Au cours des dernières années, la technologie GNSS a attiré beaucoup d’attention autour du monde et elle a été largement appliquée dans de nombreux domaines. D'autre part, le système d'exploitation ferroviaire avancé a été largement utilisé pour assurer la sécurité, la sûreté et l'efficacité du réseau ferroviaire. L'efficacité de ce système se fonde sur la disponibilité du positionnement fiable du train. L’application de cette technologie au positionnement du train est un domaine de recherche très prometteur. Dans cette thèse, plusieurs algorithmes sont proposés pour le positionnement du train en utilisant des signaux GNSS et un modèle géométrique de voie stocké dans la base de données à bord du train. Premièrement, la distance, vitesse du train sont estimées en utilisant des signaux GNSS et un modèle géométrique ‘idéal’ qui est composé de lignes droites, de courbes de transition et d'arcs de cercle. L’impact du rayon de courbure de la voie sur ces estimations est étudié. Deuxièmement, la distance, vitesse du train sont estimées en utilisant des signaux GNSS et un modèle géométrique ‘non-idéal’ qui est approché par une ligne polygonale avec un certain niveau d'incertitude. L’impact de l’incertitude de la voie sur ces estimations est étudié. Finalement, la distance, vitesse du train sont estimées à l’aide d’intégration des mesures GNSS et une base de données bruitée. L’impact des erreurs de GNSS et de la base de données sur ces estimations est étudié / Over these years, GNSS technology has attracted many attentions around world and it has been widely applied in navigation for airplanes, ground vehicles and boats. On the other hand, advanced railway operating systems have been widely used to guarantee the safety and efficiency of the railway network. The efficiency of these systems is based on the availability of reliable train positioning. Hence, applying GNSS technology to the train positioning is a very promising research area, since it has such important benefits as lower initial costs and lower maintenance. In this thesis, several algorithms are proposed for train positioning by using GNSS signals and the railway centerline stored in the onboard computer database. At first, the train travelled distance, speed are estimated by using GNSS signals and an ''ideal'' railway centerline which is composed of straight line segments, transition curves and arcs of circles. The impact of the railroad curvature on these estimations is studied. Secondly, the train travelled distance, speed are estimated by using GNSS signals and a ''non-ideal'' railway centerline which is defined by a polygonal line with some level of uncertainty. The impact of the track geometric model imprecision on these estimations is studied. Finally, the train travelled distance, speed are estimated by integrating the GNSS measurements with a track database. The impact of the GNSS measurements and the track database errors on these estimations is studied

Cette thèse, organisée en trois chapitres, porte sur la modélisation et la prévision des séries chronologiques économiques et financières. Les deux premiers chapitres proposent de nouveaux modèles économétriques pour l'analyse des données économiques et financières en relaxant certaines hypothèses irréalistes habituellement faites dans la littérature. Le chapitre 1 développe un nouveau modèle de volatilité appelé TVP[indice ANN]-GARCH. Ce modèle offre une dynamique riche pour modéliser les données financières en considérant une structure GARCH (Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) dans laquelle les paramètres varient dans le temps selon un réseau de neurones artificiels (ANN). L'utilisation des ANNs permet de résoudre le problème de l'évaluation de la vraisemblance (présent dans les modèles à paramètres variables dans le temps (TVP)) et permet également l'utilisation de variables explicatives supplémentaires. Le chapitre développe également un algorithme Monte Carlo séquentiel (SMC) original et efficace pour estimer le modèle. Une application empirique montre que le modèle se compare favorablement aux processus de volatilité populaires en termes de prévisions de court et de long terme. L'approche peut facilement être étendue à tout modèle à paramètres fixes. Le chapitre 2 développe trois polynômes de retard autorégressifs (AR) parcimonieux qui génèrent des fonctions d'autocorrélation à décroissance lente, comme on l'observe généralement dans les séries chronologiques financières et économiques. La dynamique des polynômes de retard est similaire à celle de deux processus très performants, à savoir le modèle MSM (Multifractal Markov-Switching) et le modèle FHMV (Factorial Hidden Markov Volatility). Ils sont très flexibles car ils peuvent être appliqués à de nombreux modèles populaires tels que les processus ARMA, GARCH et de volatilité stochastique. Une analyse empirique met en évidence l'utilité des polynômes de retard pour la prévision de la moyenne conditionnelle et de la volatilité. Ils devraient être considérés comme des modèles de prévision alternatifs pour les séries chronologiques économiques et financières. Le dernier chapitre s'appuie sur une approche de régression prédictive en deux étapes pour