Québec Université Laval, Bibliothèque 2016

L’efficacité de la thérapie cognitive est bien démontrée pour traiter la dépression dans la population générale, mais n’a jamais été vérifiée auprès d’hommes atteints d’un cancer de la prostate. L’objectif de cette étude pilote est d’évaluer l’efficacité de la thérapie cognitive pour l’humeur dépressive auprès de quatre hommes atteints d’un cancer de la prostate avancé à l’aide d’un protocole à cas unique expérimental A-B à niveaux de base multiples. Les résultats des analyses de séries chronologiques portant sur des données quotidiennes montrent que la thérapie cognitive améliore significativement la tristesse chez trois des quatre participants ainsi que l’anxiété et la fatigue chez deux des quatre participants. Les analyses visuelles des courbes illustrant les données recueillies hebdomadairement appuient ces résultats en montrant une amélioration de l’humeur dépressive, de l’anxiété, du sommeil, de la fatigue et de la qualité de vie chez trois des quatre participants. La thérapie cognitive pour l’humeur dépressive semble donc être associée à des bénéfices pour plusieurs patients dans cette population.

Le cytomégalovirus humain (CMV) est un virus de la famille des Herpesviridae qui infecte la majorité de la population mondiale dès les premiers mois de la vie. Chez les patients immunocompétents, les infections sont généralement asymptomatiques car bien contrôlées par le système immunitaire de l’hôte. En revanche, chez les patients immunosupprimés, tel que les patients sidéens avec de faibles niveaux de cellules T CD4+ ou les patients transplantés, les infections à CMV sont associées à des taux élevés de morbidité et de mortalité. Quelques agents antiviraux (ganciclovir (GCV), foscarnet (FOS) et cidofovir (CDV)) sont approuvés pour la prévention et le traitement des maladies à CMV. Ils ciblent tous l’ADN polymérase virale pUL54. Une autre enzyme clé est la phosphotransférase pUL97 qui est impliquée dans l’activation (phosphorylation) du GCV. Deux inconvénients majeurs sont associés à ces antiviraux. D’une part, le virus peut développer une résistance suite à l’apparition de mutations dans les gènes codant pour les deux protéines impliquées dans leur mécanisme d’action, soit UL54 et UL97. La méthode la plus répandue pour détecter si un virus est résistant aux antiviraux consiste à amplifier et à séquencer ces deux gènes pour détecter des mutations impliquées dans la résistance. Cependant, cette méthode nécessite de connaitre au préalable le rôle des mutations dans la résistance. Mes travaux de doctorat avaient donc comme premier objectif de développer un système pour générer des virus recombinants avec gène rapporteur permettant d’introduire une ou plusieurs mutations dans le génome du CMV. Notre deuxième objectif était de caractériser le rôle de 5 mutations retrouvées au sein d’un spécimen clinique, dont 2 inconnues, dans la résistance aux antiviraux. A l’aide de ce système, nous avons également étudié l’impact de la combinaison de plusieurs mutations sur la résistance aux antiviraux et les capacités réplicatives virales. Nous avons démontré que la combinaison de mutations dans les gènes UL97 et UL54 augmentait la résistance au GCV de manière additive et que l’association de deux mutations dans UL54 engendrait une résistance au GCV supérieure à l’additivité des niveaux de résistance de chaque mutation seule. D’autre part, une toxicité importante est associée aux molécules antivirales actuelles. Afin d’améliorer leur efficacité et diminuer leur toxicité, nous avons étudié l’impact que pouvait avoir la combinaison d’artésunate (ART), un composé antiparasitaire ayant démontré une activité anti-CMV, sur l’efficacité antivirale in vitro de plusieurs antiviraux. Nous avons rapporté que l’ART avait un effet synergique avec le GCV, le CDV et le maribavir, un antiviral en phase de développement clinique ciblant la phosphotransférase pUL97. L’ART a également montré un synergisme modéré avec le FOS et le letermovir, un autre antiviral en phase de développement clinique ciblant la terminase virale. En conclusion, nos travaux ont permis de mieux caractériser les mécanismes de résistance du CMV et d’envisager une nouvelle stratégie pour améliorer les traitements antiviraux actuels.

