Mise en contexte : L'intégration des services est l'une des solutions envisagées pour adapter les services de santé face au vieillissement de la population. Cependant, elle exige la continuité dans l’offre des services requis. La présente étude vise à identifier les configurations du réseau de professionnels autour des personnes âgées lors de l'implantation du modèle d’intégration expérimenté en Estrie, puis à les comparer à celles identifiées dans un territoire non exposé au réseau de services intégrés (RSI). Méthodologie : Les données de cette recherche proviennent des personnes âgées, participantes au Programme de Recherche sur l’Intégration des Services pour le Maintien de l’Autonomie (PRISMA). À partir des liens perçus reliant différents professionnels, nous avons calculé via l’analyse des réseaux, la densité (proportion des interactions entre les intervenants) et le degré de centralisation (dispersion entre le nombre des liens autour de chaque intervenant) du réseau des professionnels impliqués auprès de chacune des personnes âgées. Les 1275 patients devaient déclarer s’ils avaient identifié un intervenant principal à contacter, en cas de problèmes de santé ou au besoin des services à domicile. En outre, le nombre d’intervenants rencontrés, le nombre des visites par an, le milieu de vie des participants et leur présence au moins une journée en gestion de cas au cours d’une période de deux ans, ont été utilisés pour décrire et classifier les configurations. À cet effet, différentes méthodes de classification automatisée ont été utilisées. La méthode de Ward a été retenue, avec le coefficient de Gower comme mesure de similarité. Résultats : La classification distingue neuf configurations qui selon les fondements d’un RSI se rassemblent en deux catégories. Dans la première catégorie, on observe cinq configurations jugées bonnes, puisqu’elles incluent minimalement un intervenant principal constant en tout temps. Dans l’autre, on dénombre quatre configurations considérées moins bonnes, car aucun intervenant principal n’y est identifié, ou lorsque présent, il est inconstant d’une année à l’autre. Dans une configuration, on note d’ailleurs une utilisation accrue des services d’urgence et d’hospitalisation. Les bonnes configurations sont autant identifiées en territoire exposé que non exposé au RSI. Par contre, sauf pour une configuration, les moins bonnes sont davantage observées en territoire non exposé à l’intégration des services (p<0,001). Le médecin identifié comme intervenant principal est moins consulté dans le territoire exposé au RSI, où une tendance se dégage en termes de plus de présence des professionnels autres que le médecin. Conclusion : Cette étude est la première à décrire, à identifier, à classifier et à comparer les configurations du réseau des professionnels impliqués ou non dans l’intégration des services. Il s’agit d’une contribution importante à la compréhension du fonctionnement des réseaux de services intégrés.

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

Mise en contexte : L'int??gration des services est l'une des solutions envisag??es pour adapter les services de sant?? face au vieillissement de la population. Cependant, elle exige la continuit?? dans l???offre des services requis. La pr??sente ??tude vise ?? identifier les configurations du r??seau de professionnels autour des personnes ??g??es lors de l'implantation du mod??le d???int??gration exp??riment?? en Estrie, puis ?? les comparer ?? celles identifi??es dans un territoire non expos?? au r??seau de services int??gr??s (RSI). M??thodologie : Les donn??es de cette recherche proviennent des personnes ??g??es, participantes au Programme de Recherche sur l???Int??gration des Services pour le Maintien de l???Autonomie (PRISMA). ?? partir des liens per??us reliant diff??rents professionnels, nous avons calcul?? via l???analyse des r??seaux, la densit?? (proportion des interactions entre les intervenants) et le degr?? de centralisation (dispersion entre le nombre des liens autour de chaque intervenant) du r??seau des professionnels impliqu??s aupr??s de chacune des personnes ??g??es. Les 1275 patients devaient d??clarer s???ils avaient identifi?? un intervenant principal ?? contacter, en cas de probl??mes de sant?? ou au besoin des services ?? domicile. En outre, le nombre d???intervenants rencontr??s, le nombre des visites par an, le milieu de vie des participants et leur pr??sence au moins une journ??e en gestion de cas au cours d???une p??riode de deux ans, ont ??t?? utilis??s pour d??crire et classifier les configurations. ?? cet effet, diff??rentes m??thodes de classification automatis??e ont ??t?? utilis??es. La m??thode de Ward a ??t?? retenue, avec le coefficient de Gower comme mesure de similarit??. R??sultats : La classification distingue neuf configurations qui selon les fondements d???un RSI se rassemblent en deux cat??gories. Dans la premi??re cat??gorie, on observe cinq configurations jug??es bonnes, puisqu???elles incluent minimalement un intervenant principal