L'hémoglobine glyquée en fonction de l'âge, du sexe et du statut socio-économique chez les personnes au Canada ayant le diabète de type 1 ou le diabète de type 2

Contexte : Pour les personnes ayant le diabète, il est recommandé de maintenir un taux d'hémoglobine A1c (HbA1c) ≤7,0% (≤53 mmol/mol) afin d'éviter les complications associées à une concentration élevée de glucose sanguin (ou hyperglycémie). Chez les personnes ayant le diabète, les défis pour atteindre cet objectif peuvent être plus ou moins importants, dépendemment de plusieurs facteurs, dont l'âge, le sexe et le statut socio-économique. En collaboration avec une équipe de personnes ayant le diabète, de chercheurs, et de professionnels de la santé, nous avons exploré les taux d'HbA1c de personnes ayant le diabète de type 1 ou de type 2 au Canada en tenant compte de l'âge, du sexe et du statut socioéconomique. La question de recherche de cette étude a été élaborée par les personnes vivant avec le diabète et est basée sur la méthodologie de recherche axée sur le patient. Aucune étude au Canada n'examine cette question. Méthodes : La base de données est constituée de dossiers médicaux électroniques de 123 543 (au 1er juillet 2021) personnes ayant un diabète de type 1 ou 2 et vivant au Canada. Les données sont jusqu'à présent recueillies auprès de patients traités dans des cabinets de médecine familiale de 5 provinces canadiennes : l'Ontario, l'Alberta, le Manitoba, le Québec, et Terre-Neuve-et-Labrador respectivement. Elles comprenaient 947 543 résultats d'HbA1c mesurés entre 2010 et 2019 chez 90 770 personnes vivant avec le diabète de type 1 ou de type 2 au Canada. Le nombre moyen des répétitions est de 6.58 avec un écart-type de 6.52 pour les personnes ayant le diabète type 1. Le nombre moyen des répétitions est de 10.45 avec un écart type de 8.54 pour les personnes ayant le diabète de type 2. J'ai analysé les résultats pour le diabète de type 1 et de type 2 séparément. J'ai effectué des analyses descriptives des données, incluant une analyse de la proportion des taux d'HbA1c qui étaient ≤7 %. J'ai ensuite utilisé des équations d'estimation généralisées pour analyser les effets respectifs de l'âge et du sexe et du statut socioéconomique, et de l'interaction entre l'âge et le sexe. Résultats : Chez les personnes ayant le diabète de type 1, la proportion de participants ayant un taux d'HbA1c ≤7,0 % représentait respectivement 30,5 % et 21,0 % chez les hommes et les femmes. Chez les personnes ayant le diabète de type 2, le taux d'HbA1c ≤7 % représentait respectivement 55,0 % et 59,0 % des résultats chez les hommes atteints et les femmes atteintes. Les valeurs d'HbA1c étaient plus élevées pendant l'adolescence (10 à 18 ans) par rapport aux autres âges, et chez les personnes vivant dans des zones à faibles revenus par rapport aux personnes vivant dans des zones à revenus plus élevés. Les femmes avaient un taux d'HbA1c plus faible pendant les années de fertilité (20-39 ans) et plus élevé pendant les années de ménopause (40-59 ans). Les patients et les patientes partenaires de l'équipe de recherche ont reconnu que les courbes observées reflétaient bien leur propre expérience avec le diabète. Ils et elles ont suggéré que ces résultats soient communiqués aux professionnels de la santé. Discussion : Une proportion importante de personnes ayant le diabète au Canada ne maintiennent pas les objectifs de contrôle glycémique recommandés par les lignes directrices. Ces objectifs peuvent être particulièrement difficiles à atteindre pour les personnes qui traversent l'adolescence et la ménopause ou qui vivent avec moins de ressources financières.Background: Clinical guidelines for people with diabetes recommend maintaining hemoglobin A1c (HbA1c) ≤7.0% (≤53 mmol/mol) to avoid microvascular and macrovascular complications associated with elevated blood glucose or hyperglycemia. People with diabetes of different ages, sexes, and socioeconomic statuses may differ in their ease of attaining this goal. As a team of people with diabetes, researchers, and health professionals, we aimed to explore patterns in HbA1c results among people with type 1 or type 2 diabetes in Canada according to age, sex, and socioeconomic status. Methods: The dataset consisted of 947,543 HbA1c results measured from 2010 to2019 among 90,770 people living with type 1 or type 2 diabetes in Canada. I analysed results from people with type 1 diabetes and people with type 2 diabetes separately. I first conducted descriptive analyses, including examining the proportion of HbA1c results ≤7.0%. I then used generalized estimating equations to analyze the effects of age and sex, adjusting for socioeconomic status on HbA1c, along with an interaction term between sex and age. Results: Among people with type 1 diabetes, HbA1c results at or below 7.0% represented 30.5% and 21.0% of results among male and female people, respectively. Among people with type 2 diabetes, HbA1c results represented 55.0% and 59.0% of results among male and female people, respectively. HbA1c values tended to be higher during adolescence and among people living in lower income areas. Female people tended to have lower HbA1c during childbearing years (20 to 39 years) and higher HbA1c during menopausal years (40 to 59 years). Team members living with diabetes ("patient partners") confirmed that the patterns we observed reflected their own life courses with diabetes. They suggested these results be communicated to health professionals. Discussion: A substantial proportion of people with diabetes in Canada are insufficiently supported to maintain guideline-recommended glycemic control goals. These goals may be particularly challenging for people who are going through adolescence and menopause, or living with fewer financial resources

