On se place dans le cadre de<br />l'estimation non paramétrique pour les problèmes inverses, où une<br />fonction inconnue subit une transformation par un opérateur<br />linéaire mal posé, et où l'on en observe une version bruitée par<br />une erreur aléatoire additive. Dans ce type de problèmes, les<br />méthodes d'ondelettes sont très utiles, et ont été largement<br />étudiées. Les méthodes développées dans cette thèse s'en<br />inspirent, mais consistent à s'écarter des bases d'ondelettes<br />"classiques", ce qui permet d'ouvrir de nouvelles perspectives<br />théoriques et pratiques. Dans l'essentiel de la thèse, on utilise<br />un modèle de type bruit blanc. On construit des estimateurs<br />utilisant des bases qui d'une part sont adaptées à l'opérateur, et<br />d'autre part possèdent des propriétés analogues à celles des<br />ondelettes. On en étudie les propriétés minimax dans un cadre<br />large, et l'on implémente ces méthodes afin d'en étudier leurs<br />performances pratiques. Dans une dernière partie, on utilise un<br />modèle de regression en design aléatoire, et on étudie les<br />performances numériques d'un estimateur reposant sur la<br />déformation des bases d'ondelettes.

Ce projet de recherche, réalisé sous la direction de la Dre Leila Ben Amor et la co-direction du Dr Emmanuel Stip, fut possible avec le soutient de la Bourse Daoussis du Département de psychiatrie, de la Faculté de médecine de l’Université de Montréal. / Les antipsychotiques de seconde génération (ASG) peuvent induire des changements métaboliques, tels la prise de poids, la perturbation du métabolisme des glucides et la dyslipidémie. Dans la population pédiatrique, les études analysant les effets métaboliques secondaires à une poly-thérapie par ASG (changement d’ASG et/ou combinaison de deux ASG) sont très rares et à notre connaissance, jusqu’à présent, aucune étude naturalistique n’a comparé directement ces effets selon l’utilisation des ASG en monothérapie (un seul ASG prescrit à la fois) ou en poly-thérapie. L’objectif de cette étude rétrospective est de comparer les changements métaboliques secondaires aux ASG en monothérapie avec ceux des ASG en poly-thérapie. À cet effet, de 147 enfants et adolescents naïfs d’antipsychotiques (âge moyen 12.8 ans ; IC 95% 9.8 à 15.9) sélectionnés entre novembre 2005 et juin 2013, 116 (78.9%) ont reçu des ASG en monothérapie et 31 (21.1%) en poly-thérapie. Nous avons analysé, à l’aide du modèle linéaire mixte, la variation du poids, de l’indice de masse corporelle ajusté pour l’âge et le sexe (IMC-z) et de la glycémie à jeun entre les deux groupes de traitement par ASG, avec le facteur répétitif le temps, relatif au niveau prétraitement et après 1, 3, 6, 12 et 24 mois de suivi. Nos résultats démontrent que le type de thérapie par ASG (monothérapie ou poly-thérapie) n’a pas eu d’impact significatif sur les changements métaboliques entre les deux groupes. Au total, après 24 mois de traitement par ASG, nos résultats montrent une augmentation significative de la moyenne du poids de 12.8 kg (IC 95% 10.4 à 15.0), de l’IMC-z de 0.44 (IC 95% 0.21 à 0.68) et de la glycémie à jeun de 0.29 mmol/L (IC 95% 0.11 à 0.47). L’incidence d’embonpoint/obésité fut de 22.6%, l’augmentation de plus que 0.5 de l’IMC-z de 9.4%, celle de l’intolérance au glucose de 9.6% et celle de diabète de type II de 3.1%. En conclusion, notre étude confirme le risque significatif de complications métaboliques durant le traitement sur 24 mois par ASG, sans différence significative entre leur utilisation en monothérapie ou en poly-thérapie. / Second generation antipsychotics (SGA) can induce metabolic changes such as weight gain, glucose abnormalities and dyslipidemia. In the pediatric population, studies analysing the SGA polytherapy (switch of SGA and/or combination of two SGA) induced metabolic effects are scarce and, to our knowledge, no naturalistic study, until now, directly compared metabolic changes between the SGA monotherapy (a single SGA prescribed during the follow-up) and SGA polytherapy use. The objective of this retrospective study is to compare SGA monotherapy induced metabolic changes to those secondary to SGA polytherapy. To this end, from 147 antipsychotic-naïve children and adolescents (mean age 12.8 years; 95% CI 9.8 to 15.9) selected between November 2005 and June 2013, 116 (78.9%) received a SGA monotherapy and 31 (21.1%) a SGA polytherapy. We used the linear mixed model to compare weight, body mass index adjusted for age and sex (BMI z score) and fasting glucose changes between the two SGA treatment groups with the repeated factor the time relative to baseline at 1, 3, 6, 12 and 24 months. Our results show that the type of therapy (monotherapy or polytherapy) did not have a significant impact on the metabolic changes between the two groups. Overall, after 24 months of SGA treatment, mean weight increased significantly by 12.8 kg (95% CI 10.4 to 15.0), BMI z score by 0.44 (95% CI 0.21 to 0.68), fasting glucose levels by 0.29 mmol/l (95% CI 0.11 to 0.47). Incidence of overweight/obese was 22.6%, BMI z score increase over 0.5 was 9.4%, glucose intolerance was 9.4% and type II diabetes was 3.1%. In conclusion, our study confirms the significant risk of metabolic complications during 24 months SGA treatment, without a significant difference between monotherapy and polytherapy use.