identifier l'impact des nouvelles macroéconomiques américaines sur les rendements obligataires de trois petites économies ouvertes (Canada, Royaume-Uni et Suède). Nos résultats suggèrent que les nouvelles macroéconomiques américaines sont significativement plus importantes pour expliquer la dynamique de la courbe des taux dans les petites économies ouvertes (PEO) que les nouvelles nationales elles-mêmes. Les nouvelles relatives à la politique monétaire américaine ne sont pas les seuls facteurs importants des variations des rendements obligataires des PEO, mais les nouvelles relatives au cycle économique jouent également un rôle significatif. / This thesis, organized in three chapters, focuses on modelling and forecasting economic and financial time series. The first two chapters propose new econometric models for analysing economic and financial data by relaxing unrealistic assumptions usually made in the literature. Chapter 1 develops a new volatility model named TVP[subscript ANN]-GARCH. The model offers rich dynamics to model financial data by allowing for a generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) structure in which parameters vary over time according to an artificial neural network (ANN). The use of ANNs for parameters dynamics is a valuable contribution as it helps to deal with the problem of likelihood evaluation (exhibited in time-varying parameters (TVP) models). It also allows for the use of additional explanatory variables. The chapter develops an original and efficient Sequential Monte Carlo sampler (SMC) to estimate the model. An empirical application shows that the model favourably compares to popular volatility processes in terms of out-of sample fit. The approach can easily be extended to any fixed-parameters model. Chapter 2 develops three parsimonious autoregressive (AR) lag polynomials that generate slowly decaying autocorrelation functions as generally observed financial and economic time series. The dynamics of the lag polynomials are similar to that of two well performing processes, namely the Markov-Switching Multifractal (MSM) and the Factorial Hidden Markov Volatility (FHMV) models. They are very flexible as they can be applied in many popular models such as ARMA, GARCH, and stochastic volatility processes. An empirical analysis highlights the usefulness of the lag polynomials for conditional mean and volatility forecasting. They could be considered as forecasting alternatives for economic and financial time series. The last chapter relies on a two steps predictive regression approach to identify the impact of US macroeconomic releases on three small open economies (Canada, United Kingdom, and Sweden) bond yields at high and low frequencies. Our findings suggest that US macro news are significantly more important in explaining yield curve dynamics in small open economies (SOEs) than domestic news itself. Not only US monetary policy news are important drivers of SOEs bond yield changes, but business cycle news also play a significant role.

Au Québec, comme au Canada et de nombreux pays occidentaux, les séparations de mariages et d'unions libres sont en augmentation depuis plusieurs dizaines d'années. Ces séparations ont des conséquences économiques d'ampleur variable selon les caractéristiques des individus qui les subissent. Dans ce mémoire, nous analysons la trajectoire du revenu net ajusté des parents québécois, sur une période allant de cinq ans avant la séparation jusqu'à trois ans après, en fonction du genre et du statut d'union des individus. Le revenu net ajusté est le revenu net familial divisé par le coefficient d'ajustement du foyer. Le coefficient d'ajustement est déterminé à l'aide d'une échelle d'équivalence selon laquelle une valeur de 1 est attribuée aux adultes et une valeur de 0,5 est attribuée aux enfants. Le coefficient d'ajustement est donc la somme entre le nombre d'enfants dans le foyer multiplié par 0,5 et le nombre d'adultes dans le foyer. Ajuster le revenu net en fonction de la taille du foyer permet de tenir compte du fait que les besoins d'une famille augmentent avec le nombre d'individus la composant. Ainsi, le revenu net ajuste permet de mieux déceler la capacité d'un parent à subvenir aux besoins des membre de son foyer. Pour analyser les trajectoires de revenu voulues, nous disposons de données sur un échantillon de parents québécois aillant vécu une séparation de mariage ou d'union libre entre 2016 et 2018. Ces bases de données proviennent de l'Enquête longitudinale auprès des parents séparés et recomposés du Québec (ELPSRQ) et de Revenu Québec. L'utilisation de l'approche événementielle, qui est en d'autres mots un modèle de régressions linéaires multiples avec effets fixes, permet de déceler une importante perte de revenu de près de 10 000 $ chez les femmes à l'année de la séparation alors que chez les hommes cette perte est de moins de 2 000 $. Le revenu net ajusté des hommes ne subit pas de chute marquée à la suite d'une séparation, contrairement à celui des femmes. Les résultats des régressions montrent également que la différence de revenu entre les individus mariés et ceux en union libre n'est pas significative, autant chez les hommes que chez les femmes.