Systèmes d’intelligence artificielle et santé : les enjeux d’une innovation responsable.

L’avènement de l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle (IA) en santé s’inscrit dans le cadre d’une nouvelle médecine « haute définition » qui se veut prédictive, préventive et personnalisée en tirant partie d’une quantité inédite de données aujourd’hui disponibles. Au cœur de l’innovation numérique en santé, le développement de systèmes d’IA est à la base d’un système de santé interconnecté et auto-apprenant qui permettrait, entre autres, de redéfinir la classification des maladies, de générer de nouvelles connaissances médicales, ou de prédire les trajectoires de santé des individus en vue d’une meilleure prévention. Différentes applications en santé de la recherche en IA sont envisagées, allant de l’aide à la décision médicale par des systèmes experts à la médecine de précision (ex. ciblage pharmacologique), en passant par la prévention individualisée grâce à des trajectoires de santé élaborées sur la base de marqueurs biologiques. Des préoccupations éthiques pressantes relatives à l’impact de l’IA sur nos sociétés émergent avec le recours grandissant aux algorithmes pour analyser un nombre croissant de données relatives à la santé (souvent personnelles, sinon sensibles) ainsi que la réduction de la supervision humaine de nombreux processus automatisés. Les limites de l’analyse des données massives, la nécessité de partage et l’opacité des décisions algorithmiques sont à la source de différentes préoccupations éthiques relatives à la protection de la vie privée et de l’intimité, au consentement libre et éclairé, à la justice sociale, à la déshumanisation des soins et du patient, ou encore à la sécurité. Pour répondre à ces enjeux, de nombreuses initiatives se sont penchées sur la définition et l’application de principes directeurs en vue d’une gouvernance éthique de l’IA. L’opérationnalisation de ces principes s’accompagne cependant de différentes difficultés de l’éthique appliquée, tant relatives à la portée (universelle ou plurielle) desdits principes qu’à la façon de les mettre en pratique (des méthodes inductives ou déductives). S’il semble que ces difficultés trouvent des réponses dans la démarche éthique (soit une approche sensible aux contextes d’application), cette manière de faire se heurte à différents défis. L’analyse des craintes et des attentes citoyennes qui émanent des discussions ayant eu lieu lors de la coconstruction de la Déclaration de Montréal relativement au développement responsable de l’IA permet d’en dessiner les contours. Cette analyse a permis de mettre en évidence trois principaux défis relatifs à l’exercice de la responsabilité qui pourrait nuire à la mise en place d’une gouvernance éthique de l’IA en santé : l’incapacitation des professionnels de santé et des patients, le problème des mains multiples et l’agentivité artificielle. Ces défis demandent de se pencher sur la création de systèmes d’IA capacitants et de préserver l’agentivité humaine afin de favoriser le développement d’une responsabilité (pragmatique) partagée entre les différentes parties prenantes du développement des systèmes d’IA en santé. Répondre à ces différents défis est essentiel afin d’adapter les mécanismes de gouvernance existants et de permettre le développement d’une innovation numérique en santé responsable, qui doit garder l’humain au centre de ses développements.The use of artificial intelligence (AI) systems in health is part of the advent of a new "high definition" medicine that is predictive, preventive and personalized, benefiting from the unprecedented amount of data that is today available. At the heart of digital health innovation, the development of AI systems promises to lead to an interconnected and self-learning healthcare system. AI systems could thus help to redefine the classification of diseases, generate new medical knowledge, or predict the health trajectories of individuals for prevention purposes. Today, various applications in healthcare are being considered, ranging from assistance to medical decision-making through expert systems to precision medicine (e.g. pharmacological targeting), as well as individualized prevention through health trajectories developed on the basis of biological markers. However, urgent ethical concerns emerge with the increasing use of algorithms to analyze a growing number of data related to health (often personal and sensitive) as well as the reduction of human intervention in many automated processes. From the limitations of big data analysis, the need for data sharing and the algorithmic decision ‘opacity’ stems various ethical concerns relating to the protection of privacy and intimacy, free and informed consent, social justice, dehumanization of care and patients, and/or security. To address these challenges, many initiatives have focused on defining and applying principles for an ethical governance of AI. However, the operationalization of these principles faces various difficulties inherent to applied ethics, which originate either from the scope (universal or plural) of these principles or the way these principles are put into practice (inductive or deductive methods). These issues can be addressed with context-specific or bottom-up approaches of applied ethics. However, people who embrace these approaches still face several challenges. From an analysis of citizens' fears and expectations emerging from the discussions that took place during the coconstruction of the Montreal Declaration for a Responsible Development of AI, it is possible to get a sense of what these difficulties look like. From this analysis, three main challenges emerge: the incapacitation of health professionals and patients, the many hands problem, and artificial agency. These challenges call for AI systems that empower people and that allow to maintain human agency, in order to foster the development of (pragmatic) shared responsibility among the various stakeholders involved in the development of healthcare AI systems. Meeting these challenges is essential in order to adapt existing governance mechanisms and enable the development of a responsible digital innovation in healthcare and research that allows human beings to remain at the center of its development

