Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le principal objectif de ce mémoire consistait à développer une évaluation clinique de l'obésité démontrant la grande variabilité entre les individus obèses résistants à la perte de poids et à caractériser les facteurs potentiellement associés à l'obésité ainsi que la capacité individuelle à perdre du poids. Les variables étudiées incluaient une multitude de facteurs physiologiques, psychologiques et comportementaux chez des individus obèses résistants à la perte de poids. L'évaluation clinique a révélé une grande variabilité interindividuelle en ce qui a trait aux facteurs reliés à l'obésité, plusieurs individus déviant également des recommandations optimales visant une perte pondérale. Des phénotypes plus vulnérables ont été identifiés, notamment un profil de signaux de satiété perturbés. Les bons répondeurs à la perte de poids ont démontré une amélioration de plusieurs comportements alimentaires et de facteurs psychologiques en réponse à l'intervention. Cette évaluation offre donc la possibilité de personnaliser le traitement de perte de poids et un outil supplémentaire aux professionnels de la santé.

La dermite atopique (DA) est caractérisée par une barrière cutanée endommagée qui laisse pénétrer les allergènes ce qui peut mener à une sensibilisation accrue aux allergènes chez les individus ayant une prédisposition génétique et à une augmentation du risque de développer les autres phénotypes de la marche atopique, dont les allergies alimentaires, la rhinite allergique et l’asthme. Ce projet avait pour but de développer un indice de risque polygénique (de l’anglais polygenic risk score [PRS]) visant à identifier les nouveau-nés qui sont plus à risque de développer la DA dans la population canadienne afin de prévenir cette pathologie ainsi que sa progression dans la marche atopique. La cohorte régionale d’asthme du Saguenay‒Lac-Saint-Jean et la cohorte de naissances CHILD qui incluent respectivement des données génomiques pour 1 200 individus canadiens français et 5 300 individus des provinces canadiennes anglophones (Vancouver, Edmonton, Winnipeg et Toronto) incluant diverses ethnies ont été employées pour les analyses. Deux scénarios ont été évalués : un avec les meilleurs loci de la couverture pangénomique (Genome-wide association study [GWAS] et données imputées) réalisée dans la population canadienne et un second avec les meilleures associations issues de la littérature scientifique. Les PRS des patients ont été calculés à partir des rapports des chances et du nombre d’allèles à risque pour chacun des loci sélectionnés. Un PRS avec une aire sous la courbe de 85% expliquant donc 36% de la variance dans la DA a été établi avec 25 loci à l’aide d’un modèle incluant l’âge, le sexe ainsi que l’ethnie parentale comme covariables. Un modèle avec uniquement les 6 variants les plus fortement associés (avec un p-value < 1 x 10-40) pourrait également être utilisé car il préserve une bonne discrimination (AUC de 85%), ce qui renforce la possibilité de concevoir un outil diagnostique, un PRS pour la DA, qui permettra d’identifier les nouveau-nés (<3 mois) à risque de développer la DA dans l’optique de prévenir son développement et de surcroît la progression de la marche atopique. / Atopic dermatitis (AD) is characterized by a damaged skin barrier that allows allergens to penetrate the body, leading to a sensitization and a higher risk to develop food allergy, asthma and/or allergic rhinitis, all characterizing the atopic march. This study aims to prevent these diseases by building a polygenic risk score (PRS) to identify newborns with a higher risk of developing AD in the Canadian population. The Saguenay–Lac-Saint-Jean (SLSJ) asthma cohort and the CHILD birth cohort, which includes respectively imputed GWAS data from 1,200 French-Canadian individuals and 5,300 individuals from Vancouver, Edmonton, Winnipeg and Toronto, have been used for analyses. The pooling of these two cohorts have increased the power of analysis and have considered the ethnic variability of the Canadian population. Loci associated with AD in the literature were tested with a general regression model and best associations will be included in the PRS. Patients PRS’ were calculated according to the odds ratio and the number of risk allele(s) for selected loci. A ROC curve will be built to determine the cut-off threshold of the PRS, and analyses have been run on the risk categories and random samples, tested with and without potential covariates, to assess its sensitivity and specificity. A PRS having an area under the curve (AUC) of 85% and explaining 36% of AD variance was built with loci identified from GWAS results and with the contribution of covariates. The PRS developed is aimed to allow to discriminate newborns (<3 months old) that are at risk of developing AD in the perspective