Plusieurs raisons peuvent expliquer les difficultés que rencontrent certains groupes désavantagés à entrer sur le marché du travail : Faible scolarité, intégration sociale chancelante, etc. Récemment, certains gouvernements ont adopté des programmes de subventions directes sur les salaires des individus qui retournent sur le marché du travail. Ceux-ci peuvent inciter au travail et permettre l'acquisition d'habiletés qui augmentent la valeur des travailleurs auprès des employeurs. C'est dans cette optique que le programme Action emploi a été instauré par le gouvernement du Québec. Il consistait en un supplément temporaire au revenu pour les assistés sociaux de longue durée qui parvenaient à trouver un emploi. Le Regression Discontinuity Design, qui réduit le biais de sélection, est utilisé pour en tester l'efficacité. Les résultats confirment l'efficacité du programme, qui augmente significativement le niveau d'emploi de la population visée. Les femmes et les ménages monoparentaux sont ceux qui réagissent le plus au programme.

Résumé : Objectif : Identifier les facteurs associés avec le succès d’une intervention multidisciplinaire de prise en charge et de prévention des maladies chroniques dans un contexte de soins de santé de première ligne. Devis : Étude corrélationnelle prédictive d’analyse secondaire des données du projet PR1MaC, un essai randomisé contrôlé analysant les effets d’une intervention intégrant un programme de prise en charge et de prévention Contexte : Huit cliniques de soins de première ligne de la région Saguenay-Lac-Saint-Jean. Participants : un échantillon de 160 patients (52,5% d’hommes) référés par des professionnels de première ligne. L’analyse a porté sur le groupe intervention seulement. Mesure de résultats primaire : Mesure d’amélioration significative dans les huit domaines du «Health Education Impact Questionnaire». Résultat : L’analyse de régression multivariée a démontré qu’être plus jeune, être célibataire et avoir un salaire plus bas a mené à plus d’amélioration au niveau du domaine « Bien-être émotionnel »; avoir de bonnes habitudes alimentaires et cibler moins de facteurs de risque durant l’intervention a mené à plus d’amélioration au niveau du domaine « Approches et attitudes constructives »; être plus jeune, avoir plus de temps de contact avec les professionnels et avoir une concertation des professionnels a mené à plus d’amélioration dans le domaine « Approches et attitudes constructives »; avoir plus de temps de contact avec les professionnels a aussi eu une influence sur l’amélioration du domaine « Engagement positif et actif dans la vie » et avoir un plus grand nombre de professionnels intervenant chez une même personne a démontré plus d’amélioration dans le domaine « Acquisition des techniques et habiletés ». Aucun facteur prédictif n’a pu être identifié pour les domaines « Comportements de santé », « Intégration sociale et soutien » et « Auto-surveillance et discernement ». Seulement les résultats statistiquement significatifs sont présentés (valeur p ≥ 0,05). La petite taille de l'échantillon ainsi que la possibilité d'une perte de signification des résultats après certains ajustements statistiques suggèrent que ces observations devraient faire l'objet d'une validation plus approfondie dans d'autres études. Conclusion : La tentative d’identification des facteurs prédictifs de résultats de cette recherche contribue à la compréhension des mécanismes complexes de l’efficacité et offre des pistes quant à l’optimisation des programmes de prévention et de gestion des maladies chroniques. // Abstract : Context : Research on the factors associated with the successes of chronic disease prevention and management (CDPM) interventions is scarce. Objectives : To identify the factors associated with the successes of an interprofessional CDPM intervention among adult patients in primary healthcare (PHC) settings. Design : Secondary analysis of data from the PR1MaC project; a pragmatic randomized controlled trial looking at the effects of an intervention involving the integration of CDPM services in PHC. Settings : Eight PHC practices in the Saguenay - Lac - Saint - Jean region of Quebec, Canada. Participants : A sample of 160 patients (84 males) referred by PHC providers constituted the sample (mean age 52.66 ± 11.5 years); 98.5% presented two or more chronic conditions analysis focused on the intervention arm sample only. Main and secondary outcome measures : Dichotomic substantive improvement in the eight domains of the Health Education Impact questionnaire (hei Q) measured at baseline and three months later. Results : Multivariate logistic regression analysis showed that being younger, being single and having a lower family income led to a better improvement in the emotional wellbeing domain; having healthy eating habits and less objectives during the intervention led to improvement in the constructive attitudes and approaches domain; being younger, a longer intervention and a consensus of professionals led to improvement in the health services navigation domain; a longer intervention led to improvement in the positive and active engagement in life domain and having more professionals involved led to improvement in the Skills and techniques acquisition domain. No predictive factors were identified for the Health - directed behaviour, Social interaction and support and S elf - monitoring and insight domains. Only significant results are presented here (p - value ≥ 0.05). The small sample and the lost of significance after statistical adjustments suggest that observations should be validated by other studies. Conclusion: In an attempt to make causal inferences in regards to improvement, this research contributes to the understanding of the complex mechanisms of efficiency and provides information about the optimisation of CDPM program delivery.

Le système financier joue un rôle crucial dans la société moderne, devenant indispensable dans le développement économique d’une nation. Un système financier optimal et un secteur bancaire performant sont considères comme les conditions les plus importantes pour un développement économique durable. Témoignant de l’importance du secteur bancaire, en particulier au cours du dernier siècle, cette thèse discute les plus important indicateurs, désignes méthodologiques et déterminants de la performance et solidité des secteurs bancaires. La thèse explore en détail l’impact des facteurs spécifique à la banque, à l’industrie et ceux macroéconomique sur l’évolution de la performance et solidité bancaires européennes pendant la crise financière internationale. En outre, la thèse souligne les efforts importants déployés par les décideurs politiques pendant les dernières années pour efficacement stimuler les secteurs économiques et pour assurer un bon fonctionnement des systèmes financiers. / The financial system plays a crucial role in the modern society, becoming indispensable in the economic development of a nation. It was stated that an optimal financial system and well-functioning banking sector are commonly considered to be among the most important conditions for a sustainable economic development. Witnessing the importance of the banking sector, particularly in the last century, this thesis discusses the most important indicators, methodological designs and determinants of bank performance and soundness, exploring in detail the impact of bank-specific, industry-specific and macroeconomic factors on the evolution of European bank performance and soundness during the international financial crisis. Moreover, it emphasizes the important efforts made by policy-makers in recent years to provide effectively a sufficient stimulus to the economic sectors and to ensure a sound functioning of financial systems.