constant en tout temps. Dans l???autre, on d??nombre quatre configurations consid??r??es moins bonnes, car aucun intervenant principal n???y est identifi??, ou lorsque pr??sent, il est inconstant d???une ann??e ?? l???autre. Dans une configuration, on note d???ailleurs une utilisation accrue des services d???urgence et d???hospitalisation. Les bonnes configurations sont autant identifi??es en territoire expos?? que non expos?? au RSI. Par contre, sauf pour une configuration, les moins bonnes sont davantage observ??es en territoire non expos?? ?? l???int??gration des services (p<0,001). Le m??decin identifi?? comme intervenant principal est moins consult?? dans le territoire expos?? au RSI, o?? une tendance se d??gage en termes de plus de pr??sence des professionnels autres que le m??decin. Conclusion : Cette ??tude est la premi??re ?? d??crire, ?? identifier, ?? classifier et ?? comparer les configurations du r??seau des professionnels impliqu??s ou non dans l???int??gration des services. Il s???agit d???une contribution importante ?? la compr??hension du fonctionnement des r??seaux de services int??gr??s.

Thèse de doctorat : Mathématiques : Nice : 2004. / Thèse préparée à l'Inria Sophia Antipolis, projet Ariana. Bibliogr. p. 261-269.

La synesthésie est un phénomène fascinant qui offre une opportunité privilégiée d'étudier chez les sujets sains les bases neurales de l'expérience subjective. Les synesthètes graphème-couleur (1 à 5 % de la population – qui ignorent le plus souvent l'être) associent arbitrairement et systématiquement une couleur spécifique à chaque lettre ou chiffre. Ce travail de thèse se focalise sur ces synesthésies et explore l'implication, dans l'expérience subjective de couleurs synesthésiques, des régions corticales qui sont actives lors de la perception des couleurs ‘réelles'. Dans une étude préalable réalisé par l'équipe d'accueil utilisant l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) fonctionnelle, une telle implication des ‘aires de la couleur' n'a pas été observée (Hupé et al. 2012). Une analyse statistique ‘classique' (univariée) du traitement des données mesurées était utilisée.Cette thèse vise à déterminer si les couleurs synesthésiques reposent sur les réseaux neuronaux des couleurs réelles en utilisant une technique d'analyse statistique multivariée (MultiVoxel Pattern Analysis – MVPA). A la différence de l'analyse univariée elle se base sur des ensembles de voxels (les pixels en 3D qui composent les images acquises) et prend en compte leurs motifs d'activation correspondant spécifiquement à l'encodage d'une information donnée par le cerveau. Cet encodage est réalisé au niveau neuronal et l'IRMf en donne une quantification non-invasive et indirecte au travers des répercutions hémodynamiques induites par l'activation neuronale. Cette modélisation multivariée des données fait des MVPA une approche particulièrement adaptée à la mesure d'informations encodées finement de manière distribuée. Le but de ce travail est d'explorer son efficacité pour l'étude des synesthésies graphème-couleur où l'analyse classique n'a pas fourni de résultats robustes. En pratique, elle nécessite cependant l'utilisation de protocoles spécifiques, la maîtrise des nombreux paramètres qui influent radicalement sur son fonctionnement et l'utilisation conjointe de l'analyse univariée. Dans une première étape de cette thèse, nous avons évalué différents aspects méthodologiques qu'il est important de maîtriser afin d'obtenir des résultats robustes et une analyse fiable.Ensuite, nous avons comparé le traitement des couleurs réelles et synesthésiques chez deux groupes de 20 synesthètes et non synesthètes. Nous avons trouvé que le traitement des couleurs synesthésiques ne repose pas sur les réseaux neuronaux de traitement de la couleur réelle. Cela peut signifier que les bases neuronales des couleurs synesthésiques ne se situent ni dans les aires visuelles rétinotopiques ni dans les aires de l'expertise visuelle (les aires de la ‘voie ventrale'). Cela peut également signifier que, bien que ces aires soient impliquées, ce ne sont pas les réseaux neuronaux de traitement des couleurs réelles qui sont activés lors de la perception de couleurs synesthésique. D'un point de vue méthodologique, il est possible que les signaux mesurés par l'IRMf ne permettent pas d'observer ce codage partagé. Ces résultats posent donc la question des limites de l'interprétation des signaux mesurés en IRMf très indirectement liés à l'activité neuronale. L'identification des réseaux neuronaux impliqués dans l'expérience subjective des couleurs synesthésiques reste donc une problématique ouverte. / Synesthesia is a fascinating phenomenon that offers the opportunity to study the neural bases of subjective experiences in healthy subjects. Grapheme-color synesthetes (1 to 5 % of the population – who do not know it most of the time) arbitrarily and systematically associate a specific color to letters or digits. This PhD thesis work focuses on this type of synesthesia and explores whether