Thèse ou mémoire avec insertion d'articles / Ce mémoire porte sur l'adaptation psychologique à un diagnostic de cancer du sein et à son traitement. Plus spécifiquement, les objectifs de ce mémoire sont d'évaluer les propriétés psychométriques du questionnaire Pensées et anticipations au sujet du cancer (PAC) et d'évaluer de manière transversale et prospective si la sévérité des symptômes psychologiques diffère selon le type d'orientation de pensées (pensée positive, négative, réaliste et non orientée vers le futur) avant et après un traitement de chimiothérapie ou radiothérapie. Un total de 242 femmes atteintes d'un cancer du sein a été recruté et a complété le PAC avant le début de leur chimiothérapie ou radiothérapie. La dépression, l'anxiété, la peur de la récidive du cancer (PRC), l'insomnie, la fatigue et la douleur ont été évaluées avant et après le traitement. L'analyse factorielle menée sur la version finale de 37 items a révélé une structure factorielle claire et a indiqué la présence de quatre facteurs distincts pour la sous-échelle des pensées négatives et de trois facteurs pour la sous-échelle des pensées positives. Les résultats soutiennent également la cohérence interne du questionnaire (sous-échelle négative ; α=0.90, sous-échelle positive ; a=0.93), sa validité convergente avec d'autres échelles d'auto-évaluation d'un construit similaire (r=0.38 à 0.48) ainsi que sa validité divergente avec des échelles d'auto-évaluation d'un construit contraire (r=-0.20 à -0.46). Enfin, des ANOVAs à mesures répétées ont révélé que la pensée positive et la pensée non orientée vers le futur étaient, en général, les types de pensée associés à des niveaux plus faibles de symptômes psychologiques par rapport à la pensée négative et à la pensée réaliste. En somme, cette étude suggère que le PAC est un instrument fiable et valide pour évaluer l'orientation de pensées avant un traitement contre le cancer et ses relations avec la symptomatologie des patients.

Cette étude à caractère méthodologique pose un problème relié à la contribution différentielle de chaque patron de scores à l'homogénéité d'une échelle. Le premier objectif de cette étude est de montrer que le degré d'imprévisibilité contenu dans chacun des scores du patron de chacun des individus est un facteur de nature à restreindre sensiblement la valeur du coefficient de consistance interne alpha de Cronbach. Après avoir montré que l'imprévisibilité peut occuper une place importante, il s'agit de proposer une façon d'obtenir un indice d'imprévisibilité associé au patron considéré comme un tout dans un contexte d'échelle homogène. C'est par le biais de cet indice qu'est envisagé le problème de la contribution différentielle de chaque patron à l'homogénéité d'une échelle. Cinq expériences avec des données numériques réelles viennent montrer que l'imprévisibilité peut effectivement occuper une place importante et militer en faveur de l'indice d'imprévisibilité qui est proposé. Un indice d'imprévisibilité élevé devrait susciter de la méfiance à l'égard du score à l'échelle homogène qui lui est associé. D'une certaine façon, certains patrons de scores deviennent associables à une consistance interne passablement faible. Même si cette étude est centrée sur la mesure de l'imprévisibilité, elle fait l'objet de deux objectifs secondaires. Premièrement, l'analyse en composantes principales est présentée comme la seule façon de procéder pour maximiser le coefficient alpha par pondération. Enfin, cette recherche met en évidence les avantages et les caractéristiques d'une analyse en composantes principales effectuée à partir d'une matrice de corrélations où préalablement tous les scores ont été ajustés pour leur degré d'imprévisibilité. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2014

