Titre : Prise de décision

Prise de décision : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Records

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer un diagnostic médical ?

Utiliser des antécédents médicaux, examens physiques et tests diagnostiques.
Diagnostic médical Évaluation clinique
#2

Quels outils aident à la prise de décision diagnostique ?

Les algorithmes, les guides cliniques et les outils d'aide à la décision.
Outils d'aide à la décision Algorithmes diagnostiques
#3

Quelle est l'importance des tests de laboratoire ?

Ils fournissent des données objectives pour confirmer ou infirmer un diagnostic.
Tests de laboratoire Diagnostic
#4

Comment gérer l'incertitude dans le diagnostic ?

Considérer des diagnostics différentiels et impliquer le patient dans la décision.
Incertitude diagnostique Diagnostic différentiel
#5

Quel rôle joue l'expérience du médecin dans le diagnostic ?

L'expérience aide à reconnaître des schémas et à évaluer rapidement les options.
Expérience clinique Prise de décision

Symptômes 5

#1

Comment prioriser les symptômes du patient ?

Évaluer la gravité, la durée et l'impact sur la qualité de vie du patient.
Symptômes Évaluation des symptômes
#2

Quels symptômes nécessitent une attention immédiate ?

Les symptômes graves comme la douleur thoracique ou la difficulté respiratoire.
Symptômes graves Urgence médicale
#3

Comment les symptômes influencent-ils la décision thérapeutique ?

Ils orientent le choix du traitement en fonction de leur nature et de leur gravité.
Symptômes Prise de décision thérapeutique
#4

Quelle est l'importance de l'historique des symptômes ?

Il aide à établir un diagnostic précis et à choisir le traitement approprié.
Historique médical Symptômes
#5

Comment évaluer l'évolution des symptômes ?

Suivre les changements dans le temps et leur réponse aux traitements administrés.
Évolution des symptômes Suivi médical

Prévention 5

#1

Comment intégrer la prévention dans la prise de décision ?

Évaluer les risques et recommander des mesures préventives adaptées au patient.
Prévention Prise de décision
#2

Quels sont les principaux types de prévention ?

Prévention primaire, secondaire et tertiaire, chacune ciblant différents stades.
Prévention primaire Prévention secondaire
#3

Comment évaluer l'adhésion aux mesures préventives ?

Utiliser des questionnaires et des suivis réguliers pour mesurer l'engagement.
Adhésion au traitement Prévention
#4

Quel rôle joue l'éducation du patient en prévention ?

Elle augmente la sensibilisation et encourage des comportements sains.
Éducation du patient Prévention
#5

Comment évaluer l'impact des interventions préventives ?

Analyser les données de santé et les résultats cliniques sur le long terme.
Impact des interventions Évaluation des résultats

Traitements 5

#1

Comment choisir un traitement approprié ?

Évaluer l'efficacité, les effets secondaires et les préférences du patient.
Traitement médical Prise de décision
#2

Quel rôle joue le consentement éclairé ?

Il assure que le patient comprend les options et les risques avant de décider.
Consentement éclairé Prise de décision partagée
#3

Comment évaluer l'efficacité d'un traitement ?

Surveiller les résultats cliniques et les effets secondaires au fil du temps.
Efficacité du traitement Évaluation clinique
#4

Quels facteurs influencent le choix du traitement ?

Les comorbidités, les préférences du patient et les lignes directrices cliniques.
Facteurs de traitement Comorbidités
#5

Comment gérer les échecs de traitement ?

Réévaluer le diagnostic et envisager des alternatives thérapeutiques.
Échec du traitement Réévaluation clinique

Complications 5

#1

Comment anticiper les complications d'un traitement ?

Évaluer les risques associés et surveiller les signes précoces de complications.
Complications Surveillance clinique
#2

Quels sont les signes de complications à surveiller ?

Les symptômes inhabituels, l'aggravation de l'état et les effets secondaires.
Signes de complications Surveillance des symptômes
#3

Comment gérer les complications post-traitement ?

Établir un plan de suivi et ajuster le traitement en fonction des complications.
Gestion des complications Suivi médical
#4

Quel est l'impact des complications sur la prise de décision ?

Elles peuvent nécessiter des ajustements dans le traitement et la gestion du patient.
Impact des complications Prise de décision
#5

Comment évaluer le risque de complications ?

Utiliser des outils d'évaluation des risques et des antécédents médicaux.
Évaluation des risques Complications

Facteurs de risque 5

#1

Comment identifier les facteurs de risque d'une maladie ?

Analyser les antécédents familiaux, le mode de vie et les conditions médicales.
Facteurs de risque Antécédents médicaux
#2

Quel rôle jouent les facteurs de risque dans la prévention ?

Ils aident à cibler les interventions préventives pour les populations à risque.
Prévention Facteurs de risque
#3

Comment évaluer l'impact des facteurs de risque ?

Utiliser des études épidémiologiques et des données cliniques pour quantifier l'impact.
Impact des facteurs de risque Épidémiologie
#4

Quels sont les facteurs de risque modifiables ?

Le tabagisme, l'alimentation, l'activité physique et la consommation d'alcool.
Facteurs de risque modifiables Prévention
#5

Comment intégrer les facteurs de risque dans la prise de décision ?

