Conférencier | Transcription |
| Karishma YADAV | Bonjour. |
| Yi Ying TAN | Bonjour. |
| Karishma YADAV | Désolé, nous ne pouvons pas vous entendre vous marier. |
| Yi Ying TAN | moi, je veux dire désolé. |
| Karishma YADAV | ouais je peux t'entendre. |
| Larry La Russo | Maintenant, j'imagine que cela fonctionne. |
| Karishma YADAV | oui ça marche. |
| Larry La Russo | D'accord! Super. |
| Désolé c'est intéressant. |
| Pour une raison quelconque, mon ordinateur portable Mike ne vient pas me chercher en dehors de JMP. |
| Je n'arrête pas de devoir faire des allers-retours avec JMP, mais je sais qu'à chaque fois que quelqu'un dit, je n'entends pas. |
| Vous faites les gars. |
| Karishma YADAV | on va bien. |
| Larry La Russo | J'aime votre corps, c'est Krishna, c'est ce que vous dites. |
| Karishma YADAV | oui c'est écossais. |
| Larry La Russo | MMA irlandais Nice. |
| Je le reconnais. |
| bien. |
| Larry La Russo | Et puis il est comme tu dis. |
| Yi Ying TAN | Oui oui. |
| Larry La Russo | génial bien ouais merci à vous deux de faire ça. |
| Nous apprécions certainement que vous preniez le temps d'enregistrer la conférence et je suis vraiment là pour aider en quelque sorte avec l'aspect production de celle-ci. |
| Si vous remarquez dans le coin supérieur gauche, vous verrez probablement que nous enregistrons automatiquement, je veux juste vous assurer que vous êtes tous les deux d'accord avec ça. |
| Karishma YADAV | Ouais ok. |
| Larry La Russo | Excellent et ainsi de suite. |
| Notre intention, évidemment, est de mettre cela dans le cadre de la conférence de découverte et nous allons le mettre sur nos pages communautaires sur community.com. |
| Donc, cela vivra également au-delà de la conférence, les gens pourront y accéder et tout, vous sentez-vous à l'aise avec cela également. |
| Karishma YADAV | Ouais bien. |
| Larry La Russo | génial Merci beaucoup, ce sont les deux questions juridiques. |
| Et, et vos antécédents ont l'air excellents, je veux juste m'assurer qu'il n'y a pas de contrefaçon de logo ou quoi que ce soit que tout semble bien là-bas que vous avez déjà enregistré pour nous, est-ce la première fois que vous faites le sommet de la découverte. |
| Karishma YADAV | oui, c'est la première fois. |
| D'accord. |
| Larry La Russo | Eh bien, je vais juste vous faire savoir quand il sera temps pour vous de partir, je vais probablement faire un nouveau mon. |
| écouteurs, puis éliminez ma vidéo tant que vous parlez et que je ne le suis pas, je ne devrais pas apparaître à l'écran, mais si je fais cela, il n'y a aucune chance que je lui apparaisse par erreur, donc je vais quand quand il est temps pour nous d'y aller je vais déménager en éteignant ma vidéo. |
| Et vous aurez l'impression de vous parler à vous-même, mais j'écoute et je m'assure que tout va bien, et que la vidéo a l'air bien et que tout ce qui se trouve dans la diapositive trouvera. |
| C'est pour une raison quelconque et j'en ai enregistré plus d'une douzaine probablement si, pour une raison quelconque, quelque chose se passe. |
| Je vais juste réactiver le son et dire hé, j'ai besoin que vous arrêtiez, nous devrons réenregistrer ou quoi que ce soit, mais je ne prévois pas que cela se produise, alors craie juste sur vous savez que le camion et parlez du début à la fin . |
| Si l'un de vous a l'impression que oh mon dieu, j'ai complètement foiré, ce n'est pas ce que je voulais dire, on s'arrête et on dit bon je vais recommencer et recommencer oh ouais. |
| Vous devriez faire ça. |
| Yi Ying TAN | D'accord. |
| Larry La Russo | Mais, mais je vous encourage à ne pas vous soucier d'un peuple comme l'intention ici est d'être assez décontracté avec cela et il n'a pas besoin d'être parfait. |
