Essais d'équivalence comme sujet : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Equivalence Trials as Topic
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Termes MeSH sélectionnés :
Natural Language Processing
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment évaluer l'équivalence d'un traitement ?
L'équivalence est évaluée par des essais cliniques comparant les résultats des traitements.
Essais cliniquesÉquivalence thérapeutique
#2
Quels critères sont utilisés pour l'équivalence ?
Les critères incluent des mesures de résultats cliniques, de sécurité et de tolérance.
Critères d'évaluationRésultats cliniques
#3
Quelles méthodes statistiques sont appliquées ?
Des méthodes comme l'intervalle de confiance et les tests de différence sont couramment utilisées.
Méthodes statistiquesAnalyse de données
#4
Comment choisir un groupe témoin ?
Le groupe témoin doit être comparable en termes de caractéristiques démographiques et cliniques.
Groupe témoinCaractéristiques démographiques
#5
Quel est le rôle des biais dans ces essais ?
Les biais peuvent fausser les résultats, d'où l'importance de la randomisation et du double aveugle.
BiaisRandomisation
Symptômes
5
#1
Quels symptômes sont mesurés dans les essais d'équivalence ?
Les symptômes varient selon les traitements, mais incluent souvent douleur, fatigue et qualité de vie.
SymptômesQualité de vie
#2
Comment les symptômes influencent-ils les résultats ?
Les symptômes peuvent affecter l'adhérence au traitement et la perception de son efficacité.
Adhérence au traitementPerception de l'efficacité
#3
Les effets secondaires sont-ils pris en compte ?
Oui, les effets secondaires sont cruciaux pour évaluer l'équivalence et la sécurité des traitements.
Effets secondairesSécurité des traitements
#4
Comment les symptômes sont-ils rapportés ?
Les symptômes sont souvent rapportés par les patients via des questionnaires standardisés.
QuestionnairesRapport de symptômes
#5
Y a-t-il des symptômes spécifiques à surveiller ?
Oui, des symptômes spécifiques peuvent être surveillés selon la pathologie traitée et le traitement.
PathologieSurveillance des symptômes
Prévention
5
#1
Les essais d'équivalence incluent-ils des mesures préventives ?
Oui, certains essais évaluent l'efficacité des interventions préventives par rapport à des traitements standards.
Interventions préventivesEfficacité
#2
Comment évaluer l'impact préventif d'un traitement ?
L'impact préventif est évalué par la réduction des événements indésirables dans les groupes traités.
Événements indésirablesÉvaluation de l'impact
#3
Quelles populations sont ciblées pour la prévention ?
Les populations à risque sont souvent ciblées pour maximiser l'impact des interventions préventives.
Populations à risqueInterventions préventives
#4
Les recommandations de prévention sont-elles basées sur ces essais ?
Oui, les recommandations de prévention s'appuient souvent sur les résultats d'essais d'équivalence.
Recommandations de préventionEssais d'équivalence
#5
Comment les résultats influencent-ils les pratiques préventives ?
Les résultats des essais d'équivalence peuvent modifier les pratiques cliniques et les protocoles de prévention.
Pratiques cliniquesProtocoles de prévention
Traitements
5
#1
Quels types de traitements sont comparés ?
Les traitements peuvent inclure des médicaments, des thérapies physiques ou des interventions chirurgicales.
MédicamentsThérapies physiques
#2
Comment déterminer l'équivalence des traitements ?
L'équivalence est déterminée par des résultats cliniques similaires dans des populations comparables.
Résultats cliniquesPopulations comparables
#3
Les traitements alternatifs sont-ils inclus ?
Oui, les traitements alternatifs peuvent être inclus pour évaluer leur efficacité par rapport aux standards.
Traitements alternatifsEfficacité
#4
Quel est l'impact des traitements sur la qualité de vie ?
Les traitements doivent améliorer la qualité de vie, un critère essentiel dans les essais d'équivalence.
Qualité de vieImpact des traitements
#5
Comment les traitements sont-ils administrés ?
Les traitements peuvent être administrés par voie orale, intraveineuse ou topique, selon le cas.
Voie d'administrationTraitements médicaux
Complications
5
#1
Quelles complications sont surveillées dans les essais ?
Les complications peuvent inclure des effets indésirables graves ou des échecs de traitement.
ComplicationsEffets indésirables
#2
Comment les complications affectent-elles l'équivalence ?
Les complications peuvent influencer l'évaluation de l'équivalence en affectant les résultats cliniques.
Évaluation de l'équivalenceRésultats cliniques
#3
Les complications sont-elles rapportées par les patients ?
Oui, les patients rapportent souvent les complications via des questionnaires ou des journaux de bord.
Rapport de complicationsQuestionnaires
#4
Comment minimiser les complications dans les essais ?
Des protocoles rigoureux et une surveillance étroite aident à minimiser les complications durant les essais.
Protocoles rigoureuxSurveillance
#5
Les complications influencent-elles la durée de l'essai ?
Oui, des complications imprévues peuvent prolonger la durée de l'essai et affecter les résultats.
