Ce mémoire présente, dans une première partie, une étude détaillée de la mortalité adulte des Canadiens-français nés entre 1620 et 1749. Des résultats inédits sont présentés sous forme de tables de mortalité abrégées avec entrées échelonnées. La comparaison de celles-ci permet de décrire les différences de comportement observées entre les hommes et les femmes, les populations de régions urbaines et rurales ainsi que trois groupes de générations s’étant succédé au cours de la période étudiée. Dans une deuxième partie, une étude de cas visant à confirmer l’influence du caractère familial sur la longévité est présentée. Une famille se distinguant par les durées de vie exceptionnellement longues de plusieurs de ses membres est comparée à une famille fictive de référence, représentative de la population moyenne de l’époque. Les résultats opposant ces deux familles consistent en des âges moyens au décès et des proportions de survivants à différents âges. Cette deuxième étude s’inscrit dans le prolongement des recherches effectuées avec les ascendances de Jeanne Calment et Marie-Louise Meilleur. Les informations tirées des registres paroissiaux du Québec ancien et consolidées informatiquement par le Programme de recherche en démographie historique (PRDH) dans une base de données appelée Registre de la population du Québec ancien (RPQA) constituent la source exploitée pour la réalisation des deux parties du mémoire. / This thesis presents, in the first part, a detailed study of adult mortality of French-Canadians born between 1620 and 1749. New time published results are presented in the form of abridged life tables with staggered entries. The life tables are compared to ascertain behavioural differences between men and women, between residents of urban and rural regions and across three generations during the period studied. In the second part, the thesis presents a case study conducted to test the influence of inheritance on human longevity. A family distinguished by the exceptional longevity of several of its members is compared to a reference fictional family representative of the average population of the time. Evidence provided on these two families consists of mean ages at death and proportions of survivors at different ages. This case study builds on research conducted with the ancestry of Jeanne Calment and Marie Louise Meilleur. Information drawn from the parish registers of old Quebec computerized by the Programme de recherche en démographie historique (PRDH) in a database called Registre de la population du Québec ancien (RPQA) is the primary source used for the life tables and case study.

Cette thèse a un double objectif. En premier lieu, elle présente les méthodes ayant permis de construire deux bases de données historiques relatives aux départements français. La première met à disposition les tables de mortalité départementales sur la période 1901-2014. La seconde permet de disposer des distributions départementales de revenu sur la période 1960-2014. En second lieu, cette thèse présente les travaux issus de l'utilisation conjointe de ces deux bases de données et d'autres statistiques: ils concernent aussi bien les dynamiques longues des inégalités spatiales que certains évènements historiques. Ainsi, l'analyse de la répartition spatiale de la population depuis le milieu du 19eme siècle permet de comprendre à la fois la dynamique induite par l'exode rural, mais aussi par les nouvelles tendances des migrations d'aujourd'hui, différentes selon les âges. L'analyse des inégalités de mortalité depuis 200 ans montre quant à elle que les inégalités ont largement baissé depuis la fin du 19ème siècle, alors que la géographie de la surmortalité a profondément changé. Enfin, l'analyse des inégalités spatiales de revenus révèle une baisse continue des inégalités depuis les années 1920, baisse qui n'intervient que depuis 1950 si l'on introduit les inégalités de mortalité dans un indicateur synthétique de bien-être. La thèse se conclut par l'analyse des migrations internes durant la seconde guerre mondiale : leur caractère à la fois massif et à destination de la zone libre témoigne aussi bien de l'impact qu'a eu cet évènement sur la démographie française que de la formidable quête de la liberté des français de l'époque, peu entravée par la ligne de démarcation. / This thesis has a dual purpose. First, it presents the methods used to build two new historical databases relating to departments. The first database provides the departmental lifetables for the period 1901-20-14. The second database provides the departmental distributions of income over the period 1960-2014. Second, this thesis presents the first work resulting from the joint use of these two databases and other statistics: they concern both the dynamics of spatial inequalities and some specific historical events. Thus, the analysis of the spatial distribution of the population since the middle of the 19th century allows to understand the dynamics induced by the rural exodus, but also by the new trends of today's migrations. The analysis of mortality inequalities over the last 200 years shows that inequalities have fallen dramatically since the end of the 19th century, while the geography of excess mortality has changed. Finally, the analysis of spatial income inequalities reveals a continuous decline since the 1920s. This decline occurred only since 1950 spatial inequalities are observed using a synthetic indicator of welfare, combining both mortality inequalities and income inequalities. The thesis ends with the analysis of internal migrations during the Second World War: these migrations were massive, and clearly oriented towards the free zone. These results testify both to the impact of this event on French demography, and to the quest for freedom of the French of that time, little hampered by the demarcation line.

