Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Administration, Intranasal

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment le traitement des données aide-t-il au diagnostic ?

Il permet d'analyser rapidement de grandes quantités de données pour identifier des tendances.
Traitement des données Diagnostic médical
#2

Quels outils sont utilisés pour le diagnostic automatisé ?

Des algorithmes d'apprentissage automatique et des systèmes d'aide à la décision médicale.
Systèmes d'aide à la décision Apprentissage automatique
#3

Le traitement des données peut-il réduire les erreurs de diagnostic ?

Oui, il améliore la précision en fournissant des analyses basées sur des données probantes.
Erreurs de diagnostic Analyse de données
#4

Quels types de données sont analysés pour le diagnostic ?

Des données cliniques, biologiques et d'imagerie médicale sont couramment utilisées.
Données cliniques Imagerie médicale
#5

Le traitement des données est-il utilisé en médecine préventive ?

Oui, il aide à identifier les facteurs de risque et à prédire les maladies.
Médecine préventive Facteurs de risque

Symptômes 5

#1

Comment les données aident-elles à identifier les symptômes ?

Elles permettent de corréler des symptômes à des maladies à partir de vastes bases de données.
Symptômes Bases de données médicales
#2

Les symptômes peuvent-ils être prédits par des algorithmes ?

Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer la probabilité de symptômes basés sur des données.
Modèles prédictifs Symptômes
#3

Quels types de symptômes sont souvent analysés ?

Les symptômes courants comme la douleur, la fatigue et les troubles respiratoires sont analysés.
Douleur Fatigue
#4

Le traitement des données peut-il aider à suivre l'évolution des symptômes ?

Oui, il permet de surveiller les changements dans les symptômes au fil du temps.
Suivi des symptômes Évolution des maladies
#5

Les symptômes peuvent-ils être classés par traitement des données ?

Oui, ils peuvent être classés par fréquence, gravité et association avec des maladies.
Classification des symptômes Fréquence des symptômes

Prévention 5

#1

Le traitement des données aide-t-il à la prévention des maladies ?

Oui, il identifie les tendances et les facteurs de risque pour des interventions précoces.
Prévention des maladies Facteurs de risque
#2

Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?

Des données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont analysées.
Données épidémiologiques Prévention
#3

Comment les données aident-elles à sensibiliser le public ?

Elles fournissent des informations sur les risques et les comportements sains à adopter.
Sensibilisation Comportements sains
#4

Le traitement des données peut-il améliorer les programmes de vaccination ?

Oui, il aide à cibler les populations à risque et à évaluer l'efficacité des campagnes.
Programmes de vaccination Évaluation des campagnes
#5

Comment les données influencent-elles les politiques de santé publique ?

Elles fournissent des preuves pour orienter les décisions et les priorités en santé publique.
Politiques de santé publique Évidence en santé

Traitements 5

#1

Comment le traitement des données influence-t-il les choix thérapeutiques ?

Il fournit des recommandations basées sur des données probantes et des résultats antérieurs.
Choix thérapeutiques Données probantes
#2

Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce aux données ?

Oui, l'analyse des données permet de personnaliser les traitements selon le profil du patient.
Médecine personnalisée Analyse de données
#3

Quels types de données sont utilisés pour évaluer l'efficacité des traitements ?

Des données cliniques, des résultats de laboratoire et des retours des patients sont utilisés.
Efficacité des traitements Résultats cliniques
#4

Le traitement des données peut-il prédire les effets secondaires ?

Oui, il peut identifier des modèles d'effets secondaires à partir de données historiques.
Effets secondaires Analyse de données
#5

Comment les données aident-elles à évaluer les traitements alternatifs ?

Elles permettent de comparer l'efficacité et la sécurité des traitements alternatifs.
Traitements alternatifs Évaluation des traitements

Complications 5

#1

Le traitement des données peut-il identifier des complications précoces ?

Oui, il permet de détecter des signes avant-coureurs de complications à partir des données.
Complications Détection précoce
#2

Quels types de complications sont souvent analysés ?

Des complications liées aux traitements, aux maladies chroniques et aux infections sont analysées.
Complications des traitements Maladies chroniques
#3

Comment les données aident-elles à gérer les complications ?

Elles fournissent des informations sur les meilleures pratiques et les résultats des interventions.
Gestion des complications Meilleures pratiques
#4

Le traitement des données peut-il aider à prévenir les complications ?

Oui, il permet d'identifier les patients à risque et d'adapter les soins en conséquence.
Prévention des complications Soins adaptés
#5

Les complications peuvent-elles être prédites par des modèles de données ?

Oui, des modèles prédictifs peuvent estimer le risque de complications basées sur des données.
Modèles prédictifs Risque de complications

Facteurs de risque 5

#1

Comment le traitement des données identifie-t-il les facteurs de risque ?