Les antipsychotiques de seconde génération (ASG) peuvent induire des effets métaboliques tels qu’une prise de poids, des troubles cardio-métaboliques, des effets endocriniens et dans de très rares cas une mort soudaine d’origine cardiaque. Les effets indésirables métaboliques potentiels des ASG doivent être surveillés. L’Alliance canadienne pour la surveillance de l’efficacité et de l’innocuité des antipsychotiques (CAMESA) propose des lignes directrices à cet effet. Les objectifs de cette étude rétrospective sont d’évaluer, à long terme, les taux d’enfants et d’adolescents recevant pour la première fois un ASG bénéficiant d’un monitoring dans les cliniques de santé mentale et de documenter les facteurs qui peuvent les influencer. À cet effet, les dossiers médicaux de 180 enfants et adolescents (âge moyen 13,3 ± 3,1 ans, 54,4 % garçons), traités pour la première fois par ASG entre janvier 2016 et juin 2018, ont été examinés. Les périodes de monitoring ont été divisées en baseline, de 1 à 6 et de 9 à 24 mois. La population étudiée a été stratifiée en enfants (4- 12 ans) vs adolescents (13-18 ans). Les caractéristiques sociodémographiques, le diagnostic psychiatrique et les comorbidités, les types d’ASG et les comédications prescrites, les mesures anthropométriques (MA), la pression artérielle (PA), les bilans sanguins (BS), l’électrocardiogramme (ECG) et les années de pratique du psychiatre ont été collectés. Des tableaux croisés ont été utilisés pour présenter les taux de monitoring. Les catégories ont été comparées par analyse de co-variable. Les taux de patients monitorés ont été comparés à travers les catégories de monitoring, en ayant recours au test exact de Fisher. Nos résultats démontrent des taux de monitoring pour MA, BS et PA de : 55 %, 47,8 % et 46,7 % au baseline ; 50 %, 41,7 % et 45,2 % à 1-6 mois ; et 47,2 %, 41,5 % et 40,6 % à 9-24 mois, respectivement. Des taux de monitoring plus élevés étaient associés de manière significative au statut d’adolescent (MA, BS et PA au baseline ; MA et PA à 1-6 mois), à un diagnostic de trouble psychotique et / ou affectif (MA, BS et PA au baseline ; MA et PA à 1-6 mois; BS à 9-24 mois), avoir ≤ 1 comorbidités psychiatriques (BS à 1-6 mois), et à l’expérience du clinicien (BS et ECG à 1-6 mois). En conclusion, cinq ans après les recommandations de CAMESA, le monitoring métabolique est effectué chez moins de la moitié des patients et diminue tout au long de la durée du traitement. Dans notre échantillon, les catégories d’âge, de diagnostic, de comorbidités psychiatriques et d’expérience du clinicien ont influencé les taux de monitoring. Toutefois, des progrès importants doivent encore être réalisés pour parvenir à un taux de monitoring satisfaisant. / Second generation antipsychotics (SGA) can induce metabolic effects such as weight gain, cardiometabolic disorders, endocrine effects and in very rare cases sudden cardiac death. The potential metabolic side effects of second generation antipsychotics need to be monitored. The Canadian Alliance for Monitoring the Efficacy and Safety of Antipsychotics (CAMESA) offers guidelines for this purpose. The objectives of this retrospective study are to evaluate, the long-term rates of youths receiving monitoring in mental health clinics and document the factors that may influence them. To this end, the charts of 180 children and adolescents (average age 13.3 ± 3.1 years, 54.4 % males) receiving SGA treatment for the first time between January 2016 and June 2018 were reviewed. Monitoring was divided into baseline and 1 to 6 and 9 to 24-month periods. The population under study was stratified into children (4-12 years) vs adolescents (13-18 years). Sociodemographic characteristics, psychiatric diagnosis and comorbidities, prescribed SGAs and comedications, anthropometric measurements (AM), blood pressure (BP), blood tests (BT), electrocardiogram (ECG) and the psychiatrist’s years of practice were collected. Cross tables were used to present the monitoring rates. Categories were compared by covariate analysis. Rates of patients monitored across categories were compared using Fisher’s exact test. Our results show that monitoring rates for AM, BT, and BP were: 55 %, 47.8 %, and 46.7 % at baseline, 50 %, 41.7 %, and 45.2 % at 1 to 6 months, and 47.2 %, 41.5 %, and 40.6 % at 9 to 24 months, respectively. Higher monitoring rates were significantly associated with adolescent status vs child (baseline AM, BT, and BP; 1-6-month AM and BP), a diagnosis of psychotic and/or affective disorder (baseline AM, BT, and BP; 1-6-month AM and BP; 9-24-month BT), having ≤ 1 psychiatric comorbidities (1-6-month BT), and clinician’s experience (1-6-month BT and ECG). In conclusion, five years after publication of the CAMESA guidelines, metabolic monitoring is conducted for less than half of patients and decreases over time. In our sample, age, diagnostic category, psychiatric comorbidities, and clinician’s experience influenced the monitoring rates. Major progress still needs to be made before reaching a satisfactory level of monitoring.

