Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Surgeons

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.
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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

2 publications dans cette catégorie

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 (3593 au total)

Accuracy of robotic-assisted pedicle screw placement comparing junior surgeons with expert surgeons: Can junior surgeons place pedicle screws as accurately as expert surgeons?

The purpose of this study was to verify whether a spine robotic system was useful for junior surgeons.... Twenty-seven patients underwent posterior spinal fusion with open surgery using a spine robotic system (Mazor X Stealth Edition, Medtronic Inc., Dublin, Ireland) from April to August 2021. Pedicle scr... In the expert surgeon group, the GR grades were Grade A for 79 screws (90.8%), Grade B for 6 (6.9%), Grade C for 2 (2.3%), and 0 (0%) for Grades D and E. I In the junior surgeon group, the GR grades w... There were no significant differences in the deviation rate and the insertion time of robotic-assisted pedicle screw placement between expert surgeons and junior surgeons who were training to acquire ...

Survey of New Zealand Arthroplasty Surgeons on Surgeon-Level Outcome Reporting.

Surgeon-specific outcome monitoring has become increasingly prevalent over the last 3 decades. The New Zealand Orthopaedic Association monitors individual surgeon performance through 2 mechanisms: art... The survey consisted of 9 questions on surgeon-specific outcome reporting, using a five-point Likert scale, and 5 demographic questions. It was distributed to all current hip and knee arthroplasty sur... Respondents agreed that monitoring arthroplasty outcomes is important and that revision rates are an acceptable measure of performance. Reporting risk-adjusted revision rates and more recent timeframe... The findings of this survey support the use of revision rates to confidentially monitor surgeon-level arthroplasty outcomes and suggest that concurrent use of patient-reported outcome measures would b...

Does surgeon specialization add value to surgeon volume in gastric cancer surgery?

This study aimed to assess the combined impact of surgeon specialization and surgeon volume on both short- and long-term outcomes in patients underwent curative gastrectomy for gastric cancer.... Patients with cStage1-3 gastric adenocarcinoma who underwent curative-intent surgery between January 2010 and December 2020 were evaluated. The impact of surgeon specialization and surgeon volume on c... Total of 537 patients operated by twelve surgeons were included in the analysis. For all cohort, the 30d-, in-hospital and 90d-mortality were 3.5%, 3%, and 6.3%, respectively. High surgeon volume alon... The primary factor influencing short-term outcomes for patients who underwent gastric cancer surgery was found to be surgeon volume, while specialization provided a limited additional value. However, ...

Can the surgeon prolong the remaining life of the patient in pancreaticoduodenectomy surgery? or Is the surgeon helpless?

We aimed to evaluate the effects of R0 and R1 resections after pancreatic surgery.... Data of 130 patients were evaluated. Re-resection was performed in patients who were found to have R1 resection after frozen section (FS). Overall survival (OS), disease free survival (DFS) among pati... Tumor diameter, differentiation, age and complications were found to negatively affect OS. It was observed that DFS increased (p:0.02) and local recurrence rates decreased (p:0.037) in group 2 compare... R0 resection obtained by surgical margin resection of the neck in pancreatic head adenocarcinomas decreases local recurrence and increases the duration of DFS. However, it has no effect on preventing ...

Ethnic and Racial Diversity Among Surgeon and Non-Surgeon Deans of Allopathic Medical Schools.

Previous publications have assessed the diversity among medical students, residents, faculty, and department leaders in surgery and medicine overall. We aim to evaluate the diversity among medical sch... 151 allopathic medical schools were included. Data regarding demographics, education, training, and previous leadership position were collected from institutional websites, online resources, and July ... 21.9% (n = 33) of all medical school deans were surgeons. 21.2% (n = 7) were women, which was not significantly different from non-surgeons (22%,... The demographic diversity of surgeon and non-surgeon US medical school deans is not significantly different. The deficiencies in leadership diversity in medicine persists among medical school deans. T...

Appendectomy by Pediatric Surgeons in North Carolina is Associated With Higher Charge Than General Surgeons.

The delivery of pediatric surgical care for acute appendicitis involves general surgeons (GS) and pediatric surgeons (PS), but the differences in clinical practice are primarily undescribed. We examin... We performed a retrospective review of the North Carolina hospital discharge database (2013-2017) in pediatric patients (≤18 y) who had surgery for appendiceal pathology (acute or chronic appendicitis... Over the study period, 21,049 patients had appendicitis or other diseases of the appendix, and 15,230 (72.4%) underwent appendectomy. Patients who were operated on by PS were younger (10 y, interquart... The total charge for operations for appendiceal disease is significantly higher for PS compared to GS. Pediatric surgeons had increased surgical charges compared to GS but decreased radiology charges....

The job market for HPB surgeons: leadership perspectives on surgeon skillsets, training pathways, and hiring.

Three tracks prepare Hepato-Pancreato-Biliary (HPB) surgeons: HPB, surgical oncology, and transplant fellowships. This study explored how surgical leaders thought about HPB surgery and evaluated poten... This descriptive qualitative study utilized interviews of healthcare leaders whose responsibilities included hiring HPB surgeons. We coded inductively then used thematic network analysis to organize t... Primary themes were: (1) What defines an HPB surgical practice?, (2) How do they assess candidates for HPB positions?, and (3) How will HPB practices continue to evolve? Leaders assessed applicants' t... Surgical societies should focus on facilitating networking, promoting transparency, sharing quality data, providing evidence of technical skills and teamwork, mentorship, and providing guidance to gen...

[What female surgeons wish for!]

Surgical specialties have a recruitment problem. A magnification of the problem is often seen in the "feminization" of medicine but the causes are multifactorial. Female physicians of the association ... An anonymized online survey was conducted internally within the association ("Die Chirurginnen e. V.") in October 2022. The survey contained a total of 57 questions and was divided into 7 sections (de... A total of 358 female surgeons participated in the survey. This represented a response rate of 25.5% of association members (as of October 2022: n = 1406). The mean age was 39.25 years (±8.06 years; r... Motivated and dedicated surgeons are needed to counteract the already existing and increasingly severe shortage of manpower. In recent decades, the proportion of female students and physicians has bee...

Becoming a Sustainable Academic Surgeon.

Health care facilities represent a significant source of pollution, contributing to the growing problems associated with global warming. The resulting climate change impacts our health through worseni... We outline here the not only the role of the surgeon in contributing to climate change, but also ways in which to minimize one's carbon footprint.... Surgeons are leaders within healthcare systems. Adopting environmentally conscious practices can reduce solid waste, energy usage, and carbon emissions. Practices outside of the clinical setting can a... Academic surgery combines clinical practice with an element of leadership, at all levels. Our recognition and action to reduce wasteful practices can help leave a better earth for generations to come....

Surgeon Volume and Laryngectomy Outcomes.

To examine the relationship between surgeon volume and operative morbidity and mortality for laryngectomy.... The Nationwide Inpatient Sample was used to identify 45,156 patients who underwent laryngectomy procedures for laryngeal or hypopharyngeal cancer between 2001 and 2011. Hospital and surgeon laryngecto... Relationships between hospital and surgeon volume and mortality, surgical complications, and acute medical complications were examined using multivariable regression.... Higher-volume surgeons were more likely to operate at large, teaching, nonprofit hospitals and were more likely to treat patients who were white, had private insurance, hypopharyngeal cancer, low como... There is a strong volume-outcome relationship for laryngectomy, with reduced mortality and morbidity associated with higher surgeon and higher hospital volumes. Observed associations between hospital ...