Titre : Systèmes intégrés de gestion

Systèmes intégrés de gestion : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment les systèmes aident-ils au diagnostic médical ?

Ils centralisent les données patient pour faciliter l'analyse et le diagnostic.
Systèmes d'information Diagnostic médical
#2

Quels outils sont utilisés pour le diagnostic ?

Des logiciels d'analyse de données et des bases de données cliniques sont utilisés.
Logiciels Bases de données
#3

Les systèmes améliorent-ils la précision du diagnostic ?

Oui, ils réduisent les erreurs humaines et augmentent la précision des diagnostics.
Précision diagnostique Erreurs médicales
#4

Peut-on intégrer des données de laboratoire ?

Oui, les systèmes intègrent des résultats de laboratoire pour un diagnostic complet.
Données de laboratoire Intégration des données
#5

Comment les systèmes gèrent-ils les antécédents médicaux ?

Ils stockent et analysent les antécédents médicaux pour un diagnostic éclairé.
Antécédents médicaux Gestion des données

Symptômes 5

#1

Les systèmes aident-ils à identifier les symptômes ?

Oui, ils analysent les symptômes rapportés pour suggérer des diagnostics possibles.
Symptômes Analyse des données
#2

Comment les symptômes sont-ils enregistrés ?

Les symptômes sont saisis par les professionnels ou les patients via des interfaces.
Enregistrement des symptômes Interfaces utilisateur
#3

Les systèmes peuvent-ils prioriser les symptômes ?

Oui, ils peuvent classer les symptômes par gravité pour une attention rapide.
Priorisation Gravité des symptômes
#4

Peut-on suivre l'évolution des symptômes ?

Oui, les systèmes permettent de suivre l'évolution des symptômes dans le temps.
Suivi des symptômes Évolution clinique
#5

Comment les systèmes gèrent-ils les symptômes multiples ?

Ils analysent les interactions entre symptômes pour des diagnostics plus précis.
Symptômes multiples Interactions cliniques

Prévention 5

#1

Les systèmes aident-ils à la prévention des maladies ?

Oui, ils analysent les données pour identifier les facteurs de risque et proposer des actions préventives.
Prévention des maladies Facteurs de risque
#2

Comment les systèmes gèrent-ils les campagnes de vaccination ?

Ils planifient et suivent les campagnes de vaccination pour maximiser la couverture.
Vaccination Campagnes de santé
#3

Peut-on évaluer l'impact des mesures préventives ?

Oui, les systèmes mesurent l'impact des interventions préventives sur la santé publique.
Impact des interventions Santé publique
#4

Comment les systèmes sensibilisent-ils à la santé ?

Ils diffusent des informations et des alertes sur les risques sanitaires et les mesures préventives.
Sensibilisation à la santé Information sanitaire
#5

Les systèmes aident-ils à identifier les populations à risque ?

Oui, ils analysent les données démographiques pour cibler les populations vulnérables.
Populations à risque Analyse démographique

Traitements 5

#1

Les systèmes aident-ils à choisir un traitement ?

Oui, ils fournissent des recommandations basées sur les données et les meilleures pratiques.
Traitement médical Recommandations cliniques
#2

Comment les traitements sont-ils suivis ?

Les systèmes enregistrent les traitements administrés et leur efficacité sur les patients.
Suivi des traitements Efficacité thérapeutique
#3

Peut-on personnaliser les traitements ?

Oui, les systèmes permettent d'adapter les traitements en fonction des données individuelles.
Personnalisation des traitements Données individuelles
#4

Les systèmes gèrent-ils les effets secondaires ?

Oui, ils suivent et analysent les effets secondaires des traitements administrés.
Effets secondaires Gestion des effets indésirables
#5

Comment les systèmes évaluent-ils l'efficacité des traitements ?

Ils comparent les résultats cliniques avant et après le traitement pour évaluer l'efficacité.
Évaluation des traitements Résultats cliniques

Complications 5

#1

Les systèmes aident-ils à prévenir les complications ?

Oui, ils identifient les patients à risque de complications et alertent les professionnels.
Complications médicales Prévention des complications
#2

Comment les complications sont-elles suivies ?

Les systèmes enregistrent les complications survenues et leur impact sur le traitement.
Suivi des complications Impact clinique
#3

Peut-on analyser les causes des complications ?

Oui, les systèmes permettent d'analyser les données pour identifier les causes des complications.
Analyse des causes Complications
#4

Les systèmes aident-ils à la gestion des complications ?

Oui, ils fournissent des protocoles de gestion basés sur les meilleures pratiques.
Gestion des complications Protocoles cliniques
#5

Comment les systèmes évaluent-ils les complications post-traitement ?

Ils comparent les résultats des patients avant et après traitement pour évaluer les complications.
Évaluation post-traitement Résultats cliniques

Facteurs de risque 5

#1

Comment les systèmes identifient-ils les facteurs de risque ?

Ils analysent les données démographiques et cliniques pour détecter les facteurs de risque.
Facteurs de risque Analyse des données
#2

Les systèmes aident-ils à évaluer le risque individuel ?

Oui, ils calculent le risque individuel en fonction des antécédents et des données de santé.
Évaluation du risque Antécédents médicaux
#3

Peut-on suivre l'évolution des facteurs de risque ?

Oui, les systèmes permettent de suivre les changements dans les facteurs de risque au fil du temps.
Suivi des facteurs de risque Évolution des données
#4

Comment les systèmes aident-ils à réduire les facteurs de risque ?

Ils proposent des interventions ciblées basées sur l'analyse des facteurs de risque identifiés.
Interventions ciblées Réduction des risques
#5

Les systèmes peuvent-ils prédire des risques futurs ?