L'imagerie hyperspectrale (HSI) fournit de l'information spatiale et spectrale concernant l'émissivité de la surface des matériaux, ce qui peut être utilisée pour l'identification des minéraux. Pour cela, un matériel de référence ou endmember, qui en minéralogie est la forme la plus pure d'un minéral, est nécessaire. L'objectif principal de ce projet est l'identification des minéraux par imagerie hyperspectrale. Les informations de l'imagerie hyperspectrale ont été enregistrées à partir de l'énergie réfléchie de la surface du minéral. L'énergie solaire est la source d'énergie dans l'imagerie hyperspectrale de télédétection, alors qu'un élément chauffant est la source d'énergie utilisée dans les expériences de laboratoire. Dans la première étape de ce travail, les signatures spectrales des minéraux purs sont obtenues avec la caméra hyperspectrale, qui mesure le rayonnement réfléchi par la surface des minéraux. Dans ce projet, deux séries d'expériences ont été menées dans différentes plages de longueurs d'onde (0,4 à 1 µm et 7,7 à 11,8 µm). Dans la deuxième partie de ce projet, les signatures spectrales obtenues des échantillons individuels sont comparées avec des signatures spectrales de la bibliothèque hyperspectrale de l'ASTER. Dans la troisième partie, trois méthodes différentes de classification hyperspectrale sont considérées pour la classification. Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Information Divergence (SID), et Intercorrélation normalisée (NCC). Enfin, un système d'apprentissage automatique, Extreme Learning Machine (ELM), est utilisé pour identifier les minéraux. Deux types d'échantillons ont été utilisés dans ce projet. Le système d'ELM est divisé en deux parties, la phase d'entraînement et la phase de test du système. Dans la phase d'entraînement, la signature d'un seul échantillon minéral est entrée dans le système, et dans la phase du test, les signatures spectrales des différents minéraux, qui sont entrées dans la phase d'entraînement, sont comparées par rapport à des échantillons de minéraux mixtes afin de les identifier.

La reconnaissance des intentions de l’utilisateur est l’un des problèmes les plus difficiles dans la conception des systèmes de dialogues. Ces intentions sont généralement codés en termes d’actes de dialogue, où un rôle fonctionnel est attribué à chaque énoncé d’une conversation. L’annotation manuelle des actes de dialogue est généralement coûteuse et prends du temps, il y a donc un grand intérêt à plutôt annoter automatiquement des corpus de dialogue. Dans ce mémoire, nous proposons une approche non paramétrique bayésienne pour la classification automatique des actes de dialogue. Nous utilisons les mélanges par processus de Dirichlet (DPMM), dans lesquels chacune des composantes est déterminée par une distribution de Dirichlet-multinomial. Deux nouvelles approches pour l’estimation des hyperparamètres dans ces distributions sont introduites. Les résultats de l’application de ce modèle au corpus DIHANA montre que la DPMM peut récupérer le nombre réel d’étiquettes en haute précision. / Recognition of user intentions is one of the most challenging problems in the design of dialogue systems. These intentions are usually coded in terms of Dialogue Acts (Following Austin’s work on speech act theory), where a functional role is assigned to each utterance of a conversation. Manual annotation of dialogue acts is both time consuming and expensive, therefore there is a huge interest in systems which are able to automatically annotate dialogue corpora. In this thesis, we propose a nonparametric Bayesian approach for the automatic classification of dialogue acts. We make use of the Dirichlet Process Mixture Model (DPMM), within which each of the components is governed by a Dirichlet-Multinomial distribution. Two novel approaches for hyperparameter estimation in these distributions are also introduced. Results of the application of this model to the DIHANA corpus shows that the DPMM can successfully recover the true number of DA labels with high precision

L'objectif du présent mémoire est de développer une échelle d'efficacité personnelle (EP) et d'évaluer le rôle que joue cette variable dans l'observance au traitement behavioral-cognitif (TBC) de l'insomnie. Un total de 39 personnes souffrant d'insomnie chronique ont participé à l'étude. L'échelle demandait aux participants de juger de la force de leur confiance en leur capacité à observer toutes les procédures du TBC. Elle comportait 3 sous-échelles: EP globale, EP liée à la tâche et EP liée aux capacités d'autorégulation. Les résultats montrent que l'échelle d'EP possède des qualités psychométriques satisfaisantes et que les trois sous-échelles n'ont pas le même pouvoir de prédiction. Dans l'ensemble, il apparaît que l'observance détermine en partie l'efficacité du TBC et que l'EP joue un rôle important dans la prédiction de l'observance au TBC de l'insomnie.

