Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Jordan
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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The aim of this study was to describe the development and piloting of a OH curriculum for human, animal, and environmental officials and professionals in Jordan....
OH curriculum was developed and consisted of four chapters/sections, each of which contained series of power point presentations that covered subject thoroughly and met the learning objectives for eac...
Of the total attendance, pre- and post- training quizzes were scored for 102 participants (816 quizzes). Pre-training scores for the different cohorts ranged from 29% to 36%, while post-training score...
The developed OH curriculum improved different OH partners and officials understanding of the OH concept and approach....
We aimed to assess the work-life balance, job satisfaction, and life satisfaction and their correlates among physicians in Jordan....
This study utilized an online questionnaire to collect information about work-life balance and related factors from practicing physicians in Jordan from August 2021 until April 2022. The survey consis...
Our study demonstrates that work-life conflict is highly prevalent among Jordanian physicians and highlights the significance of work-life balance in supporting physicians' well-being and performance....
Jordan, a lower- to middle-income country, is relatively small, but with rapidly growing population and a challenged economy. Cancer is a growing health care problem and currently ranked second, after...
Colorectal cancer is among the leading malignancies globally and in Jordan. It causes significant morbidity and mortality. It can be detected early, but uptake of colorectal cancer screening in Jordan...
To determine the underlying barriers to the uptake of colorectal cancer screening in Jordan....
A cross-sectional study was conducted in the northern, central and southern regions of Jordan using selfadministered questionnaire that evaluated the barriers and attitudes towards colorectal cancer s...
Of the 1477 participants enrolled in the study, 29.1% reported the lack of information about screening as a major barrier to uptake, followed by the fear of any potential complications due to the test...
Lack of information about colorectal cancer screening, misconceptions and embarrassment drive the low uptake of colorectal cancer screening in Jordan. There is a need for nationwide education and awar...
In 2017, the Jordanian Ministry of Health reported that gastric cancer was one of Jordan's most diagnosed cancers. Gastric cancer is often linked to Helicobacter pylori, one of the foremost risk facto...
In Jordan, cancer is the second leading cause of death after cardiac disease. The impact of cancer on sexual relationships is a taboo subject and hence, such issues are underreported research among Jo...
To examine the experiences and preferences of Jordanian cancer survivors related to communication regarding their sexual needs....
Qualitative study conducted between May and June 2020 using semi-structured face-to-face interviews using the snow-balling approach for recruitment. Participants were recruited until data saturation w...
Analysis of participants' interview data identified three main categories: 1) The psychological impact of cancer of sexual relationships; 2) Physician support; 3) Variations in sexual life and sexual ...
The study revealed that there is a substantial psychological impact of cancer on sexual relationships among Arab Jordanian cancer survivors. Feeling powerless, being labelled as 'sexually disabled', a...
Overall, the study indicated a crucial need for physicians to encourage patients to disclose their sexual experience to help them maintain their sexual and mental health while in the fight against can...
The WHO Regional Office for the Eastern Mediterranean and the United Nations System Staff College (UNSSC) implemented a leadership programme on epidemic and pandemic preparedness and response, specifi...
To highlight the leadership role played by the WHO Jordan Country Office during the COVID-19 pandemic in collaboration with UNSSC....
The WHO Jordan country office successfully leveraged the expertise of UNSSC to implement a leadership training to prepare key stakeholders in Jordan for the response to COVID-19 and similar pandemics ...
Leadership capacity strengthening of national counterparts by WHO and partners can help advance efforts at national level to increase the use of evidence for policymaking and response to pandemics and...
The importance of knowledge, skills, and practices of nurses makes abridge for a higher quality of care provided to patients. This study purposed to assess the levels of knowledge, skills, and practic...
A cross-sectional, descriptive correlational, observational design was utilized to assess the levels of knowledge, skills, and practices of patients' triage among emergency nurses working in triage at...
The findings revealed that 88.8% of nurses had sufficient knowledge of triage, 84.8% had moderate triage skills, and 88.8% demonstrated good triage practices. There was a statistically significant pos...
It is necessary to develop nursing policies that consider triage as a baseline training program for all emergency nurses. Also, triage training programs should be conducted and take into consideration...