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales / Objectif : Les fractures ostéoporotiques sont fréquentes, coûteuses et engendrent une augmentation de la morbidité et une diminution de la qualité de vie. Malgré cela, des études ont démontré que la plupart des individus à haut risque de fracture ostéoporotique ne sont pas pris en charge adéquatement. La surveillance populationnelle de ces individus pourrait contribuer au développement de stratégies de promotion et de prévention pour améliorer la prise en charge de l'ostéoporose. Cependant, dans les systèmes de surveillance actuels, la validité des algorithmes disponibles pour identifier les individus à haut risque de fracture est limitée. L'objectif principal de ce projet est de dériver et valider des modèles de prédiction pour identifier les individus de plus de 65 ans à haut risque de fracture ostéoporotique dans les banques de données médico-administratives. Cet objectif a été atteint par la réalisation de trois études ayant les objectifs spécifiques suivants : (i) déterminer quel outil de prédiction existant a la meilleure validité prédictive pour identifier les individus à haut risque de fracture ostéoporotique, ii) vérifier si la considération des caractéristiques des fractures précédentes augmente la discrimination des outils de prédiction des fractures ostéoporotiques et (iii) dériver et valider des modèles de prédiction des fractures ostéoporotiques. Méthodes : Dans la première étude, une revue de la littérature a été réalisée sur la base des recommandations du *Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy*. Les études de validation externes évaluant la discrimination d'outils de prédiction de fractures ont été identifiées. Des méta-analyses et méta-régressions ont été réalisées sur les aires sous la courbe ROC (AUC). Des valeurs entre 0,7 et 0,8 pour l'AUC ont été considérées comme indiquant une bonne discrimination et des valeurs entre 0,8 et 0,9 comme indiquant une excellente discrimination. Les deuxième et troisième études ont été réalisées en utilisant des données médico-administratives québécoises. Des modèles ont été construits pour prédire les fractures de la hanche et du fémur ainsi que les fractures ostéoporotiques majeures sur des périodes de 5 et 10 ans. Dans la deuxième étude, l'histoire de fractures était le prédicteur d'intérêt et a été incluse sous différentes formes tenant compte du nombre, des sites et du temps depuis la dernière fracture. L'indice-c de chaque modèle incluant les caractéristiques des fractures précédentes a été comparé à celui d'un modèle incluant l'histoire de fracture sous forme dichotomique. Dans la troisième étude, la dérivation et la validation des modèles a été réalisée sur la base des informations du guide *Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis* (TRIPOD). La sélection des prédicteurs a été réalisée par une méthode de type pas à pas descendante. Le pouvoir prédictif des modèles a été évalué à l'aide de mesures de discrimination, calibration et performance globale. Résultats : Notre revue de la littérature a permis d'identifier 53 études évaluant 14 outils différents. Aucun outil n'incluait seulement des prédicteurs mesurables dans des données médico-administratives. La discrimination des outils était bonne à excellente pour la prédiction des fractures de la hanche (AUC minimal = 0,70 et AUC maximal = 0,88) et faible à bonne pour la prédiction des fractures ostéoporotiques et des fractures ostéoporotiques majeures (AUC minimal = 0,60 et AUC maximal = 0,79). Les outils plus complexes (QFracture, FRAX avec la densité minérale osseuse et Garvan avec la densité minérale osseuse) avaient généralement une meilleure discrimination que les outils plus simples. Dans la deuxième étude, la considération du nombre, du site et du temps depuis la dernière fracture n'améliorait pas la discrimination des modèles. Dans la troisième étude, entre 20 et 25 prédicteurs ont été retenus dans les modèles finaux. La discrimination des modèles était bonne, plus particulièrement pour la prédiction sur 5 ans (hanche/fémur sur 5 ans : indice-c = 0,77, fracture ostéoporotique majeure sur 5 ans : indice-c = 0,71, hanche/fémur sur 10 ans : indice-c = 0,73, fracture ostéoporotique majeure sur 10 ans : indice-c = 0,68). Globalement, les probabilités prédites concordaient avec les probabilités observées. Conclusion : Nous avons dérivé des modèles prédictifs pour l'identification des individus de plus de 65 ans à haut risque de fracture ostéoporotique dans les banques de données médico-administratives. Les