L’abus sexuel est une atteinte à l’intégrité physique et psychique d’une personne. De ce trauma, plusieurs conséquences biopsychosociales viennent affecter les diverses sphères de vie de la victime. Les victimes d’agression sexuelle (VAS) sont 7 fois plus à risque de développer un État de stress posttraumatique (ÉSPT)1 qu’une personne sans antécédent d’abus sexuel. Des symptômes posttraumatiques diurnes surviennent et placent la VAS notamment dans un état d’alerte omniprésent, accompagné de pensées intrusives, d’états dissociatifs possibles et de comportements d’évitement. Bien qu’ils soient moins étudiés que ceux vécus durant le jour, les symptômes posttraumatiques nocturnes (e.g. cauchemars récurrents, insomnie) maintiendraient la VAS dans l’ÉSPT et persisteraient au-delà des traitements usuels. Les cauchemars récurrents seraient même liés à un plus haut risque de danger suicidaire. En effet, les VAS seraient plus à risque d’en souffrir (77%) que d’autres types de populations posttraumatiques, entres autres, étant donné que le trauma sexuel survient fréquemment en soirée ou au moment du coucher. En ce sens, plusieurs traitements destinés directement aux symptômes posttraumatiques nocturnes ont vu le jour depuis les trois dernières décennies. Ainsi, ce mémoire doctoral prend la forme d’une recension systématique ayant pour but de documenter l’efficacité des traitements adressés aux cauchemars et aux perturbations de sommeil chez les VAS. Celle-ci inclut une sélection d’études exhaustive et diversifiée ainsi que l’évaluation de la qualité méthodologique des 22 études primaires qui la composent. La codification et l’extraction de données ont été réalisées par trois codificateurs indépendants (kappa= 0,93). Chaque étude primaire recensée a également fait l’objet d’une évaluation systématique de leur qualité méthodologique. Enfin, une fois les données primaires recueillies, des tableaux synthèses ont été effectués, analysés et interprétés en ressortant les informations pertinentes (caractéristiques des échantillons cliniques, caractéristiques méthodologiques, caractéristiques inhérentes aux traitements recensés) autant pour la recherche que pour la pratique clinique. / Sexual abuse is a tremendous threat to both physical and psychological integrity of human beings. This prevalent trauma induces several biopsychosocial consequences that affect the various life domains of the victim. Sexual assault victims (SAV) are seven times more at risk of developing posttraumatic stress disorder (PTSD) than someone without a history of sexual abuse. Daytime posttraumatic symptoms arise, and SAV find themselves in a state of hypervigilance, accompanied by intrusive thoughts, potential dissociative states and avoidance behaviors. Although less studied than those experienced during the day, nighttime posttraumatic symptoms (e.g. recurring nightmares, insomnia) would maintain the SAV in PTSD and persist beyond the usual treatments targeting PTSD. Recurring nightmares are even linked to a higher risk of suicidality. Given that sexual trauma often occurs in the evening or at bedtime, SAV are more likely to suffer (77%) from nighttime symptoms than other posttraumatic populations. Several treatments addressing directly nighttime posttraumatic symptoms have emerged over the past three decades. The aim of the present project is to systematically review the effectiveness of these treatments targeting nighttime symptoms (nightmares and sleep disturbances) in SAV suffering from PTSD. This review includes an exhaustive and diversified selection of studies as well as an assessment of the methodological quality of the 22 primary studies that comprise it. Coding and data extraction were performed by three independent judges (kappa = 0.93). Once primary data were gathered, summary tables were rendered, analyzed and interpreted to highlight relevant information on clinical samples, methodological designs and interventions, for both research and clinical practice. Despite the heterogeneity within and between the primary studies, imagery rehearsal therapy (psychological intervention) and prazosin (pharmacological intervention) appear to be the most recurrent and proven effective interventions to treat nighttime PTSD symptoms (such as a significant reduction of nightmares and insomnia symptoms) and to noticeably increase the sleep quality and overall quality of life in SAV. This systematic review highlights the need for further study of the subject, and more importantly the use of complex methodological designs (e.g. larger and more representative clinical samples of SAV, more RCTs, more valid and objective sleep measures). Future research should include quantitative data analysis (as is the case with meta-analysis) for a better understanding of the effectiveness of these treatments and interventions.

