Mathematical Modeling Describing the Effect of Fishing and Dispersion on Hermaphrodite Population Dynamics

International audienceIn order to study the impact of fishing on a grouper population, we propose in this paper to model the dynamics of a grouper population in a fishing territory by using structured models. For that purpose, we have integrated the natural population growth, the fishing, the competition for shelter and the dispersion. The dispersion was considered as a consequence of the competition. First we prove, that the grouper stocks may be less sensitive to the removal of large male individuals if female population are totally protected. Second, we show that fishing does not disturb the demographic structure of the population. Finally, we prove that female selective fisheries have the potential of drastically reduce reproductive rates. We also prove that male fishing decreases competition and then increases the total population number

Input sequence estimation and blind channel identification in HF communication

A new algorithm is proposed for reliable communication over HF tropospheric links in the presence of rapid channel variations. In the proposed approach, using fractionally space channel outputs, sequential estimation of channel characteristics and input sequence is performed by utilizing subspace tracking and Kalman filtering. Simulation based comparisons with the existing algorithms show that the proposed approaches significantly improve the performance of the communication system and enable us to utilize HF communication in bad conditions

Non-Hermitian Swanson model with a time-dependent metric

We provide further non-trivial solutions to the recently proposed time-dependent Dyson and quasi-Hermiticity relation. Here we solve them for the generalized version of the non-Hermitian Swanson Hamiltonian with time-dependent coefficients. We construct time-dependent solutions by employing the Lewis-Riesenfeld method of invariants and discuss concrete physical applications of our results

Les cellulites cervico-faciales d’origine dentaire: a propos de 150 cas

Les cellulites cervico-faciales d’origine dentaire sont des infections des tissus cellulo-adipeux, de la face et du cou, ayant des potentialités extensives pouvant parfois être graves et engager le pronostic vital. Le but de ce travail est d’étudier le profil épidémioclinique et paraclinique de nos patients, d’évaluer leur prise en charge thérapeutique et leur évolution. Notre étude est rétrospective et a porté sur 150 cas de cellulites cervico-faciales d’origine dentaire colligés sur 10 ans entre 1997 et 2006. La prise en charge thérapeutique était médico-hirurgicale. Les cellulites cervico-faciales d’origine dentaire sont une pathologie potentiellement grave dont la prise en charge est coûteuse et les répercussions socio-professionnelles et économiques sont lourdes d’où l’intérêt d’une politique de prévention efficace et ciblée visant à réduire la morbidité liée à ces infections.Mots clés : cellulites cervicale et faciale, infections dentaire, prévention

Les facteurs prédictifs de malignité des nodules thyroïdiens: à propos de 412 cas

Introduction : Les nodules thyroïdiens constituent la pathologie thyroïdienne la plus fréquente. Ils posent surtout le problème de leur prise en charge. La recherche d’une étiologie cancéreuse reste la principale préoccupation. Matériels et méthodes : Nous proposons une étude rétrospective, portant sur 412 patients porteurs de nodules thyroïdiens uniques ou multiples, colligés sur une période de 5 ans (1998-2002). Nous avons réalisé une étude statistique comparant deux groupes de patients : le groupe I comprenant tous les patients porteurs de nodules malins pris en charge au cours de la période d’étude, ils sont au nombre de 103. Et le groupe II est constitué de 309 patients témoins pris au hasard porteurs de nodules bénins également pris en charge entre 1998 et 2002. Résultats : Les facteurs prédictifs de malignité d’un nodule thyroïdien, jugés significatifs au terme de l’étude statistique univariée, étaient : l’âge inférieur à 30 ans, l’adénopathie révélatrice, la consistance dure du nodule, sa fixité, son caractère irrégulier et ses limites floues à la palpation, la présence d’une adénopathie à l’examen, l’association à une anémie. Et à l’échographie, la structure mixte, les limites irrégulières, la présence de microcalcifications et la visualisation d’une vascularisation intranodulaire avec ou sans vascularisation périnodulaire. Seuls 4 facteurs étaient significatifs à l’étude multivariée : l’âge inférieur à 30 ans, l’anémie, l’échostructure mixte et l’hypervascularisation au doppler. Conclusion : Bien que ces facteurs sont fortement prédictifs de malignité, aucun examen clinique ou paraclinique n’est suffisant à lui seul, le clinicien doit alors se baser sur un faisceau d’arguments pour adopter une conduite pratique parfois lourde de conséquences.Mots clés : nodules thyroïdiens, malignité, dépistage, échographi

