Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Capsule Opacification
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 donnéesDiagnostic 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 décisionApprentissage 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 diagnosticAnalyse de données
#4
Quels types de données sont analysés pour le diagnostic ?
Des données cliniques, biologiques et d'imagerie médicale sont couramment utilisées.
Données cliniquesImagerie 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 préventiveFacteurs 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.
SymptômesBases 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 prédictifsSymptômes
#3
Quels types de symptômes sont souvent analysés ?
Les symptômes courants comme la douleur, la fatigue et les troubles respiratoires sont analysés.
DouleurFatigue
#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 symptômesÉvolution 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 symptômesFréquence 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 maladiesFacteurs de risque
#2
Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?
Des données épidémiologiques, comportementales et environnementales sont analysées.
Données épidémiologiquesPrévention
#3
Comment les données aident-elles à sensibiliser le public ?
Elles fournissent des informations sur les risques et les comportements sains à adopter.
SensibilisationComportements 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 vaccinationÉvaluation 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 publiqueÉvidence 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 thérapeutiquesDonnées 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 personnaliséeAnalyse 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 traitementsRésultats 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 secondairesAnalyse 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 alternatifsÉvaluation 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.
ComplicationsDétection précoce
#2
Quels types de complications sont souvent analysés ?
Des complications liées aux traitements, aux maladies chroniques et aux infections sont analysées.
Complications des traitementsMaladies 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 complicationsMeilleures 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 complicationsSoins 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 prédictifsRisque 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 risqueAnalyse 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 médicauxMode 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 cibléesRéduction 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 santéÉvidence 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 statistiqueImpact sur la santé
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Division of Epidemiology, University of Utah, School of Medicine, Salt Lake City, UT, United States.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
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.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
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.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
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.
Publications dans "Traitement automatique des données" :
Cataract is the first leading cause of blindness in the world and posterior capsule opacification (PCO) is the most common long-term complication after surgery. The primary pathogenic processes contri...
To assess the effect of neodymium:yttrium-aluminum-garnet (Nd-YAG) laser procedure on the choroid and retina in patients who developed posterior capsular opacification (PCO) after cataract surgery....
In this study, 32 eyes of 30 patients who underwent Nd:YAG laser treatment for PCO were evaluated. Visual acuity (VA), intraocular pressure (IOP), central macular thickness (CMT) with optical coherenc...
The mean age of the patients participating in the study was 60.1 ± 8.9 years. There was no significant difference in IOP, CMT, RNFL, GCL, IPL and SCT values in all comparisons before and after laser...
CVI was found to be significantly higher in the post-laser period in patients who underwent Nd:YAG laser. As far as the author knows, this study is the first research in the literature to evaluate thi...
To train and validate a code-free deep learning system (CFDLS) on classifying high-resolution digital retroillumination images of posterior capsule opacification (PCO) and to discriminate between clin...
For this retrospective registry study, three expert observers graded two independent datasets of 279 images three separate times with no PCO to severe PCO, providing binary labels for clinical signifi...
Intraobserver variability κ values for observers 1, 2 and 3 were 0.90 (95% CI 0.86 to 0.95), 0.94 (95% CI 0.90 to 0.97) and 0.88 (95% CI 0.82 to 0.93). Interobserver agreement was high, ranging from 0...
This CFDLS provides highly accurate discrimination between clinically significant and non-significant PCO equivalent to human expert graders. The clinical value as a potential decision support tool in...
To verify the anterior capsule opacification (ACO) and contraction (ACC) of the ZCB00V intraocular lens (IOL), made of the same material as the AR40e with a high ACC rate....
Retrospective cohort study....
We evaluated 35 patients at 1 week, 1, 3 and 6 months post phacoemulsification with either a ZCB00V (n = 35) or FY-60AD (n = 34) IOL implantation. The ACC rate was calculated using retroillumination i...
The postoperative ACC rates (mean ± standard deviation) at 3 months were 1.03%±2.54% for the ZCB00V and, and 7.12%±9.47% for the FY-60AD. The ZCB00V-implanted eyes showed a significantly lower postope...
The ACC and ACO were significantly lower in eyes with ZCB00V IOLs compared to those with the FY-60AD. The anterior segment image analysis revealed that the elevated anterior rim of the ZCB00V IOL prev...
To evaluate the application of swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) and pentacam scheimpflug tomography in posterior capsule opacification (PCO) severity assessment....
The posterior capsule image region segmentation and adaptive threshold algorithm are used to process the SS-OCT scanned image to obtain the posterior capsule thickness (PCT). Scheimpflug tomography re...
One hundred sixty-two IOL eyes of 101 patients were divided into two groups, laser group (65 eyes) with the mean PCT was 8.0 ± 2.7 pixel unit and the mean gray value of the eyes was 66 ± 33 pixel unit...
The region segmentation and adaptive threshold algorithm of posterior capsule image will accurately quantify the posterior capsule. Computer aided quantifications of posterior capsule are of great sig...
To evaluate the long-term posterior capsule opacification (PCO) formation, and glistening rate of the HOYA Vivinex (XY1) IOL compared to Alcon AcrySof (SN60WF). In this prospective, multicentric, rand...
Posterior Capsule Opacification (PCO) is the most common long-term post-operative adverse occurrence after cataract surgery often requiring treatment with YAG laser posterior capsulotomy. This study a...
A retrospective study of publicly funded cataract surgery from The Royal College of Ophthalmologists' National Ophthalmology Database. Eligible for analysis were 500,872 cataract operations performed ...
The 500,872 operations were performed on 243,167 (48.5%) left eyes and 257,705 (51.5%) right eyes from 373,579 patients by 2196 surgeons. Post-cataract PCO was recorded for 61,778 (12.3%) eyes and the...
Many factors influence the development of PCO relating to the patient, the eye, the lens and the surgery. Some factors are modifiable such as IOL material, therefore the opportunity exists to attempt ...
To study the viability of visual simulation of presbyopic correction in patients with cataract and the effect and impact of the cataract on the perceived visual quality of the different simulated pres...
San Carlos Clinical Hospital, Madrid, Spain....
Observational, noninterventional, pilot study, early feasibility of the device being studied....
Cataract patients were tested preoperatively (n = 24) and postoperatively (n = 15) after bilateral implantation of monofocal intraocular lenses (IOLs). The degree of cataract was evaluated objectively...
VA was significantly correlated with OSI ( r = -0.71, P < .0005), although the visual degradation at far for each correction was constant and not correlated with OSI. The visual benefit at near distan...
Visual simulations of IOLs are an excellent tool to explore prospective postoperative vision. The high correlation in the perceptual scores pre- and post-cataract surgery demonstrates that SimVis Gekk...
To report the prevalence of late postoperative opacification of a hydrophilic and hydrophobic acrylic intraocular lens (IOL) and to assess the risk factors in a subset of 212 eyes of patients referred...
Retrospective case series....
A survey was performed at all large ophthalmological clinics in Switzerland regarding exchanged Lentis LS-502-1 lenses, and the number of affected eyes was counted. Moreover, consecutive patients who ...
A total of 674 opacified Lentis LS-502-1 lenses have been reported in Switzerland, and 212 consecutive eyes of 182 patients were included in the study. All IOLs had a similar pattern of opacification ...
The prevalence of IOL opacification was 9.9%. No associated systemic eye disease or medications could be detected, which was implicated in the opacification process. The reason for opacification remai...
Posterior capsule opacification (PCO) is a common postoperative complication of extracapsular cataract surgery, which is caused by the proliferation and migration of lens epithelial cells and can affe...