| Je dirais, comme je l'ai dit, la seule chose qui m'inquiéterait, c'est comme si vous étiez comme attendez une seconde que je fais du côté de l'événement ou vous avez dit quelque chose de mal et vous réalisez que nous avons la capacité de simplement dire je ' Je vais recommencer dans et c'est bien mais, mais comme je l'ai dit. |
| les gens qui nous regardent vont être très, très indulgents |
| Yi Ying TAN | 30h à Singapour, vous savez, comme votre plan pour le faire plus que. |
| Une fois que. |
| Larry La Russo | L'autre chose est. |
| Si vous pouviez me donner des indices verbaux pour que je ne sache pas lequel d'entre vous va commencer en premier, mais si vous le disiez. |
| Merci de m'avoir rejoint, bienvenue à notre discussion ou quelque chose comme ça, parce que ça me donne en quelque sorte un point de départ pour m'assurer que OK, je sais qu'elle. |
| veut commencer ici, et puis à la fin si vous voulez dire merci de m'avoir rejoint si vous avez des questions, s'il vous plaît. |
| n'hésitez pas à les taper dans le chat ou quelque chose comme ça, car il y aura une page qui sera construite avec des commentaires en bas. |
| Ou si vous voulez juste terminer en vous remerciant de m'avoir rejoint, vous savez que je ne sais pas si les informations de contact ou juste quelque chose à me donner du point de départ et du point de fin audio afin que nous puissions couper cette vidéo et nous assurer qu'elle ressemble . |
| Et puis la dernière chose que je dirai et ensuite vraiment je vous laisserai faire la présentation. |
| Est-ce que nous enregistrons trois versions différentes de cela. |
| L'un avec juste la diapositive pour que le curseur occupe l'intégralité de l'écran, l'autre avec vous qui parlez probablement de la façon dont vous me voyez en ce moment, c'est que je prends juste un peu d'étranger, puis la mouche prend 80% de l'écran. |
| Et puis le troisième est. |
| c'est vous en plein écran, en tant qu'orateur uniquement et nous le faisons parce que la plupart du temps, vous aurez votre diapositive et vous. |
| Mais si vous vous accrochez à une diapositive pendant plus de quelques minutes juste pour la variété, nous pourrions échouer, juste sur votre photo, vous savez, comme si vous aviez parlé pendant 20 secondes, puis reveniez en arrière. |
| Nous avons donc trois versions différentes et nous en avons de très bonnes. |
| Les producteurs qui entreront et prendront en quelque sorte des décisions créatives sur la façon de le montrer, alors sachez simplement que cela pourrait aller et venir JMP presque comme vous savez, comme une émission de télévision et parfois vous parlerez parfois à la diapositive, puis certains la plupart du temps. |
| Karishma YADAV | Ok sonne bien ouais. |
| Larry La Russo | D'accord, avez-vous d'autres questions. |
| Yi Ying TAN | Oui. |
| Karishma YADAV | Donc, si nous devons faire une reprise. |
| Par chance, alors est-ce que ça va reprendre ou on va devoir repartir du mauvais, tout le temps. |
| Larry La Russo | Donc, vous savez que nous pourrions avoir un enregistrement de 40 minutes si vous n'avez qu'une conversation de 20 minutes et c'est bien, je veux dire si vous savez à quel point il est facile de couper la première minute, donc pour une raison quelconque, et encore moi. |
| ne soyez pas trop dur avec vous-même, mais si vous sentez que non, je veux vraiment redémarrer juste Larry, je vais recommencer et dire ensuite. |
| Bienvenue dans mon discours, vous savez et ensuite nous saurons que la première version s'en débarrassera donc oui nous n'allons pas avoir à redémarrer, nous allons juste travailler jusqu'à ce que nous raccrochions. |
| nous ferons le hachage. |
| Yi Ying TAN | D'accord. |
| Larry La Russo | Merci, permettez-moi de ne rien avoir d'autre, je veux m'assurer que vous. |
| Votre son sonne bien, les arrière-plans sont superbes. |