Méthodes et méthodologie : de l'apprentissage universitaire

L'entrée dans le monde universitaire marque, en termes d'apprentissage, une rupture. Un en-seignement spécifique de méthodologie, à même de donner, au public étudiant, les règles indis-pensables, est proposé en première année de licence. Nous proposons de replacer celui-ci dans un contexte plus général, avec, en perspective amont, les lumières sur les processus de l'apprentissage données par les sciences cognitives, pour aboutir, en aval, à des avancées en termes de formation. Entering the academic world is, in terms of learning, nothing but a break. Specific teaching methodology, able to give students the essential rules, is proposed during the first year of license. We hereafter propose to enclose it in a broader context, with, as an upstream perspective, the lights on the processes of learning provided by cognitive science, leading downstream to advances in terms of training

Vers un paradigme systémique compréhensif post covid-19 pour la 'nouvelle normalité'

La mondialisation a été accompagnée des changements abrupts dans tous les champs. Dans les dernières années, la possibilité d'une pandémie a été diffusée. Cependant, les pays n'étaient pas préparés suffisamment pour faire face à ce fait. Les résultats, depuis sept mois, montrent les conséquences néfastes qui impactent sur les sujets, les organisations et les contextes macro-nationaux eux-mêmes. La pandémie – au moins dans les pays de l'Amérique latine, avec certaines différences – a mis au découvert les "dettes " des gouvernements face aux inégalités déjà existantes mais qui se sont perpétuées pendant les dernières décennies et de "dettes " en matière de formation des compétences par rapport aux nouvelles exigences du monde du travail, parmi d'autres. L'actuel scénario COVID-19 met l'accent sur le besoin de repenser la réalité à partir d'approches renouvelées et intégratives. Notre perspective a été toujours systémique sui generis et, en principe, plus liée aux sciences sociales et humaines. Ici, nous présentons cette approche à travers trois (3) modèles complémentaires, développés dans des recherches empiriques (1978-2015). Après revisiter d'autres paradigmes de la "science " – qui n'excluent pas l'intégration des sciences sociales, et placés sous l'scénario qui pose le COVID-19 – nous nous rapprochons d'un nouveau paradigme. En effet, nous récupérons les aspects des modèles antérieurs en ajoutant une autre perspective qui resitue la personne/le citoyen au milieu des cercles auto soutenus : la société et la culture ainsi que le besoin de solidarité. L'expérience mondiale nous montre que, pour faire face à la crise, les sciences exactes se sont réunis avec d'autres comme la politique (notamment, les politiques publiques et la géopolitique), la médecine (du travail, épidémiologie, infectiologie, immunologie, génétique,…), l'économie, la sociologie (en spéciale, la sociologie des inégalités qui vont augmenter après le COVID-19, etc.), l'éducation (domaine qui devra se renouveler vite pour éviter l'abandon avec ses conséquences sur le plan du travail et de la réalisation personnelle, la technologie (qui aide avec des dispositifs à sortir de l'émergence), parmi d'autres. Seul la réunion de tous les domaines sous une perspective systémique et en travaillant sur des problèmes concrètes dès la transdisciplinarité, pourra nous aider à sortir de cette crise. Mais, ce qui définit notre nouvelle approche sous ce cadre global, est le rôle de la personne. Elle est devenue centrale. Pourquoi ? L'expérience vient de nous montrer que, même si les systèmes macro nationales et méso organisationnels ont fait un grand effort pour palier la situation, rien change si la personne ne prend pas conscience de l'importance de récupérer certaines normes et valeurs oubliées, d'abandonner une certaine anomie répandue sous le progressisme, de revaloriser sa liberté "limitée par des contraintes structurelles " pour assumer les responsabilités collectives et sociales et pour prendre conscience de l'importance de l'impact de nos comportements sociaux sur la vie de l'autre, des autres et de la planète. Nous appelons ce paradigme, "Paradigme systémique-compréhensif post COVID-19 pour la 'Nouvelle normalité'"