Cette étude vise â élucider la nature déficitaire du traitement sélectif de l'information chez le schizophrène et, conséquemment, d'établir le caractère pathognomonique du déficit. Suite â la démonstration que les défauts d'attention des schizophrènes (N=22) ne peuvent pas être attribués, de manière satisfaisante, uniquement â des troubles mnésiques ou â l'épuisement cognitif, une analyse plus spécifique des processus de sélection de l'information est effectuée â l'aide de l'effet Stroop, du phénomène associé de suppression du distracteur et d'une mesure neuropsychologique de la tendance persévérative réflétant l'altération fonctionnelle du cortex pré-frontal. L'absence d'effet de suppression du distracteur chez les schizophrènes (N=18) suggère une insuffisance des processus d'inhibition de l'attention indépendante d'une neuropathologie cortico-frontale. Les résultats sont discutées en fonction des conditions développementales et adaptatives qui prévaudraient â la maladie.

Parmi les patients avec sténose aortique (SA), 5% d'entre-eux ont une fonction ventriculaire gauche sévèrement réduite. Malgré ce faible pourcentage, ces patients représentent le sous-groupe qui suscite le plus de défis et de controverses. En plus d'avoir un mauvais pronostic à court terme, la présence d'un faible débit cardiaque et d'une faible fraction d'éjection peut fausser l'évaluation de la sévérité de la sténose et par conséquent conduire à une mauvaise décision thérapeutique. Afin de décider de l'éventuelle nécessité de remplacer la valve aortique, il est donc essentiel de pouvoir distinguer les patients ayant une sténose vraiment sévère de ceux ayant une sténose pseudo-sévère, c'est-à-dire un ventricule gauche défaillant qui est incapable d'ouvrir complètement une valve légèrement ou modérément sténosée. La distinction est cruciale car le remplacement valvulaire sera bénéfique seulement dans le cas des sténoses vraiment sévères. Parmi les nombreux indices utilisés pour évaluer le degré de sévérité de la SA, des doutes subsistaient sur la dépendance face au débit de la résistance valvulaire. Nous avons démontré de façon théorique puis pratique, sur modèle in vitro et chez des patients, que la résistance valvulaire est dépendante du débit transvalvulaire. Cet indice n'a donc pas d'avantage par rapport aux autres indices pour évaluer le degré d'obstruction valvulaire des patients avec SA à bas débit. Étant donné que tous les indices de sévérité ont la grande limitation d'être dépendants du débit transvalvulaire, nous avons proposé un nouvel indice, l'aire valvulaire projetée à débit normal. Cet indice permet une standardisation de l'évaluation de la sévérité de la sténose chez des patients ayant différents débits et améliore la précision pour différencier les patients ayant une sténose vraiment sévère de ceux ayant une sténose pseudo-sévère. Ces patients avec SA à bas débit présentent un risque opératoire élevé, variant de 5 à 33%. Le troisième article démontre que la disproportion patient-prothèse (DPP) est un facteur de risque important pour la mortalité opératoire, et particulièrement pour les patients avec SA et dysfonction ventriculaire gauche concomitante. La DPP est aussi le seul facteur de risque qui puisse être évité au moyen d'une stratégie de prévention lors de l'opération. / Although patients with severe aortic stenosis (AS) and severely reduced left ventricular (LV) ejection fraction represent approximately 5% of AS patients, they also represent the most controversial and challenging subset. In addition of having a bad prognosis, in the setting of a low cardiac output and a low ejection fraction, it is often difficult to evaluate the real severity of the stenosis and as a consequence, this can lead to erroneous therapeutic decision. In order to decide the possible need for aortic valve replacement (AVR), it is thus essential to separate patients with truly severe (TS) AS and concomitant LV systolic dysfunction from those with pseudo-severe (PS) AS, i.e., with a reduced aortic opening due to poor LV function in the setting of only mild to moderate aortic valve obstruction. The distinction between these 2 subgroups is crucial because the patients with TSAS will generally benefit of AVR, whereas the patients with PS AS will not. Among the indices used to evaluate the degree of AS severity, many doubts were present with the flow dependence of valve resistance. We demonstrated theoretically and practically, with an in vitro model and among patients, that valve resistance is dependent on the transvalvular flow. This index thus does not have any advantage compared with the other indices used to evaluate the degree of valvular obstruction of the patients with low flow AS. Since ail the indices of AS severity have the great limitation to be dependent on the transvalvular flow, we proposed a new index, the projected valve area at normal flow rate. This index provides a standardized evaluation of AS severity among patients having various flows and improves the diagnostic accuracy for distinguishing TS and PS AS. These patients with low flow AS present a high operative risk, from 5 to 33%. The third article shows that valve prosthesis-patient mismatch (PPM) is an important risk factor for short-term mortality, and particularly for the patients with AS and concomitant LV dysfunction. PPM is also the only risk factor which can be avoided with the use of a prospective strategy at the time of operation.

