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Disciplines des sciences naturelles
Physique
Électronique
Électronique médicale
Électronique médicale : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Échographie
Imagerie par résonance magnétique
Capteurs biomédicaux
Surveillance physiologique
Électrocardiographie
Maladies cardiaques
Télémétrie
Surveillance à distance
Analyseurs de laboratoire
Tests diagnostiques
Prévention
5
Dispositifs portables
Prévention des maladies
Applications de santé
Éducation à la santé
Systèmes d'alerte
Surveillance de la santé
Technologie portable
Prévention des maladies
Dépistage préventif
Mammographie
Traitements
5
Électrostimulation
Thérapie physique
Pompes à insuline
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Défibrillation
Arrêt cardiaque
Chirurgie au laser
Dermatologie
Stimulateurs cardiaques
Maladies cardiaques
Complications
5
Complications médicales
Dispositifs médicaux
Implants médicaux
Infections
Surveillance à distance
Sécurité des données
Erreurs de diagnostic
Technologie médicale
Télémédecine
Complications médicales
Facteurs de risque
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Infections nosocomiales
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 02/05/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Centre for Health Systems and Safety Research, AIHI, Macquarie University, Sydney, NSW, Australia.
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Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Malaysia.
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Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Malaysia.
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Center for Biomedical Informatics Research, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA; Department of Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA.
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Monash Health Nursing and Midwifery Informatics, Australia.
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Centre for Health Systems and Safety Research, AIHI, Macquarie University, Sydney, NSW, Australia.
Faculty of Health Sciences, University of Sydney, Sydney, Australia.
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Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, NSW, Australia.
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Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, NSW, Australia.
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Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, NSW, Australia.
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Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, NSW, Australia.
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Department of Biomedical Informatics, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
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Intelligent Systems Program, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
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Department of Critical Care Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
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Department of Biomedical Informatics, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
Intelligent Systems Program, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
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Department of Biomedical Informatics, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
Intelligent Systems Program, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.
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Department of Analytical Chemistry, Chemical Faculty, Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland.
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Department of Analytical Chemistry, Chemical Faculty, Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland.
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Department of Chemical and Process Engineering, Chemical Faculty, Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland.
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The capacity to evaluate logical arguments intuitively is a fundamental assumption of recent dual-process theories. One observation supporting this effect is the standard conflict effect on incongruen...
Intuitive eating (IE) is a non-dieting approach that promotes listening to internal cues of hunger and satiety, rather than adhering to external dietary restrictions aimed at weight loss. However, the...
This paper presents 59 new studies (N = 72,310) which focus primarily on the "bat and ball problem." It documents our attempts to understand the determinants of the erroneous intuition, our exploratio...
The proposed model overlooks the self-referential and self-perpetuating nature of ownership intuitions. Human knowledge is primarily formed through social interaction within power dynamics. Accordingl...
We consider an underdeveloped feature of De Neys's model. Decisions with multiple intuitions per option are neither trivial to explain nor rare. These decision scenarios are crucial for an assessment ...
Conspiracy theories tend to involve doubt and skepticism, but are conspiracy believers really more deliberative? We review recent research that investigates the relative roles of intuition and reason ...
Early warning scores based on vital signs are used in hospitals to estimate patient deterioration and to initiate an adequate and timely response when necessary. These scores show acceptable performan...
The NIPDS was developed using the latest evidence after which relevant items were selected by an expert panel. The scale was tested in a prospective observational study in 2 surgical and 2 medical war...
The scale item content validity index is 0.88 indicating that the selected items should be included in the instrument according to the expert panel. Item-total score correlation coefficients range bet...
The results showed that the NIPDS is a valid and accurate instrument to predict events in surgical and medical patients. It showed better performance compared to an existing score estimating nurse int...
Newly developed nurse intuition scale, which uses clinical cues to estimate deterioration in hospitalised patients, is brief and performs well in predicting physician assistance, resuscitation team ca...
We contrast Boyer's intuitive account of ownership with formal legal accounts based on institutions of ownership. Boyer's emphasis on social aspects of ownership intuitions may have a bearing on recen...
Extortion occurs when one person uses some combination of threats and promises to extract an unfair share of benefits from another. Although extortion is a pervasive feature of human interaction, it h...
Intuitive eating, which involves following internal cues of hunger and satiety to guide eating choices, would be better understood if studied at the individual momentary level instead of globally or c...
College males and females completed a baseline assessment of trait levels of intuitive eating as measured by the IES-2. Participants then followed a seven-day EMA protocol where they completed brief s...
Among 104 participants, 87.5% were female, mean age was 24.3, and mean BMI was 26.3. Baseline trait level intuitive eating was significantly correlated with state level intuitive eating reported acros...
Individuals who reported high trait levels of intuitive eating also reported following their internal cues for hunger and satiety and had less guilt, regret, and negative affect surrounding eating in ...