| Je pense que nous sommes prêts à partir, donc je vais vous céder la parole, et encore une fois, je vous écouterai, tout le temps, donc si vous avez des questions ou si vous devez vous arrêter ou quelque chose, faites-le moi savoir autrement profiter de la conversation, je le ferai. |
| Je vais vous parler les gars après que vous avez terminé. |
| Yi Ying TAN | Merci. |
| Nous pouvons donc commencer à tout moment. |
| Larry La Russo | Bon ouais, commencez, si vous voulez prendre une seconde, préparez-vous, il semble que vos diapositives soient déjà affichées, alors dès que vous êtes prêt, dites merci de m'avoir rejoint, puis c'est parti. |
| Yi Ying TAN | et |
| Larry La Russo | Je vais me mettre en sourdine et éteindre ma vidéo. |
| Merci. |
| Yi Ying TAN | Bonjour. Tout d'abord, je tiens à remercier le comité d'avoir sélectionné notre projet, c'est un grand honneur de participer au JMP Discovery Summit. |
| Avant de commencer la présentation ou de présenter notre équipe, nous sommes issus du programme de maîtrise en entreprise de la SMU. Je suis Yi, et nous avons Karishma et Sue-Ann avec moi aujourd'hui. |
| Tin Seong Kam est notre professeur. Il ne se joint pas à nous aujourd'hui parce qu'il a d'autres engagements. Donc, comme vous pouvez le voir sur cette page de couverture, |
| dans ce projet, nous étudions l'utilisation de l'analyse des classes latentes pour identifier les sous-classes de dépression à l'aide de JMP Pro. Au cours de la présentation, nous pouvons utiliser la forme abrégée de l'ACV pour faire référence à l'analyse des classes latentes. |
| D'accord. |
| Pour vous donner plus de détails sur notre projet, nous examinons la dépression, une maladie mentale qui devient de plus en plus courante chez les adolescents et les adultes de tous âges. Selon l'OMS, |
| l'Organisation mondiale de la santé, la dépression est la principale cause d'invalidité dans le monde et elle est l'un des principaux contributeurs à la charge mondiale globale de morbidité. |
| La capacité d'obtenir un diagnostic précis de la gravité de la dépression a toujours été la principale pierre d'achoppement dans la prise en charge des patients déprimés. |
| Il existe un questionnaire couramment utilisé pour aider au diagnostic de la dépression et pour en déterminer la gravité. |
| ça s'appelle le PHQ, questionnaire de santé publique. |
| C'est un instrument de neuf questions qui est... |
| qui contient ces questions. Le premier a... le premier serait que vous avez peu d'intérêt à faire les choses ; le second étant, vous vous sentez déprimé ou désespéré. |
| Le troisième étant, avez-vous du mal à dormir ou dormez-vous trop ? Le quatrième serait vous sentez-vous fatigué ou avez-vous peu d'énergie ? |
| La cinquième question serait : avez-vous peu d'appétit ou mangez-vous trop ? Et les prochaines questions ont également... nous avons, vous sentez-vous mal dans votre peau ? |
| Avez-vous du mal à vous concentrer sur les choses ? Et la huitième question serait, bougez-vous ou parlez-vous lentement ou bougez-vous ou parlez-vous trop vite ? La dernière question que nous avons incluse dans notre... dans notre projet est, |
| avez-vous des pensées suicidaires? |
| A, B, C, D. Sur la droite, vous savez, il y a un tableau là, et vous pouvez voir, comme dans la façon dont vous lisez ce tableau, que A et B ont le même score de 10 ici, |
| Et les sévérités sont considérées comme modérées. C et D, en revanche, ont le même score de 20 et sont considérés comme gravement déprimés selon PHQ-9. |
| L'intervieweur leur demandera donc à quelle fréquence ils ont ressenti le symptôme, sur une échelle de zéro à trois. Comme vous pouvez le voir, comme vous le savez, la réponse dans ce tableau est principalement comme 0, 1, 2 et 3. |
| Zéro signifie qu'ils ne présentent aucun symptôme et trois est le plus fréquent, presque tous les jours. Le score global est obtenu en additionnant les réponses aux neuf questions, allant de zéro à 27. |