Oui, ils utilisent des modèles prédictifs pour anticiper les risques futurs basés sur les données.
Prédiction des risques Modèles prédictifs
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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 17/12/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Computational Intelligence And Neuroscience

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Publications dans "Systèmes intégrés de gestion" :

Jaime Delgado

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Computer Architecture, Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, Spain.
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Silvia Llorente

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Affiliations :
  • Department of Computer Architecture, Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona, Spain.
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Computational And Mathematical Methods In Medicine

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Toshihiro Takeda

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Affiliations :
  • Dept of Medical Informatics, Osaka University Graduate School of Medicine, JAPAN.
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Yasushi Matsumura

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Affiliations :
  • Dept of Medical Informatics, Osaka University Graduate School of Medicine, JAPAN.
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Pooya Kazemi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • South Island Department of Anesthesia, Victoria, BC, Canada. pooyakazemi@gmail.com.
  • Department of Anesthesiology, Pharmacology and Therapeutics, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada. pooyakazemi@gmail.com.
  • School of Health Information Science, University of Victoria, Victoria, BC, Canada. pooyakazemi@gmail.com.
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Francis Lau

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Affiliations :
  • School of Health Information Science, University of Victoria, Victoria, BC, Canada.
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Clyde Matava

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Affiliations :
  • Department of Anesthesia and Pain Medicine, The Hospital for Sick Children, Toronto, ON, Canada.
  • Department of Anesthesiology and Pain Medicine, Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
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Allan F Simpao

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Affiliations :
  • Department of Anesthesiology and Critical Care, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania and Children's Hospital of Philadelphia, Philadelphia, PA, USA.
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Berit T Valeberg

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Affiliations :
  • Oslo Metropolitan University / University of Southeastern Norway, Pilestredet 32, 0166, Oslo, Norway.

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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Wenqin Pan

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Affiliations :
  • PLA Naval Medical Center, Shanghai, 200433.
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Fenghui Yang

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Affiliations :
  • Changhai Hospital, Shanghai, 200433.
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Šimen Ravnik

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Affiliations :
  • Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia.
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Ines Žabkar

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Affiliations :
  • Faculty of Medicine, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia.
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Uršula Prosenc Zmrzljak

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Affiliations :
  • Labena D.O.O., Ljubljana, Slovenia.
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Ivana Jovčevska

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Affiliations :
  • Institute of Biochemistry and Molecular Genetics, Faculty of Medicine, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia.
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Neja Šamec

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Affiliations :
  • Institute of Biochemistry and Molecular Genetics, Faculty of Medicine, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia.
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Miha Moškon

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Affiliations :
  • Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia.
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Sources (10000 au total)

Construction and Application of Chain Management Information System for Cancer Pain.

With the rapid development of information technology, hospital information systems (HISs) have been deeply applied in the medical field and have shown broad application prospects. There are still some... To construct a chain management information system for cancer pain and explore its clinical application effect.... A quasiexperimental study was conducted in the inpatient department of Sir Run Run Shaw Hospital, Zhejiang University School of Medicine. A total of 259 patients were nonrandomly divided into two grou... Compared with the control group, the score of the cancer pain management evaluation form was significantly higher (p < .05). There were no statistically significant differences in worst pain intensity... The cancer pain chain management information system can enable nurses to evaluate and record pain in a more standardized way, but it has no significant effect on the pain intensity of cancer patients....

Assessing intersectional gender analysis in Nepal's health management information system: a case study on tuberculosis for inclusive health systems.

Tuberculosis (TB) remains a major public health problem in Nepal, high in settings marked by prevalent gender and social inequities. Various social stratifiers intersect, either privileging or oppress... A desk review of key policies and the NTP's HMIS was conducted. Retrospective intersectional analysis utilized two secondary data sources: annual NTP report (2017-2021) and records of 628 TB cases via... Gender, social inclusion and concept of intersectionality are incorporated into various health policies and strategies but lack effective implementation. NTP has initiated the collection of age, sex, ... The results highlight inadequacy in the availability of social stratifiers in the routine HMIS. This limitation hampers the NTP's ability to conduct intersectional analyses, crucial for unveiling the ...

A political economy analysis of strengthening health information system in Tanzania.

Many countries' health systems are implementing reforms to improve the functioning and performance of the Health Management Information System (HMIS) to facilitate evidence-based decisions for deliver... This was a qualitative research method incorporating data collection through document review and key informant interviews guided by political economy analytical framework. A total of 17 key informant ... Good relationship between the government and stakeholders dealing/supporting HMIS ecosystem was noted as there are technical working groups which brings stakeholders together to discuss and harmonize ... A need-based assessment of staff capacity at the sub-national level is equally important to identify available capabilities and the knowledge gap to strengthen the HMIS ecosystem. Strong coordination ...

Design and Implementation of an Inpatient Fall Risk Management Information System.

Falls had been identified as one of the nursing-sensitive indicators for nursing care in hospitals. With technological progress, health information systems make it possible for health care professiona... This study aimed to design and implement a novel hospital-based fall risk management information system (FRMIS) to prevent inpatient falls and improve nursing quality.... This implementation was conducted at a large academic medical center in central China. We established a nurse-led multidisciplinary fall prevention team in January 2016. The hospital's fall risk manag... The FRMIS includes a fall risk assessment platform, a fall risk warning platform, a fall preventive strategies platform, fall incident reporting, and a tracking improvement platform. Since the impleme... The FRMIS provides support to nursing staff in preventing falls among hospitalized patients while facilitating process control for nursing managers....