Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Educational Status
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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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.
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" :
To evaluate how sociodemographic factors influence educational modality preferences in people with cardiometabolic disease....
This was a cross-sectional study performed in people with diabetes and cardiovascular disease, who completed a questionnaire to denote their previous experience and ranked preferences for different ed...
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Multiple studies have been conducted to test the moderating effect of immigration on the positive health results yielded through educational attainment. However, no study has been conducted to examine...
We aimed to study whether an inverse association exists between educational level and perceived discrimination in European countries and whether immigration status moderates the association between ed...
Data from the 10th round of the cross-sectional European Social Survey (ESS) were used in this cross-sectional study. A total of 17,596 participants between 15-90 years old who lived in European count...
Of 17,596 participants, 16,632 (94.5%) were native-born and 964 were immigrants (5.5%). We found that higher levels of educational level were protective against perceived discrimination, which was als...
This study found that educational level was a protective factor against perceived discrimination. This effect, however, was more robust in the native-born participants than in their immigrant counterp...
Oral diseases are common and affect millions of people worldwide. They can range from mild and easily treatable conditions to more severe and serious diseases. Proper oral hygiene and regular dental m...
We enrolled consecutively healthy subjects aged between 0-16 and their parents at the Dental Clinic of the University of Campania "L. Vanvitelli". The Italian version of the ECOHIS (I-ECOHIS) was admi...
We found a significative association of a higher I-ECOHIS total score (coeff. 4.04244; CI 95%: 1.530855-6.554026; p = 0,002) and higher I-ECOHIS children section score (coeff. 3.2794; CI 95%: 1.29002-...
Father unemployed status and a lower educational level for both parents may negatively affect oral health status....
Estimated heritability of educational attainment (EA) varies widely, from 23% to 80%, with growing evidence suggesting the degree to which genetic variation contributes to individual differences in EA...
Educational status is used as a proxy for socioeconomic status. While lower levels of education are generally associated with poorer health, the data on the relationship between educational status and...
We included 5977 participants undergoing a screening colonoscopy in Austria. We split the cohort into patients with lower (n = 2156), medium (n = 2933), and higher (n = 459) educational status. Multiv...
We found that the rates of any neoplasia (32%) were similar between the educational strata. However, patients with higher (10%) educational status evidenced significantly higher rates of advanced colo...
Our study found that higher educational status was associated with a higher prevalence of advanced colorectal neoplasia compared to medium and lower educational status. This finding remained significa...
Education about healthy and respectful relationships (HRR) is a key component of comprehensive sexual health curricula and is supposed to be universally provided in Oregon. This study: (1) assesses th...
Using data from the 2019 Oregon Healthy Teens survey, we conducted multivariable Poisson regression to compare 11th grade students with and without disabilities on self-reported receipt of school base...
Students with disabilities were 41% more likely than students without disabilities to say they had never been taught in school about HRR (adjusted prevalence ratio 1.41, 95% confidence interval: 1.25-...
Students with disabilities are less likely to have received school-based HRR education than their peers without disabilities. Providing inclusive HRR education may help reduce risk of sexual abuse and...
We evaluated whether the maternal marital status and father acknowledgement (proxy for paternal presence) affect birth weight, and if so, whether the maternal educational attainment modifies this effe...
The positive association of health with education level and socioeconomic status (SES) is well-established. Two theoretical frameworks have been delineated to understand main mechanisms leading to soc...
Surveys on health and health behaviours were sent to representative samples of 12-18-year-old Finns in 1981-1997 every second year (response rate 77.8%, N = 55,682). The survey data were linked with t...
In logistic regression analyses, good health, health-enhancing behaviours, and lack of health-compromising behaviours were related to higher education and SES, also after controlling for family backgr...
Health and health behaviours in adolescence predicted education and SES in adulthood. Even though the relationships were modest, they support the health selection hypotheses and emphasise the importan...
Extensive intraventricular hemorrhage (IVH) in very preterm newborns (VPNB) is associated with mortality and severe long-term neurological sequelae....
To know the most frequent neurological pathologies associated with extensive IVH, to determine the functional outcomes of mobility in the motor area and intellectual capacity in the cognitive area, to...
Descriptive and longitudinal study in VPNB with extensive IVH born between 2001 and 2014. They underwent protocolized neurological follow-up until school age. The functional outcomes in mobility and i...
74 children completed the follow-up; the most frequent associated neurological pathologies were neurodevelopmental disorders, hypertensive hydrocephalus, and epilepsy. Independent mobility (normal or ...
2/3 VPNB with extensive IVH showed positive functional outcomes, from normal to mild limitations that allow an almost autonomous life; in 1/3 the outcomes were unfavorable in mobility and cognitive pe...
The COVID-19 pandemic caused reverberations throughout the educational system that disproportionately impacted students of color and those from lower socioeconomic backgrounds. In this review, we exam...