La dégradation des contacts tribologiques sous une sollicitation de fretting est un phénomène complexe lié à l’interaction entre deux corps sous une faible amplitude de débattement, ce qui limite la durée de vie des pièces de manière significative. La lubrification solide est de plus en plus utilisée dans les applications tribologiques pour réduire les frottements et protéger la surface du substrat contre l'usure par fretting. La performance du revêtement dépend de nombreux facteurs tels que les conditions de sollicitation, les propriétés du substrat, du contre-corps et du revêtement et l'adhérence entre le revêtement et le substrat. Les objectifs de cette thèse sont de discuter le frottement et le comportement en usure du revêtement sous différentes conditions et d'analyser l'effet des paramètres d’essai sur le coefficient de frottement et la durée de vie du revêtement, ce qui peut être effectivement utile pour l'évaluation de la qualité des revêtements. Les tests de fretting sont menés pour comprendre les relations entre le comportement tribologique d'un vernis à base de MoS2 et les conditions d’essai. Le revêtement est étudié pour différentes valeurs de force de contact, amplitude de déplacement, configuration de contact, position du revêtement, nature du substrat et épaisseur. L'effet de chaque facteur est évalué par l'analyse de variance. L'analyse de régression est utilisée pour prévoir la performance du revêtement. L'observation de l'évolution de la trace d’usure est réalisée pour expliquer l’importance des facteurs et les coefficients dans les équations de prédiction. En outre, l'analyse de fiabilité est utilisée pour décrire et prévoir le taux de survie du revêtement sous certaines conditions d’essai. Enfin, un modèle linéaire de durée de vie est évalué afin de prendre en compte l'amplitude de déplacement variable. / Fretting wear is considered as a complex wear phenomenon related to interaction between two sliding bodies under very low displacement amplitude, which limits the lifetime of elements significantly. Solid lubricant is more and more applied in tribological applications to reduce friction and protect the substrate surface from fretting wear. The performance of coating depends on many factors such as running conditions, properties of substrate, counterbody and coating, and adhesion between coating and substrate. The objectives of this thesis are to discuss the friction and wear behavior of the coating under different running conditions, and to analyze the effect of test parameters on the friction coefficient and lifetime of the coating, which can be effectively helpful for the evaluation of quality of the coating. Fretting experiments are carried out to understand the relationships between the tribological behavior of a MoS2 based varnish coating and running conditions. The coating is investigated under different contact forces, different displacement amplitudes, different contact configurations, different coating positions, different substrates and different thicknesses. The rank of effect of factors is evaluated by the analysis of variance. Regression analysis is used to predict the performance of coatings under certain running conditions. The observation of evolution of wear scar is applied to explain the rank of factor and coefficients in the prediction equations. Furthermore, the reliability analysis is used to describe and predict the survival rate of coatings under certain running conditions. Finally, a linear model for lifetime is assessed in order to take into account variable displacement amplitude.

Nous appliquons la théorie asymptotique des expériences statistiques à des problèmes liés aux valeurs extrêmes. Quatre modèles semi-paramétriques sont envisagés. Tout d'abord le modèle d'échantillonnage de fonction de répartition de type Pareto. L'index de Pareto est le paramètre d'intérêt tandis que la fonction à variation lente, qui intervient dans la décomposition de la fonction de survie, joue le rôle de nuisance. Nous considérons ensuite des observations i.i.d. de fonction de répartition de type Weibull. Le troisième modèle étudié est un modèle de régression. On considère des couples d'observations $(Y_i,X_i)$ indépendants, les v.a. $X_i$ sont i.i.d. de loi connue et on suppose que la fonction de répartition de la loi de $Y$ conditionnellement à $X$ est de type Pareto, avec une fonction à variation lente et un index $gamma$ qui dépendent de $X$. On fait l'hypothèse que la fonction $gamma$ a une forme quelconque mais connue, qui dépend d'un paramètre $\ / Doctorat en sciences, Orientation statistique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

L’omniprésence de l’intelligence artificielle (IA) est indéniable, que ce soit dans son utilisation de tous les jours jusqu’à son utilisation dans divers domaines comme la médecine ou le service à la clientèle. Cette technologie fera sans aucun doute partie intégrante de la vie de chaque individu dans un futur rapproché. Par conséquent, il est aussi indéniable de penser que ces technologies feront éventuellement partie intégrante du domaine de la criminologie, que ce soit par le biais de la police prédictive, d’algorithmes d’aide à la décision en termes de récidive, de l’utilisation de la reconnaissance faciale dans les tâches policières ou peut-être de l’accompagnement aux citoyens dans les processus judiciaires. En conséquence, il est important de comprendre comment les individus faisant partie du domaine perçoivent l’intelligence artificielle