Les recherches récentes menées sur le cancer s’accordent sur le fait que l’âge serait un des principaux facteurs de risque (Tubiana, 2002). C’est notamment le cas du cancer de la prostate, la plupart des cas étant constatés entre 60 et 90 ans (âge moyen de détection : 73 ans). Les personnes âgées se trouvent alors confrontées à différentes problématiques afférentes à la vieillesse, dont le cancer fait partie. Faire face à cette maladie n’est pas le seul défi du patient âgé, le cancer perturbant sa vie au niveau de tout son environnement affectif et social. Nous nous intéressons dans cette thèse à connaître l’impact psychologique du cancer de la prostate sur la vie quotidienne des patients âgés et de leurs épouses. Nous présentons les résultats menés auprès de 96 patients atteints du cancer de la prostate et de leur conjointe recrutés sur deux centres régionaux de lutte contre le cancer. Nous mettrons en place une nouvelle méthodologie : la méthode écologique d’échantillonnage des expériences qui se déroule sur 3 cycles d’évaluations durant 4 jours (en début de traitement, en milieu de traitement et en fin de traitement). Cette méthode nous permet d’établir les liens entre variables (/heure, /jour, /sujet, entre sujets et au sein du couple), et d’observer et de comparer l’ajustement des patients et de leur conjointe suivant différents âges (Swendsen, 1997 ; Czikszentmihalyi, 1984). Nos résultats mettent en évidence trois points essentiels : Tout d’abord il s’agit de distinguer les différences de ressentis et de stratégies de coping selon l’âge des couples pris en charge. Ensuite, le second point important de cette recherche est la notion d’inter individualité. Cette étude discrimine tout à fait les attitudes et les émotions que peuvent vivre au quotidien les patients des épouses. Enfin, le troisième point concerne le temps de la prise en charge. Il existe une réelle progression des ressentis et de l’ajustement psychologique des couples tout au long du traitement. Cette étude permet d’affiner nos connaissances sur le couple âgé confronté à la maladie et, plus spécifiquement, sur son ajustement émotionnel et sa qualité de vie lorsqu’il lui faut faire face au cancer de la prostate. Cette recherche est financée par la Ligue Nationale de Lutte Contre le Cancer, France. / Recent research consistently indicates that age is a major risk factor for cancer (Tubiana, 2002). Such is the case of prostate cancer, which is typically detected between the ages of 60 and 90 (average age of detection: 73 years). Coping with the physical effects of cancer is not the only challenge for elderly patients; cancer may also affect patient’s emotional and social lives as well. The current study presents results of an experience sampling study on the psychological impact of prostate cancer on the daily lives of elderly patients and their wives. We present data on 96 patients with prostate cancer and their spouse who were recruited from two Regional Center for the Fight Against Cancer in Bordeaux, France. Participants completed 3 daily assessments for 4 days (at the beginning of treatment, in the middle of treatment and at the end of treatment). The methodology has a number of advantages, including that it allows us to establish the relationship between variables (coping, quality of life, anxiety and depression), between subjects, and within the couple. The methodology also allows us to observe and compare the adjustment of patients and their partner following different ages (Swendsen, 1997, Czikszentmihalyi, 1984). Our results schowing three key points: First, we distinguiging the differences of feeling and coping strategies by spouses’age. The second point concern the concept of interindividual. This study discriminate behavior and emotions in everyday life of couples. The third important point concerns time management. There is an increased in feeling and psychosocial adjustement on the treatment. This study will help us to refine our knowledge and understanding of emotional adjustment and quality of life of patients with prostate cancer and their spouses. We will thus be able to realize the importance of taking into account the couple and not just patients in psychological interventions. This research is being funded by the National League for the Fight against Cancer, France.

