Titre : Systèmes d'information de laboratoire d'analyses médicales

Systèmes d'information de laboratoire d'analyses médicales : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Quel est le rôle des LIS dans le diagnostic médical ?

Les LIS centralisent les résultats des tests, facilitant un diagnostic rapide et précis.
Systèmes d'information de laboratoire Diagnostic médical
#2

Comment les LIS améliorent-ils la précision des tests ?

Ils réduisent les erreurs humaines en automatisant la saisie et le traitement des données.
Erreurs de laboratoire Systèmes d'information de laboratoire
#3

Les LIS peuvent-ils intégrer des données cliniques ?

Oui, ils peuvent combiner les résultats de laboratoire avec des données cliniques pour un meilleur diagnostic.
Données cliniques Systèmes d'information de laboratoire
#4

Quel type de tests peut être géré par un LIS ?

Tous types de tests, y compris biochimiques, hématologiques et microbiologiques.
Tests de laboratoire Systèmes d'information de laboratoire
#5

Les LIS aident-ils à la gestion des échantillons ?

Oui, ils suivent le parcours des échantillons depuis la collecte jusqu'à l'analyse.
Gestion des échantillons Systèmes d'information de laboratoire

Symptômes 5

#1

Les LIS peuvent-ils signaler des résultats anormaux ?

Oui, ils peuvent générer des alertes pour des résultats hors normes, facilitant une intervention rapide.
Résultats anormaux Systèmes d'information de laboratoire
#2

Comment les LIS aident-ils à suivre les symptômes des patients ?

Ils permettent de relier les résultats de tests aux symptômes rapportés pour une meilleure évaluation.
Symptômes Systèmes d'information de laboratoire
#3

Les LIS peuvent-ils aider à la surveillance des épidémies ?

Oui, ils collectent des données qui peuvent être analysées pour détecter des tendances épidémiques.
Surveillance épidémiologique Systèmes d'information de laboratoire
#4

Peut-on suivre l'évolution des symptômes avec un LIS ?

Oui, les LIS permettent de comparer les résultats de tests au fil du temps pour évaluer l'évolution.
Évolution des symptômes Systèmes d'information de laboratoire
#5

Les LIS aident-ils à identifier des symptômes rares ?

Oui, en analysant des données massives, ils peuvent aider à identifier des symptômes moins fréquents.
Symptômes rares Systèmes d'information de laboratoire

Prévention 5

#1

Les LIS jouent-ils un rôle dans la prévention des maladies ?

Oui, ils aident à identifier les facteurs de risque et à surveiller les tendances de santé.
Prévention des maladies Systèmes d'information de laboratoire
#2

Comment les LIS aident-ils à la détection précoce ?

Ils facilitent le dépistage régulier et le suivi des résultats pour une détection précoce des maladies.
Détection précoce Systèmes d'information de laboratoire
#3

Les LIS peuvent-ils aider à la vaccination ?

Oui, ils peuvent suivre les antécédents de vaccination et les résultats des tests associés.
Vaccination Systèmes d'information de laboratoire
#4

Peut-on évaluer les risques de maladies avec un LIS ?

Oui, en analysant les données des tests, ils aident à évaluer les risques de maladies spécifiques.
Évaluation des risques Systèmes d'information de laboratoire
#5

Les LIS contribuent-ils à l'éducation des patients ?

Oui, ils fournissent des données qui peuvent être utilisées pour informer les patients sur leur santé.
Éducation des patients Systèmes d'information de laboratoire

Traitements 5

#1

Comment les LIS influencent-ils les décisions de traitement ?

Ils fournissent des résultats rapides et précis, permettant des décisions de traitement éclairées.
Décisions de traitement Systèmes d'information de laboratoire
#2

Les LIS peuvent-ils recommander des traitements ?

Indirectement, en fournissant des données qui aident les cliniciens à choisir des traitements appropriés.
Recommandations de traitement Systèmes d'information de laboratoire
#3

Les LIS aident-ils à surveiller l'efficacité des traitements ?

Oui, ils permettent de suivre les résultats des tests pour évaluer la réponse au traitement.
Efficacité des traitements Systèmes d'information de laboratoire
#4

Peut-on ajuster les traitements grâce aux données des LIS ?

Oui, les données des LIS permettent d'ajuster les traitements en fonction des résultats des tests.
Ajustement des traitements Systèmes d'information de laboratoire
#5

Les LIS facilitent-ils la recherche de nouveaux traitements ?

Oui, en analysant des données, ils peuvent contribuer à la recherche et au développement de nouveaux traitements.
Recherche de traitements Systèmes d'information de laboratoire

Complications 5

#1

Les LIS peuvent-ils aider à prévenir des complications ?

Oui, en fournissant des alertes sur des résultats critiques, ils aident à prévenir des complications.
Prévention des complications Systèmes d'information de laboratoire
#2

Comment les LIS gèrent-ils les complications des tests ?

Ils documentent les complications et les résultats anormaux pour une meilleure gestion clinique.
Complications des tests Systèmes d'information de laboratoire
#3

Les LIS aident-ils à identifier des complications tardives ?