Kyste hydatique cervico mediastinal a propos d’un cas

Le kyste hydatique cervico-médiastinal est extrêmement rare même en pays d’endémie. Il se manifeste généralement par une masse cervico-thoracique et il pose un problème délicat de diagnostic. Les auteurs rapportent le cas d’une femme de 53 ans, qui a consulté pour une masse sus claviculaire gauche évoluant depuis une année. Le bilan radiologique avait conclu au début à un magma d’adénopathies cervico-médiastinales. La patiente a bénéficié, alors, d’une cervicotomie exploratrice avec la découverte en per-opératoire d’un kyste hydatique cervico- médiastinal.Mots clé : Kyste hydatique, localisation cervico-médiastinale, imagerie

Predicting Dementia With Routine Care EMR Data

Our aim is to develop a machine learning (ML) model that can predict dementia in a general patient population from multiple health care institutions one year and three years prior to the onset of the disease without any additional monitoring or screening. The purpose of the model is to automate the cost-effective, non-invasive, digital pre-screening of patients at risk for dementia. Towards this purpose, routine care data, which is widely available through Electronic Medical Record (EMR) systems is used as a data source. These data embody a rich knowledge and make related medical applications easy to deploy at scale in a cost-effective manner. Specifically, the model is trained by using structured and unstructured data from three EMR data sets: diagnosis, prescriptions, and medical notes. Each of these three data sets is used to construct an individual model along with a combined model which is derived by using all three data sets. Human-interpretable data processing and ML techniques are selected in order to facilitate adoption of the proposed model by health care providers from multiple institutions. The results show that the combined model is generalizable across multiple institutions and is able to predict dementia within one year of its onset with an accuracy of nearly 80% despite the fact that it was trained using routine care data. Moreover, the analysis of the models identified important predictors for dementia. Some of these predictors (e.g., age and hypertensive disorders) are already confirmed by the literature while others, especially the ones derived from the unstructured medical notes, require further clinical analysis

Une méthode rapide de reconnaissance de l'écriture arabe manuscrite

Nous décrivons une méthode rapide de reconnaissance offline de l'écriture arabe manuscrite. Le problème de la reconnaissance est découpé en différentes sous-tâches et distribué à plusieurs agents. La segmentation des mots arabes en graphèmes est effectuée en analysant le contour supérieur des composantes connexes qui nous sert de signal utile pour la détection des points de segmentation primaires PSP. Une analyse locale détermine les points de segmentation décisifs PSD. Les primitives se rapportant à chaque mot sont analysés dans un premier module de reconnaissance où la décision est donnée par maximum de vraisemblance. Un deuxième module effectue l'étiquétage des observations HMM par rapport aux caractères. Les résultats des deux modules sont analysés

Inferring the patient’s age from implicit age clues in health forum posts

Broader patient-reported experiences in oncology are largely unknown due to the lack of available information from traditional data sources. Online health community data provide an exploratory way to uncover these experiences at a large scale. Analyzing these data can guide further studies towards understanding patients’ needs and experiences. However, analysis of online health data is inherently difficult due to the unstructured nature of these data and the variety of ways information can be expressed over text. Specifically, subscribers may not disclose critical information such as the age of the patient in their posts. In fact, the number of health forum posts that explicitly mention the age of the patient is significantly lower than the number of posts that do not include this information in the Reddit r/Cancer health forum under consideration in the present paper. Health-focused studies often need to consider or control for age as a confounder, hence the importance of having sufficient age data. This paper presents a methodology that can help classify health forum posts according to four age groups (0–17, 18–39, 40–64 and 65 + years) even when the posts do not contain explicit mention of the age of the patient. First, the subset of the posts that include explicit mention of the age of the patient is identified. Second, the explicit age clues are removed from these posts and used to train the proposed age classifier. The resulting classifier is able to infer the age of the patient using only implicit age clues with an average true positive rate (TPR) of 71%. This TPR is comparable to the average TPR of 69% obtained from human annotations for the same set of posts