Science des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Data Science
Descriptor UI:D000077488
Tree Number:L01.305
Termes MeSH sélectionnés :
Data Accuracy
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment la science des données aide-t-elle au diagnostic médical ?
Elle analyse des ensembles de données pour identifier des modèles et des anomalies, facilitant le diagnostic.
Analyse de donnéesDiagnostic médical
#2
Quels outils sont utilisés pour le diagnostic basé sur les données ?
Des algorithmes d'apprentissage automatique et des logiciels d'analyse statistique sont couramment utilisés.
Apprentissage automatiqueStatistiques
#3
La science des données peut-elle prédire des maladies ?
Oui, elle utilise des modèles prédictifs pour estimer le risque de maladies à partir de données historiques.
Modèles prédictifsÉpidémiologie
#4
Quels types de données sont analysés pour le diagnostic ?
Les données cliniques, génétiques et d'imagerie sont souvent analysées pour le diagnostic.
Données cliniquesImagerie médicale
#5
Comment les données améliorent-elles le diagnostic précoce ?
Elles permettent d'identifier des biomarqueurs et des facteurs de risque, facilitant un diagnostic précoce.
BiomarqueursFacteurs de risque
Symptômes
5
#1
Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?
L'analyse des données de patients permet de relier des symptômes à des maladies spécifiques.
SymptômesAnalyse de données
#2
Peut-on quantifier les symptômes avec des données ?
Oui, des échelles et des questionnaires standardisés sont utilisés pour quantifier les symptômes.
Échelles de mesureSymptômes
#3
Les données peuvent-elles révéler des symptômes rares ?
Oui, l'analyse de grandes bases de données peut mettre en lumière des symptômes rares ou atypiques.
Symptômes raresBases de données
#4
Comment les symptômes sont-ils corrélés aux données démographiques ?
Les analyses montrent des variations de symptômes selon l'âge, le sexe et d'autres facteurs démographiques.
Données démographiquesSymptômes
#5
Les données peuvent-elles aider à suivre l'évolution des symptômes ?
Oui, elles permettent de suivre les changements dans les symptômes au fil du temps pour ajuster les traitements.
Suivi des symptômesTraitement
Prévention
5
#1
Comment les données aident-elles à la prévention des maladies ?
Elles identifient les facteurs de risque et les tendances, permettant de cibler les efforts de prévention.
PréventionFacteurs de risque
#2
Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?
Les données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont souvent analysées.
ÉpidémiologieComportement
#3
Les données peuvent-elles aider à évaluer l'efficacité des programmes de prévention ?
Oui, elles permettent d'analyser les résultats des programmes et d'ajuster les stratégies en conséquence.
Programmes de préventionÉvaluation
#4
Comment les données influencent-elles les campagnes de vaccination ?
Elles aident à cibler les populations à risque et à évaluer l'impact des campagnes de vaccination.
VaccinationCampagnes de santé
#5
La science des données peut-elle prédire des épidémies ?
Oui, elle utilise des modèles pour prévoir les épidémies en analysant les tendances et les données historiques.
ÉpidémiesModèles prédictifs
Traitements
5
#1
Comment la science des données influence-t-elle les traitements ?
Elle permet de personnaliser les traitements en fonction des données spécifiques à chaque patient.
Traitement personnaliséAnalyse de données
#2
Quels types de données sont utilisés pour évaluer les traitements ?
Les données cliniques, les résultats de laboratoire et les retours des patients sont analysés.
Résultats cliniquesLaboratoire
#3
Les données peuvent-elles prédire l'efficacité d'un traitement ?
Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer l'efficacité d'un traitement basé sur des données antérieures.
Efficacité du traitementModèles prédictifs
#4
Comment les données aident-elles à choisir un traitement ?
Elles fournissent des informations sur les antécédents médicaux et les réponses aux traitements précédents.
Antécédents médicauxChoix du traitement
#5
La science des données peut-elle améliorer les essais cliniques ?
