Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Multifocal Intraocular Lenses

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

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Damien McGrouther

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Ian MacLaren

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Gary W Paterson

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • SUPA, School of Physics and Astronomy, University of Glasgow, GlasgowG12 8QQ, UK.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Pengjiao Sun

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.

Yunbo 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.
  • 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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Publications dans "Traitement automatique des données" :

Chetan Limbachiya

2 publications dans cette catégorie

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

2 publications dans cette catégorie

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

1 publication dans cette catégorie

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

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Physics of the AS CR, v.v.i., Na Slovance 2, 182 21 Prague, Czech Republic.
Publications dans "Traitement automatique des données" :

Sources (2822 au total)

Bilateral Implantation of Multifocal Intraocular Lenses: 10-Year Follow-Up.

To evaluate and compare the long-term results after bilateral implantation of different multifocal intraocular lenses (MIOLs).... This retrospective comparative study included 42 patients who underwent cataract surgery with bilateral MIOL implantation. Patients were divided into 5 groups: Group 1 received a refractive ReZoom NGX... All patients achieved best-corrected distance visual acuity (BCDVA) greater than 0.11 logMAR and uncorrected distance visual acuity (UCDVA) greater than 0.14 logMAR at both time points. A decrease in ... MIOLs could provide adequate functional vision and patient satisfaction, despite the incidence of side effects, in carefully selected patients desiring spectacle independence....

Orientation of the intermediate-vision zone of rotationally asymmetric multifocal intraocular lenses and photic phenomena.

To evaluate the association between the orientation of the intermediate-vision zone and postoperative photic phenomena in eyes implanted with rotationally asymmetric multifocal intraocular lenses with... Retrospective comparative case series.... We performed the photic phenomena test (PPT) to quantitatively evaluate photic phenomena at 1-3 months after cataract surgery with Lentis Comfort LS-313 MF15 or Lentis Comfort Toric LS-313 MF15T inser... The study included 96 eyes from 96 patients. The intermediate-vision zones of 44, 19, 19, and 14 eyes were fixed in the inferior, superior, nasal, and temporal directions, respectively. The measured P... No qualitative or quantitative difference was found in photic phenomena in eyes implanted with the LS-313 MF15 or the MF15T regardless of the fixation direction. Our study revealed that many patients ...

Objective cataract grading methods and expected contrast sensitivity reestablishment with multifocal intraocular lenses.

To determine the cut-off points for age and metrics provided by cataract grading objective systems for which a reestablishment in contrast sensitivity (CS) is expected after multifocal intraocular len... One hundred seven subjects were included in this retrospective analysis carried out during the screening for presbyopia and cataract surgery. Monocular distance corrected contrast sensitivity defocus ... The CDCS showed a stronger correlation than CDVA with objective grading methods, whereas all objective metrics were significantly correlated between them (p < 0.05). The cut-offs for age, OSI, DLI and... Surgeons conducting clear lens exchange should communicate the possible distance CS loss after surgery with MIOL implantation according to the previous described cut-offs points. Age in combination wi...

Laboratory Evaluation of Halos and Through-Focus Performance of Three Different Multifocal Intraocular Lenses.

To compare the halo features and through-focus performance of three different multifocal intraocular lenses (MIOLs) that provide distance, intermediate, and near vision in a clinical trial.... A trifocal diffractive MIOL (AT LISA tri 839MP; Carl Zeiss Meditec), a diffractive extended depth-of-focus MIOL (TECNIS Symfony ZXR00; Abbott Laboratories, Inc), and a rotational asymmetric refractive... The AT LISA tri and Symfony IOLs showed symmetric halos. The halos of the AT LISA tri IOL were larger but weaker in distance and near foci, whereas the halos of the Symfony IOL were smaller and fainte... The differences in the design of the MIOLs translate to differences in optical performance at their foci, through-focus expressions, and halo features, which can provide further information to surgeon...

Optical aberrations following implantation of multifocal intraocular lenses: a systematic review and meta-analysis protocol.

Multifocal intraocular lens (IOLs) are used to restore vision at different focal distances. The technology of multifocal IOLs is continually advancing. Optical aberrations a property of lenses that ca... We will conduct an electronic database search for randomised controlled trials, prospective non-randomised studies, observational studies in Ovid MEDLINE, Ovid EMBASE, Cochrane Central Register of Con... Ethics approval is not required for this review, as it will only include published data. Findings will be published in a peer-reviewed journal and disseminated across ophthalmic networks. We anticipat... CRD42021271050....

Efficacy and comfort following the implantation of extended depth of focus, multifocal, and monofocal intraocular lenses in cataract patients.

Extended depth of focus (EDOF) and multifocal (Multi) intraocular lenses (IOL) can provide a fixed distance of near vision, which may result in some discomfort for patients who prefer different near d... A total of 100 eyes were implanted with Tecnis ZXR00, ZMB00 or ZCB00 IOLs. Uncorrected distance, intermediate, and near visual acuity (UDVA, UIVA, and UNVA, respectively), corrected distance visual ac... At 3 months postoperative, the EDOF and Multi groups showed non-inferiority compared to the Mono group in the UDVA (P > 0.05) and CDVA (P > 0.05) but superiority in the UNVA (P < 0.001). The UIVA was ... The EDOF and Multi IOLs achieved excellent visual quality and superior UNVA compared to the Mono IOL, but the CNDVA was significantly inferior to the UNVA. Patients' near visual experience can be effe...

Comparison of visual outcomes in adult patients with different types of developmental cataracts after toric multifocal intraocular lenses implantation.

To analyze and compare the visual performance and patient satisfaction following the implantation of toric multifocal intraocular lenses (TMIOLs) in adult patients with different types of developmenta... This is a prospective observational cohort study. Patients diagnosed with DC aged 18-30 years were divided into three groups according to the anatomic location of the lens opacity: cortical, nuclear, ... Fifty-five eyes of 37 patients were enrolled and completed a 1-year follow-up. The mean CA was 2.06 ± 0.79 D preoperatively, and the mean RA was 0.29 ± 0.30 D 3-month postoperatively. The IOL rotation... In adult patients with DC accompanied by CA, TMIOLs implantation achieved good postoperative visual outcomes and significantly reduced glasses dependency. Patients with cortical or nuclear lens opacit...