common neural networks are involved both in ‘real' color perception and synesthetic color experience. In a previous study from the host team using functional Magnetic Resonance Imaging (MRI), no implication of ‘color areas' where found (Hupé et al., 2012). A standard (univariate) statistical analysis of the data processing was used.This PhD thesis aims at determining if synesthetic colors involve real color neural networks with the use of a multivariate statistical technique (Multivoxel Pattern Analysis – MVPA). Unlike univariate analysis it uses sets of voxels (the pixels in 3D forming the images) and take into account their patterns of activation linked to the encoding of specific information in the brain. This encoding is performed at the neuronal level and fMRI indirectly and non-invasively quantifies it through hemodynamic variations induced by the neuronal activity. MVPA is a particularly adapted approach to measure fine grained and distributed information encoding. The goal of the thesis is to explore its efficiency for the study of grapheme-color synesthesia for which standard analyses failed. In practice, it requires the use of specific protocols, mastering numerous parameters influencing the results and the joint use of univariate analysis. In the first step of this thesis, we evaluated different methodological aspects to optimize the processing chain in order to obtain robust and reliable results.Then, we compared the neural processing of real colors and synesthetic colors in 2 groups of synesthetes (n=20) and non synesthetes (n=20). We found that synesthetic colors processing does not share common neural networks with real color processing. This suggests that the neural bases of synesthetic colors are not localized in the retinotopic visual areas or in the visual expertise areas (the ‘ventral pathway' areas). This may also suggest that, although those areas are involved, different neural networks are implicated in real color and synesthetic color perception. These results raise the question of the limits of the interpretation of the signal measured by fMRI, indirectly linked to the neuronal activity. The identification of the neural networks involved in the subjective experience of synesthetic colors remains an open issue.

Il est prévu que la génération distribuée par l’entremise d’énergie de sources renouvelables (DG) continuera à jouer un rôle clé dans le développement et l’exploitation des systèmes de puissance électrique durables, efficaces et fiables, en vertu de cette fournit une alternative pratique de décentralisation et diversification de la demande globale d’énergie, bénéficiant de sources d’énergie plus propres et plus sûrs. L’intégration de DG renouvelable dans les réseaux électriques existants pose des défis socio–technico–économiques, qu’ont attirés de la recherche et de progrès substantiels.Dans ce contexte, la présente thèse a pour objet la conception et le développement d’un cadre de modélisation, simulation et optimisation pour l’intégration de DG renouvelable dans des réseaux de puissance électrique existants. Le problème spécifique à considérer est celui de la sélection de la technologie,la taille et l’emplacement de des unités de génération renouvelable d’énergie, sous des contraintes techniques, opérationnelles et économiques. Dans ce problème, les questions de recherche clés à aborder sont: (i) la représentation et le traitement des variables physiques incertains (comme la disponibilité de les diverses sources primaires d’énergie renouvelables, l’approvisionnement d’électricité en vrac, la demande de puissance et l’apparition de défaillances de composants) qui déterminent dynamiquement l’exploitation du réseau DG–intégré, (ii) la propagation de ces incertitudes sur la réponse opérationnelle du système et le suivi du risque associé et (iii) les efforts de calcul intensif résultant du problème complexe d’optimisation combinatoire associé à l’intégration de DG renouvelable.Pour l’évaluation du système avec un plan d’intégration de DG renouvelable donné, un modèle de calcul de simulation Monte Carlo non–séquentielle et des flux de puissance optimale (MCS–OPF) a été conçu et mis en oeuvre, et qui émule l’exploitation du réseau DG–intégré. Réalisations aléatoires de scénarios opérationnels sont générés par échantillonnage à partir des différentes distributions des variables incertaines, et pour chaque scénario, la performance du système est évaluée en termes économiques et de la fiabilité de l’approvisionnement en électricité, représenté par le coût global (CG) et l’énergie non fournie (ENS), respectivement. Pour mesurer et contrôler le risque par rapport à la performance du système, deux indicateurs sont introduits, la valeur–à–risque conditionnelle(CVaR) et l’écart du CVaR (DCVaR).Pour la sélection optimale de la technologie, la taille et l’emplacement des unités DG renouvelables,deux approches distinctes d’optimisation multi–objectif (MOO) ont été mis en oeuvre par moteurs de recherche d’heuristique d’optimisation (HO). La