Oui, elle optimise la conception des essais et l'analyse des résultats pour une meilleure efficacité.
Essais cliniquesAnalyse des résultats
Complications
5
#1
Comment les données aident-elles à identifier les complications ?
L'analyse des données cliniques permet de détecter des complications associées à des traitements ou maladies.
ComplicationsAnalyse de données
#2
Les données peuvent-elles prédire les complications d'un traitement ?
Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer le risque de complications en fonction des données du patient.
Risque de complicationsModèles prédictifs
#3
Quels types de données sont analysés pour les complications ?
Les données sur les antécédents médicaux, les résultats de tests et les effets secondaires sont analysées.
Antécédents médicauxEffets secondaires
#4
Comment les données aident-elles à gérer les complications ?
Elles fournissent des informations sur les meilleures pratiques et les interventions efficaces pour gérer les complications.
Gestion des complicationsInterventions médicales
#5
La science des données peut-elle réduire les complications ?
Oui, en identifiant les facteurs de risque et en améliorant les protocoles de traitement, elle peut réduire les complications.
Réduction des complicationsProtocoles de traitement
Facteurs de risque
5
#1
Comment les données identifient-elles les facteurs de risque ?
Elles analysent des ensembles de données pour établir des corrélations entre comportements et maladies.
Facteurs de risqueAnalyse de données
#2
Quels types de données sont utilisés pour évaluer les facteurs de risque ?
Les données démographiques, comportementales et cliniques sont souvent utilisées pour cette évaluation.
Données démographiquesComportement
#3
Les facteurs de risque peuvent-ils être modifiés ?
Oui, des interventions basées sur des données peuvent aider à modifier des facteurs de risque identifiés.
InterventionsPrévention
#4
Comment les données aident-elles à prioriser les facteurs de risque ?
Elles permettent d'évaluer l'impact relatif de chaque facteur sur la santé, facilitant la priorisation.
PriorisationSanté publique
#5
La science des données peut-elle aider à sensibiliser sur les facteurs de risque ?
Oui, elle fournit des preuves pour des campagnes de sensibilisation ciblées sur les facteurs de risque.
SensibilisationCampagnes de santé
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Statistics Online Computational Resource, Department of Health Behavior and Biological Sciences, Department of Computational Medicine and Bioinformatics, Michigan Institute for Data Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA.
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Unstructured text data (UTD) are increasingly found in many databases that were never intended to be used for research, including electronic medical record (EMR) databases. Data quality can impact the...
Our objective was to systematically document current research and practices about NLP preprocessing methods to describe or improve the quality of UTD, including UTD found in EMR databases....
A scoping review was undertaken of peer-reviewed studies published between December 2002 and January 2021. Scopus, Web of Science, ProQuest, and EBSCOhost were searched for literature relevant to the ...
A total of 41 articles were included in the scoping review; over 50% were published between 2016 and 2021. Almost 20% of the articles were published in health science journals. Common preprocessing me...
Multiple NLP techniques have been proposed to preprocess UTD, with some differences in techniques applied to EMR data. There are similarities in the data quality dimensions used to characterize struct...
In this evaluation, we aim to strengthen Routine Health Information Systems (RHIS) through the digitization of data quality assessment (DQA) processes. We leverage electronic data from the Kenya Healt...
We evaluated 187 HIV care facilities with electronic medical records across Kenya. Using quarterly, longitudinal KHIS data from January 2011 to June 2018 (total N = 30 quarters), we extracted indicato...
A total of 5,610 unique facility-quarters were extracted from KHIS. The mean completeness score was 61.1% [standard deviation (SD) = 27%]. The mean consistency score was 80% (SD = 16.4%). The mean dis...
We observed a lack of correlation between the completeness score and the other two scores. As such, for a holistic DQA, completeness assessment should be paired with the measurement of either consiste...
Groundwater overuse in different domains will eventually lead to global freshwater scarcity. To meet the anticipated demands, many governments worldwide are employing innovative and traditional techni...