modèles dérivés avaient une performance prédictive adéquate dans la population québécoise. / Purpose: Osteoporotic fractures are common, costly and have significant effect on morbidity and quality of life. Despite this, studies have shown that most individuals at high risk of fracture are not adequately managed. Public health surveillance of individuals at high risk of fracture could help develop promotion and prevention strategies to improve the management of osteoporosis. However, in current surveillance systems, the accuracy of available algorithms to identify individuals at high risk of fracture is limited. The overarching goal of this research project is to derive and validate predictive models to identify individuals aged 66 years and older at high risk of osteoporotic fractures in healthcare administrative databases. This goal was reached through the realisation of three studies having the following specifics objectives: (i) to determine which existing predictive tools most accurately identify individuals at high risk of osteoporotic fractures, ii) to assess whether the characteristics of prior fractures could increase the discriminative ability of fracture risk prediction tools and (iii) to derive and internally validate predictive models of the 5- and 10-year risk of osteoporotic fractures. Methods: In the first study, a literature review was performed according to recommendations from the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy. External validation studies assessing the discrimination of tools for prediction of fracture were identified. Meta-analyses and meta-regressions were performed on area under the ROC curves (AUC). A value between 0.7 and 0.8 for AUC was considered good and between 0.8 and 0.9 excellent. Studies 2 and 3 were conducted using healthcare administrative data on men and women aged 66 years and older from the province of Quebec. Models were constructed for prediction of hip/femur and major osteoporotic fractures for follow-up periods of 5 and 10 years. In the second study, history of prior fractures was the predictor of interest and was included under different forms which account for number, location or time since prior fracture. The c-index of each model including number, location or time since prior fracture was compared to the c-index of the model including history of prior fractures as a dichotomous predictor. In the third study, derivation and validation of the predictive models were conducted based on the recommendations from the Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD) guidelines. More than 60 potential predictors identifiable in healthcare administrative databases were identified. Predictor selection was performed using a manual backward algorithm. The predictive performance of the final models was assessed using measures of discrimination, calibration and overall performance. Results: A total of 53 validation studies assessing the discriminative ability of 14 tools were identified through our literature review. None of the tools included only predictors that were identifiable in healthcare administrative data. Discriminative ability of the identified tools was good to excellent for prediction of hip fracture (minimum AUC = 0.70, maximum AUC = 0.88), but low to good for prediction of osteoporotic or major osteoporotic fractures (minimum AUC = 0.60, maximum AUC = 0.79). More complex tools (QFracture, FRAX with bone mineral density and Garvan with bone mineral density) generally had higher discriminative ability than more simple tools. In the second study, number, location and time since prior fracture was associated with fracture risk, but the consideration of these characteristics did not lead to improvement in model discrimination. In the third study, between 20 and 25 predictors were retained in the final prediction models (e.g., age, sex, social deprivation index, most of the major and minor risk factors for osteoporosis, diabetes, Parkinson's disease, cognitive impairment, anemia, and anxio-depressive disorders). Discrimination of the final models was good, especially those for prediction over a 5-year follow-up period (hip/femur fracture for 5 years: c-index = 0.77, major osteoporotic fracture for 5 years: c-index = 0.71, hip/femur fracture for 10 years: c-index = 0.73, major osteoporotic fracture for 10 years: c-index = 0.68). The predicted probabilities globally agreed with the observed probabilities. Conclusion: In this project, we derived predictive models for the identification of women and men aged 66 years and older at high risk of osteoporotic fractures in healthcare administrative data. The derived models had adequate predictive performance in the Quebec elderly population.