Ce mémoire présente, dans une première partie, une étude détaillée de la mortalité adulte des Canadiens-français nés entre 1620 et 1749. Des résultats inédits sont présentés sous forme de tables de mortalité abrégées avec entrées échelonnées. La comparaison de celles-ci permet de décrire les différences de comportement observées entre les hommes et les femmes, les populations de régions urbaines et rurales ainsi que trois groupes de générations s’étant succédé au cours de la période étudiée. Dans une deuxième partie, une étude de cas visant à confirmer l’influence du caractère familial sur la longévité est présentée. Une famille se distinguant par les durées de vie exceptionnellement longues de plusieurs de ses membres est comparée à une famille fictive de référence, représentative de la population moyenne de l’époque. Les résultats opposant ces deux familles consistent en des âges moyens au décès et des proportions de survivants à différents âges. Cette deuxième étude s’inscrit dans le prolongement des recherches effectuées avec les ascendances de Jeanne Calment et Marie-Louise Meilleur. Les informations tirées des registres paroissiaux du Québec ancien et consolidées informatiquement par le Programme de recherche en démographie historique (PRDH) dans une base de données appelée Registre de la population du Québec ancien (RPQA) constituent la source exploitée pour la réalisation des deux parties du mémoire. / This thesis presents, in the first part, a detailed study of adult mortality of French-Canadians born between 1620 and 1749. New time published results are presented in the form of abridged life tables with staggered entries. The life tables are compared to ascertain behavioural differences between men and women, between residents of urban and rural regions and across three generations during the period studied. In the second part, the thesis presents a case study conducted to test the influence of inheritance on human longevity. A family distinguished by the exceptional longevity of several of its members is compared to a reference fictional family representative of the average population of the time. Evidence provided on these two families consists of mean ages at death and proportions of survivors at different ages. This case study builds on research conducted with the ancestry of Jeanne Calment and Marie Louise Meilleur. Information drawn from the parish registers of old Quebec computerized by the Programme de recherche en démographie historique (PRDH) in a database called Registre de la population du Québec ancien (RPQA) is the primary source used for the life tables and case study.

La survie nette, indicateur clé de l'efficacité des systèmes de soin dans la lutte contre le cancer, est un concept théorique représentant la survie que l'on observerait dans un monde hypothétique où le cancer étudié serait la seule cause de décès. En s'affranchissant de la mortalité due aux causes autres que ce cancer, elle permet des comparaisons entre populations. Dans cette thèse, après présentation du concept et des méthodes d'estimation de la survie nette quand la cause de décès est inconnue, nous étudions trois problématiques. La première porte sur les tables de mortalité utilisées pour estimer la survie nette. En France, ces tables sont stratifiées sur âge, sexe, année et département. Il serait intéressant d'utiliser des tables stratifiées sur d'autres facteurs impactant la mortalité. Nous étudions l'impact du manque de stratification sur les estimations des effets des facteurs pronostiques sur la mortalité en excès (celle due au cancer en l'absence des autres causes de décès) par des études de simulations et sur données réelles. La deuxième problématique porte sur la construction d'un test de type log-rank pour comparer des distributions de survie nette estimées par l'estimateur Pohar-Perme, estimateur non paramétrique consistant de la survie nette. Notre troisième problématique est de déterminer dans une aire géographique des zones différentes en termes de survie nette. Nous adaptons une méthode de détection de clusters à la survie nette en utilisant le test précédemment développé comme critère de découpage. Ce travail propose ainsi des développements et outils nouveaux pour étudier et améliorer la qualité de la prise en charge des patients atteints d'un cancer. / In cancer research, net survival is a key indicator of health care efficiency. This theoretical concept is the survival that would be observed in an hypothetical world where the disease under study would be the only possible cause of death. In population-based studies, where cause of death is unknown, net survival allows to compare net cancer survival between different groups by removing the effect of death from causes other than cancer. In this work, after presenting the concept and the estimation methods of net survival, we focus on three complementary issues. The first one is about the life tables used in the estimates of net survival. In France, these tables are stratified by age, sex, year and département. Other prognostic factors impact on mortality. So it would be interesting to use life tables stratified by some of these factors. We study the impact of the lack of stratification in life tables on the estimates of the effects of prognostic factors on excess mortality by simulations and real data studies. In 2012, the Pohar-Perme estimator was proposed. It is a consistent non parametric estimator of net survival. The second issue involves the building of a log-rank type test to compare distributions of net survival (estimated by the Pohar-Perme estimator) between several groups. Our third issue is to propose a method providing potential spatial clusters which could contain patients with similar net cancer survival rates. We adapt a clustering method using the test we have built as a splitting criterion. This work proposes new developments and new tools to study and improve the quality of care for cancer patients. These methods are suitable to other chronic diseases.