La matière de l'expulsion évolue fréquemment tant dans les ordres juridiques nationaux qu'internationaux. L'internationalisation du droit, et plus particulièrement celle des droits de l'Homme, a modifié la nature de la problématique de l'expulsion et a permis le développement de règles de plus en plus protectrices des personnes expulsées. En effet, le droit international, et notamment le droit européen, tendent à encadrer progressivement cet acte éminemment politique qu'est l'expulsion. Ainsi, la motivation et la mise en oeuvre de mesures d'éloignement doivent être conciliées avec le respect des droits individuels et des libertés fondamentales. Cependant, cette conciliation apparaît instable : les changements d'ordre essentiellement sécuritaire, constatés dans les législations nationales et communautaire depuis les attentats du 11 septembre 2001, montrent que cette matière est particulièrement sensible aux évolutions des contextes socio-politiques.<br />Le phénomène de l'expulsion est, par définition, transnational et pousse à une coopération accrue des Etats. Dès lors, la mise en place d'un corpus minimal de droits, assorti des garanties procédurales permettant d'en assurer l'effectivité, est une nécessité d'autant plus pressante. Les organes internationaux de contrôle, à l'instar de la Cour européenne des droits de l'Homme, cherchent ainsi à interpréter favorablement les conventions applicables à cette matière afin de répondre à ce besoin.<br />Un dépassement de cette approche initiale, attachée au concept de nationalité, semble toutefois aujourd'hui nécessaire. A cet égard, l'Union européenne pourrait constituer un cadre juridique idéal pour la création d'un statut de “quasi-national” et l'autonomisation de la notion de citoyenneté européenne.

Dans ce travail, nous proposons de suivre une approche multi-échelles pour simuler des propriétés spatiales des réservoirs, permettant d'intégrer des données directes (observation de puits) ou indirectes (sismique et données de production) de résolutions différentes. Deux paramétrisations sont utilisées pour résoudre ce problème: les ondelettes et les pyramides gaussiennes. A l'aide de ces paramétrisations, nous démontrons les avantages de l'approche multi-échelles sur deux types de problèmes d'estimations des incertitudes basés sur la minimisation d'une distance. Le premier problème traite de la simulation de propriétés à partir d'un algorithme de géostatistique multipoints. Il est montré que l'approche multi-échelles basée sur les pyramides gaussiennes améliore la qualité des réalisations générées, respecte davantage les données et réduit les temps de calculs par rapport à l'approche standard. Le second problème traite de la préservation des modèles a priori lors de l'assimilation des données d'historique de production. Pour re-paramétriser le problème, nous développons une transformée en ondelette 3D applicable à des grilles stratigraphiques complexes de réservoir, possédant des cellules mortes ou de volume négligeable. Afin d'estimer les incertitudes liées à l'aspect mal posé du problème inverse, une méthode d'optimisation basée ensemble est intégrée dans l'approche multi-échelles de calage historique. A l'aide de plusieurs exemples d'applications, nous montrons que l'inversion multi-échelles permet de mieux préserver les modèles a priori et est moins assujettie au bruit que les approches standards, tout en respectant aussi bien les données de conditionnement. / In this work, we propose to follow a multi-scale approach for spatial reservoir properties characterization using direct (well observations) and indirect (seismic and production history) data at different resolutions. Two decompositions are used to parameterize the problem: the wavelets and the Gaussian pyramids. Using these parameterizations, we show the advantages of the multi-scale approach with two uncertainty quantification problems based on minimization. The first one concerns the simulation of property fields from a multiple points geostatistics algorithm. It is shown that the multi-scale approach based on Gaussian pyramids improves the quality of the output realizations, the match of the conditioning data and the computational time compared to the standard approach. The second problem concerns the preservation of the prior models during the assimilation of the production history. In order to re-parameterize the problem, we develop a new 3D grid adaptive wavelet transform, which can be used on complex reservoir grids containing dead or zero volume cells. An ensemble-based optimization method is integrated in the multi-scale history matching approach, so that an estimation of the uncertainty is obtained at the end of the optimization. This method is applied on several application examples where we observe that the final realizations better preserve the spatial distribution of the prior models and are less noisy than the realizations updated using a standard approach, while matching the production data equally well.