Il analyse des données démographiques, comportementales et cliniques pour identifier des corrélations.
Facteurs de risque Analyse des données
#2

Quels facteurs de risque sont souvent étudiés ?

Des facteurs comme l'âge, le sexe, le mode de vie et les antécédents médicaux sont analysés.
Antécédents médicaux Mode de vie
#3

Le traitement des données peut-il aider à réduire les facteurs de risque ?

Oui, il permet de cibler des interventions spécifiques pour réduire les risques identifiés.
Interventions ciblées Réduction des risques
#4

Comment les données influencent-elles les recommandations de santé ?

Elles fournissent des bases solides pour formuler des recommandations basées sur des preuves.
Recommandations de santé Évidence en santé
#5

Les facteurs de risque peuvent-ils être modélisés ?

Oui, des modèles statistiques peuvent prédire l'impact des facteurs de risque sur la santé.
Modélisation statistique Impact sur la santé
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 27/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Alec B Chapman

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Informatics, Decision-Enhancement and Analytic Sciences (IDEAS) Center, Salt Lake City Veterans Affairs Healthcare System, Salt Lake City, UT, United States.
  • Division of Epidemiology, University of Utah, School of Medicine, Salt Lake City, UT, United States.

Ann Elizabeth Montgomery

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • United States Department of Veteran Affairs, Birmingham Veterans Affairs Health Care System, Birmingham, AL, United States.
  • School of Public Health, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, AL, United States.

Magnus Nord

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
  • EMAT, Department of Physics, University of Antwerp, Antwerp2000, Belgium.
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Robert W H Webster

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
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Kirsty A Paton

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
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Damien McGrouther

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
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Ian MacLaren

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Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
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Gary W Paterson

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Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
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Pengjiao Sun

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Affiliations :
  • The Higher Educational Key Laboratory for Measuring & Control Technology and Instrumentation of Heilongjiang Province, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
  • Electronics and Communication Engineering School, Jilin Technology College of Electronic Information, Jilin 132021, China.

Yunbo Shi

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Affiliations :
  • The Higher Educational Key Laboratory for Measuring & Control Technology and Instrumentation of Heilongjiang Province, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
  • Heilongjiang Province Key Laboratory of Laser Spectroscopy Technology and Application, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
  • National Experimental Teaching Demonstration Center for Measurement and Control Technology and Instrumentation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.

Yeping Shi

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Affiliations :
  • The Higher Educational Key Laboratory for Measuring & Control Technology and Instrumentation of Heilongjiang Province, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China.
  • Electronics and Communication Engineering School, Jilin Technology College of Electronic Information, Jilin 132021, China.

None None

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Chetan Limbachiya

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Affiliations :
  • Department of Applied Physics, The Maharaja Sayajirao University of Baroda, Vadodara-390001, India. cglimbachiya-apphy@msubaroda.ac.in.
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Tianrun Cai

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Affiliations :
  • Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.
  • Brigham and Women's Hospital and Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.

Katherine P Liao

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Affiliations :
  • Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.
  • Brigham and Women's Hospital and Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.

Robert Bücker

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Affiliations :
  • Max Planck Institute for the Structure and Dynamics of Matter, Center for Free-Electron Laser Science, Hamburg, Germany.
  • Centre for Structural Systems Biology, Department of Chemistry, University of Hamburg, Hamburg, Germany.
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Pascal Hogan-Lamarre

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Affiliations :
  • Max Planck Institute for the Structure and Dynamics of Matter, Center for Free-Electron Laser Science, Hamburg, Germany.
  • Department of Physics, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
  • Department of Chemistry, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
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R J Dwayne Miller

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Affiliations :
  • Department of Physics, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
  • Department of Chemistry, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
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Lukáš Palatinus

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Affiliations :
  • Institute of Physics of the AS CR, v.v.i., Na Slovance 2, 182 21 Prague, Czech Republic.
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Petr Brázda

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Affiliations :
  • Institute of Physics of the AS CR, v.v.i., Na Slovance 2, 182 21 Prague, Czech Republic.
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Sources (7647 au total)

Pharmacokinetics and tolerability of intranasal or intravenous administration of nalbuphine in infants.

Intranasal nalbuphine could be a safe, efficacious and non-invasive alternative to parenteral pain medication in infants. We aimed to assess pharmacokinetics (PK) and tolerability of intranasal and in... Prospective open-label study including infants 1-3 months of age admitted to the emergency department, receiving nalbuphine for procedural pain management. Patients were alternately allocated to a sin... Out of 52 study subjects receiving nalbuphine, 31 were eligible for NCA (11 intravenous, 20 intranasal). Median AUC... This is the first study investigating intranasal administration of nalbuphine in infants suggesting an intranasal bioavailability close to 50%. Non-invasive intranasal application was well tolerated. ... NCT03059511....

