Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Opioid-Related Disorders

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.
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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

2 publications dans cette catégorie

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

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

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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.

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 (10000 au total)

The cost of opioid use disorder-related conditions in Medicare.

Medicare coverage excludes some levels of substance use disorder (SUD) care, such as intensive outpatient and residential treatment. Expanding access to SUD treatment could increase Medicare spending.... This study estimated cost savings from expanding access to SUD treatment for persons with opioid use disorders (OUD) using three methods. First, we compared total Medicare fee-for-service spending on ... Beneficiaries with OUD but no MOUD totaled $15.8 billion more than beneficiaries without OUD. Beneficiaries with OUD but no MOUD totaled $12.1 billion more than individuals with OUD and MOUD. Lastly, ... Expanding Medicare coverage of appropriate levels of care could improve access to effective treatment and reduce the costs associated with untreated OUD. This will likely result in substantial Medicar...

Patient and medication-related factors associated with opioid use disorder after inpatient opioid administration.

Examine baseline factors associated with a new diagnosis of opioid use disorder (OUD) within 12 months postdischarge among opioid-naïve patients who received an opioid prescription in the inpatient se... Retrospective cohort (surgery and nonsurgery) study of opioid-naive patients who had at least one prescription for an opioid during an inpatient hospitalist between 2014 and 2017.... Twenty-three thousand and thirty-three patients were included.... The primary objective was to determine baseline factors associated with a new OUD diagnosis within 12 months of discharge. Baseline covariates included demographic information, clinical characteristic... 2.1% of the sample had a new diagnosis of OUD within a year after receiving an opioid during hospital admission. Patients between ages 25 and 34 had higher odds of a new OUD diagnosis compared to thos... It is important to identify and evaluate factors associated with developing a new diagnosis of OUD following hospitalization. This can inform pain management strategies within the hospital and at disc...

Medications for Opioid Use Disorder and Mortality and Hospitalization Among People With Opioid Use-related Infections.

Severe skin and soft tissue infections related to injection drug use have increased in concordance with a shift to heroin and illicitly manufactured fentanyl. Opioid agonist therapy medications (metha... An observational cohort study of Medicaid enrollees aged 18 years or older following their first documented medical encounters for opioid use-related skin or soft tissue infections during 2007-2018 in... In this sample, there were 13,286 people with opioid use-related skin or soft tissue infections. The median age was 37 years, 68% were women, and 78% were white. In Kaplan-Meier curves for the total s... In this study, people with opioid use-related skin and soft tissue infections had a high risk of mortality following their initial healthcare visit for infections. Methadone or buprenorphine use was a...

Computational phenotypes for patients with opioid-related disorders presenting to the emergency department.

We aimed to discover computationally-derived phenotypes of opioid-related patient presentations to the ED via clinical notes and structured electronic health record (EHR) data.... This was a retrospective study of ED visits from 2013-2020 across ten sites within a regional healthcare network. We derived phenotypes from visits for patients ≥18 years of age with at least one prio... In total 82,577 ED visits met inclusion criteria. The 30 topics were discovered ranging from those related to substance use disorder, chronic conditions, mental health, and medical management. Cluster... Our results indicate distinct phenotypic clusters with varying patient-oriented outcomes which provide future targets better allocation of resources and therapeutics. This highlights the heterogeneity...

Medication for Opioid Use Disorder After Serious Injection-Related Infections in Massachusetts.

Serious injection-related infections (SIRIs) cause significant morbidity and mortality. Medication for opioid use disorder (MOUD) improves outcomes but is underused. Understanding MOUD treatment after... To examine rehospitalization, death rates, and MOUD receipt for individuals with SIRIs and to assess characteristics associated with MOUD receipt.... This retrospective cohort study used the Massachusetts Public Health Data Warehouse, which included all individuals with a claim in the All-Payer Claims Database and is linked to individual-level data... Demographic and clinical factors potentially associated with posthospitalization MOUD receipt.... The main outcome was MOUD receipt measured weekly in the 12 months after hospitalization. We used zero-inflated negative binomial regression to examine characteristics associated with any MOUD receipt... Among 8769 individuals (mean [SD] age, 43.2 [12.0] years; 5066 [57.8%] male) who survived a SIRI hospitalization, 4305 (49.1%) received MOUD, 5919 (67.5%) were rehospitalized, and 973 (11.1%) died wit... This study found that in the year after a SIRI hospitalization in Massachusetts, mortality and rehospitalization were common, and only half of patients received MOUD. Treatment with MOUD before a SIRI...

