Science des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Data Science
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Termes MeSH sélectionnés :
Diffusion Tensor Imaging
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"headline": "Questions et réponses médicales fréquentes sur Science des données",
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"text": "Elles permettent d'identifier des biomarqueurs et des facteurs de risque, facilitant un diagnostic précoce."
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"text": "L'analyse des données de patients permet de relier des symptômes à des maladies spécifiques."
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"name": "Comment les données aident-elles à la prévention des maladies ?",
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"text": "Elles identifient les facteurs de risque et les tendances, permettant de cibler les efforts de prévention."
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"text": "Les données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont souvent analysées."
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"text": "Oui, elles permettent d'analyser les résultats des programmes et d'ajuster les stratégies en conséquence."
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"name": "Comment les données influencent-elles les campagnes de vaccination ?",
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"text": "Elles aident à cibler les populations à risque et à évaluer l'impact des campagnes de vaccination."
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"text": "Oui, elle utilise des modèles pour prévoir les épidémies en analysant les tendances et les données historiques."
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"text": "Elle permet de personnaliser les traitements en fonction des données spécifiques à chaque patient."
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"text": "Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer l'efficacité d'un traitement basé sur des données antérieures."
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"text": "Elles fournissent des informations sur les antécédents médicaux et les réponses aux traitements précédents."
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"name": "La science des données peut-elle améliorer les essais cliniques ?",
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"text": "Oui, elle optimise la conception des essais et l'analyse des résultats pour une meilleure efficacité."
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"text": "L'analyse des données cliniques permet de détecter des complications associées à des traitements ou maladies."
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"text": "Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer le risque de complications en fonction des données du patient."
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"text": "Elles fournissent des informations sur les meilleures pratiques et les interventions efficaces pour gérer les complications."
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"name": "La science des données peut-elle réduire les complications ?",
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"text": "Elles analysent des ensembles de données pour établir des corrélations entre comportements et maladies."
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"text": "Les données démographiques, comportementales et cliniques sont souvent utilisées pour cette évaluation."
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"text": "Oui, elle fournit des preuves pour des campagnes de sensibilisation ciblées sur les facteurs de risque."
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To evaluate the performance of deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm in dual-energy spectral CT (DEsCT) as a function of radiation dose and image energy level, in comparison with filtere...
An ACR464 phantom was scanned with DEsCT at four dose levels (3.5 mGy, 5 mGy, 7.5 mGy, and 10 mGy). Virtual monochromatic images were reconstructed at five energy levels (40 keV, 50 keV, 68 keV, 74 ke...
NPS area and noise increased as keV decreased, with DLIR having slower increase than FBP and ASIR-V, and DLIR-H having the lowest values. DLIR had the best 40 keV/140 keV noise ratio at various energy...
DLIR provides better noise containment for low keV images in DEsCT and higher TTF(50%) for the polystyrene insert over ASIR-V. DLIR-H has the lowest image noise and highest detectability in all dose a...
Alignment between preoperative images (high-resolution magnetic resonance imaging, magnetic resonance angiography) and intraoperative medical images (digital subtraction angiography) is currently requ...
Therefore, the paper introduces a registration pipeline for multimodal images with fused dual views is presented. Deep learning methods are introduced to accomplish feature extraction of multimodal im...
Compared to existing 2D/3D point set registration methods, this method utilizes a different problem formulation, searches the rotation and translation space more efficiently, and improves registration...
Experiments with synthesized and real data show that the proposed method was achieved in accuracy, robustness, and time efficiency....
Modic Changes (MCs) are MRI alterations in spine vertebrae's signal intensity. This study introduces an end-to-end model to automatically detect and classify MCs in lumbar MRIs. The model's two-step p...
The aim is to investigate how different MRI normalization techniques affect MCs classification and how the model can be used in a clinical setting....
A combination of Faster R-CNN and a 3D Convolutional Neural Network (CNN) is employed. The model first identifies intervertebral regions and then classifies MC types (MC0, MC1, MC2) using paired T1-an...
The detection model achieves high accuracy in identifying intervertebral areas, with Intersection over Union (IoU) values above 0.7, indicating strong localization alignment. Confidence scores above 0...
The study's end-to-end model shows promise in automating MC assessment, contributing to standardized diagnostics and treatment planning. Limitations include dataset size, class imbalance, and lack of ...
This study aims to automatically analyze and extract abnormalities in the lung field due to Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Types of abnormalities that can be detected are Ground Glass Opacity (G...
Glioblastoma (GBM) is one of the most common malignant primary brain tumors, which accounts for 60-70% of all gliomas. Conventional diagnosis and the decision of post-operation treatment plan for glio...
Two independent cohorts of patients were used. The first cohort was composed of 262 GBM patients of the Cancer Genome Atlas Glioblastoma Multiform Collection (TCGA-GBM) dataset from the cancer imaging...
All five machine learning algorithms demonstrated excellent performance in GBM diagnosis and achieved an overall accuracy of 100% in the training and validation stage. A total of 12 GLCM and 3 GLRLM i...
In this study, we have identified 12 GLCM and 3 GLRLM image features which can aid the GBM diagnosis. Among the five models built, the SVM model proposed in this study demonstrated excellent accuracy ...
The molecular imaging of biomarkers plays an increasing role in medical diagnostics. In particular, the imaging of enzyme activity is a promising approach, as it enables the use of its inherent cataly...
In this study, we conducted a direct comparison of water-assisted laser desorption ionization (WALDI) and matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI) mass spectrometry imaging, with MALDI serv...
The role of body image in adolescent binge eating is widely confirmed, albeit the various facets of this relationship are still mostly unexplored. Within the multidimensional body image framework, thi...
Participants were 715 adolescents aged 15-21 years (49.1% girls) recruited in Italian schools. An anonymous self-report online survey was administered. A multiple mediation model was tested....
A more positive perceived impact of body image on quality of life was a negative predictor of adolescents' binge eating, controlling for individual levels of body satisfaction. Three indirect effects ...
The body image impact on quality of life can be alternatively protective-when adaptive coping is solicited, and maladaptive strategies are reduced-or a risk factor, which may increase binge eating by ...
Evidence obtained from cohort or case-control analytic studies....
G-quadruplex DNA is a non-canonical structure that forms in guanine-rich regions of the genome. There is increasing evidence showing that G-quadruplexes have important biological functions, and theref...
Low back pain is a common clinical presentation that often results in expensive and unnecessary imaging that may lead to undue patient harm, including unnecessary procedures. We present an initiative ...
This quality improvement study was conducted across 70 ambulatory clinics and 11 teaching hospitals. Three electronic health record changes, using the concept of a nudge, were introduced into orders f...
Across all clinical environments, there were statistically significant decreases in level differences pre- and postintervention for lumbar x-ray (-52.9% for inpatient encounters, P < .001; -23.7% for ...
Our intervention successfully decreased lumbar radiography across all clinical settings, with a reduction in lumbar CTs in the inpatient and ambulatory settings. There were no changes for lumbar MRI o...