Mémoire de maîtrise présenté en vue de l’obtention de la maîtrise en psychoéducation, option recherche et stage (M. Sc.) / Contexte. L’activité physique est un facteur de protection important tout au long de la vie. De plus, les enfants ayant un engagement scolaire plus élevé ont souvent de meilleurs résultats scolaires, et ceux-ci ont de plus grandes chances d’aller plus loin dans leurs études. Toutefois, peu d’articles ont étudié la relation entre la pratique d’activité physique et l’engagement et la réussite scolaires de façon longitudinale et aucun ne l’a fait avec un échantillon pancanadien. Objectif. Ce mémoire de recherche en deux articles vise à étudier les associations entre la participation aux loisirs actifs pendant l’enfance, soit à 6 ans et à 12 ans, et l’engagement scolaire à 14 ans ainsi que la réussite scolaire entre 18 et 20 ans, au-delà de plusieurs caractéristiques familiales, pour les garçons et pour les filles. Méthodes. Le premier article étudie 4537 garçons et filles de l’Étude longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ) ayant des données sur la pratique de jeu actif à 6 ans. Par régression linéaire, l’association entre les jeux actifs à 6 ans rapportés par la personne la mieux renseignée au sujet de l’enfant et l’engagement scolaire auto-rapporté à 14 ans est évaluée. Par la suite, une analyse de modération en fonction des défis socioaffectifs à 6 ans est effectuée. Le second article étudie 2775 enfants de l’ELNEJ qui avaient des données sur la pratique de loisirs actifs à 12 ans. L’association entre les loisirs actifs auto-rapportés à 12 ans et la moyenne scolaire auto-rapportée à 18 ans ainsi que l’obtention du diplôme d’études secondaires à 20 ans est mesurée à l’aide d’une régression linéaire. Résultats. Le jeu actif à 6 ans était lié à un engagement scolaire plus bas à 14 ans pour les garçons. Les symptômes anxieux modéraient cette association pour les garçons et les filles et l’agressivité relationnelle modérait cette association pour les garçons. Les filles qui prenaient plus part à des sports organisés ou artistiques à 12 ans avaient de meilleurs résultats scolaires à 18 ans et les garçons et les filles qui pratiquaient plus de loisirs actifs à 12 ans avaient plus de chances d’avoir obtenu leur diplôme du secondaire à 20 ans. Cependant, les filles qui pratiquaient plus d’activité physique non structurée à 12 ans avaient de plus bas résultats scolaires à 18 ans. Conclusion. Les loisirs actifs ont de nombreux bienfaits sur la réussite scolaire ultérieure. Ces résultats encouragent la pertinence de motiver les enfants à être plus actifs afin de mettre toutes les chances de leur côté de réussir dans le futur, ainsi qu’à apporter une attention particulière aux enfants présentant des défis socioaffectifs, afin que ceux-ci puissent bénéficier du jeu actif tout autant. / Context. Physical activity is an important protective factor throughout life. Additionally, children with higher school engagement often perform better academically, and are more likely to go further in their studies. However, few articles have studied the associations between physical activity and academic engagement and success longitudinally, and none have done so with a pan-Canadian sample. Objective. This research in two articles aims to study the associations between participation in active leisure during childhood, at ages 6 years and 12 years, and school engagement at age 14 years as well as academic success between ages 18 and 20 years, beyond several family characteristics, for boys and girls. Methods. The first article studies 4,537 boys and girls from the National Longitudinal Study of Children and Youth (NLSCY) with data on active play at age 6 years. By linear regression, the association between active play at age 6 years, reported by the person most knowledgeable about the child, and self-reported school engagement at age 14 years is evaluated. Subsequently, a moderation analysis based on socioemotional challenges at age 6 years is carried out. The second article studies 2,775 children from the NLSCY who had data on active leisure at age 12 years. The association between self-reported active leisure at age 12 years and self-reported academic average at age 18 years as well as high school graduation at age 20 years is measured using linear regression. Results. Active play at age 6 years was associated with lower school engagement at age 14 years for boys. Anxiety symptoms moderated this association for boys and girls and relational aggression moderated this association for boys. Girls who participated in more organized or artistic sports at age 12 years had better academic achievement at age 18 years, and boys and girls who participated in more active leisure at age 12 years were more likely to have graduated from high school at age 20 years. However, girls who engaged in more unstructured physical activity at age 12 years had lower academic achievement at age 18 years. Conclusion. Active leisure has many benefits for later academic success. These results encourage the relevance of motivating children to be more active to give them every chance of succeeding in the future, as well as to pay particular attention to children presenting socioemotional challenges, so that they can benefit from active play just as much.

L’étude de la qualité de vie relative à la santé est un objectif prioritaire des essais cliniques en cancérologie pour évaluer l’efficacité d’une prise en charge ; elle est mesurée par le biais d’auto-questionnaire. Dans ce travail, nous proposons différentes modélisations statistiques pour l’analyse longitudinale de ce critère, ainsi que leur application sur des données issues de plusieurs essais cliniques. Une première partie présente les modèles issus de la théorie de réponse à l’item (IRT) pour réaliser une analyse longitudinale directement sur les données brutes (multi-réponses ordinales) et ce par dimension. Une fois replacés dans le contexte des modèles linéaires généralisés mixtes, une sélection conceptuelle de modèles IRT a conclu que le Graded response model semble le mieux adapté. Dans une seconde partie, nous proposons un modèle à équation structurelle permettant de prendre en compte conjointement l’aspect multidimensionnel et longitudinal de la qualité de vie. À l’aide de facteurs reflétés par des ensembles de variables observées, il permet de lier à chaque temps de mesure toutes les observations issues du questionnaire, tout en considérant également des variables explicatives. L’analyse longitudinale est réalisée sur le statut global de santé et les facteurs réduisant ainsi le nombre de tests. Enfin, une approche par mélanges de modèles mixtes est proposée pour obtenir des classes latentes à partir de trajectoires de qualité de vie. Cette approche a permis de caractériser des sous-populations homogènes et d’associer différente évolution de la qualité de vie suivant des profils particuliers de patients. / The health-related quality of life is a major objective in oncology clinical trials to improve patients’ care and better evaluate the impact of the treatments on their everyday life. Auto-questionnaires are usually used to measure this endpoint. In this work, different statistical models for the longitudinal analysis of health-related quality of life in oncology are proposed and applied to clinical trial data. First, we present different models derived from the item response theory (IRT) to achieve a longitudinal analysis directly on raw data (multi-response outcomes) for each dimension. Within the generalized linear mixed model background, a conceptual selection of the IRT models concluded that the graded response model seems to be the most suitable. Then, we propose a structural equation model which allows taking into account the multidimensional nature of data at each time and the longitudinal aspect induced by the repeated measurements. At each measurement time, the model allows to link all the observed variables issued from the questionnaire given explanatory variables. Two factors are estimated, each summarizing a set of observed variables. The longitudinal analysis is performed on the global health status and on the factors, thus reducing the number of tests. Finally, an approach based on a mixture of mixed models is used to obtain latent classes from quality of life trajectories. The approach has resulted in the identification of homogeneous subpopulations and their latent trajectory according to specific patient profiles.