première approche est basée sur l’algorithme génétique élitiste de tri non-dominé (NSGA–II) et vise à la réduction concomitante de l’espérance mathématique de CG et de ENS, dénotés ECG et EENS, respectivement, combiné avec leur valeurs correspondent de CVaR(CG) et CVaR(ENS); la seconde approche effectue un recherche à évolution différentielle MOO (DE) pour minimiser simultanément ECG et s’écart associé DCVaR(CG). Les deux approches d’optimisation intègrent la modèle de calcul MCS–OPF pour évaluer la performance de chaque réseau DG–intégré proposé par le moteur de recherche HO.Le défi provenant de les grands efforts de calcul requises par les cadres de simulation et d’optimisation proposée a été abordée par l’introduction d’une technique originale, qui niche l’analyse de classification hiérarchique (HCA) dans un moteur de recherche de DE.Exemples d’application des cadres proposés ont été élaborés, concernant une adaptation duréseau test de distribution électrique IEEE 13–noeuds et un cadre réaliste du système test de sous–transmission et de distribution IEEE 30–noeuds. [...] / Renewable distributed generation (DG) is expected to continue playing a fundamental role in the development and operation of sustainable, efficient and reliable electric power systems, by virtue of offering a practical alternative to diversify and decentralize the overall power generation, benefiting from cleaner and safer energy sources. The integration of renewable DG in the existing electric powernetworks poses socio–techno–economical challenges, which have attracted substantial research and advancement.In this context, the focus of the present thesis is the design and development of a modeling,simulation and optimization framework for the integration of renewable DG into electric powernetworks. The specific problem considered is that of selecting the technology, size and location of renewable generation units, under technical, operational and economic constraints. Within this problem, key research questions to be addressed are: (i) the representation and treatment of the uncertain physical variables (like the availability of diverse primary renewable energy sources, bulk–power supply, power demands and occurrence of components failures) that dynamically determine the DG–integrated network operation, (ii) the propagation of these uncertainties onto the system operational response and the control of the associated risk and (iii) the intensive computational efforts resulting from the complex combinatorial optimization problem of renewable DG integration.For the evaluation of the system with a given plan of renewable DG, a non–sequential MonteCarlo simulation and optimal power flow (MCS–OPF) computational model has been designed and implemented, that emulates the DG–integrated network operation. Random realizations of operational scenarios are generated by sampling from the different uncertain variables distributions,and for each scenario the system performance is evaluated in terms of economics and reliability of power supply, represented by the global cost (CG) and the energy not supplied (ENS), respectively.To measure and control the risk relative to system performance, two indicators are introduced, the conditional value–at–risk (CVaR) and the CVaR deviation (DCVaR).For the optimal technology selection, size and location of the renewable DG units, two distinct multi–objective optimization (MOO) approaches have been implemented by heuristic optimization(HO) search engines. The first approach is based on the fast non–dominated sorting genetic algorithm(NSGA–II) and aims at the concurrent minimization of the expected values of CG and ENS, thenECG and EENS, respectively, combined with their corresponding CVaR(CG) and CVaR(ENS) values; the second approach carries out a MOO differential evolution (DE) search to minimize simultaneously ECG and its associated deviation DCVaR(CG). Both optimization approaches embed the MCS–OPF computational model to evaluate the performance of each DG–integrated network proposed by the HO search engine. The challenge coming from the large computational efforts required by the proposed simulation and optimization frameworks has been addressed introducing an original technique, which nests hierarchical clustering analysis (HCA) within a DE search engine. Examples of application of the proposed frameworks have been worked out, regarding an adaptation of the IEEE 13 bus distribution test feeder and a realistic setting of the IEEE 30 bussub–transmission and distribution test system. The results show that these frameworks are effectivein finding optimal DG–integrated networks solutions, while controlling risk from two distinctperspectives: directly through the use of CVaR and indirectly by targeting uncertainty in the form ofDCVaR. Moreover, CVaR acts as an enabler of trade–offs between optimal expected performanceand risk, and DCVaR integrates also uncertainty into the analysis, providing a wider spectrum ofinformation for well–supported and confident decision making.

