Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Dentin

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.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Robert W H Webster

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Kirsty A Paton

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

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

2 publications dans cette catégorie

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

2 publications dans cette catégorie

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

2 publications dans cette catégorie

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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Publications dans "Traitement automatique des données" :

Chetan Limbachiya

2 publications dans cette catégorie

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

2 publications dans cette catégorie

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

1 publication dans cette catégorie

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

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Physics of the AS CR, v.v.i., Na Slovance 2, 182 21 Prague, Czech Republic.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Sources (1170 au total)

Formulating an altered dentin substrate to improve dentin bonding.

Secondary caries is a major factor in the failure of dental restorations. However, studies on the fabrication of acid-resistant and antibacterial dentin to improve dentin bonding are sparse.... The purpose of this in vitro study was to compare the effects of 2 types of fluoride-containing etchants on dentin bonding and explore the feasibility of formulating an altered dentin substrate to imp... NaF-containing and SnF... The exposed collagen fiber was observed in group C, and minerals were formed on the dentin in the experimental groups. SEM, FTIR, and the microhardness test indicated more remineralization in the SnF... Compared with NaF-containing etchant, SnF...

Effect of dentin biomodification using natural collagen cross-linkers on the durability of the resin-dentin bond and demineralized dentin stiffness.

The purpose of this study was to evaluate the effect of using natural cross-linkers as sumac and curcumin on the durability of the resin-dentin bond and stiffness of demineralized dentin matrix.... Thirty sound molars were divided into 5 groups: Control (CO), Grape Seed extract (GSE), Cacao seed extract (CSE), Sumac extract (SE) and Curcumin extract (CE). The teeth had their coronal dentin expos... After 24 h, no significant difference in μTBS was shown between all groups. After 6 Months, GSE, CE, and SE showed significantly higher μTBS compared to CO (p ≥ 0.05). For the modulus of elasticity; o... The application of grape seed extract, curcumin and sumac extract as dentin pre-treatments appear to be a promising approach to enhance the durability of the resin-dentin bond in a clinically relevant...

Novel dentin sialophosphoprotein gene frameshift mutations affect dentin mineralization.

This study aimed to identify candidate genes for inheritable dentin defects in three Chinese pedigrees and characterize the property of affected teeth.... Clinical and radiological features were recorded for the affected individuals. Genomic DNA obtained from peripheral venous blood or saliva were analyzed by whole-exome sequencing. The density and micr... 1) General appearance: the affected dentitions shared yellowish-brown or milky color. Radiographs showed that the pulp cavity and root canals were obliterated in varying degrees or exhibited a pulp as... In this study, we identified three novel frameshift mutations of dentin sialophosphoprotein gene related to inherited dentin defects. These mutations are speculated to cause abnormal coding of dentin ...

Desensitizing toothpastes for dentin sealing and tertiary dentin formation in vitro and in vivo: a comparative analysis.

Dentin hypersensitivity is a painful response to external stimuli applied to exposed dentinal tubules. Various toothpastes with active desensitizing ingredients for the relief of dentin hypersensitivi... Using scanning electron microscopy (SEM), we evaluated the patency of dentinal tubules on the surface of human dentin disks after brushing experiments with the various toothpastes. Dentin was histolog... In the SEM images, all four groups of teeth exhibited partial occlusion of the dentinal tubules on the tooth surface. In the in vivo hypersensitivity model, group 2 exhibited a newly formed tertiary d... These results indicate that CPNE7-DP is a promising active ingredient with long-term dentin sealing effects....

Which dentine analogue material can replace human dentine for crown fatigue test?

To seek dentine analogue materials in combined experimental, analytical, and numerical approaches on the mechanical properties and fatigue behaviours that could replace human dentine in a crown fatigu... A woven glass fibre-filled epoxy (NEMA grade G10; G10) and a glass fibre-reinforced polyamide-nylon (30% glass fibre reinforced polyamide-nylon 6,6; RPN) were investigated and compared with human dent... The flexural strength of HD (164.27 ± 14.24 MPa), G10 (116.48 ± 5.93 MPa), and RPN (86.73 ± 3.56 MPa) were significantly different (p < 0.001), while no significant difference was observed in their fl... Even though dentine analogue materials might exhibit similar elastic properties and fatigue performance to human dentine, different reliabilities of fatigue on crown-dentine analogues were shown. RPN ...

Effect of phytic acid on dentinal collagen solubilization and its binding and debinding potentials to dentin.

To study phytic acid (IP6) effect on collagen solubilization by assessing hydroxyproline (HYP) release, evaluate its binding to demineralized (DD) and mineralized dentin (MD) and determine the effect ... Demineralized dentin beams were incubated in 1%, 2% or 3% IP6 and HYP release was evaluated at 1 or 3 weeks and compared to those obtained in untreated control or phosphoric acid (PA)-treated beams. D... At 1 week, the control group and IP6 showed lower HYP release when compared to PA (P < 0.05). There was no difference among PA, IP6 and control at 3 weeks (P = 0.22). IP6 binding was concentration dep... IP6 bound to DD and MD in a concentration-dependent manner. IP6 was debound from DD mostly by the action of ethanol, while in MD, urea caused the most displacement. Collagen solubilization of IP6-trea... These findings add to the potential use of IP6 as an alternative to PA for dentin etching which possibly results in long-term stability of resin-dentin adhesion....

Biodegradation of an injectable treated dentin matrix hydrogel as a novel pulp capping agent for dentin regeneration.

A novel injectable mixture termed treated dentin matrix hydrogel (TDMH) has been introduced for restoring dentin defect in DPC. However, no study evaluated its physiological biodegradation. Therefore,... Three TDMH discs were weighted, and dry/wet ratios were calculated in four slices from each disc to evaluate homogeneity. Hydrogel discs were also analyzed in triplicate to measure the compressive str... No statistical differences among hydrogel slices were detected with (p = 0.192) according to homogeneity. TDMH compression modulus was (30.45 ± 1.11 kPa). Hydrogel retained its shape well up to 4 week... TDMH was homogenous and exhibited significant stability and almost completely recovered after excessive compression. TDMH generally maintained their bulk geometry throughout 7 weeks. The in vivo respo... PACTR201901866476410: 30/1/2019....