| Maintenant, si nous creusons plus profondément dans les résultats de C et D ici, |
| vous pouvez voir qu'ils ont tous les deux un score de 20, mais les symptômes qu'ils éprouvent sont assez différents. Par exemple, C se sent souvent mal dans sa peau, |
| ici, comme vous le savez mais je suis désolé, je pointe plus sur la droite différente, mais D n'a jamais ressenti ça. |
| Et C a rarement des pensées suicidaires, mais D en a presque tous les jours. La question que nous avons ici est que |
| ces symptômes ont-ils la même contribution au diagnostic de dépression ? Ainsi, d'un point de vue clinique, le PHQ-9 a été évalué comme un instrument valide de mesure de la gravité de la dépression. Cependant, notre équipe était d'avis que le populaire... ce populairement utilisé |
| cinq catégories de sévérité des dépressions basées sur la somme des réponses |
| est trop subjectif. |
| Par conséquent, le but de notre projet est de démontrer... de découvrir comment l'analyse des classes latentes de JMP peut être utilisée pour fournir une analyse basée sur les données et |
| approche objective pour déterminer les classes de sévérité de la dépression. Les résultats de l'analyse révèlent que l'ACV améliore notre compréhension des caractéristiques des classes de dépression mieux que les méthodes conventionnelles à cinq catégories. |
| Ainsi, en utilisant le même ensemble de neuf questions tirées de l'ensemble de données du questionnaire de l'enquête nationale sur la santé et la nutrition de 2017 à 2018, nous utilisons l'ACV pour classer 5 000 répondants. |
| dans les classes de sévérité de la dépression. Nous comparons ensuite cela aux résultats du PHQ-9 qui utilisent une simple sommation des réponses... |
| variables de réponse pour arriver aux niveaux de sévérité de la dépression. Cette comparaison des classes révélera les différences de sévérité des classes de dépression entre les deux méthodes. |
| Ouais, permettez-moi d'entrer dans plus de détails dans la diapositive suivante. |
| Comment nous avons d'abord préparé les données, nous avons donc d'abord téléchargé l'ensemble de données accessible au public de l'enquête nationale sur la santé et la nutrition pour les années que je viens de mentionner, 2017 à 2018. |
| Nous n'utilisons que les données de ces années pour maintenir la qualité des données, car nous craignions un peu qu'il y ait une différence dans la façon dont les répondants donnent une réponse sur différentes périodes. Nous organisons donc les données dans JMP Pro. |
| Nous utilisons JMP Pro 16. Dans l'ensemble de données, il y a un total de 10 colonnes à l'origine ??? réponses. |
| Mais nous avons remarqué que la question finale ressemble à une question de consolidation. Cela demande, par exemple, à quel point ces problèmes vous ont-ils rendu difficile de faire votre travail, de vous occuper de certaines choses à la maison ou de vous entendre avec les autres ? Ainsi, en raison de la nature de |
| s'agissant d'une question de consolidation, nous avons exclu de notre travail. |
| Après cela, nous effectuons quelques étapes de nettoyage et de préparation des données, telles que la vérification des valeurs manquantes, le renommage de certaines colonnes afin de mieux refléter les variables pour l'analyse latente. |
| Le score PHQ-9 a également été tabulé dans une nouvelle colonne et recodé en cinq catégories de gravité de la dépression, à savoir aucune, légère, modérée, modérément sévère et sévère. Avec cela, nous exécutons enfin l'analyse de classe latente et interprétons les résultats. |
| Je vais donc vous présenter les étapes détaillées de l'analyse que nous avons effectuée. Tout d'abord, nous avons utilisé JMP Pro 16 pour exécuter l'ACV afin de regrouper les personnes interrogées avec des modèles distincts en grappes. |
