Science des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Data Science
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Tree Number:L01.305
Termes MeSH sélectionnés :
Workload
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.
This study examined the relationships between training workloads, game workloads, and match performance in an elite netball team....
Ten elite female netball athletes were monitored over a complete season. Training and game external workloads were determined through inertial movement units and expressed as absolute PlayerLoad (PL) ...
Monthly PL, training efficiency index PL, and avgMC PL were statistically significant (P < .05) and positively related to game PL (z = 0.20-0.35, P < .001-.02). For game COD, statistically significant...
Higher monthly workloads are related to higher game workload; however, they are also related to decreases in match performance. Therefore, netball practitioners should consider that increases to train...
The ideal hospitalist workload and optimal way to measure it are not well understood....
To obtain expert consensus on the salient measures of hospitalist workload....
This qualitative study used a 3-round Delphi technique between April 5 and July 13, 2022, involving national experts within and external to the field. Experts included hospitalist clinicians, leaders,...
Three rounds of surveys were conducted, during which participants provided input on the salient measures of hospitalist workload across various domains. In the first round, free-text data collected fr...
Seventeen individuals from 14 organizations, encompassing clinicians, leaders, administrators, and researchers, participated in 3 rounds of surveys. In round 1, participants provided 135 unique qualit...
In this qualitative study measuring hospitalist workload, multiple measures, including those quantifying work demands and the association of those demands with outcomes, were considered relevant for m...
The purpose of the study was to validate WORKLINE, a NICU specific clinician workload model and to evaluate the feasibility of integrating WORKLINE into our EHR....
This was a prospective, observational study of the workload of 42 APPs and physicians in a large academic medical center NICU over a 6-month period. We used regression models with robust clustered sta...
We found significant correlations between WORKLINE and NASA-TLX scores. APP caseload was not significantly associated with WORKLINE scores. We successfully integrated the WORKLINE model into our EHR t...
WORKLINE provides an objective method to quantify the workload of clinicians in the NICU, and for APPs, performed better than caseload numbers to reflect workload. Integrating the WORKLINE model into ...
Live captioning is a challenging task that requires intense concentration to convert audio to text in real-time. Despite the importance of live captioning for accessibility, little is known about the ...
Clinicians that care for hospitalised patients face unprecedented work conditions with exposure to highly infectious disease, exceedingly high patient numbers, and unpredictable work demands, all of w...
We will follow the methodology outlined by Joanna Briggs Institute and Arksey and O'Malley to conduct a comprehensive search of major electronic databases including Ovid Medline (PubMed), Embase (Emba...
This review does not require ethics approval though all included studies will be screened to ensure appropriate approval. The synthesis of this literature will provide a better understanding of the cu...
to analyze midwives' employment situation of midwives and detect their workload measurement needs....
a mixed methodology (quantitative and qualitative), observational, descriptive and cross-sectional study. Two phases were carried out. The first methodological phase consisted of conducting semi-struc...
90.3% of midwives have work overload, since for 80.6% the midwife-pregnant mother ratio is not well established, since the mean execution time of a Nursing Intervention Classification (NIC) interventi...
the need to generate an instrument that considers the diversity of Nursing Intervention Classification (NIC) interventions that develop within the labor room is ratified....
Tillman et al. (2017) used evidence-accumulation modeling to ascertain the effects of a conversation (either with a passenger or on a hands-free cell phone) on a drivers' mental workload. They found t...
This integrative review will examine the current literature assessing student workload, outcomes of increased workload and cognitive load, and approaches to evaluate and reduce student workload. Recom...
Literature supports that perceptions of heavy workload can influence students' approach to learning and lead to the adoption of surface learning rather than a deep approach that involves higher-order ...
Cognitive overload is multifactorial and complicated, given the increased standards of professional education accreditation and licensure requirements. As the Academy deliberately considers methods to...
Research has not yet quantified the effects of workload or duty hours on the accuracy of radiologists. With the exception of a brief reduction in imaging studies during the 2020 peak of the COVID-19 p...
In aviation, any detail can have massive consequences. Among the potential sources of failure, human error is still the most troublesome to handle. Therefore, research concerning the management of men...