afin de mieux comprendre comment les individus percevront l’IA lors de l’implantation potentielle d’une telle technologie. Cette étude vise donc à mettre en lumière l’effet des facteurs sociodémographiques, des perceptions de l’intelligence artificielle en général ainsi que des facteurs reliés aux types de personnalités en relation avec le fait d’attribuer des caractéristiques humaines à l’IA. Pour y arriver, des données ont été colligées à l’aide d’un questionnaire en ligne posant des questions notamment sur les facteurs sociodémographiques, les différents aspects de la personnalité ainsi que sur l’utilisation et les perceptions générales des technologies d’intelligence artificielle. Les résultats ont permis de souligner que les facteurs sociodémographiques tels que le genre et le domaine d'activité professionnelle, soit de travailler dans la police, sont corrélés à l’échelle Attribution de caractéristiques humaines à l’IA (ACHIA). En effet, le genre est associé à une corrélation positive faible indiquant que le fait d’être un homme a une légère influence sur l’échelle ACHIA. Ensuite, le fait de travailler dans la police est inversement corrélé signifiant que ceux travaillant dans la police peuvent avoir une légère tendance à répondre en défaveur de l’échelle ACHIA. En revanche, les traits de personnalité n'ont pas montré d'effet significatif sur cette perception, ce qui permet de mettre en lumière que certaines recherches supplémentaires sont nécessaires pour approfondir cette relation complexe. De plus, l’analyse de régression linéaire multiple a permis d’obtenir un modèle de prédiction de l’attribution de caractéristiques humaines à l’IA. Le modèle de prédiction de l’ACHIA est présenté dans le tableau 9 du chapitre résultats. Ce modèle a permis de faire ressortir que seules les variables « Bonnes connaissances par rapport à l’intelligence artificielle » et « IA a le potentiel de remplacer les tâches professionnelles » sont capable de prédire le fait d’attribuer des caractéristiques humaines à l’IA. Ainsi, plus une personne a de bonnes connaissances par rapport à l’intelligence artificielle, plus celle-ci aura tendance à attribuer des caractéristiques humaines à l’intelligence artificielle. De même, plus une personne pense que l’IA a le potentiel de remplacer ses tâches professionnelles, plus celle-ci attribuera des caractéristiques humaines à l’IA. Enfin, la recherche sur l’attribution de caractéristiques humaines à l’intelligence artificielle devrait être explorée davantage dans le futur afin d’approfondir notre compréhension de la relation complexe entre les humains et cette technologie émergente. / The omnipresence of artificial intelligence (AI) is undeniable, whether in its everyday use or in various fields such as medicine or customer service. This technology will undoubtedly become an integral part of every individual's life in the near future. Therefore, it is also undeniable to think that these technologies will eventually become an integral part of the field of criminology, whether through predictive policing, decision-making algorithms regarding recidivism, the use of facial recognition in police tasks, or perhaps assisting citizens in judicial processes. Consequently, it is important to understand how individuals in the field perceive artificial intelligence to better understand how individuals will perceive AI during the potential implementation of such technology. This study aims to shed light on the effect of sociodemographic factors, perceptions of artificial intelligence in general, and personality-related factors in relation to attributing human characteristics to AI. To achieve this, data was collected using an online questionnaire, posing questions on sociodemographic factors, different aspects of personality, as well as the use and perceptions of artificial intelligence technologies. The results emphasized that sociodemographic factors such as gender and professional field, specifically working in the police, are correlated with the Attribution of Human-like Characteristics to AI (ACHIA) scale. Indeed, gender is associated with a weak positive correlation indicating that being a man slightly influences the ACHIA scale. Furthermore, working in the police is inversely correlated, meaning that those working in the police may have a slight tendency to respond unfavorably to the ACHIA scale. On the other hand, personality traits did not show a significant effect on this perception, highlighting the need for further research to deepen this complex relationship. Additionally, multiple linear regression analysis yielded a prediction model for attributing human characteristics to AI. The ACHIA prediction model is presented in Table 9 of the results chapter. This model revealed that only the variables "Good knowledge of artificial intelligence" and "AI has the potential to replace professional tasks" are capable of predicting the attribution of human characteristics to AI. Thus, the more a person has good knowledge of artificial intelligence, the more likely they are to attribute human characteristics to artificial intelligence. Similarly, the more a person thinks that AI has the potential to replace their professional tasks, the more they will attribute human characteristics to AI. Finally, research on attributing human characteristics to artificial intelligence should be further explored in the future to deepen our understanding of the complex relationship between humans and this emerging technology.