Does route of administration affect antidepressant efficacy of ketamine? A meta-analysis of double-blind randomized controlled trials comparing intravenous and intranasal administration.

Intranasal (IN) and intravenous (IV) applications of ketamine have been proven effective for the treatment of depression, but direct comparative trials or meta-analyses on whether both differ in their...

Re-examining Naloxone Pharmacokinetics After Intranasal and Intramuscular Administration Using the Finite Absorption Time Concept.

Naloxone for opioid overdose treatment can be administered by intravenous injection, intramuscular injection, or intranasal administration. Published data indicate differences in naloxone pharmacokine... Using the model equations already derived, we performed least squares analysis on 24 sets of naloxone concentration in the blood as a function of time.... We found that intramuscular and intranasal administration can be described more accurately when considering zero-order absorption kinetics for finite time compared with classical first order absorptio... One-compartment models work well for most cases. Two-compartment models provide better details, but have higher parameter uncertainties. The absorption duration can be determined directly from the mod...

Nurse-driven intranasal dexmedetomidine administration as sedation for non-invasive procedures in children: a single centre audit.

The purpose of this study is to audit the efficacy and safety of intranasal dexmedetomidine sedation for non-invasive procedural sedation in children provided by nurses of the procedural sedation (PRO... In this nurse-driven PROSA setting, intranasal dexmedetomidine is effective and safe for non-invasive procedural sedation in an a priori low risk group of paediatric patients.... • Procedural sedation outside the operating theatre or intensive care units is increasingly used, including sedation performed by non-anaesthesiologists or nurses. This resulted in the development of ... • In an audit on 772 procedures, nurse-driven intranasal dexmedetomidine administration as sedation for non-invasive procedures in children within a structured framework was safe and effective. • Imag...

Prediction of Drug-Drug Interactions After Esketamine Intranasal Administration Using a Physiologically Based Pharmacokinetic Model.

A physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling approach for esketamine and its metabolite noresketamine after esketamine intranasal administration was developed to aid the prediction of drug-... The intranasal PBPK (IN-PBPK) models for esketamine/noresketamine were constructed in Simcyp... The simulated and observed (171 healthy volunteers) plasma pharmacokinetic profiles of intranasal esketamine/noresketamine showed a good match. The relative contributions of different cytochromes P450... This PBPK model of the intranasal route adequately described the pharmacokinetics and DDI of intranasal esketamine/noresketamine with potential perpetrator and victim drugs. This work was used to supp...

Effects of multiple-dose intranasal oxytocin administration on social responsiveness in children with autism: a randomized, placebo-controlled trial.

Intranasal administration of oxytocin is increasingly explored as a new approach to facilitate social development and reduce disability associated with a diagnosis of autism spectrum disorder (ASD). T... A double-blind, randomized, placebo-controlled trial with parallel design explored the effects of a 4-week intranasal oxytocin administration (12 IU, twice daily) on parent-rated social responsiveness... In the double-blind phase, both the oxytocin and placebo group displayed significant pre-to-post-improvements in social responsiveness and secondary questionnaires, but improvements were not specific ... Future studies using larger cohorts and more explicitly controlled concurrent psychosocial trainings are warranted to further explore the preliminary moderator effects, also including understudied pop... Four weeks of oxytocin administration did not induce treatment-specific improvements in social responsiveness in school-aged children with ASD. Future studies are warranted to further explore the clin...

Mucoadhesive nanoemulsion enhances brain bioavailability of luteolin after intranasal administration and induces apoptosis to SH-SY5Y neuroblastoma cells.

Neuroblastoma is the most frequently diagnosed extracranial solid tumor in children and accounts for 7 % of all childhood malignancies and 15 % cancer mortality in children. Luteolin (LUT) is recogniz...

Development of a pharmacokinetic and pharmacodynamic model for intranasal administration of midazolam in older adults: a single-site two-period crossover study.

Intranasal midazolam can produce procedural sedation in frail older patients with dementia who are unable to tolerate necessary medical or dental procedures during domiciliary medical care. Little is ... We recruited 12 volunteers: ASA physical status 1-2, aged 65-80 yr, and received midazolam 5 mg intravenously and 5 mg intranasally on two study days separated by a 6 day washout period. Concentration... Time to peak effect of intranasal midazolam for BIS, MAP, and SpO... Intranasal bioavailability was high and sedation onset was rapid, with maximum sedative effects after 32 min. We developed a pharmacokinetic/pharmacodynamic model for intranasal midazolam for older pe... EudraCT (2019-004806-90)....