Hepatitis C cure and medications for opioid use disorder improve health-related quality of life in patients with opioid use disorder actively engaged in substance use.

This study aims to determine whether Hepatitis C (HCV) treatment improves health-related quality of life (HRQL) in patients with opioid use disorder (OUD) actively engaged in substance use, and which ... Data are from a prospective, open-label, observational study of 198 patients with OUD or opioid misuse within 1 year of study enrollment who received HCV treatment with the primary endpoint of Sustain... Patients had a median age of 57 and were predominantly male (68.2%) and Black (83.3%). Most reported daily-or-more drug use (58.6%) and injection drug use (IDU) (75.8%). Mean HCV-PRO scores at Day 0 a... Patients with OUD actively engaged in substance use experience improvement in HRQL from HCV cure unaffected by ongoing substance use. Interventions to promote HCV cure and MOUD engagement could improv...

State- and County-Level Geographic Variation in Opioid Use Disorder, Medication Treatment, and Opioid-Related Overdose Among Medicaid Enrollees.

The opioid crisis disproportionately affects Medicaid enrollees, yet little systematic evidence exists regarding how prevalence of and health care utilization for opioid use disorder (OUD) vary across... To characterize state- and county-level variation in claims-based prevalence of OUD and rates of medication treatment for OUD and OUD-related nonfatal overdose among Medicaid enrollees.... This cross-sectional study used data from the Transformed Medicaid Statistical Information System Analytic Files from January 1, 2016, to December 31, 2018. Participants were Medicaid enrollees with o... Calendar-year OUD prevalence.... The main outcomes were claims-based measures of OUD prevalence and rates of medication treatment for OUD and opioid-related nonfatal overdose. Individual records were aggregated at the state and count... Of the 76 390 817 Medicaid enrollee-year observations included in our study (mean [SD] enrollee age, 36.5 [1.6] years; 59.0% female), 2 280 272 (3.0%) had a claims-based OUD (mean [SD] age, 38.9 [3.6]... In this cross-sectional study of Medicaid enrollees from 2016 to 2018, claims-based prevalence of OUD and rates of OUD medication treatment and opioid-related overdose varied substantially across and ...

Impact of an opioid use disorder consult service on hospitalized trauma patients with opioid use disorder.

Opioid use disorder (OUD) is common in the hospitalized trauma population, being a comorbid diagnosis in approximately 1% of operative trauma cases. The impact of an addiction consult service in this ... One hundred thirteen patients with an International Classification of Diseases diagnosis of OUD who were admitted to the trauma service at a single academic hospital between January 2020 to December 2... Eighty-one patients in the study population received a consult and 32 did not. Patients in the consult group were more likely to have started MOUD during their admission (odds ratio [OR], 2.09; p < 0.... An OUD consult service can provide benefit to hospitalized trauma patients by increasing likelihood of starting MOUD, of discharging with MOUD and naloxone, and of attending trauma follow-up appointme... Therapeutic/Care Management; Level IV....

A comparison of postpartum opioid consumption and opioid discharge prescriptions among opioid-naïve patients and those with opioid use disorder.

Management of patients with opioid use disorder during the acute postpartum period remains clinically challenging as obstetricians aim to mitigate postdelivery pain while optimizing recovery support.... This study aimed to evaluate postpartum opioid consumption and opioids prescribed at discharge among patients with opioid use disorder treated with methadone, buprenorphine, and no medication for opio... We conducted a retrospective cohort study of pregnant patients who underwent delivery at >20 weeks' gestation at a tertiary academic hospital between May 2014 and April 2020. The primary outcome of th... A total of 16,140 pregnancies were included. Patients with opioid use disorder (n=553) consumed 14 milligrams of morphine equivalents per day greater quantities of opioids postpartum than opioid-naïve... Patients with opioid use disorder, regardless of treatment with methadone, buprenorphine, or no medication for opioid use disorder consumed significantly greater quantities of opioids after cesarean d...