OBJECTIFS : À deux ans, 15 % des enfants présentent un retard de vocabulaire expressif dans le contexte d’un développement global harmonieux. Chez certains de ces enfants, on observe aussi un retard sur le plan du développement socio-affectif et des attributs défavorables à la stimulation parentale. De plus, la moitié de ces enfants auront un trouble langagier persistant. Une recension des écrits soulignant l’importance de se pencher sur l’hétérogénéité développementale observée chez ces enfants ainsi que sur une explication multifactorielle du développement de l’enfant sous-tend les principaux objectifs de cette recherche. Le premier vise à identifier des sous-groupes chez ces enfants et à décrire les habiletés langagières propres à chacun tandis que le deuxième constitue une analyse de facteurs personnels et sociofamiliaux associés à deux profils de retard langagier. MÉTHODES : Soixante-huit enfants de 18 à 35 mois ayant un retard langagier participent à l’étude. Une variété d’instruments permet de mesurer les habiletés langagières de ces enfants ainsi que des caractéristiques relatives aux enfants, aux parents, à la relation parent-enfant et à des aspects sociofamiliaux. RÉSULTATS: L’analyse de « clusters » utilisant les variables de compréhension et d’expression permet d’identifier trois sous-groupes d’enfants situés sur un continuum de sévérité puis des variables langagières supplémentaires servent à les caractériser. Dans un deuxième volet, les enfants ayant uniquement un retard de vocabulaire expressif (n = 52) sont comparés à ceux qui ont un retard de langage plus large (n = 16). Les résultats indiquent une forte association entre la performance langagière et le développement cognitif. De plus, le cumul de facteurs de risque est associé à l’appartenance au groupe présentant un retard de langage qui va au-delà du retard de vocabulaire expressif. CONCLUSION: Les résultats confirment l’importance de tenir compte d’habiletés langagières qui vont au-delà du retard de vocabulaire à deux ans et permettent d’identifier des sous-groupes au sein de cette population. L’association entre un retard de langage et un cumul de facteurs de risque suggère une intervention qui, en plus des aspects langagiers, doit cibler les caractéristiques familiales et environnementales de ces enfants. / OBJECTIVES: 15 % of two year old children present with a delay in expressive vocabulary in the context of otherwise normal development. It is associated with delays in socio affective development as well as negative features of parental language stimulation. Moreover, half of these children will have a persistent language problem. A review of the literature on late-talkers underscores the heterogeneity found within that population. It also points to the relevance of studying language delay at two within a multifactorial perspective. These two conclusions support the aims pursued in this study: (1) to identify sub-groups in these children and (2) to compare these sub-groups with regards to factors known to be adversely associated with the development of language as well as to examine the effect of the accumulation of risk factors. METHODS: 68 children aged 18 to 35 months who present with a language delay and one their parents take part in the study. A variety of instruments measure the linguistic skills as well as other characteristics of the children, parents, families and of their environment. RESULTS: The cluster analysis uses the variables of language comprehension and expression. Three sub-groups found along a continuum of severity of language delay are identified and described. In a second analysis, the children who present exclusively with a vocabulary delay (n=52) are compared to those who have a wider reaching language delay (n=16). Results reveal a strong association between the level of linguistic skills and the cognitive development of the more impaired children. Moreover, the accumulation of risk factors is associated to belonging to the group presenting with a more pronounced language delay. CONCLUSION: With an aim of better characterizing this sub-group of the population, the results confirm the importance of taking into account language skills which go beyond the expressive vocabulary delay in two year old children. Association between a wider reaching delay of language and an the accumulation of risk factors further suggests an intervention which, in addition to stressing the linguistic aspects, must target the family and environmental characteristics of these children.

