Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Lymphocytes

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

2 publications dans cette catégorie

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 (5358 au total)

Monocyte-to-lymphocyte, neutrophil-to-lymphocyte and neutrophil-to-monocyte plus lymphocyte ratios in children with active tuberculosis: A multicentre study.

Higher number of monocytes and neutrophils may correlate with active tuberculosis (TB) in children. However, the few paediatric studies available are limited by the small numbers of children with TB d... We calculated the monocyte-to-lymphocyte-ratio (MLR), neutrophil-to-lymphocyte-ratio (NLR) and neutrophil-to-monocyte-plus-lymphocyte-ratio (NMLR) in children with active TB, latent TB infection (LTBI... Overall, 649 children were included (41.8% females, mean age of 5.74 years). MLR, NLR and NMLR values were always significantly higher in patients with TB compared with the other groups (p < 0.001). C... Our study provides further evidence that MLR, NLR and NMLR can serve as first level diagnostics to support the clinical suspicion of TB in children....

Neutrophil-Lymphocyte Ratio and Monocyte-Lymphocyte Ratio According to the Radiologic Severity of

To date, no study has investigated whether the neutrophil-lymphocyte ratio (NLR) and monocyte-lymphocyte ratio (MLR) have a clinical value in Mycobacterium avium complex (MAC)-pulmonary disease (PD).... We aimed to assess whether the baseline NLR and MLR were different according to the severity of MAC-PD based on the radiologic classification by retrospectively analyzing 549 patients treated in a ter... Both NLR and MLR were significantly higher as 3.33 and 0.43 respectively in the fibrocavitary type, followed by 2.34 and 0.27 in the cavitary nodular bronchiectatic type and significantly lower as 1.8... The baseline NLR and MLR showed a distinct difference in accordance with the radiologic severity of MAC-PD....

Is there a correlation between preoperative neutrophil-to-lymphocyte, platelet-to-lymphocyte, and lymphocyte-to-monocyte ratios and postoperative pain in video-assisted thoracoscopic surgery?

Many thoracic surgery procedures are now performed with video-assisted thoracoscopic surgery (VATS). Postoperative pain is a common condition in patients undergoing VATS. In this study, we aimed to in...

Association of neutrophil to lymphocyte ratio, platelet to lymphocyte ratio, and monocyte to lymphocyte ratio with depression: A cross-sectional analysis of the NHANES data.

The association of neutrophil to lymphocyte ratio (NLR), platelet to lymphocyte ratio (PLR), and monocyte to lymphocyte ratio (MLR) with depression has been investigated extensively while the results ... This cross-sectional study was conducted based on representative samples of US adults from the National Health and Nutrition Examination Survey 2005-06 to 2017-18. Major depression was defined as a 9-... A total of 34,324 participants were included in the study and 3009 of them were diagnosed with major depression. Only PLR was significantly associated with depression after adjustment of all covariate... The cross-sectional design did not imply any causal inferences.... NLR and PLR were associated with depression after adjustment of potential confounders in a non-linear manner. Prospective studies might be needed to further reveal the non-linear relationships....

Neutrophil-lymphocyte ratio, monocyte-lymphocyte ratio, and platelet-lymphocyte ratio in stroke-associated pneumonia: a systematic review and meta-analysis.

Predicting stroke-associated pneumonia (SAP) is crucial for intensifying preventive measures and decreasing morbidity and mortality. This meta-analysis aims to evaluate the association between baselin... The Web of Science, SCOPUS, and PUBMED databases were searched to find eligible studies. The standardized mean difference (SMD) and 95% confidence interval (CI) were used to evaluate the differences i... Twelve studies comprising 6302 stroke patients were included. The pooled analyses revealed that patients with SAP had significantly higher levels of NLR, MLR, and PLR than the non-SAP group. The SMD, ... This systematic review and meta-analysis suggest that an elevated NLR, MLR, and PLR were associated with SAP, indicating that they could be promising blood-based biomarkers for predicting SAP. Large-s...

Prognostic value of the combination of neutrophil-to-lymphocyte ratio, monocyte-to-lymphocyte ratio and platelet-to-lymphocyte ratio on mortality in patients on maintenance hemodialysis.

Hemodialysis (HD) is the most important renal replacement therapy for patients with end-stage kidney disease (ESKD). Systemic inflammation is a risk factor of mortality in HD patients. Neutrophil-to-l... In this single center retrospective cohort study, 213 incident HD patients from January 1, 2015 to December 31, 2020 were included. Baseline demographic and clinical data and laboratory measurements w... Of 213 patients, the mean (± SD) age was 56.8 ± 14.4 years, 66.2% were men, and 32.9% with diabetes. The primary cause of ESKD was mainly chronic glomerulonephritis (46.5%) and diabetic nephropathy (2... In conclusion, an inflammation scoring system was established by including NLR, MLR and PLR, and the higher inflammation score was independently associated with all-cause mortality in HD patients....

Preoperative lymphocyte count, neutrophil to lymphocyte and platelet to lymphocyte ratio predict the recurrence with progression and cancerization in vocal fold lesions-retrospective study.

This study explored the contribution of peripheral blood markers in diagnosis and prognosis estimation of different stages of laryngeal dysplasia and early glottic cancer.... Retrospective analysis of clinical, histopathological and laboratory data of 220 patients including hemoglobin, neutrophil, lymphocyte, monocyte and platelet counts, neutrophil to lymphocyte ratio (NL... The mean hemoglobin level and platelets count showed differences between histopathological stages of lesions (... The levels of blood cells and their ratios seem to be effective in predicting the recurrence of lesion and even more their potential role in indicating malignant progression....