Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Psychomotor Performance

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.
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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

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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)

Diurnal variation of psychomotor, cognitive and physical performances in schoolchildren: sex comparison.

The present study investigated the effect of time of day (08h00 vs. 11h00 vs. 14h00 vs. 17h00) and sex (girls vs. boys) on physical (i.e., five jump test (5JT), push-ball test and 5 m shuttle run test... Thirty schoolchildren, equally divided in girls (n = 15; age: 9.60 ± 0.51 years) and boys (n = 15; age: 9.40 ± 0.51 years) performed the digit cancellation test, the trail making test, the 5JT, the 2 ... Results showed that RPE at the end of the test was significantly higher at 11h00 compared to 08h00 (p = 0.02) and 14h00 (p = 0.001) and average RPE was higher at 11h00 compared to 08h00 (p = 0.001). L... Mental flexibility, attention and jump performances were time of day dependent and push-ball test and 5mSRT performances did not change according to the time of day. Also, no clear sex effect was foun...

Higher hippocampal diffusivity values in welders are associated with greater R2* in the red nucleus and lower psychomotor performance.

Chronic excessive welding exposure may be related to higher metal accumulation and structural differences in different subcortical structures. We examined how welding affected brain structures and the... Study includes 42 welders and 31 controls without a welding history. Welding-related structural differences were assessed by volume and diffusion tensor imaging (DTI) metrics in basal ganglia, red nuc... Compared to controls, welders displayed higher hippocampal mean (MD), axial (AD), and radial diffusivity (RD) (p's < 0.036), but similar DTI or volume in other ROIs (p's > 0.117). Welders had higher b... Welding-related higher hippocampal diffusivity metrics may be associated with higher RN R2* and lower psychomotor speed performance. Future studies are warranted to test the role of Pb exposure in the...

Effects of alcohol intoxication on driving performance, confidence in driving ability, and psychomotor function: a randomized, double-blind, placebo-controlled study.

Alcohol-induced driving impairment can occur with any departure from a zero-blood alcohol concentration (BAC). Because intoxication is characterised by impaired judgement, drivers under the influence ... This study examined the effects of alcohol on driving performance, four-choice reaction time (FCRT), and self-rated confidence in driving ability. It specifically focused on alcohol doses equal to com... A randomized, double-blind, placebo-controlled design was utilised. Seventeen participants were tested in three conditions: placebo and two alcohol conditions aiming for BACs of 0.05% and 0.08%. Parti... The high and low alcohol dose conditions resulted in a mean BAC of 0.07%, and 0.04%, respectively (n = 17). The high BAC treatment significantly increased standard deviation of lateral position (SDLP)... The findings of this study show that driving performance and associated psychomotor functioning become significantly impaired below legally permissible driving limits in some jurisdictions. We identif...

Teaching Psychomotor Skills in Undergraduate Nursing Education: An Integrative Review.

Psychomotor skills, a cognitive and fine motor process, are an essential component to undergraduate nursing education. Currently, no national guidelines exist to guide nursing programs on the best way... An integrative review was conducted to determine teaching and practice strategies to support psychomotor skill competence.... Four significant categories were identified and included (1) simulation; (2) technology; (3) deliberate practice; and (4) theoretical and collaborative instruction. Overall, simulation and technology ... Additional research is needed to identify which teaching strategies best support nursing students' long-term knowledge acquisition and competency as they transition into professional practice....

Benefits of vagus nerve stimulation on psychomotor functions in patients with severe drug-resistant epilepsy.

Patients with severe drug-resistant epilepsy (DRE) experience psychomotor disorders. Our study aimed to assess the psychomotor outcomes after vagus nerve stimulation (VNS) in this population.... We prospectively evaluated psychomotor function in 17 adult patients with severe DRE who were referred for VNS. Psychomotor functions were examined, in the preoperative period and at 18 months post-su... At 18 months post-VNS surgery, the Piaget-head scores increased by 3 points (p = 0.008) compared to baseline. Performances were also improved for ROCF test both in copy (+2.4 points, p = 0.001) and re... Patients with severe DRE treated with VNS experienced improved performance in terms of global psychomotor functions. Perceptual organization, visuospatial memory, laterality awareness, sustained atten...

Effects of work-related electronic communication during non-working hours after work from home and office on fatigue, psychomotor vigilance performance and actigraphic sleep: observational study on information technology workers.

This study examined the effects of work-related electronic communication (WREC) during non-working hours in the work from home or office setting on health.... The study recruited 98 information technology workers in a 9-day observational study. They recorded work-life events (eg, work style (working mostly from home or the office) and duration of WREC durin... The frequency of WREC was significantly higher when working mostly from home than in the office (p<0.01). In addition, the duration of WREC was longer when working mostly from home than in the office ... Longer WREC is associated with worse fatigue and depression and lower lapse of PVT (higher alertness) before bedtime for working mostly from the office. Workers, especially those working from the offi...

Spontaneous beta power, motor-related beta power and cortical thickness in major depressive disorder with psychomotor disturbance.

The psychomotor disturbance is a common symptom in patients with major depressive disorder (MDD). The neurological mechanisms of psychomotor disturbance are intricate, involving alterations in the str... A total of 140 patients with MDD and 68 healthy controls performed a simple right-hand visuomotor task during magnetoencephalography (MEG) scanning. All patients were divided into two groups according... The patients with psychomotor slowing showed higher spontaneous beta power, movement-related beta desynchronization and absolute beta power during movement than patients without psychomotor slowing. C... These results suggest that patients with MDD have aberrant cortical beta activity at rest and during movement, combined with abnormal cortical thickness, contributing to the psychomotor disturbance ob...