INTRODUCTION : Les femmes souffrant d'un cancer du sein (CS) ont un risque accru de développer un second cancer du sein controlatéral (CSC). Ce risque est 3 à 5 fois plus élevé que le risque de développer un premier cancer par des femmes de la population générale. La méthylation de l'ADN est connue pour être impliquée dans le développement du cancer, et des changements dans le profil de méthylation des cellules tumorales mammaires ont déjà été observés. OBJECTIF : Nos objectifs étaient d’étudier les changements de la méthylation globale de l'ADN dans les tissus mammaires normaux ainsi qu’identifier les sites spécifiques différentiellement méthylés qui étaient associés à une augmentation du risque de CSC. MÉTHODES : Il s’agit d’une étude cas-témoins (1:1) nichée dans une cohorte de 1242 femmes avec CS. Les cas (n=20) ont été diagnostiqués avec un CSC pendant leur suivi, mais pas les témoins (n=20). Les cas étaient appariés aux témoins pour les facteurs de risque de CSC tels que l'année de chirurgie, l'âge, l’histoire familiale de CS et le traitement. L’ADN a été extrait des tissus mammaires normaux (pour minimiser l’effet de champs) à plus de 1 cm de la tumeur enrobés en paraffine et la méthylation a été mesurée par Illumina Infinium 450K. RÉSULTATS : L’hypométhylation globale de l’ADN a été associée à une diminution de risque de CSC avec un rapport de cotes et intervalle de confiance à 95% = 0,714 (0,227-2,251), mais cette association n’était pas significative. De plus, une hypométhylation non significative dans les régions 3’UTR et intergéniques a été observée chez les cas par rapport aux témoins. Nous avons noté aussi une hyperméthylation des gènes ELOVL6, DACT2, LHX2, GABRA5 et OSBP2 qui peut être associée au risque de développer un CSC. CONCLUSION : L'hypométhylation à l'échelle de l'épigénome de l'ADN à partir des tissus mammaires normaux adjacents à la tumeur peut être prédictive du risque de CSC. De plus, l’hyperméthylation de certains gènes spécifiques dans les tissus mammaires normaux peut possiblement être utile en tant que biomarqueur clinique du CSC si nos résultats étaient validés dans une cohorte plus grande / INTRODUCTION: Women with breast cancer (BC) have an increased risk of developing a contralateral breast cancer (CBC). This risk is 3 to 5 times higher than the risk of developing primary breast cancer by women in the general population. The methylation of DNA is known to be involved in the development of cancer, and changes in methylation profile in breast tumor cells have already been observed. OBJECTIVE: Our aims are to identify changes in global DNA methylation as well as the differentially methylated sites that are associated with an increased risk of developing CBC. METHODS: This is a case-control study (1:1) nested in a cohort of 1242 women. Cases (n = 20) were diagnosed with CBC during follow-up but not Controls (n = 20). Cases were matched to controls for CSC risk factors such as year of surgery, age, family history of BC, and the treatment. The DNA was extracted from normal breast tissue (to minimize field effect) more than 1 cm from the paraffin-embedded tumor and the methylation was measured by Illumina Infinium 450K. RESULTS: Global DNA hypomethylation was associated with a decreased risk of CBC with an odd ratios and a confidence interval at 95% = 0.714 (0.227-2.251), but this association was not significant. In addition, non-significant hypomethylation in 3'UTR and intergenic regions was observed in cases compared with controls. We have also found hypermethylation of the ELOVL6, DACT2, LHX2, GABRA5 and OSBP2 genes that may be associated with the risk of developing CBC. CONCLUSION: Global DNA hypomethylation from adjacent normal tissues may be predictive of the risk of CBC. In addition, hypermethylation of specific genes such as CCDC108, ELOVL6, DACT2, LHX2, GABRA5 and OSBP2 in normal breast tissues may therefore be useful as a clinical biomarker of CBC if our results were validated in a larger cohort.

Malgré les avancées dans la prise en charge des maladies cardiovasculaires (MCV), celles-ci demeurent la première cause de mortalité en Amérique du Nord. La maladie coronarienne est la forme la plus courante de MCV. Une des procédures associées à l'augmentation du taux de survie et au soulagement des symptômes des patients est le pontage aortocoronarien (PAC). Cependant, le risque cardiométabolique et les morbidités demeurent élevés chez les patients suivant la chirurgie. Cette étude avait pour objectifs d'évaluer: 1-l'impact d'un programme de modification des habitudes de vie sur le profil de risque cardiométabolique de patients ayant subi une chirurgie de PAC et 2-les contributions respectives des variations d'adiposité viscérale et de capacité cardiorespiratoire dans l'amélioration du profil cardiométabolique. Les résultats démontrent la pertinence des programmes de réadaptation cardiaque centrés sur l'amélioration de la capacité cardiorespiratoire dans la prise en charge du risque cardiométabolique de patients ayant bénéficié d'une procédure de PAC.