Dans ce mémoire, nous cherchons à modéliser des tables à deux entrées monotones en lignes et/ou en colonnes, pour une éventuelle application sur les tables de mortalité. Nous adoptons une approche bayésienne non paramétrique et représentons la forme fonctionnelle des données par splines bidimensionnelles. L’objectif consiste à condenser une table de mortalité, c’est-à-dire de réduire l’espace d’entreposage de la table en minimisant la perte d’information. De même, nous désirons étudier le temps nécessaire pour reconstituer la table. L’approximation doit conserver les mêmes propriétés que la table de référence, en particulier la monotonie des données. Nous travaillons avec une base de fonctions splines monotones afin d’imposer plus facilement la monotonie au modèle. En effet, la structure flexible des splines et leurs dérivées faciles à manipuler favorisent l’imposition de contraintes sur le modèle désiré. Après un rappel sur la modélisation unidimensionnelle de fonctions monotones, nous généralisons l’approche au cas bidimensionnel. Nous décrivons l’intégration des contraintes de monotonie dans le modèle a priori sous l’approche hiérarchique bayésienne. Ensuite, nous indiquons comment obtenir un estimateur a posteriori à l’aide des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov. Finalement, nous étudions le comportement de notre estimateur en modélisant une table de la loi normale ainsi qu’une table t de distribution de Student. L’estimation de nos données d’intérêt, soit la table de mortalité, s’ensuit afin d’évaluer l’amélioration de leur accessibilité. / This master’s thesis is about the estimation of bivariate tables which are monotone within the rows and/or the columns, with a special interest in the approximation of life tables. This problem is approached through a nonparametric Bayesian regression model, in particular linear combinations of regression splines. By condensing a life table, our goal is to reduce its storage space without losing the entries’ accuracy. We will also study the reconstruction time of the table with our estimators. The properties of the reference table, specifically its monotonicity, must be preserved in the estimation. We are working with a monotone spline basis since splines are flexible and their derivatives can easily be manipulated. Those properties enable the imposition of constraints of monotonicity on our model. A brief review on univariate approximations of monotone functions is then extended to bivariate estimations. We use hierarchical Bayesian modeling to include the constraints in the prior distributions. We then explain the Markov chain Monte Carlo algorithm to obtain a posterior estimator. Finally, we study the estimator’s behaviour by applying our model on the Standard Normal table and the Student’s t table. We estimate our data of interest, the life table, to establish the improvement in data accessibility.

Dans ce mémoire, nous cherchons à modéliser des tables à deux entrées monotones en lignes et/ou en colonnes, pour une éventuelle application sur les tables de mortalité. Nous adoptons une approche bayésienne non paramétrique et représentons la forme fonctionnelle des données par splines bidimensionnelles. L’objectif consiste à condenser une table de mortalité, c’est-à-dire de réduire l’espace d’entreposage de la table en minimisant la perte d’information. De même, nous désirons étudier le temps nécessaire pour reconstituer la table. L’approximation doit conserver les mêmes propriétés que la table de référence, en particulier la monotonie des données. Nous travaillons avec une base de fonctions splines monotones afin d’imposer plus facilement la monotonie au modèle. En effet, la structure flexible des splines et leurs dérivées faciles à manipuler favorisent l’imposition de contraintes sur le modèle désiré. Après un rappel sur la modélisation unidimensionnelle de fonctions monotones, nous généralisons l’approche au cas bidimensionnel. Nous décrivons l’intégration des contraintes de monotonie dans le modèle a priori sous l’approche hiérarchique bayésienne. Ensuite, nous indiquons comment obtenir un estimateur a posteriori à l’aide des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov. Finalement, nous étudions le comportement de notre estimateur en modélisant une table de la loi normale ainsi qu’une table t de distribution de Student. L’estimation de nos données d’intérêt, soit la table de mortalité, s’ensuit afin d’évaluer l’amélioration de leur accessibilité. / This master’s thesis is about the estimation of bivariate tables which are monotone within the rows and/or the columns, with a special interest in the approximation of life tables. This problem is approached through a nonparametric Bayesian regression model, in particular linear combinations of regression splines. By condensing a life table, our goal is to reduce its storage space without losing the entries’ accuracy. We will also study the reconstruction time of the table with our estimators. The properties of the reference table, specifically its monotonicity, must be preserved in the estimation. We are working with a monotone spline basis since splines are flexible and their derivatives can easily be manipulated. Those properties enable the imposition of constraints of monotonicity on our model. A brief review on univariate approximations of monotone functions is then extended to bivariate estimations. We use hierarchical Bayesian modeling to include the constraints in the prior distributions. We then explain the Markov chain Monte Carlo algorithm to obtain a posterior estimator. Finally, we study the estimator’s behaviour by applying our model on the Standard Normal table and the Student’s t table. We estimate our data of interest, the life table, to establish the improvement in data accessibility.