Évaluer les risques individuels et discuter des options de gestion avec le patient.
Prise de décision Facteurs de risque
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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 15/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Giuseppe Forte

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Affiliations :
  • Department of Psychology, Sapienza University of Rome, 00185 Rome, Italy.
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Matteo Morelli

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Affiliations :
  • Department of Psychology, Sapienza University of Rome, 00185 Rome, Italy.
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Maria Casagrande

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Affiliations :
  • Department of Dynamic, Clinical Psychology and Health Studies, Sapienza University of Rome, 00185 Rome, Italy.
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Jürgen Kasper

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Affiliations :
  • Department of Nursing and Health Promotion, Faculty of Health Sciences, Oslo Metropolitan University, Oslo, Norway.
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Juliana Yin Li Kan

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Affiliations :
  • Singapore General Hospital Internal Medicine, Singapore. juliana.kan.y.l@singhealth.com.sg.
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David A Lapides

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  • Department of Neurology, University of Virginia, Charlottesville, VA.
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Katarina Baudin

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  • School of Health, Care and Social Welfare, Mälardalen University, SE-63105 Eskilstuna, Sweden.
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Angelina Sundström

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  • School of Innovation, Design and Engineering, Mälardalen University, SE-63105 Eskilstuna, Sweden.
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Johan Borg

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  • Department of Health and Welfare, Dalarna University, SE-79188 Falun, Sweden.
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Christine Gustafsson

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Affiliations :
  • School of Health, Care and Social Welfare, Mälardalen University, SE-63105 Eskilstuna, Sweden.
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Mike Tweed

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Affiliations :
  • Department of Medicine, University of Otago Wellington, Wellington, New Zealand. mike.tweed@otago.ac.nz.

Tim Wilkinson

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Affiliations :
  • University of Otago Christchurch, Christchurch, New Zealand.

Jana Prassler

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Affiliations :
  • Max Planck Institute of Biochemistry, Martinsried, Germany.
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Florian Simon

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Affiliations :
  • Max Planck Institute of Biochemistry, Martinsried, Germany.
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Mary Ecke

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Affiliations :
  • Max Planck Institute of Biochemistry, Martinsried, Germany.
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Stephan Gruber

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Affiliations :
  • Department of Fundamental Microbiology (DMF), Faculty of Biology and Medicine (FBM), University of Lausanne (UNIL), Lausanne, Switzerland.
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Günther Gerisch

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Affiliations :
  • Max Planck Institute of Biochemistry, Martinsried, Germany. gerisch@biochem.mpg.de.
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Peter J Diggle

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Affiliations :
  • Distinguished university professor of statistics in CHICAS, Lancaster Medical School, Lancaster University.
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Tim Gowers

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  • Professor of mathematics at the University of Cambridge.
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Frank Kelly

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Affiliations :
  • Emeritus professor of the mathematics of systems, University of Cambridge.
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Sources (6212 au total)

Diagnostic rate estimation from Medicare records: Dependence on claim numbers and latent clinical features.

International Classification of Disorders version 10 (ICD-10) codes contribute heavily to healthcare data. Medicare claims and other data-sources are used to constitute study populations and appraise ... The study population was Medicare beneficiaries aged 75-79.99 with claim(s) in the 5% standard analytical Carrier and Outpatient files, alive and participating in Medicare part B for all 12 months of ... Beneficiaries meeting inclusion criteria totaled 221,625, these having 7,617,503 claims; 96.4% had between 1 and 120 claims. Median claims were 24 for males (females 25); modal claims were 11 (13). Av... Older adult Medicare beneficiaries aged 75-80 exhibited varying claims activity over the course of a year. Although DRE dependence on claim numbers varies across ICD-10 codes, rate estimates are highe...

Informative missingness: What can we learn from patterns in missing laboratory data in the electronic health record?

In electronic health records, patterns of missing laboratory test results could capture patients' course of disease as well as ​​reflect clinician's concerns or worries for possible conditions. These ... We collected and analyzed demographic, diagnosis, and laboratory data for 69,939 patients with positive COVID-19 PCR tests across three countries from 1 January 2020 through 30 September 2021. We anal... With these analyses, we identified mapping issues faced in seven out of 15 sites. We also identified nuances in data collection and variable definition for the various sites. Temporal trend analyses m... In this work, we use computational approaches to relate missingness patterns to hospital treatment capacity and highlight the heterogeneity of looking at COVID-19 over time and at multiple sites, wher...

Evaluating the accuracy of data extracted from electronic health records into MedicineInsight, a national Australian general practice database.

MedicineInsight is a database containing de-identified electronic health records (EHRs) from over 700 Australian general practices. Previous research validated algorithms used to derive medical condit... To examine the accuracy of the extraction and transformation of EHR fields for selected demographics, observations, diagnoses, prescriptions, and tests into MedicineInsight.... We benchmarked MedicineInsight values against those recorded in original EHRs. Forty-six general practices contributing data to MedicineInsight met our eligibility criteria, eight were randomly select... A total of 796 patients were included in our analysis. All demographic characteristics, observations, diagnoses, prescriptions and random pathology test results had excellent (>90%) POA, Kappa, and IC... Overall, our study shows good agreement between the majority of MedicineInsight data and those from original EHRs, suggesting MedicineInsight data extraction and warehousing procedures accurately cons...

Effect of knowledgebase transition of a clinical decision support system on medication order and alert patterns in an emergency department.

A knowledgebase (KB) transition of a clinical decision support (CDS) system occurred at the study site. The transition was made from one commercial database to another, provided by a different vendor....

A prospective observational concordance study to evaluate computational model-driven clinical practice guidelines for Type 2 diabetes mellitus.

Clinical Practice Guidelines (CPGs) provide healthcare professionals with performance and decision-making support during the treatment of patients. Sometimes, however, they are poorly implemented. The... The main objective of this paper is to present the results of the clinical validation of the IDE... National and international knowledge sources on T2DM were selected and reviewed and used to define a diabetes CPG model on the IDE... A concordance analysis was performed with the kappa value. Overall agreement between the recommendations provided by the system and those recorded in each patient's EHR was good (0.61 - 0.80) with a t... A series of possible improvements were identified based on the limitations for the recovery of variables related to the quality of these recolected variables, the detection of duplicate recommendation...