Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
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Termes MeSH sélectionnés :
Meta-Analysis as Topic
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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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.
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" :
There is evidence for increased resistance against the antimicrobials used to treat keratitis. This review aims to provide global and regional prevalence estimates of antimicrobial resistance in corne...
We report this protocol following Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses Protocols guidelines. We will conduct an electronic bibliographic search in MEDLINE, EMBASE, Web of ...
Ethics approval is not required as this is a protocol for a systematic review of published data. The findings of this review will be published in an open-access, peer-reviewed journal....
CRD42023331126....
Androgenetic alopecia is a widespread condition that is the most common type of hair loss affecting approximately 58% and 40% of men and women by the age of 50, respectively. Patients have been known ...
Systematic review with meta-analysis integrates findings from multiple studies, offering robust conclusions on treatment effects and guiding evidence-based medicine. However, the process is often hamp...
Meta-Analysis Accelerator was developed to address these challenges. The tool offers 21 different statistical conversions, including median & interquartile range (IQR) to mean & standard deviation (SD...
Since its initial release in October 2023 as Meta Converter and subsequent renaming to Meta-Analysis Accelerator, the tool has gained widespread use globally. From March 2024 to May 2024, it received ...
Meta-Analysis Accelerator significantly enhances the efficiency and accuracy of meta-analysis of systematic reviews by providing a reliable platform for statistical data conversion. Its comprehensive ...
Severely calcified coronary stenoses are difficult to treat with percutaneous coronary interventions. The presence of severe calcifications complicates lesion preparation, advancement of stents and ac...
We will conduct a systematic review of randomised trials enrolling patients with calcified coronary artery disease undergoing percutaneous coronary intervention. We will investigate any percutaneous t...
No ethics approval is required for this study. The results will be published in a peer-reviewed journal in this field....
CRD42021226034....
Network meta-analysis (NMA) expands upon traditional meta-analysis by integrating three or more interventions. This allows comparing interventions using evidence from trials that have compared pairs o...
Collaborative care interventions have been proposed as a promising strategy to support patients with multimorbidity. Despite this, the effectiveness of collaborative care interventions requires furthe...
This systematic review aims to systematically assess the effectiveness of collaborative care interventions in comparison to usual care concerning health-related quality of life (HRQoL), mental health,...
Randomized controlled trials evaluating collaborative care interventions designed for adult patients (18 years and older) with multimorbidity compared with usual care will be considered for inclusion ...
The preliminary literature search was performed on February 16, 2024, and yielded 5255 unique records. A follow-up search will be performed across all databases before submission. The findings will be...
This review will provide an overview of pooled estimates of treatment effects across HRQoL, mental health, and mortality from randomized controlled trials evaluating collaborative care interventions f...
International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) CRD42024512554; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=512554....
DERR1-10.2196/58296....
Meta-analyses constitute fundamental tools of the Evidence-Based Medicine (EBM) aiming at synthesizing outcome data from individual trials in order to produce pooled effect estimates for various outco...
Diagnostic evidence of the accuracy of a test for identifying a target condition of interest can be estimated using systematic approaches following standardized methodologies. Statistical methods for ...
In this article, we present the updated version, Meta-DiSc 2.0, a web-based application developed using the R Shiny package. This new version implements recommended state-of-the-art statistical models...
We have developed and validated an updated version of the Meta-DiSc software that is more accessible and statistically sound. The web application is freely available at www.metadisc.es ....
Topical non-steroidal anti-inflammatory drugs have the potential to reduce treatment burden and improve outcomes of anti-VEGF therapy for a number of retinal disorders, including neovascular age-relat...
Cochrane Library, PubMed, and EMBASE were systematically reviewed to identify the relevant studies of neovascular age-related macular degeneration, diabetic macular edema, macular edema associated wit...
In total, ten studies evaluating bromfenac as an adjunct to anti-VEGF therapy were identified. Five studies were included in meta-analysis of the number of injections and five studies were included in...
This literature review and meta-analysis showed that topical bromfenac can be considered as a safe adjunct to anti-VEGF therapy with a potential to reduce the treatment burden with anti-VEGF drugs req...
This bibliometric study aimed to analyze the citation metrics, journal and author characteristics, and subject domains of the 100 top-cited Systematic Reviews (SR) and Meta-Analysis (MA) in orthodonti...
An electronic database search was conducted for SR and MA in the Web of Science on 16th July 2023, without language and time restrictions. Of the 802 hits returned, the 100 top-cited orthodontic artic...
These articles were published from 1996 to 2021 in 20 journals, with an impact factor of 1.9 to 10.5, by 351 researchers affiliated with 104 universities. Their citations ranged from 45 to 344, and 34...
In general, the top cited SR and MA were published in high-impact orthodontic journals, were multi-authored, and reflected the collaborative work from different universities....