Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Leukocyte Count

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

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Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
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Damien McGrouther

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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

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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

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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.
  • 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

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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.

None None

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Chetan Limbachiya

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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

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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

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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

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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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Sources (4353 au total)

Blood Leukocyte Counts in Alzheimer Disease.

Emerging evidence implicates a role for neuroinflammation in Alzheimer disease (AD) pathogenesis, predominantly involving the innate immune system. Blood leukocyte counts are easily accessible markers... To investigate the observational and genetic associations between types of blood leukocytes and risk of AD.... In a cohort study comprising observational and genetic analyses, the Copenhagen General Population Study prospective cohort (n = 101 582) was used for the observational analyses. For the genetic studi... Observational and genetically determined types of blood leukocyte counts.... Hazard ratios (HRs) and 95% CIs for AD of cell count percentile groups in observational studies and odds ratios (ORs) and 95% CIs for AD per 1 SD genetically determined cell counts.... This cohort study included 101 582 participants (55 891 [55.0%] women) with a median age of 58 years (IQR, 48-67 years); of these, 1588 individuals developed AD. Multivariable-adjusted HRs for partici... The findings of this study suggest that low blood monocyte counts are associated with increased AD risk. These findings highlight a potential role of the innate immune system in AD pathogenesis....

Absolute counts of leukocyte subsets in peripheral blood in pregnancies complicated by preterm prelabour rupture of membranes.

This study aimed to assess variations in the absolute counts of various leukocyte subsets in the peripheral blood of women with pregnancies affected by preterm prelabour rupture of membranes (PPROM), ... The study included fifty-two women with singleton pregnancies experiencing PPROM. Absolute counts of different leukocyte subpopulations, such as granulocytes, monocytes, lymphocytes, T cells and their... Women with IAI exhibited higher absolute counts of leukocytes (... The study found that IAI is associated with changes in the absolute counts of leukocytes from the innate immunity compartment in the peripheral blood of women with pregnancies complicated by PPROM. Co...

Quantile-Specific Heritability of Mean Platelet Volume, Leukocyte Count, and Other Blood Cell Phenotypes.

"Quantile-dependent expressivity" occurs when the effect size of a genetic variant depends upon whether the phenotype (e.g., mean platelet volume, MPV) is high or low relative to its distribution.... Offspring-parent regression slopes (βOP) were estimated by quantile regression, from which quantile-specific heritabilities (h2) were calculated (h2 = 2βOP/[1 + rspouse]) for blood cell phenotypes in ... Quantile-specific h2 (±SE) increased with increasing percentiles of the offspring's age- and sex-adjusted MPV distribution (plinear = 0.0001): 0.48 ± 0.09 at the 10th, 0.53 ± 0.04 at the 25th, 0.70 ± ... Quantile-dependent expressivity may explain several purported gene-environment interactions involving blood cell phenotypes....

Association of neck circumference and waist-hip ratio with total leukocyte count in healthy Indian adolescents.

One of the major risk factors for cardiovascular disease is obesity, particularly abdominal and visceral obesity. Another concern for it is inflammation. Both risk factors are interrelated as obesity ... We selected 62 subjects (30 males, and 32 females) for the study. Both males and females were categorized into groups of normal and high neck circumference and waist-hip ratios. The total leukocyte co... We observed a statistically significant higher value of total leukocyte count in males with a high waist-hip ratio. But there was not a significant increase in TLC in males with high neck circumferenc... These findings suggest that waist-hip ratio rather than neck circumference might be a proxy measure of a marker of inflammation in males....

Enhancing pneumonia prognosis in the emergency department: a novel machine learning approach using complete blood count and differential leukocyte count combined with CURB-65 score.

Pneumonia poses a major global health challenge, necessitating accurate severity assessment tools. However, conventional scoring systems such as CURB-65 have inherent limitations. Machine learning (ML... This retrospective study was conducted at a 3400-bed tertiary medical center in Taiwan. Data from 9,352 patients with pneumonia in the ED between 2019 and 2021 were analyzed in this study. We utilized... The predictive performance of the BCPI model and CURB-65 score for the 30-day mortality rate in ED patients and the in-hospital mortality rate among admitted patients was comparable across all risk ca... The BCPI model, constructed using CBC/DC data and ML techniques, performs comparably to the widely utilized CURB-65 in predicting outcomes for patients with pneumonia in the ED. Furthermore, by integr...

Effects of peripheral blood leukocyte count and tumor necrosis factor-alpha on early death in acute promyelocytic leukemia.

Early death remains a major factor in survival in APL. We aimed to analyze the risk factors for differentiation syndrome and early death in acute promyelocytic leukemia (APL).... The clinical data of APL patients who were newly diagnosed at Mianyang Central Hospital from January 2013 to January 2022 were retrospectively analyzed.... Eighty-six newly diagnosed APL patients (37 males and 49 females) were included in this study. The median age was 46 (17-75) years. Sixty-one patients (70.9%) had low/intermediate-risk APL, and 25 pat... During induction treatment, cytotoxic chemotherapy may need to be initiated to reduce the risk of DS for APL patients with a low-intermediate risk WBC count ≥10 × 10^9/L on Day 5 or for all patients w...