Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Genetic Predisposition to Disease
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" :
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Childhood cancer is rare, but it remains the leading cause of disease-related mortality among children 1-14 years of age. As exposure to environmental factors is lower in children, inherited genetic f...
Current literature suggests that 10-18% of paediatric cancer patients have an underlying genetic susceptibility to their disease. With better knowledge and technology, more genes and syndromes are bei...
This review summarizes the current knowledge about different cancer predisposition syndromes, focusing on the diagnosis, genetic counselling, surveillance and future directions....
The causalities between the coronavirus disease 2019 (COVID-19) and the risk of rheumatic diseases remain unclear. The purpose of this study was to investigate the causal effect of COVID-19 on rheumat...
Single nucleotide polymorphisms (SNPs), acquired from published genome-wide association studies, were used to perform 2-sample Mendelian randomization (MR) on cases diagnosed with COVID-19 (n = 13 464...
The results revealed a causality between COVID-19 and rheumatic diseases with an odds ratio (OR) of 1.010 (95% confidence interval [CI], 1.006-1.013; P = .014). In addition, we observed that COVID-19 ...
This is the first study to use MR to explore the impact of COVID-19 on rheumatic diseases. From a genetic perspective, we found that COVID-19 could increase the risk of rheumatic diseases, such as PBC...
Diets rich in plant-based foods are associated with lower risks of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), while the prospective evidence is limited. We aimed to examine longitudinal associations o...
This longitudinal cohort study included 159,222 participants (58.0 ± 8.0 years old, 55.7% female) free of NAFLD in the UK Biobank. We calculated the overall plant-based diet index (PDI), the healthful...
During a median follow-up of 9.5 years, 1541 new-onset NAFLD cases were documented. Compared to the lowest quintile, multivariable-adjusted hazard ratios (HRs) of NAFLD in the highest quintile were 0....
Higher intake of plant-based diets especially healthful plant-based diets was associated with lower NAFLD risk and liver fat content regardless of genetic susceptibility, whereas an unhealthful plant-...
Accumulating evidence has indicated that persistent human cytomegalovirus (HCMV) infection is associated with several cardiovascular diseases including atherosclerosis and coronary artery disease. How...
Single-nucleotide polymorphisms associated with anti-cytomegalovirus immunoglobulin (Ig) G levels were used as instrumental variables to estimate the causal effect of anti-cytomegalovirus IgG levels o...
In the IVW analysis, genetically predicted anti-cytomegalovirus IgG levels were suggestively associated with coronary artery disease with an odds ratio (OR) of 1.076 [95% CI, 1.009-1.147; p = 0.025], ...
Our findings first provide direct evidence that genetic predisposition of anti-cytomegalovirus IgG levels increases the risk of coronary artery disease, peripheral artery disease, and deep vein thromb...
The implementation of next-generation sequencing technologies has provided a sharp picture of the genetic variability in the components and regulators of the alternative pathway (AP) of the complement...
Current evidence on the relations of residential greenness with glucose homeostasis and type 2 diabetes (T2D) remained largely uncertain. Most importantly, no prior studies have investigated whether g...
We leveraged data from the UK Biobank prospective cohort study, with participants enrolled between 2006 and 2010. Residential greenness was assessed by using the Normalized Difference Vegetation Index...
Among 315,146 individuals (mean [SD] age, 56.59 [8.09] years), each one-unit increase in residential greenness was associated with reduction in HbA...
We add novel evidence that residential greenness has protective effects on glucose metabolism and T2D, and those beneficial effects can be amplified by low genetic risk. Our findings may facilitate th...
Thyroid hormones have actions on cartilage, whereas the association between thyroid hormone related diseases and osteoarthritis (OA) are unclear. This study aims to investigate the association between...
Summary-level genetic data of thyrotoxicosis were obtained from FinnGen cohorts (nCase = 10,569, nControl = 762,037). Summary-level data of OA were obtained from a large-scale genome-wide association ...
Genetic predisposition of thyrotoxicosis was associated with the onset of knee OA (autoimmune hyperthyroidism: odds ratio [OR]: 1.05, 95% confidence interval [CI]: 1.03-1.07, FDR < 0.001; thyrotoxicos...
This study provides MR evidence supporting causal association of thyrotoxicosis with knee OA in European population, whereas OA may have no causal effects on thyrotoxicosis....