Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Lymph Node Excision
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" :
Total mesoesophageal excision (TME) is a promising procedure. Prone position thoracoscopic-assisted TME might be a good choice, even without robust evidence yet. Therefore, it is necessary to explore ...
We retrospectively analyzed the short-term outcomes regarding intraoperative unplanned events, postoperative complications, and lymphadenectomy in 61 patients who underwent prone position thoracoscopi...
Of these sixty-one patients, there were 10, 24 and 27 cases of tumor in the upper, middle, and lower thoracic, respectively. Although there were five cases of unplanned events during surgery, no conve...
The prone position thoracoscopic-assisted TME is a safe procedure that is more conducive to thoracic lymph node dissection, especially for middle and lower mediastinum....
To study the efficacy of octreotide to reduce lymphorrhea and prevent lymphocele after pelvic lymph node excision in gynecological malignancies....
Patients with more than 200 mL of lymph drained per day until postoperative day 3 after pelvic lymph node excision were enrolled. Of the 75 patients, 36 were managed by conservative methods without th...
The total and mean daily amount of lymph produced per patient was significantly lower in the octreotide-treated group than in the untreated group. The duration of drain placement was shorter in the oc...
The injection of octreotide is effective to reduce lymphorrhea and prevent lymphocele after pelvic lymph node excision in gynecological malignancies....
Lymphatic drainage from subcostal nodes, along the costal groove, have not previously been characterized as sites for melanoma drainage and metastasis. This study reports a series of patients with sub...
Patients who presented to our institution between 2005 and 2020 with documented cutaneous melanoma and sentinel lymph node biopsy of a subcostal node (sentinel = S), or metastases to subcostal nodes l...
Six patients had subcostal sentinel nodes (SNs). Primary sites included the posterior trunk and lateral chest wall. Subcostal nodes were found under ribs 10-12. Subcostal SNs had at least one dimensio...
Melanoma can metastasize to subcostal lymph nodes and be found at the time of SN biopsy or identified at recurrence. These small nodes are fed by lymphatic channels that run in the neurovascular bundl...
Axillary reverse mapping (ARM) was introduced in 2007 to identify and selectively preserve upper-extremity lymphatics during axillary lymph node surgery to decrease the risk of lymphedema. The patient...
Patients undergoing ALND with or without immediate lymphatic reconstruction (ILR) were enrolled in a prospective trial at two institutional sites between April 2018 and Decemeber 2022. This report ana...
The inclusion criteria were met by 139 patients, who made up the study population (133 with breast cancer and 6 with other disease). Of the breast cancer patients, 99.2% were female, 35.3% (47/133) we...
In the contemporary patient population undergoing ALND, the positivity rate of the ARM LN was relatively high, suggesting that leaving ARM LNs in patients undergoing ALND may not be oncologically safe...
This study evaluated the efficacy of lymphosonography in the identification of sentinel lymph nodes (SLNs) in post neoadjuvant chemotherapy patients with breast cancer scheduled to undergo surgical ex...
Seventy-nine subjects scheduled for breast cancer surgery with SLN excision completed this IRB-approved study, out of which 18 (23%) underwent neoadjuvant chemotherapy before surgery. Subjects underwe...
Seventy-two SLNs were surgically excised from 18 subjects, 29 were positive for blue dye, 63 were positive for radioactive tracer and 57 were positive for Sonazoid. Comparison with blue dye showed tha...
Lymphosonography achieved similar accuracy as radioactive tracer and higher accuracy than blue dye for identifying SLNs. The 15 SLNs positive for malignancy were all identified by lymphosonography....
Metastasis in a nonsentinel lymph node (non-SLN) is an unfavorable independent prognostic factor in cutaneous melanoma (CM). Recent data did suggest potential value of completion lymph node dissection...
This retrospective study enrolled 656 cases of melanoma who underwent sentinel lymph node biopsy at Fudan University Shanghai Cancer Center from 2009 to 2017. We identified 81 SLN + AM patients who un...
Ulceration, Clark level, number of deposits in the SLN (NumDep) and maximum size of deposits (MaxSize) are independent risk factors associated with non-SLN metastases. We developed a scoring system th...
A scoring system that included ulceration, Clark level, MaxSize, and NumDep is reliable and effective for predicting non-SLN metastasis in SLN-positive AM....
To investigate thresholds for lymph node yield (LNY), lymph node density (LND), and pN in patients with oral squamous cell carcinoma in relation to previous findings in the literature....
Retrospective register-based study....
Copenhagen Oral Cavity Squamous Cell Carcinoma database....
Appropriate thresholds for LNY, LND, and pN were determined by areas under the curve and subsequently subjected to multivariate analysis. Five-year overall survival and 3-year recurrence-free survival...
In total, 413 patients diagnosed with oral squamous cell carcinoma were included. In the pN0 cohort, no superior/prognostic LNY cutoff values were detected. In the pN+ cohort, areas under the curve de...
Increased nodal yield, decreased LND, and decreasing number of pN were associated with significantly improved survival outcomes. LNY might serve as a prognosticator of survival as well as a surgical q...
The survival benefit of inguinal lymph node dissection (ILND) vs no ILND in patients with squamous cell carcinoma of the penis (SCCP) and the absence of lymph node invasion is unclear. We addressed th...
We identified lymph node negative SCCP patients who either underwent ILND (pN0) or clinical examination only (cN0). We tested for the effect of ILND vs no ILND on cancer-specific mortality (CSM) in Ka...
Of 2520 SCCP patients, 369 (15%) underwent ILND (pN0) vs 2151 (85%) did not (cN0). The pN0 vs cN0 distribution according to pT stages was as follows: 80 (7%) vs 1092 (93%) in pT1b, and 289 (21%) vs 10...
In pT2-3 stage SCCP, a significantly lower CSM was recorded in lymph node negative patients treated with ILND than in their clinical lymph node negative counterparts who did not undergo ILND....
Jugulo-omohyoid lymph nodes (JOHLN) metastasis has proven to be associated with lateral lymph node metastasis (LLNM). This study aimed to reveal the clinical features and evaluate the predictive value...
A total of 550 patients pathologically diagnosed with PTC between October 2015 and January 2020, all of whom underwent thyroidectomy and lateral lymph node dissection, were included in this study....
Thyroiditis, tumor location, tumor size, extra-thyroidal extension, extra-nodal extension, central lymph node metastasis (CLNM), and LLMM were associated with JOHLN. Male, upper lobe tumor, multifocal...
JOLHN metastasis could be a clinically sensitive predictor of further LLM. A high-performance nomogram was established, which can provide an individual risk assessment of LNM and guide treatment decis...