Durée de l'essaiRésultats
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont pris en compte ?
Les facteurs de risque incluent l'âge, le sexe, les comorbidités et les antécédents médicaux.
Facteurs de risqueComorbidités
#2
Comment les facteurs de risque influencent-ils les résultats ?
Les facteurs de risque peuvent modifier l'efficacité des traitements et la survenue de complications.
Efficacité des traitementsComplications
#3
Les facteurs de risque sont-ils évalués au début de l'essai ?
Oui, une évaluation initiale des facteurs de risque est essentielle pour la stratification des participants.
Évaluation initialeStratification des participants
#4
Comment les facteurs de risque sont-ils mesurés ?
Les facteurs de risque sont mesurés par des questionnaires, des examens cliniques et des tests de laboratoire.
QuestionnairesTests de laboratoire
#5
Les facteurs de risque peuvent-ils changer durant l'essai ?
Oui, les facteurs de risque peuvent évoluer, nécessitant une surveillance continue et des ajustements.
Surveillance continueAjustements
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Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain. Electronic address: Virginia.Merino@uv.es.
Publications dans "Essais d'équivalence comme sujet" :
Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain.
Publications dans "Essais d'équivalence comme sujet" :
Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain.
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Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estelles s/n, Burjassot, Valencia, Spain; Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València & Universitat de València, Valencia, Spain.
Publications dans "Essais d'équivalence comme sujet" :
Departamento de Farmacia y Tecnología Farmacéutica y Parasitología, Facultad de Farmacia, Universitat de València, Av. Vicente Andrés Estellés s/n, Burjassot, 46100 Valencia, Spain. victor.mangas@uv.e.
Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico (IDM), Universitat Politècnica de València, Universitat de València, 46100 Valencia, Spain. victor.mangas@uv.e.
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División de Farmacología y Evaluación Clínica, Departamento de Medicamentos de Uso Humano, Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios, Calle Campezo 1, Ed 8, 28022 Madrid, Spain. agarciaarieta@gmail.com.
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International Centre for Eye Health, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom; Mbarara University of Science and Technology, Mbarara, Uganda.
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International Centre for Eye Health, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom; International Statistics & Epidemiology Group, London School of Hygiene & Tropical Medicine, London, United Kingdom.
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Natural language processing (NLP) is an area of artificial intelligence that applies information technologies to process the human language, understand it to a certain degree, and use it in various ap...
Owing to the rapid progress of natural language processing (NLP), the role of NLP in the medical field has radically gained considerable attention from both NLP and medical informatics. Although numer...
We explore the literature on potential NLP products/services applied to various medical/clinical/healthcare areas....
This paper introduces clinical applications (bedside applications), in which we introduce the use of NLP for each clinical department, internal medicine, pre-surgery, post-surgery, oncology, radiology...
These results contribute to discussions regarding potentially feasible NLP applications and highlight research gaps for future studies....
Pandemic diseases such as plague have produced a vast amount of literature providing information about the spatiotemporal extent, transmission, or countermeasures. However, the manual extraction of su...
The vast and ever-growing volume of electronic health records (EHR) have generated a wealth of information-rich data. Traditional, non-machine learning data extraction techniques are error-prone and l...
Post marketing safety surveillance depends in part on the ability to detect concerning clinical events at scale. Spontaneous reporting might be an effective component of safety surveillance, but it re...
Natural language processing (NLP) describes the broad field of artificial intelligence by which computers are trained to understand and generate human language. Within healthcare research, NLP is comm...
Radiological reports are a valuable source of information used to guide clinical care and support research. Organizing and managing this content, however, frequently requires several manual curations ...
Natural language processing (NLP) is increasingly being used to extract structured information from unstructured text to assist clinical decision-making and aid healthcare research. The availability o...
We created 200 synthetic clinic letters based on hospital outpatient consultations with epilepsy specialists. The letters were double annotated by trained clinicians and researchers according to agree...
The overall inter-annotator agreement (IAA) between the two sets of annotations produced a per item F1 score of 0.73. Validating ExECTv2 using the gold standard gave an overall F1 score of 0.87 per it...
The synthetic letters, annotations, and annotation guidelines have been made freely available. To our knowledge, this is the first publicly available set of annotated epilepsy clinic letters and guide...
Natural language processing includes a variety of techniques that help to extract meaning from narrative data. In healthcare, medical natural language processing has been a growing field of study; how...
Patients with Parkinson's disease (PD) encounter a variety of speech-related problems, including dysarthria and language disorders. To elucidate the pathophysiological mechanisms for linguistic altera...
We enrolled 53 PD patients with normal cognitive function and 53 HC, and assessed their spontaneous speech using natural language processing. Machine learning algorithms were used to identify the char...
PD patients were found to speak less morphemes on one sentence than the HC group. Compared to HC, the speech of PD patients had a higher rate of verbs, case particles (dispersion), and verb utterances...
Our results demonstrate the potential of natural language processing for linguistic analysis and diagnosis of PD....