Dans ce mémoire, nous essayons de déterminer l’influence réelle des programmes de réinsertion sociale sur le risque de récidive. Pour ce faire, nous analysons, à l’aide d’une approche d’apprentissage automatique une base de données fournie par le Ministère de la Sécurité publique (MSP) où nous retrouvons le parcours carcéral de 97 140 détenus de 2006 jusqu’en 2018. Notre analyse se concentre uniquement sur les détenus ayant transigé dans la prison de la ville de Québec. Pour faire notre analyse, nous utilisons l’approche des Generalized Random Forests (GRF) développée par Athey et al. (2019) sur les caractéristiques des détenus ainsi que leurs résultats au LS/CMI, un test psychométrique ayant pour but de déterminer leurs besoins criminogènes, afin d’estimer l’effet de traitement individuel de la participation à des programmes. Nous en profitons aussi pour déterminer quelles sont les variables influençant le plus l’effet de traitement en utilisant une fonction de ce même algorithme qui calcule l’importance relative de chacune des variables pour faire la prédiction. Ceci est une approche révolutionnaire, car elle nous permet de faire de l’inférence sur nos résultats. En comparant les participants et les non-participants, nous avons pu démontrer que le fait de participer à un programme diminue le risque de récidiver d’environ 6.9% pour une période d’épreuve de deux ans. Le fait de participer à un programme semble toujours diminuer de manière significative la récidive. Nous avons aussi déterminé qu’au niveau des caractéristiques personnelles, ce sont l’âge, la nature de l’infraction ainsi que le nombre d’années d’études qui sont les principaux prédicteurs de l’effet causal. Pour ce qui est du LS/CMI, seulement certaines sections du questionnaire ont un vrai pouvoir prédictif alors que d’autres, comme celle sur les loisirs, n’en ont pas. À la lumière de nos résultats, nous croyons qu’un instrument plus performant étant capable de prédire la récidive peut être créé en focalisant sur les variables ayant le plus grand pouvoir prédictif. Ces avancées permettront de mieux conseiller les prisonniers sur les programmes qu’ils devraient suivre lors de leur prise en charge par les centres de détention, et ainsi augmenter leurs chances d’être mieux réintégrés en société. / In this master thesis, we tried to determine the real influence of social rehabilitation programs on the risk of recidivism. To do this, we used a machine learning algorithm to analyze a database provided by the Quebec Ministry of Public Security (MSP). In this database, we are able to follow the numerous incarcerations of 97,140 prisoners from 2006 to 2018. Our analysis focuses only on inmates who have served in the prison in Quebec City. The approach we used is named Generalized Random Forests (GRF) and was developed by Athey et al. (2019). Our main analysis focuses not only on the characteristics of the prisoners, but also on the results they obtained when they were subjected to the LS/CMI, an extensive questionnaire aimed at determining the criminogenic needs and the risk level of the inmates . We also determined which variables have the most influence on predicting the treatment effect by using a function of the same algorithm that calculates the relative importance of each of the variables to make a prediction. By comparing participants and non-participants, we were able to demonstrate that participating in a program reduces the risk of recidivism by approximately 6.9% for a two-year trial period. Participating in a program always reduces significantly recidivism no matter the definition of recidivism used. We also determined that in terms of personal characteristics, it is the age, the nature of the offence and the number of years of study that are the main predictors for the individual causal effects. As for the LS/CMI, only a few sections of the questionnaire have real predictive power while others, like the one about leisure, do not. In light of our results, we believe that a more efficient instrument capable of predicting recidivism can be created by focusing on the newly identified variables with the greatest predictive power. A better instrument will make it possible to provide better counselling to prisoners on the programs they should follow, and thus increase their chances of being fully rehabilitated.

Dans le domaine du développement de l'enfant, la variabilité cardiaque est largement utilisée en tant qu'indice physiologique à la base de l'autorégulation émotionnelle, des processus de traitement de l'information ou des comportements d'affiliation. Tout de même, peu d'information existe sur le caractère comparable des méthodes d'estimation de cette mesure et sur l'étiologie génétique/environnementale de la variabilité cardiaque chez les jeunes enfants. En utilisant des données recueillies dans le cadre de l'Étude des jumeaux nouveau-nés du Québec à l'âge de 5 mois, cette thèse vise à répondre à ces lacunes en abordant, en premier lieu, des questions méthodologiques liées à la comparabilité des méthodes d'estimation de la variabilité cardiaque. En deuxième lieu, la thèse examine la cohérence des patrons de différences individuelles et la convergence étiologique de la variabilité cardiaque dans un contexte multitâche et au repos. Dans le premier article, les paramètres de variabilité cardiaque estimés lors d'une tâche standard d'inclinaison à la verticale à l'aide de trois méthodes d'estimation (autorégressive, transformation de Fourier rapide et méthode de Porges) ont été comparés. Les résultats, en raison de fortes corrélations entre les trois méthodes, ont indiqué leur comparabilité sur le plan des différences individuelles. Par contre, les méthodes différaient significativement sur le plan des moyennes ne pouvant pas être interchangeables. De plus, la méthode de Porges présentait un biais systématique, caractérisé par de plus grandes divergences avec les méthodes d'estimation spectrales pour les valeurs plus élevées. Les résultats du deuxième article, en accord avec les prédictions basées sur la théorie polyvagale de Porges, ont révélé une sensibilité contextuelle de la variabilité cardiaque d'origine parasympathique, avec une variabilité réduite dans le contexte du traitement de l'information, comparativement au contexte impliquant des affects. Les analyses de convergence phénotypique et génotypique des mesures contextuelles de la variabilité cardiaque d'origine parasympathique ont démontré que celle-ci représenterait un phénomène non homogène et serait mieux décrite en termes de deux dimensions, correspondant à la variabilité cardiaque réactive et basale avec leur étiologie propre. Des facteurs environnementaux contribueraient à la variabilité cardiaque réactive, tandis que des effets génétiques et environnementaux expliqueraient la variance interindividuelle des mesures basales.