Transition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040.

Pour citer ce document:Barzman M. (Coord.), Gerphagnon M. (Coord.), Mora O. (Coord.),Aubin-Houzelstein G., Bénard A., Martin C., Baron G.L, Bouchet F., Dibie-Barthélémy J., Gibrat J.F., Hodson S., Lhoste E., Moulier-Boutang Y., Perrot S., Phung F., Pichot C., Siné M., Venin T. 2019. Transition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040.INRA, France, 161pagesTransition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040

Le concept de responsabilité politique selon I.M. Young appliqué dans le contexte des déchets électriques et électroniques

Ce mémoire court a comme objectif d’appliquer le concept de responsabilité politique développé par Iris Marion Young dans Responsibility for Justice, ainsi que son modèle de connexion sociale, au contexte du recyclage des déchets électriques et électroniques. Au premier chapitre, il sera question en un premier temps d’explorer comment Young définit ses concepts et comment ils diffèrent des conceptions plus traditionnelles de la responsabilité. Au chapitre suivant, il s’agira de comprendre à quels problèmes philosophiques Young tente de répondre. Il sera intéressant ici de voir comment Young se distingue de J. Rawls, de comment elle s’inspire d’H. Arendt et comment elle se distance de l’approche nationaliste de D. Miller. Enfin, au dernier chapitre, ce travail termine par une application du modèle de Young au contexte du recyclage des déchets électriques et électroniques. Bien qu’il y ait des similitudes avec l’étude de cas présenté par Young dans Responsibility for Justice, des différences marquées dans les types d’interactions sociales à la source des injustices structurelles illustrent la pertinence d’utiliser le modèle de Young afin d’entamer une réflexion sur les solutions possibles. Ce mémoire court se veut donc être une sorte d’hommage à la pensée de Young qui est toujours d’actualité.The objective of this short-form master thesis is to put in application the concept of political responsibility and its social connexion model developed by Iris Marion Young in Responsibility for Justice to the context of e-waste. In the first chapter, we will start by exploring how Young define her concepts and how they differ from traditional conceptions of responsibility. In the second chapter, we will see which philosophical questions Young wanted to address with her model. It will be interesting to see how she distinguishes her theory to the one of J. Rawls, how she seeks inspiration in the thoughts of H. Arendt, and how she distances herself from the national conception of responsibility developed by D. Miller. Finally, in the last chapter, this work ends with an application of Young’s social connection model to the context of e-waste. While there are some similarities with the case study presented by Young in Responsibility for Justice, the context of e-waste provides a different insight on the many types of social interactions at the source of structural injustices, and how Young’s theory is useful for a reflection about the possible solutions. This work is a kind of tribute to the thoughts of Young which are still relevant today

