Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Electronic Data Processing
Descriptor UI:D001330
Tree Number:L01.224.085
Termes MeSH sélectionnés :
Multilevel Analysis
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" :
Women's education is the base for faster economic growth, longer life expectancy, lower population growth, improved quality of life, and a high rate of investment return in developing countries. Histo...
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Breast milk is the ideal food for the infant and is associated with various public health benefits for both the infant and the mother. The recommended time for early initiation of breastfeeding is wit...
Secondary data on children was obtained from the 2019 Ethiopia mini-demographic and health survey. The survey was a population-based cross-sectional study and was downloaded from the Measure Demograph...
The prevalence of early breastfeeding initiation was 72%. The higher preceding birth interval (AOR = 1.18, 95% CI: 1.1076, 1.5451), the higher gestational age of infants (AOR = 1.38, 95% CI: 1.2796, 1...
Since the prevalence of early initiation of breastfeeding was minimal among rural mothers who delivered their child by caesarean section, this study strongly suggests special supportive care for these...
Unskilled birth attendance is a major public health concern in Sub-Saharan Africa (SSA). Existing studies are hardly focused on the socio-demographic correlates and geospatial distribution of unskille...
The study is based on the latest Demographic and Health Survey (DHS) data for Chad. A total of 10,745 women aged between 15 and 49 years were included in this study. A multilevel analysis based on log...
The findings show that unskilled birth attendance was spatially clustered in four Chad departments: Mourtcha, Dar-Tama, Assoungha, and Kimiti, with educational level, occupation, birth desire, birth o...
Unskilled birth attendance is spatially clustered in some parts of Chad, and it is associated with various disadvantaged individual and community level factors. When developing interventions for unski...
To examine associations between accountable care organization (ACO) membership and human papillomavirus (HPV) vaccination and to evaluate variation in HPV vaccination across ACO providers....
Retrospective cohort study....
We analyzed the records of commercially insured children and adolescents aged 11 to 14 years using Connecticut's All-Payer Claims Database from January 2012 to December 2017....
A total of 23,911 adolescents receiving care from 933 ACO-attributable providers and 923 non-ACO-attributable providers were included. The mean rate of HPV vaccine initiation was 53% overall (51% amon...
Adolescents receiving care from ACOs were significantly more likely to initiate and complete HPV vaccination than were adolescents receiving care in non-ACO settings. Variation in HPV vaccine uptake a...
The basic random effects meta-analytic model is overwhelmingly dominant in psychological research. Indeed, it is typically employed even when more complex multilevel multivariate meta-analytic models ...
Substantial inequalities exist in childhood vaccination coverage levels. To increase vaccine uptake, factors that predict vaccination coverage in children should be identified and addressed....
Using data from the 2018 Nigeria Demographic and Health Survey and geospatial data sets, we fitted Bayesian multilevel binomial and multinomial logistic regression models to analyse independent predic...
Factors associated with vaccination were broadly similar for documented versus recall evidence of vaccination. Based on any evidence of vaccination, we found that health card/document ownership, recei...
Our analysis has highlighted socio-demographic and health care access factors that affect not only beginning but completing the vaccination series in Nigeria. Other factors not measured by the DHS suc...
Neonatal mortality remains a persisting public health challenge in Ethiopia. Timely intervention to neonatal morbidity and early neonatal care visit could reduce the burden of mortality. Studies relat...
A secondary data analysis using 2016 EDHS data was conducted among 7590 women who had live births two years preceding the survey. A multilevel mixed-effect logistic regression analysis model was used ...
Home based care by health care providers was low. Therefore, measures should be taken in increasing the number of nearby health care facility, strengthen the continuum of care on antenatal care follow...
Early marriage, defined as marriage under the age of 18, is widely recognized as a human rights violation with deleterious consequences on women's health and well-being. It persists as a significant g...
This study included a total weighted sample of 18,228 married women aged 18 to 49 years, extracted from the most recent nationally representative Bangladesh Demography and Health Survey (2017-18). We ...
Overall, 74.27% [95% CI: 73.15, 75.35] women got married before reaching the age of 18 years. Early marriage was more prevalent in Rajshahi (82.69%), Rangpur (81.35%), and Khulna division (79.32%). Wo...
This study underscores the alarming prevalence of early marriage among women in Bangladesh, with three-fourths experiencing early marriage, particularly in specific regions. Notably, women education a...
(1) Background: The purpose of this study was to identify the prevalence of obesity and stunting among Brazilian adolescents and its associations with social determinants of health (individual, family...
While trying to infer laws of behavior, accounting for both within-subjects and between-subjects variance is often overlooked. It has been advocated recently to use multilevel modeling to analyze matc...