Titre de l'écran-titre (visionné le 5 juin 2023) / Les menaces internes, ou en anglais Insider Threat, surviennent lorsqu'un individu ayant des accès privilégiés au sein d'une organisation les utilise d'une façon causant du tort à l'organisation. L'employé peut réaliser ces actions dangereuses de façon intentionnelle ou non intentionnelle. Les menaces internes sont très variées ce qui les rend particulièrement complexes à détecter. La confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données sont des préoccupations croissantes pour les organisations d'aujourd'hui. Malgré tout, l'étendue de l'impact des menaces internes est souvent sous-estimée. En effet, même si les menaces internes ne représentent qu'une fraction de toutes les cyberattaques, les dangers en lien avec les menaces internes sont réels. Dans un premier lieu, les attaques internes peuvent causer plus de dommages aux organisations que les attaques traditionnelles. Ceci s'explique en partie par la grande connaissance de l'organisation, ainsi que les accès privilégiés, qu'ont les employés réalisant ces attaques. Ces derniers sont donc en mesure de facilement perpétrer des actions dangereuses sans éveiller de soupçons. De plus, dans les dernières années, plusieurs études suggèrent que la majorité des organisations souffrent de menaces internes chaque année [2]. La détection de menaces internes est ainsi un problème pertinent qui attire beaucoup de chercheurs. Une des stratégies couramment utilisée pour faire la détection de menaces internes est de modéliser les comportements des employés d'une organisation et d'identifier toute divergence significative comme une menace potentielle. Pour ce faire, les journaux d'audit, décrivant tous les évènements réalisés par les membres d'une organisation dans le réseau informatique, sont des sources d'informations privilégiées dans le domaine pour apprendre les comportements typiques des utilisateurs. Dans ce mémoire, nous présentons deux solutions originales de détection de menaces internes utilisant des journaux d'audit et des techniques d'apprentissage automatique non supervisé afin d'apprendre les comportements utilisateur et détecter les comportements malicieux. Les deux solutions présentent des résultats compétitifs par rapport à l'état de l'art, et ce en offrant des caractéristiques qui facilitent leur implémentation dans de vraies organisations. / Insider threats occur when a privileged member of an organization wrong fully uses his access in a way that causes harm to his organization. Those damaging actions can be intentional, as in the case of theft or sabotage, however, un intentional dangerous actions are also to be considered, which adds to the complexity of the insider threat. The insider threat is a broad type of cyber menace, making its detection particularly difficult. For organizations, the confidentiality, integrity, and availability of their information are an increasing concern. Yet many under estimate the magnitude of the insider threats against the maintenance of those ideals. Indeed, even though insider threats are only a fraction of all existing cyber threats, this type of menace presents a real and unique danger for organizations. Firstly, an insider threat can be more damaging to an organization than a traditional cyberattack. This is mainly explicable by the privileged accesses and great domain knowledge that the insider possesses over an outsider. The insider has then a better opportunity to use his access and domain knowledge to carry out efficiently and quietly the attack. Moreover, over the last few years, some reports suggest that most institutions yearly suffer from that kind of cyber threat [2]. Insider threat detection is therefore a relevant problem that attracted many researchers to deploy their efforts in the last decades. One common strategy to detect malicious insiders is by modeling the behaviors of the users and identifying any significant divergence as a potential threat. In that matter, audit data, describing the activity of every member of an organization in the network, are regularly chosen to learn user behaviors using statistical or machine learning models. In the present work, we propose two insider threat detection systems that leverage audit data to learn user behaviors and detect divergent conduct in an unsupervised fashion. Both solutions are competitive with state-of-the-art techniques, and were developed considering many challenges in the field, like being easy to implement in a real-world scenario and considering events dependencies.