La Dépression Post-AVC (DPAVC) constitue une des complications psychiatriques les plus fréquentes dans les suites d’un Accident Vasculaire Cérébral (AVC) avec des conséquences majeures en termes de récupération fonctionnelle et de qualité de vie. Il est nécessaire de disposer de critères permettant une identification précoce des patients à risque afin de leur proposer des aides adaptées. L’objectif de ce travail de thèse est d’étudier certains facteurs de risque et de protection de la DPAVC avec une approche en vie quotidienne chez des patients présentant un AVC peu invalidant. Dans une première partie, nous présentons l’étude du rôle exercé par le soutien social et la routinisation sur la sévérité des symptômes dépressifs trois mois après l’AVC par la méthode « Ecological Momentary Assessment ». Dans une seconde partie, nous explorons le rôle de la voix comme marqueur précoce de la DPAVC. Nous avons mis en évidence que la perception du soutien social initial influence l’intensité des symptômes dépressifs et les activités trois mois après. D’autre part, nous avons observé une dynamique temporelle unidirectionnelle entre l’augmentation des routines et la survenue de symptômes dépressifs plus intenses. Enfin, les analyses vocales nous ont permis d’identifier des marqueurs de DPAVC avec des modifications longitudinales de la fréquence fondamentale ainsi que des marqueurs précoces (shimmer et ruptures de voisement). Au-delà des facteurs cliniques traditionnellement reconnus, ce travail a mis en évidence de façon écologique de nouveaux marqueurs de risque de DPAVC dont la détection pourrait permettre d’élaborer de nouvelles stratégies de prévention et de prise en charge / Post-stroke depression (PSD) is one of the most common psychiatric complications following stroke with detrimental consequences in terms of functional recovery and quality of life. Its identification and treatment at the earliest stages of care remains a clinical challenge. The aim of this thesis is to study risk and protective factors for PSD based on data collected in the contexts of daily life. In the first section, we present a study of the role played by social support and routinization on the severity of depressive symptoms three months after stroke by Ecological Momentary Assessment (EMA). In the second section, we examine the voice as an early marker of PSD. We observed that patient perceptions of better support quality, and not quantity, immediately following mild stroke, are associated with better behavioral and emotional outcomes three months later. In addition, we observed a unidirectional pattern of association between mood and routines, whereby the occurrence of routines was associated with a higher level of depressive symptomatology over subsequent hours. Finally, voice analysis allowed us to identify PSD markers with longitudinal changes in fundamental voice frequency and discriminant analysis demonstrated that initial voice breaks coupled with shimmer are strongly predictive of subsequent PSD. Beyond commonly-recognized clinical risk factors such as stroke severity, these ecological investigations identified new markers for PSD whose detection could lead to new strategies for prevention and care

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Ce travail de recherche traite le problème inverse d’estimation de la distribution de tailles de particules (DTP) à partir des données de la diffusion dynamique de lumière (DLS). Les méthodes actuelles d’estimation souffrent de la mauvaise répétabilité des résultats d’estimation et de la faible capacité à séparer les composantes d’un échantillon multimodal de particules. L’objectif de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes plus performantes basées sur les techniques d’inférence bayésienne et cela en exploitant la diversité angulaire des données de la DLS. Nous avons proposé tout d’abord une méthode non paramétrique utilisant un modèle « free-form » mais qui nécessite une connaissance a priori du support de la DTP. Pour éviter ce problème, nous avons ensuite proposé une méthode paramétrique fondée sur la modélisation de la DTP en utilisant un modèle de mélange de distributions gaussiennes. Les deux méthodes bayésiennes proposées utilisent des algorithmes de simulation de Monte-Carlo par chaînes de Markov. Les résultats d’analyse de données simulées et réelles montrent la capacité des méthodes proposées à estimer des DTPs multimodales avec une haute résolution et une très bonne répétabilité. Nous avons aussi calculé les bornes de Cramér-Rao du modèle de mélange de distributions gaussiennes. Les résultats montrent qu’il existe des valeurs d’angles privilégiées garantissant des erreurs minimales sur l’estimation de la DTP. / This research work treats the inverse problem of particle size distribution (PSD) estimation from dynamic light scattering (DLS) data. The current DLS data analysis methods have bad estimation results repeatability and poor ability to separate the components (resolution) of a multimodal sample of particles. This thesis aims to develop new and more efficient estimation methods based on Bayesian inference techniques by taking advantage of the angular diversity of the DLS data. First, we proposed a non-parametric method based on a free-form model with the disadvantage of requiring a priori knowledge of the PSD support. To avoid this problem, we then proposed a parametric method based on modelling the PSD using a Gaussian mixture model. The two proposed Bayesian methods use Markov chain Monte Carlo simulation algorithms. The obtained results, on simulated and real DLS data, show the capability of the proposed methods to estimate multimodal PSDs with high resolution and better repeatability. We also computed the Cramér-Rao bounds of the Gaussian mixture model. The results show that there are preferred angle values ensuring minimum error on the PSD estimation.