Thesis--Wisconsin. / Vita. Includes bibliographical references (leaves 179-183).

Thesis (Ph. D.)--University of Washington, 2001. / Vita. Includes bibliographical references (leaves 72-95).

Thesis (Ph. D.)--Carleton University, 2004. / Includes bibliographical references (p. 175-179). Also available in electronic format on the Internet.

Thesis (M.Sc.) - Carleton University, 2008. / Includes bibliographical references (p. 116-119). Also available in electronic format on the Internet.

Title from title page of PDF (University of Missouri--St. Louis, viewed March 23, 2010). Includes bibliographical references (p. 352-361).

The diploma thesis focuses on the design of an application that will be used for the analysis of financial indicators. The application allows automatic calculation of financial indicators and regression analysis. It also allows a detailed analysis of calculated financial indicators using time series.

One of the key concerns in spatial analysis and modelling is to study and analyse similarities or dissimilarities between places over geographical space. However, ”global“ spatial models may fail to identify spatial variations of relationships (spatial heterogeneity) by assuming spatial stationarity of relationships. In many real-life situations spatial variation in relationships possibly exists and the assumption of global stationarity might be highly unrealistic leading to ignorance of a large amount of spatial information. In contrast, local spatial models emphasise differences or dissimilarity over space and focus on identifying spatial variations in relationships. These models allow the parameters of models to vary locally and can provide more useful information on the processes generating the data in different parts of the study area. In this study, a framework for localising spatial interaction models, based on geographically weighted (GW) techniques, has been developed. This framework can help in detecting, visualising and analysing spatial heterogeneity in spatial interaction systems. In order to apply the GW concept to spatial interaction models, we investigate several approaches differing mainly in the way calibration points (flows) are defined and spatial separation (distance) between flows is calculated. As a result, a series of localised geographically weighted spatial interaction (GWSI) models are developed. Using custom-built algorithms and computer code, we apply the GWSI models to a journey-to-work dataset in Switzerland for validation and comparison with the related global models. The results of the model calibrations are visualised using a series of conventional and flow maps along with some matrix visualisations. The comparison of the results indicates that in most cases local GWSI models exhibit an improvement over the global models both in providing more useful local information and also in model performance and goodness-of-fit.

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.

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.