L’utilisation de l’information est étroitement liée à sa sécurité. Le fait d’exploiter des vulnérabilités permet à une tierce personne de compromettre la sécurité d’un système d’information. La modélisation des menaces aide à prévoir les attaques les plus probables visant une infrastructure donnée afin de mieux les contrer. Le projet de recherche proposé « Estimation des risques et prédiction des cyber-attaques » vise la combinaison de différentes techniques de prédiction de cyber-attaques pour mieux protéger un système informatique. Il est nécessaire de trouver les paramètres les plus informatifs, à savoir les marqueurs de prédiction d’attaque, pour créer des fonctions de probabilité d’attaque en fonction de temps. La prédiction d’une attaque est essentielle pour la prévention des risques potentiels. Par conséquent, la prévision des risques contribue beaucoup à l’optimisation de la planification budgétaire de la sécurité de l’information. Ce travail scientifique se concentre sur l’ontologie et les étapes d’une cyber-attaque, ainsi que les principaux représentants du côté attaquant et leur motivation. La réalisation de ce travail scientifique aidera à déterminer, en temps réel, le niveau de risque d’un système d’information afin de le reconfigurer et mieux le protéger. Pour établir le niveau de risque à un intervalle de temps sélectionné dans le futur, il faut effectuer une décomposition mathématique. Pour ce faire, nous devons sélectionner les paramètres du système d’information requis pour les prévisions et leurs données statistiques pour l’évaluation des risques. Néanmoins, le niveau de risque réel peut dépasser l’indicateur établi. N’oublions pas que, parfois, l’analyse des risques prend trop de temps et établit des valeurs de risques déjà dépassées. Dans la réalisation de ce travail scientifique, nous continuerons d’examiner la question de l’obtention de valeurs de risque en temps réel. Pour cela, nous introduirons la méthode automatisée d’analyse des risques, qui aidera à révéler la valeur du risque à tout moment. Cette méthode constitue la base pour prédire la probabilité d’une cyber-attaque ciblée. Le niveau de risque établi permettra d’optimiser le budget de sécurité de l’information et de le redistribuer pour renforcer les zones les plus vulnérables. / The use of information is inextricably linked with its security. The presence of vulnerabilities enables a third party to breach the security of information. Threat modelling helps to identify those infrastructure areas, which would be most likely exposed to attacks. This research project entitled “Risk estimation and prediction of cyber attacks” aims to combine different techniques for predicting cyber attacks to better protect a computer system. It is necessary to find the most informative parameters, namely the attack prediction markers, to create functions of probability of attack as a function of time. The prediction of an attack is essential for the prevention of potential risk. Therefore, risk forecasting contributes a lot to the optimization of the information security budget planing. This scientific work focuses on ontology and stages of a cyberattack, as well as the main representatives of the attacking side and their motivation. Carrying out this scientific work will help determine, in real time, the risk level of an information system in order to reconfigure and better protect it. To establish the risk level at a selected time interval in the future, one has to perform a mathematical decomposition. To do this, we need to select the required information system parameters for the predictions and their statistical data for risk assessment. Nevertheless, the actual risk level may exceed the established indicator. Let us not forget that sometimes, the risk analysis takes too much time and establishes already outdated risk values. In this scientific work, we will continue reviewing the issue of obtaining real-time risk values. For this, we will introduce the automated risk analysis method, which will help to reveal the risk value at any time point. This method forms the basis for predicting the probability of a targeted cyber attack. The established risk level will help to optimize the information security budget and redistribute it to strengthen the most vulnerable areas.

Dans la littérature scientifique, il n'existe pas encore de méthodes démontrées efficaces pour aider les jeunes à cesser de fumer et les approches actuelles semblent peu les rejoindre. La plupart des programmes ont été conçus pour les adultes et peuvent difficilement être utilisés tels quels auprès des adolescents. Il existe également des différences physiologiques et psychologiques dans le développement des adolescents et adolescentes qui font que les jeunes de 10-12 ans sont très différents des 16-18 ans Ces différences semblent jouer un rôle déterminant dans leur comportement et leurs attitudes face aux interventions en cessation tabagique. L'adolescence est une période de grands changements où les jeunes se forgent leur identité et où ils sont d'une grande vulnérabilité. L'industrie du tabac a bien saisi cette réalité et exploite, par des campagnes de marketing, la vulnérabilité des adolescents et plus particulièrement celles des adolescentes. Dans ce mémoire, nous avons tenté de mieux comprendre et de mieux situer les influences qu'exercent l'âge et le sexe afin de les inclure dans un schéma pour améliorer l'efficacité des approches en intervention tabagique auprès des adolescents et adolescentes Un premier schéma basé selon l'âge et le sexe a été construit puis nous avons développé un deuxième schéma mettant en relation les facteurs internes et externes qui interagissent directement avec les attitudes, les croyances et enfin l'attrait que peut exercer le tabac sur une adolescente ou un adolescent. Nous postulons que si ces facteurs sont mieux définis et intégrés, les interventions utilisées en contrôle du tabagisme auprès des jeunes pourraient être plus efficaces.