| Et la façon dont nous choisissons le modèle de clustering est basée sur les valeurs BIC et AIC de ces modèles. |
| À partir des rapports de modèles, nous avons évalué les tailles d'effet des variables respectives pour identifier la séparation entre les classes latentes. |
| Et parce que cela indique l'exactitude de la catégorisation des individus en différentes... classes latentes correctes. Nous examinons également les valeurs du logarithme pour déterminer l'influence de chaque variable sur le modèle. |
| Ensuite, nous avons effectué une analyse de tableau de contingence pour comparer les classes de l'ACV aux cinq catégories de classes de gravité de la dépression dérivées à l'aide des méthodes traditionnelles PHQ-9. |
| Notre hypothèse est que le PHQ-9 couramment utilisé, basé sur la somme des réponses que j'ai mentionnées, est trop subjectif, car il ne tient pas compte de la pondération statistique... statistique des variables individuelles. La comparaison avec les résultats de l'ACV est remplie à l'aide de |
| des méthodes statistiques, ce qui nous permet de mieux examiner la validité... la validité des résultats. |
| Donc, avec cela, je vais passer la main à Karishma pour nous en dire plus sur les découvertes et les conclusions. |
| À vous, Karishma. |
| Tu es muet, Karishma. |
| Karishma YADAV | Oh pardon. |
| Merci Yi. Salut tout le monde. Je m'appelle Karishma Yadav et je vous ferai avancer avec notre présentation. |
| On sait donc qu'il est important pour les chercheurs dans le domaine de la santé mentale de pouvoir identifier des sous-groupes d'individus |
| au sein de la population générale, qui présentent des schémas similaires de symptômes ou de forces de santé mentale, de sorte que ces groupes peuvent être étudiés plus avant pour enquêter sur des questions, telles que les classes de santé mentale les plus répandues, |
| et quels résultats futurs ils prédisent et si les classes de santé mentale changent avec le temps. De plus, l'identification de ces sous-groupes est importante pour les praticiens |
| à... sur le terrain pour traiter et prévenir les cas de santé mentale. Ainsi, une méthode de plus en plus populaire pour identifier les sous-groupes est l'analyse de classe latente, qui est ... qui sera abrégée en ACV |
| désormais dans la présentation. L'ACV est donc une approche de modélisation de mélange de variables latentes transversales. Comme toutes les approches de modélisation de mélange de variables latentes, l'ACV vise à trouver l'hétérogénéité au sein de la population. |
| Pour ce faire, il analyse le modèle de comportement des individus, tels que les indicateurs de santé mentale, et trouve des types communs, appelés classes. Donc chaque individu est assigné de manière probabiliste à une classe, |
| qui est calculé à l'aide de la formule qui s'affiche. Et les résultats sont des sous-groupes d'individus qui sont les plus similaires les uns aux autres et les plus distincts de ceux des autres classes. Diapositive suivante. |
| C'est ainsi que nous construisons le modèle LCA dans JMP Pro 16. Ainsi, comme mentionné précédemment par Yi, dans les étapes de pré-traitement que nous avons créées |
| Les variables PHQ-9 en additionnant les neuf variables d'entrée, les questions posées dans le questionnaire PHQ-9, puis le score PHQ-9, qui va de zéro à 27, est utilisé pour arriver à cinq classes. |
| Les classes sont basées sur des points de coupure, qui sont couramment utilisés dans de nombreux diagnostics médicaux par les cliniciens. Ainsi, les classes mentionnées par Yi plus tôt sont |
| aucun, léger, modéré, modérément sévère et sévère. Ainsi, après le prétraitement, nous avons décidé de créer un modèle dans JMP Pro en sélectionnant l'ACV comme méthode d'analyse de clustering, puis nous avons choisi les neuf questions de la latente PHQ-9. |
