Titre : Prise de décision

Prise de décision : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

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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

2 publications dans cette catégorie

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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Affiliations :
  • 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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Affiliations :
  • 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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Affiliations :
  • 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 (1021 au total)

Relationship Between Training Workloads, Match Workloads, and Match Performance in Elite Netball.

This study examined the relationships between training workloads, game workloads, and match performance in an elite netball team.... Ten elite female netball athletes were monitored over a complete season. Training and game external workloads were determined through inertial movement units and expressed as absolute PlayerLoad (PL) ... Monthly PL, training efficiency index PL, and avgMC PL were statistically significant (P < .05) and positively related to game PL (z = 0.20-0.35, P < .001-.02). For game COD, statistically significant... Higher monthly workloads are related to higher game workload; however, they are also related to decreases in match performance. Therefore, netball practitioners should consider that increases to train...

Salient Measures of Hospitalist Workload.

The ideal hospitalist workload and optimal way to measure it are not well understood.... To obtain expert consensus on the salient measures of hospitalist workload.... This qualitative study used a 3-round Delphi technique between April 5 and July 13, 2022, involving national experts within and external to the field. Experts included hospitalist clinicians, leaders,... Three rounds of surveys were conducted, during which participants provided input on the salient measures of hospitalist workload across various domains. In the first round, free-text data collected fr... Seventeen individuals from 14 organizations, encompassing clinicians, leaders, administrators, and researchers, participated in 3 rounds of surveys. In round 1, participants provided 135 unique qualit... In this qualitative study measuring hospitalist workload, multiple measures, including those quantifying work demands and the association of those demands with outcomes, were considered relevant for m...

Workload In Neonatology (WORKLINE): Validation and feasibility of a system for measuring clinician workload integrated into the electronic health record.

The purpose of the study was to validate WORKLINE, a NICU specific clinician workload model and to evaluate the feasibility of integrating WORKLINE into our EHR.... This was a prospective, observational study of the workload of 42 APPs and physicians in a large academic medical center NICU over a 6-month period. We used regression models with robust clustered sta... We found significant correlations between WORKLINE and NASA-TLX scores. APP caseload was not significantly associated with WORKLINE scores. We successfully integrated the WORKLINE model into our EHR t... WORKLINE provides an objective method to quantify the workload of clinicians in the NICU, and for APPs, performed better than caseload numbers to reflect workload. Integrating the WORKLINE model into ...

Inpatient clinician workload: a scoping review protocol to understand the definition, measurement and impact of non-procedural clinician workloads.

Clinicians that care for hospitalised patients face unprecedented work conditions with exposure to highly infectious disease, exceedingly high patient numbers, and unpredictable work demands, all of w... We will follow the methodology outlined by Joanna Briggs Institute and Arksey and O'Malley to conduct a comprehensive search of major electronic databases including Ovid Medline (PubMed), Embase (Emba... This review does not require ethics approval though all included studies will be screened to ensure appropriate approval. The synthesis of this literature will provide a better understanding of the cu...

Analysis of midwives' situation and the need to measure their workloads.

to analyze midwives' employment situation of midwives and detect their workload measurement needs.... a mixed methodology (quantitative and qualitative), observational, descriptive and cross-sectional study. Two phases were carried out. The first methodological phase consisted of conducting semi-struc... 90.3% of midwives have work overload, since for 80.6% the midwife-pregnant mother ratio is not well established, since the mean execution time of a Nursing Intervention Classification (NIC) interventi... the need to generate an instrument that considers the diversity of Nursing Intervention Classification (NIC) interventions that develop within the labor room is ratified....

Reducing Student Workload Through Curricular Efficiency.

This integrative review will examine the current literature assessing student workload, outcomes of increased workload and cognitive load, and approaches to evaluate and reduce student workload. Recom... Literature supports that perceptions of heavy workload can influence students' approach to learning and lead to the adoption of surface learning rather than a deep approach that involves higher-order ... Cognitive overload is multifactorial and complicated, given the increased standards of professional education accreditation and licensure requirements. As the Academy deliberately considers methods to...