Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Hand Hygiene
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" :
Hand disinfection (HD) is known to be the single most effective prevention measure to avoid nosocomial infections, but the compliance rate (CR) remains low. The aim of this study was to determine the ...
This is a single-blinded direct observation of employees of an.ßintensive care unit. One specially educated observer recorded all hand hygiene indications over a period of 21 8-hour shifts as well as ...
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Annually, infections contribute to approximately 25% of the 2.8 million neonatal deaths worldwide. Over 95% of sepsis-related neonatal deaths occur in low- and middle-income countries. Hand hygiene is...
To determine the effectiveness of different hand hygiene agents for preventing neonatal infection in both community and health facility settings....
Searches were conducted without date or language limits in December 2022 in the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), MEDLINE, Embase and Cumulated Index to Nursing and Allied Heal...
We used standard methodological procedures expected by Cochrane and the GRADE approach to assess the certainty of evidence. Primary outcomes were incidence of suspected infection (author-defined in st...
Our review included six studies: two RCTs, one cluster-RCT, and three cross-over trials. Three studies involved 3281 neonates; the remaining three did not specify the actual number of neonates include...
We found a paucity of data that would allow us to reach meaningful conclusions pertaining to the superiority of one form of antiseptic hand hygiene agent over another for the prevention of neonatal in...
To evaluate the effectiveness of an automated hand hygiene compliance system (AHHCS) audible alert and vibration for increasing hand hygiene compliance....
A nonrandomized, before-and-after, quasi-experimental study of an AHHCS was implemented in several inpatient units. Over a 51-day period, the system's real-time audible alert was turned on, off, and b...
This study was conducted at a level 1 trauma center, a regional academic health system with 1,564 beds....
The AHHCS was implemented in 9 inpatient units: 3 adult medical-surgical step-down units, and 6 adult intensive care units. The AHHCS badges were assigned to patient care assistants, registered nurses...
In the 9 inpatient units, selected healthcare staff were issued wearable badges that detected entry into and exit from a patient room. The audible alert was turned on for 16 days, turned off for 17 da...
Utilization of the AHHCS real-time audible alert reminder resulted in sustained HH compliance ≥90%. When the alert and vibration were deactivated, HH compliance dropped to an average of 74% (range, 62...
Utilization of an AHHCS with real-time reminder audible alerts may be an effective method to increase healthcare worker HH compliance to ≥90%. Users of AHHCSs should consider the use of real-time remi...
Availability of alcohol-based hand rub (ABHR) dispensers at positions adapted to the work flow of healthcare workers (HCWs) is decisive in order to carry out indication-based hand rubbing. Although re...
In order to analyse the impact of the location and number of ABHR dispensers on hand hygiene performance, additional dispensers were systematically placed in patient rooms in a surgical 38-bed ward at...
The addition of dispensers increased ABHR consumption across the entire ward. Before the intervention, mean consumption was 20.6 mL/patient-day, whereas mean consumption after the intervention was 25....
ABHR consumption can be increased significantly by optimizing the position and number of dispensers. The outstanding factors are visibility and integrability of dispenser use into the work flow; in pa...
We aimed to test the accuracy of an electronic hand hygiene monitoring system (EHHMS) during daily clinical activities in different wards and with varying health care professions....
The accuracy of an EHHMS (Sani Nudge) was assessed during real clinical conditions by comparing events registered by two observers in parallel with events registered by the EHHMS. The events were cate...
A total of 103 events performed by 25 health care workers (9 doctors, 11 nurses, and 5 cleaning assistants) were included in the analyses. The EHHMS had a sensitivity of 100% and a PPV of 100% when me...
The objective accuracy measures demonstrate that this EHHMS can capture hand hygiene behavior under clinical conditions in different settings with clinical health care workers but show less accuracy w...
Hand hygiene among professionals plays a crucial role in preventing healthcare-associated infections, yet poor compliance in hospital settings remains a lasting reason for concern. Nudge theory is an ...
Hand hygiene has long been promoted as the most effective way to prevent the transmission of infection. However, due to low compliance and low quality of hand hygiene reported in previous studies, con...
In total, 32 participants were recruited to participate in this study. Participants were required to perform four types of hand rubbing to achieve different coverage of the alcohol-based formulation. ...
This system found promising results in terms of accuracy (93.5%) and Dice coefficient (87.1%) when observations took place 10 s after hand rubbing. At 60 s after hand rubbing, accuracy and Dice coeffi...
Thermal imaging has potential for accurate, constant and systematic monitoring of the quality of hand hygiene....
We investigated whether an anonymous automated electronic monitoring system (EMS) could be used to compare hand hygiene (HH) performance of individual nurses....
Prospective observational cohort study. HH performance in 10 acute-care patient rooms was estimated through an EMS that anonymously measured HH events, and room entries and exits. The association betw...
Over 99 days, there were 38,596 HH events and 135,546 room entries and exits (global HH performance, 28%). For 10 of 54 (19%) nurses, the median HH percentile rank of the rooms to which they were assi...
An association exists between a room's HH rate and its assigned nurse. This association could hold potential value for an individualized feedback strategy....
The improvement of hand hygiene compliance (HHC) is vital for preventing healthcare-associated infections (HAIs)....
To determine whether observation and feedback influences HHC among nurses and doctors in surgical and medical wards, and whether these actions impact HAI incidence....
In this longitudinal observational study, HHC and the incidence of HAIs were observed in six medical and seven surgical wards in a tertiary hospital in Finland from May 2013 to December 2020. Data of ...
HH monitoring included 24,614 observations among nurses and 6396 observations among doctors. In medical wards, HHC rates increased 10.8%, from 86.2% to 95.5%, and HAI incidence decreased from 15.9 to ...
Direct observations and feedback of HH increased HHC significantly among nurses and doctors over an eight-year period. During the same period, the incidence of HAIs significantly decreased in both med...
"Train-the-Trainers in hand hygiene" (TTT) is a standardized training to train infection prevention and control (IPC) practitioners with the aim to promote hand hygiene in health care according to the...
Three TTT courses were conducted annually from 2020 to 2022 in Japan. A team "TTT-Japan" composed of more than 20 IPC practitioners who completed their first TTT participation adapted the original TTT...
158 Japanese healthcare workers participated in three TTT courses, the majority of whom (131, 82.9%) were nurses. Twenty-seven local trainers were involved in 2nd and 3rd TTTs. The scores of pre- and ...
TTTs were successfully adapted and implemented in Japan, leading to sustained hand hygiene promotion activities by local trainers over three years. Further research is warranted to assess the long-ter...
