiques du I de Moran (test de Cliff-Ord) et du I de Moran maximal (en s'inspirant de la méthode de Kooijman). Nous observons la variation de puissance en fonction du paramètre p et du coefficient ρ, montrant par cette voie la dualité de l'autocorrélation spatiale entre intensité et connectivité dans le contexte des modèles autorégressifs

Simulit, un modèle de simulation pour la planification hospitalière. [Simulit, a simulation model for hospital planning].

The aim of this computerized simulation model is to provide an estimate of the number of beds used by a population, taking into accounts important determining factors. These factors are demographic data of the deserved population, hospitalization rates, hospital case-mix and length of stay; these parameters can be taken either from observed data or from scenarii. As an example, the projected evolution of the number of beds in Canton Vaud for the period 1893-2010 is presented.