L'objectif principal de ce travail est d’étudier en profondeur certaines techniques biostatistiques avancées en recherche évaluative en chirurgie cardiaque adulte. Les études ont été conçues pour intégrer les concepts d'analyse de survie, analyse de régression avec “propensity score”, et analyse de coûts. Le premier manuscrit évalue la survie après la réparation chirurgicale de la dissection aigüe de l’aorte ascendante. Les analyses statistiques utilisées comprennent : analyses de survie avec régression paramétrique des phases de risque et d'autres méthodes paramétriques (exponentielle, Weibull), semi-paramétriques (Cox) ou non-paramétriques (Kaplan-Meier) ; survie comparée à une cohorte appariée pour l’âge, le sexe et la race utilisant des tables de statistiques de survie gouvernementales ; modèles de régression avec “bootstrapping” et “multinomial logit model”. L'étude a démontrée que la survie s'est améliorée sur 25 ans en lien avec des changements dans les techniques chirurgicales et d’imagerie diagnostique. Le second manuscrit est axé sur les résultats des pontages coronariens isolés chez des patients ayant des antécédents d'intervention coronarienne percutanée. Les analyses statistiques utilisées comprennent : modèles de régression avec “propensity score” ; algorithme complexe d'appariement (1:3) ; analyses statistiques appropriées pour les groupes appariés (différences standardisées, “generalized estimating equations”, modèle de Cox stratifié). L'étude a démontrée que l’intervention coronarienne percutanée subie 14 jours ou plus avant la chirurgie de pontages coronariens n'est pas associée à des résultats négatifs à court ou long terme. Le troisième manuscrit évalue les conséquences financières et les changements démographiques survenant pour un centre hospitalier universitaire suite à la mise en place d'un programme de chirurgie cardiaque satellite. Les analyses statistiques utilisées comprennent : modèles de régression multivariée “two-way” ANOVA (logistique, linéaire ou ordinale) ; “propensity score” ; analyses de coûts avec modèles paramétriques Log-Normal. Des modèles d’analyse de « survie » ont également été explorés, utilisant les «coûts» au lieu du « temps » comme variable dépendante, et ont menés à des conclusions similaires. L'étude a démontrée que, après la mise en place du programme satellite, moins de patients de faible complexité étaient référés de la région du programme satellite au centre hospitalier universitaire, avec une augmentation de la charge de travail infirmier et des coûts. / The main objective of this work is to study in depth advanced biostatistical techniques in adult cardiac surgery outcome research. The studies were designed to incorporate the concepts of survival analysis, regression analysis with propensity score, and cost analysis. The first manuscript assessed survival, and cardiovascular specific mortality, following surgical repair of acute ascending aortic dissection. The statistical analyses included survival analyses with multiphase parametric hazard regression and other parametric (exponential, Weibull), semi-parametric (Cox) or non-parametric models (Kaplan Meier), comparison with the survival of a matched cohort for age, gender and race using State lifetables, and modelization with bootstrapping and multinomial logit models. The study showed that the early and late survival following surgical repair has improved progressively over 25 years in association with noticeable changes in surgical techniques and preoperative diagnostic testing. The second manuscript focused on outcomes following isolated coronary artery bypass grafting in patients with a history of percutaneous coronary intervention. The statistical analyses included multivariable regression models with propensity score, complex matching algorithm (1:3) and appropriate statistical analyses for matched groups (standardized differences, generalized estimating equations, and survival analyses with stratified proportional hazards models). The study showed that remote prior percutaneous coronary intervention more than 14 days before coronary artery bypass grafting surgery was not associated with adverse outcomes at short or long-term follow-up. The third manuscript evaluated the financial consequences and the changes in case mix that occurred at an academic medical center subsequent to the implementation of a satellite cardiac surgery program. The statistical analyses included two-way ANOVA multivariable regression models (logistic, linear or ordinal), propensity score, and cost analyses using Log-Normal parametric models. “Survival” analyses models were also explored, using “cost” instead of “time” as the outcome of interest, and led to similar conclusions. The study showed that, after implementation of the satellite cardiac surgery program, fewer patients of lower complexity came to the academic medical center from the satellite program area, with a significant increase in nursing workload and costs.