| comme les entités d'entrée présentées ici. Nous avons donc exécuté le modèle ACV pour les clusters, allant de trois à 15 pour trouver le modèle le mieux adapté. |
| Diapositive suivante. |
| Voici donc le résultat de l'ACV. Les derniers modèles de classe sont estimés de manière itérative, en ajoutant des classes potentielles pour déterminer quel modèle est le mieux adapté aux données. Donc, juger du meilleur ajustement peut prendre beaucoup de considération, |
| y compris les critères d'information. Nous avons donc utilisé ici des critères d'information. |
| Comme nous pouvons le voir, le groupe cinq nous donne le BIC le plus bas, le critère d'information bayésien. Nous avons également essayé d'exécuter le modèle sur un nombre accru de clusters, mais l'AIC a continué à se déplacer avec l'augmentation du nombre de classes, nous avons donc choisi BIC comme taille de cluster optimale. |
| Ainsi, les individus ont été divisés en cinq classes, sur la base des réponses au questionnaire. Diapositive suivante. |
| Ce sont donc les graphiques qui montrent la répartition des individus dans chacune des classes et la proportion de réponses dans chaque variable. |
| Donc, il montre également la réponse... les probabilités de réponse de chacune des neuf variables dans chacune des classes. On peut donc voir que dans le groupe un, |
| toutes les variables n'ont pas du tout comme réponse prédominante, et c'est le risque le plus faible |
| groupe. Dans le groupe deux, il y a une diminution de la proportion de pas du tout comme variable de réponse et |
| proportion accrue de plusieurs jours que la réponse. Le groupe trois a augmenté la proportion de plusieurs jours et de plus de la moitié des jours comme réponse, et les groupes quatre et cinq ont encore augmenté les proportions de ces réponses à haute fréquence. Prochain. |
| aucun, léger, modéré, modérément sévère et sévère. |
| Ainsi, comme nous pouvons le voir, la classe 1 a une taille d'environ 48 %, et les individus de cette classe ne ressentent aucun symptôme dépressif, ou la réponse n'est pas du tout pour les neuf variables. Ce groupe d'individus n'a aucun risque de souffrir de dépression. |
| La classe deux a des symptômes bénins, avec une taille d'environ 24 %. |
| Individus... les individus de cette classe ont deux caractéristiques prédominantes énumérées ici, qui sont des troubles du sommeil ou trop de sommeil |
| plusieurs jours par semaine, sensation de fatigue ou manque d'énergie plusieurs jours par semaine. Et les individus de la classe trois |
| ont des symptômes modérés et une taille de classe d'environ 11 % ; 70 % d'entre eux ont répondu qu'ils se sentaient fatigués ou manquaient d'énergie plusieurs jours par semaine. Ils ont également ressenti une sévérité accrue des symptômes répertoriés dans la classe deux. |
| De plus, ils ont également ressenti d'autres symptômes, comme ne pas avoir envie de faire les choses, se sentir déprimés, déprimés et désespérés. |
| La classe quatre a une taille de 10,44% et ce groupe d'individus a des symptômes dépressifs encore plus graves, de sorte qu'ils ressentent environ sept des neuf symptômes dépressifs. |
| assez fréquemment. Ensuite, nous avons la classe cinq avec une taille de classe d'environ 6 %. Ils ont ressenti les neuf symptômes et la gravité est |
| très haut. Ils en font l'expérience comme tous les jours, ou plus de la moitié des jours. Diapositive suivante. |
| Ce sont donc les tailles d'effet des neuf variables et la valeur du log. Ainsi, les tailles d'effet sont, comme vous pouvez le voir, des valeurs comprises entre zéro et un, |
| et des tailles d'effet plus élevées indiquent une probabilité plus élevée que les individus soient classés avec précision dans une classe latente. |