Oui, en analysant les données sur le long terme, ils peuvent aider à identifier des complications tardives.
Complications tardives Systèmes d'information de laboratoire
#4

Peut-on suivre les complications avec un LIS ?

Oui, ils permettent de suivre l'historique des complications et d'évaluer leur impact sur la santé.
Suivi des complications Systèmes d'information de laboratoire
#5

Les LIS aident-ils à la recherche sur les complications ?

Oui, ils fournissent des données précieuses pour la recherche sur les complications liées aux traitements.
Recherche sur les complications Systèmes d'information de laboratoire

Facteurs de risque 5

#1

Les LIS peuvent-ils identifier des facteurs de risque ?

Oui, ils analysent les données pour identifier des facteurs de risque associés à certaines maladies.
Facteurs de risque Systèmes d'information de laboratoire
#2

Comment les LIS aident-ils à évaluer les facteurs de risque ?

Ils collectent et analysent des données sur les antécédents médicaux et les résultats des tests.
Évaluation des facteurs de risque Systèmes d'information de laboratoire
#3

Les LIS peuvent-ils aider à la gestion des facteurs de risque ?

Oui, ils fournissent des informations pour élaborer des stratégies de gestion des risques.
Gestion des facteurs de risque Systèmes d'information de laboratoire
#4

Peut-on suivre l'impact des facteurs de risque avec un LIS ?

Oui, ils permettent de suivre l'impact des facteurs de risque sur la santé des patients au fil du temps.
Impact des facteurs de risque Systèmes d'information de laboratoire
#5

Les LIS aident-ils à sensibiliser aux facteurs de risque ?

Oui, ils fournissent des données qui peuvent être utilisées pour sensibiliser les patients aux risques.
Sensibilisation aux facteurs de risque Systèmes d'information de laboratoire
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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 17/03/2026

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Auteurs principaux

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  • The ECDC National Focal Points laboratory e-reporting survey group members are listed at the end of the article.
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Emilio Flores

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Affiliations :
  • Clinical Laboratory, University Hospital Sant Joan d'Alacant, San Juan de Alicante, Spain.
  • Clinical Medicine Department, Universidad Miguel Hernandez, San Juan de Alicante, Spain.
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Laura Martínez-Racaj

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Clinical Laboratory, University Hospital Sant Joan d'Alacant, San Juan de Alicante, Spain.
  • Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (FISABIO), Valencia, Spain.
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Ruth Torreblanca

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Affiliations :
  • Clinical Laboratory, University Hospital Sant Joan d'Alacant, San Juan de Alicante, Spain.
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Maria Salinas

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Clinical Laboratory, University Hospital Sant Joan d'Alacant, San Juan de Alicante, Spain.
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June W Lau

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Affiliations :
  • Materials Science and Engineering Division, Material Measurement Laboratory, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD20899, USA.
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W O Hackl

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Affiliations :
  • Institute of Medical Informatics, UMIT - Private University of Health Sciences, Medical Informatics and Technology, Hall in Tirol, Austria.
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A Hoerbst

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Affiliations :
  • Medical Technologies Department, MCI - The Entrepreneurial School, Innsbruck, Austria.
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Percival D Sampaio-Barros

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Affiliations :
  • Division of Rheumatology, Hospital das Clinicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil. pdsampaiobarros@uol.com.br.
  • Disciplina de Reumatologia, Universidade de São Paulo, Avenida Dr. Arnaldo 455, sala 3142, Cerqueira César, Sao Paulo, SP, 01246-903, Brazil. pdsampaiobarros@uol.com.br.
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Andrej Jenča

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Affiliations :
  • KOŠICE MEDICAL UNIVERSITY, KOŠICE, SLOVENSKO.
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Giuseppe Marceddu

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Affiliations :
  • MAGI Euregio, Bolzano, Italy. giuseppe.marceddu@assomagi.org.
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Tiziano Dallavilla

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Affiliations :
  • MAGI'S Lab, Rovereto (TN), Italy. tiziano.dallavilla@assomagi.org.
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Aleksander Xhuvani

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Affiliations :
  • Polytechnic University of Tirana, Tirana, Albania. aleksander.xhuvani@upt.al.
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Muharrem Daja

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Affiliations :
  • MAGI Euregio, Bolzano, Italy. muharrem.daja@assomagi.org.
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Luca De Antoni

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Affiliations :
  • MAGI Euregio, Bolzano, Italy. luca.deantoni@assomagi.org.
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Arianna Casadei

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Affiliations :
  • MAGI Euregio, Bolzano, Italy. arianna.casadei@assomagi.org.
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Matteo Bertelli

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Affiliations :
  • MAGI Euregio, Bolzano, Italy; MAGI'S Lab, Rovereto (TN), Italy; EBTNA-LAB, Rovereto (TN), Italy. matteo.bertelli@assomagi.org.
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Timothy M Mtonga

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Informatics, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, United States.
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Faheema E Choonara

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Affiliations :
  • Kamuzu Central Hospital, Lilongwe, Malawi.
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Jeremy U Espino

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Informatics, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, United States.
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Sources (10000 au total)

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The National Forensic Laboratory Information System (NFLIS) is a drug surveillance program of the US Drug Enforcement Administration that systematically collects data on drugs that are seized by law e...

