Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
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 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" :
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....
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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....
Rheumatoid arthritis (RA) is an autoimmune disease characterized by the accumulation of leukocytes and inflammatory mediators within the synovial tissue. Leukocyte counts are proposed to play a role i...
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-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....
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....
The Beckman Coulter® DXH900 uses the impedance method to measure the total leukocytes count. In presence of platelet aggregates, the device identifies the structural changes and associates an alarm wi...
White blood cells (WBCs) act as mediators of inflammatory responses and are commonly measured in hospitals. Although several studies have reported a relation between WBC count and mortality, no system...
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...
Leukocyte count in peripheral blood is an acute-phase reactant and is associated with the risk of atherosclerotic diseases. Blood lipid profile, a major risk factor of cardiovascular disease, is known...
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...