| Ainsi, la majorité des variables d'entrée ont des tailles d'effet supérieures à 75 %, et la valeur du log, d'autre part, est l'efficacité des variables dans la prédiction des grappes. |
| Plus la valeur du log est grande, plus la variable est forte dans le modèle. Les résultats indiquent que toutes les variables ne partagent pas les mêmes valeurs de valeur logarithmique. |
| Cela confirme notre suspicion que les variables pourraient ne pas contribuer de manière égale au diagnostic et que la sommation des scores PHQ-9 ne sera précise et fiable que si chaque variable a le même niveau d'influence dans le modèle est annulée. Alors ensuite. |
| Alors finalement, |
| c'est le tableau de contingence. Comme on peut le voir |
| symptômes dépressifs dérivés de la |
| Le tableau de sommation et de contingence PHQ-9 est arrivé aux classes que nous avons dérivées en utilisant |
| l'analyse des classes letentes sont assez différentes. |
| La valeur P est d'environ |
| .001, |
| qui dit qu'il n'y a pas d'erreur d'échantillonnage. Nous avons donc fait cela pour justifier que les résultats seront cohérents si nous échantillonnons environ 1 000 fois, 1 000 échantillons différents, un seul d'entre eux aura un résultat différent de celui-ci. |
| Prochain. |
| Donc, enfin, nous concluons que les niveaux de gravité de la dépression dérivés à l'aide de modèles de regroupement statistiques comme l'ACV fourniront une évaluation plus précise de la gravité de la dépression, |
| par rapport à ceux dérivés en utilisant une simple sommation des réponses du PHQ-9. |
| D'autres études doivent être menées pour déterminer la pondération des variables respectives afin de renforcer le modèle PHQ-9 neuf qui s'est avéré plus fiable et plus efficace. C'est important |
| parce que sous-estimer la gravité de la dépression des individus et le pourcentage de dépression dans la population |
| fait peser des risques importants sur la société. Sans une méthode de diagnostic précise, il devient difficile de déterminer les ressources adéquates nécessaires pour prévenir et traiter la dépression. |
| C'est donc tout pour notre présentation, et les questions sont les bienvenues dans la boîte de commentaires que vous pouvez voir sous la vidéo. Merci. |
| Larry La Russo | Excellent. |
| génial Merci beaucoup. |
| J'en suis très content, je veux dire que je pensais que c'était ça sonnait bien, vos diapositives sont géniales. |
| Karishma YADAV | Merci. |
| Larry La Russo | ouais tout se passe bien selon vous, je-je n'ai pas vu de problèmes et en fait je parle très intéressant. |
| Je n'étais pas tout à fait intéressé par la technique, les gars, en ce qui concerne les bâtons, mais. |
| Je suis sûr que ce sera de poche. |
| Karishma YADAV | Merci. |
| Oui. |
| Larry La Russo | Eh bien, dormez un peu. |
| Karishma YADAV | Oui. |
| Larry La Russo | il approche 11 maintenant mais euh. |
| Merci beaucoup, et encore une fois, nous vous ferons savoir s'il y a des problèmes ou quoi que ce soit, et si vous le feriez, les gars. |
| Je reçois un lien que je peux partager avec des personnes externes, je vous l'enverrai à tous, si vous voulez juste le regarder et voir à quoi ça ressemble, mais ça va juste être le P brut donc ça va avoir tous nos des trucs front-end, et tous ces trucs back-end mais. |
| Si vous êtes juste curieux, je vais aller de l'avant et vous l'envoyer juste pour votre intérêt, puis sachez simplement que nous le produirons, vous savez et en ferez quelques-uns, vous savez interactif et joli avant parce que. |
| D'accord, d'accord. |
| ouais ouais j'ai passé une excellente soirée, quoi qu'il en soit, et merci encore de m'avoir rejoint. |
| Karishma YADAV | Merci. |
| Larry La Russo | Bon, content de vous rencontrer, prenez soin de vous. |
| Karishma YADAV | Merci, pareil ici bonne nuit et bon. |
| Bonjour à vous. |
| Larry La Russo | Bye Bye. |
| salut. |