A Generic Transformation Approach for Complex Laboratory Data Using the Fast Healthcare Interoperability Resources Mapping Language: Method Development and Implementation.

Reaching meaningful interoperability between proprietary health care systems is a ubiquitous task in medical informatics, where communication servers are traditionally used for referring and transform... In this study, a generic approach is developed, which allows for the application of declarative mapping rules defined using FML in an exchangeable manner. A transformation engine is required to execut... FHIR natively defines resources to support the conversion of instance data, such as an FHIR StructureMap. This resource encodes all information required to transform data from a source system to a tar... The resulting tool is called FML2Mirth, a Java-based transformer that derives Mirth channels from detailed declarative mapping rules based on the underlying StructureMaps. Implementation of the transl... The tool for the auto-generation of Mirth channels was successfully presented. Our tests reveal the feasibility of using the complex structures of the mapping language in combination with a terminolog...

Laboratory Data Timeliness and Completeness Improves Following Implementation of an Electronic Laboratory Information System in Côte d'Ivoire: Quasi-Experimental Study on 21 Clinical Laboratories From 2014 to 2020.

The Ministry of Health in Côte d'Ivoire and the International Training and Education Center for Health at the University of Washington, funded by the United States President's Emergency Plan for AIDS ... This evaluation aimed to quantify the effects of implementing OpenELIS on data quality for laboratory tests related to HIV care and treatment.... This evaluation used a quasi-experimental design to perform an interrupted time-series analysis to estimate the changes in the level and slope of 3 data quality indicators (timeliness, completeness, a... There was an immediate 5-fold increase in timeliness (OR 5.27, 95% CI 4.33-6.41; P<.001) and an immediate 3.6-fold increase in completeness (OR 3.59, 95% CI 2.40-5.37; P<.001). These immediate improve... These results demonstrate the value of electronic laboratory information systems in improving laboratory data quality and supporting evidence-based decision-making in health care. These findings highl...

Clinical Decision Support systems: A step forward in establishing the clinical laboratory as a decision maker hubA CDS system protocol implementation in the clinical laboratory.

New tools for health information technology have been developed in recent times, such as Clinical Decision Support (CDS) systems, which are any digital solutions designed to help healthcare profession... A descriptive research was conducted. All stages in the design of the project are as follows: 1. Set up a multidisciplinary workgroup. 2. Review patients' data. 3. Identify relevant data from main sou... Our protocol shows the workflow and actions that can be done with a CDS system and also how it could be integrated with other monitoring systems, as well as some examples of KPIs and their outcomes.... CDS could be a great strategic asset for clinical laboratories to improve the integration of care, optimize the use of laboratory tests, and add more clinical value to physicians in the interpretation...

Characterizing the role of informal payments in the delivery of pathology and clinical laboratory services.

Informal payments (IPs) are unofficial cash or in-kind payments for goods or services that should be covered by the health care system. They are a common but regressive method of financing health care... From September 2021 to September 2022, PALM staff were surveyed about the frequency, determinants, and impacts of IPs in their respective workplaces.... In total, 268 responses were received, and 46.6% (125/268) reported experience with IPs. These 125 participants were more likely to work in the public sector and in LMICs. Approximately 65% reported a... This represents a first step in characterizing IPs within PALM and how this practice may affect access to these services in LMICs. Specifically, the fact that faster turnaround time was the most frequ...

Incorporating informatively collected laboratory data from EHR in clinical prediction models.

Electronic Health Records (EHR) are widely used to develop clinical prediction models (CPMs). However, one of the challenges is that there is often a degree of informative missing data. For example, l... We considered a predictive model for rapid inpatient deterioration as an exemplar implementation. This model incorporated twelve laboratory measures with varying levels of missingness. Five labs had m... We had 105,198 inpatient encounters, with 4.7% having experienced the deterioration outcome of interest. LSTM models generally outperformed other cross-sectional models, where embedding approaches and... Strategies that accounted for the possibility of NMAR missing data yielded better model performance than those did not. The embedding method had an advantage as it did not require prior clinical knowl...

The barriers and facilitators of implementing a national laboratory-based AMR surveillance system in Cambodia: key informants' perspectives and assessments of microbiology laboratories.

Collecting data on antimicrobial resistance (AMR) is an essential approach for defining the scope of the AMR problem, developing evidence-based interventions and detecting new and emerging resistances... Key informants with a role in governing or contributing data to the laboratory-based surveillance system were interviewed. Emerging themes were identified using the framework analysis method. Laborato... Key informants identified inadequate access to laboratory supplies, an unsustainable financing system, limited capacity to collect representative data and a weak workforce to be the main barriers to i... This study identified two primary concerns: ensuring a sustainable and quality functioning of microbiology services at public healthcare facilities and overcoming sampling bias at sentinel sites. Thes...