De nombreuses études récentes, basées sur des indicateurs physiologiques ou psychologiques, mettent en évidence les pouvoirs stimulants ou apaisants des odeurs sur des personnes souffrant de déficiences neurosensorielles. Or l'évaluation quantitative (rigoureuse, scientifique) des effets d'une stimulation olfactive à base d'huiles essentielles, nécessite de pouvoir contrôler de manière exacte et automatique la quantité de substances actives présentes dans l'air inhalé par le patient. Ce travail concerne la conception et la réalisation d'un système « diffuseur/détecteur » de gaz capable de générer des doses contrôlées d'huile essentielle dans l'atmosphère conditionnée d'une salle d'expérimentation. La diffusion est basée sur le contrôle de l'air bullant dans l'huile essentielle liquide (pin, lavande, orange douce), dont l'analyse physico-chimique et sensorielle nous a aidés à choisir leur domaine de concentrations. La détection des substances volatilisées est obtenue à l'aide d'un réseau de capteurs à oxydes métalliques commerciaux. L'analyse de signaux de réponse des capteurs aux différentes concentrations de l'huile de pin, après un filtrage numérique adéquat, a révélé une bonne sensibilité croisée des capteurs tant au niveau de la réponse temporelle qu'au niveau de sa courbe dérivée. Ainsi, nous avons pu extraire plusieurs paramètres représentatifs des réponses, habituellement utilisés dans la littérature, et surtout de nouveaux paramètres, caractéristiques de la phase dynamique, pour former la base d'apprentissage. L'analyse à l'aide de méthodes de classification (non supervisée puis supervisée) nous a permis de mettre en évidence la meilleure combinaison de paramètres pour une identification rapide et fiable de concentrations voisines. L'application aux deux autres huiles essentielle a été concluante, nous pouvons envisager de réaliser un prototype pour les essais de validation thérapeutique / Recent clinical studies have demonstrated the stimulating or relaxing effects of odorous stimulation on subjects suffering from neuro-sensoriel deficiencies. These studies concern generally the variation measurement of physiological parameters or psychological indicators in relation with odorous stimuli. To evaluate quantitatively the odorous effects of natural oil stimulations on the subject behavior or his cognitive performance, it is necessary to control automatically and accurately the quantity of the active substances present in the air inhaled by the patient. The aim of this work is to conceive a gas ?diffuser/detector? system to generate fixed concentration of an essential oil in an experimental chamber atmosphere. Diffusion unit is based on the control of the air flow arte bubbling through the liquid oil (pin, lavender, orange), and the range of the employed concentration range is determined after physic-chemical and sensorial analysis. The detection of volatilized substances is obtained using a matrix of commercial metal oxide gas sensors. The study of the sensor responses to different pin oil concentrations showed, after an adequate digital filtering, a good cross sensitivity of the sensors. So, we have extracted from each sensor response, several characteristic parameters, firstly classical ones, and then new ones representing the dynamic phase of the signal response, to create the learning data base. The analysis of these data using pattern recognition methods (non-supervised and then supervised) permitted us to highlight a set of parameters for a reliable and rapid identification of closed diffused oil concentrations. The application of the system with the two other oils was decisive: we can now carry out the realization of a prototype for the therapeutic tests