Enfants conçus avec une aide médicale dans la cohorte Elfe

Objectif : étudier les conditions entourant la naissance des enfants conçus avec une aide médicale, et explorer le rôle des facteurs sociaux et médicaux dans la prématurité et l’hypotrophie.Méthodes : l'analyse porte sur 9495 enfants de la cohorte Elfe, de terme supérieur à 33 semaines d'aménorrhée, singletons ou jumeaux, répartis en trois groupes selon leur contexte de conception, "traitement", "infertiles non traités" et "fertiles" (790, 1044 et 7661 enfants). Cinq champs ont été décrits (caractéristiques sociales, antécédents maternels, grossesse, naissance, santé à deux mois). Une analyse univariée et multivariée des facteurs susceptibles d'être associés à la prématurité ou à l’hypotrophie a été réalisée. Les sous-groupes "fécondation in vitro" et "stimulation ovarienne" ont été comparés.Résultats : le groupe "traitement" présente une situation sociale très favorable, des grossesses plus compliquées et une gémellité, une prématurité et une hypotrophie significativement plus fréquentes. La gémellité et la prématurité sont significativement plus fréquentes en FIV qu'en stimulation. Après ajustement, il existe une association significative entre contexte de conception et prématurité, sans différence entre groupes traitement et infertile ni entre groupes FIV et stimulation. Aucune association n’est retrouvée avec l’hypotrophie.Conclusion : ces résultats suggèrent un sur-risque de complications néonatales chez les enfants de parents infertiles, traités ou non. Des particularités du groupe "infertile" empêchent cependant d'exclure un effet des techniques médicales. Le projet se poursuivra avec l'analyse du développement psychomoteur et pondéral entre la naissance et 3 ans

Evaluation des systèmes d'intelligence épidémiologique appliqués à la détection précoce des maladies infectieuses au niveau mondial.

Our work demonstrated the performance of the epidemic intelligence systems used for the early detection of infectious diseases in the world, the specific added value of each system, the greater intrinsic sensitivity of moderated systems and the variability of the type information source’s used. The creation of a combined virtual system incorporating the best result of the seven systems showed gains in terms of sensitivity and timeliness that would result from the integration of these individual systems into a supra-system. They have shown the limits of these tools and in particular: the low positive predictive value of the raw signals detected, the variability of the detection capacities for the same disease, but also the significant influence played by the type of pathology, the language and the region of occurrence on the detection of infectious events. They established the wide variety of epidemic intelligence strategies used by public health institutions to meet their specific needs and the impact of these strategies on the nature, the geographic origin and the number of events reported. As well, they illustrated that under conditions close to the routine, epidemic intelligence permitted the detection of infectious events on average one to two weeks before their official notification, hence allowing to alert health authorities and therefore the anticipating the implementation of eventual control measures. Our work opens new fields of investigation which applications could be important for both users systems.Nos travaux ont démontré les performances des systèmes d’intelligence épidémiologique en matière de détection précoce des évènements infectieux au niveau mondial, la valeur ajoutée spécifique de chaque système, la plus grande sensibilité intrinsèque des systèmes modérés et la variabilité du type de source d’information utilisé. La création d’un système virtuel combiné intégrant le meilleur résultat des sept systèmes a démontré les gains en termes de sensibilité et de réactivité, qui résulterait de l’intégration de ces systèmes individuels dans un supra-système. Ils ont illustrés les limites de ces outils et en particulier la faible valeur prédictive positive des signaux bruts détectés, la variabilité les capacités de détection pour une même pathologie, mais également l’influence significative jouée par le type de pathologie, la langue et la région de survenue sur les capacités de détection des évènements infectieux. Ils ont établis la grande diversité des stratégies d’intelligence épidémiologique mises en œuvre par les institutions de santé publique pour répondre à leurs besoins spécifiques et l’impact de ces stratégies sur la nature, l’origine géographique et le nombre des évènements rapportés. Ils ont également montré que dans des conditions proches de la routine, l’intelligence épidémiologique permettait la détection d’évènements infectieux en moyenne une à deux semaines avant leur notification officielle, permettant ainsi d’alerter les autorités sanitaires et d’anticiper la mise en œuvre d’éventuelles mesures de contrôle. Nos travaux ouvrent de nouveaux champs d’investigations dont les applications pourraient être importantes pour les utilisateurs comme pour les systèmes