Titre : Mortalité

Mortalité : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Models, Statistical

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer la mortalité d'une maladie ?

On utilise des statistiques de décès et des études épidémiologiques.
Mortalité Épidémiologie
#2

Quels outils mesurent la mortalité ?

Les registres de décès et les enquêtes de santé publique sont couramment utilisés.
Statistiques de santé Registres de décès
#3

Qu'est-ce qu'un taux de mortalité standardisé ?

C'est un taux ajusté pour comparer des populations avec des structures d'âge différentes.
Taux de mortalité Analyse statistique
#4

Comment la mortalité infantile est-elle mesurée ?

Elle est calculée par le nombre de décès d'enfants de moins d'un an pour 1 000 naissances.
Mortalité infantile Naissances
#5

Quel rôle joue l'autopsie dans le diagnostic de mortalité ?

L'autopsie aide à déterminer la cause de décès et à améliorer les statistiques de mortalité.
Autopsie Causes de décès

Symptômes 5

#1

Quels symptômes précèdent souvent la mortalité ?

Des symptômes graves comme la détresse respiratoire ou l'insuffisance cardiaque.
Symptômes Insuffisance cardiaque
#2

Comment les symptômes varient-ils selon les âges ?

Les symptômes peuvent être plus aigus chez les personnes âgées, augmentant le risque de mortalité.
Âge Mortalité
#3

Quels symptômes indiquent une maladie terminale ?

Fatigue extrême, perte de poids, et douleurs persistantes sont des indicateurs.
Maladie terminale Symptômes
#4

Les symptômes psychologiques influencent-ils la mortalité ?

Oui, des troubles comme la dépression peuvent augmenter le risque de mortalité.
Dépression Mortalité
#5

Quels symptômes sont liés à la mortalité par cancer ?

Perte de poids inexpliquée, douleurs persistantes et fatigue sont fréquents.
Cancer Symptômes

Prévention 5

#1

Quelles mesures préventives réduisent la mortalité ?

Des campagnes de sensibilisation et des dépistages précoces sont efficaces.
Prévention Dépistage
#2

Comment l'alimentation influence-t-elle la mortalité ?

Une alimentation équilibrée peut réduire le risque de maladies chroniques et de mortalité.
Alimentation Mortalité
#3

Quel est l'impact de l'exercice sur la mortalité ?

L'exercice régulier diminue le risque de maladies cardiovasculaires et de mortalité.
Exercice Mortalité
#4

Les programmes de santé publique réduisent-ils la mortalité ?

Oui, ils améliorent l'accès aux soins et sensibilisent aux comportements sains.
Santé publique Mortalité
#5

Comment le contrôle du tabagisme affecte-t-il la mortalité ?

Réduire le tabagisme diminue le risque de cancers et de maladies respiratoires, abaissant la mortalité.
Tabagisme Mortalité

Traitements 5

#1

Quels traitements réduisent la mortalité ?

Les traitements précoces et appropriés des maladies chroniques diminuent la mortalité.
Traitements Maladies chroniques
#2

Comment la vaccination impacte-t-elle la mortalité ?

Les vaccins réduisent la mortalité en prévenant des maladies infectieuses graves.
Vaccination Mortalité
#3

Quel est l'impact des soins palliatifs sur la mortalité ?

Les soins palliatifs améliorent la qualité de vie et peuvent réduire la mortalité chez les patients en phase terminale.
Soins palliatifs Mortalité
#4

Les traitements médicaux influencent-ils la mortalité ?

Oui, des traitements efficaces peuvent prolonger la vie et réduire le risque de décès.
Traitements médicaux Mortalité
#5

Quel rôle joue la réhabilitation dans la mortalité ?

La réhabilitation améliore la fonction physique et peut réduire le risque de mortalité.
Réhabilitation Mortalité

Complications 5

#1

Quelles complications augmentent la mortalité ?

Des complications comme l'infection ou l'insuffisance organique peuvent accroître le risque de décès.
Complications Mortalité
#2

Comment les maladies chroniques influencent-elles la mortalité ?

Elles augmentent le risque de complications graves, entraînant une mortalité plus élevée.
Maladies chroniques Mortalité
#3

Les complications postopératoires affectent-elles la mortalité ?

Oui, des complications comme les infections peuvent augmenter le risque de décès après une chirurgie.
Complications postopératoires Mortalité
#4

Quel est l'impact des comorbidités sur la mortalité ?

Les comorbidités augmentent le risque de mortalité en rendant le traitement plus complexe.
Comorbidités Mortalité
#5

Les complications liées au diabète influencent-elles la mortalité ?

Oui, des complications comme les maladies cardiovasculaires augmentent le risque de décès.
Diabète Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque de mortalité ?

L'âge avancé, le tabagisme, l'obésité et les maladies chroniques sont des facteurs clés.
Facteurs de risque Mortalité
#2

Comment le statut socio-économique affecte-t-il la mortalité ?

Un statut socio-économique bas est associé à un risque accru de mortalité.
Statut socio-économique Mortalité
#3

Le stress influence-t-il la mortalité ?

Oui, le stress chronique peut contribuer à des maladies graves et augmenter le risque de décès.
Stress Mortalité
#4

Les habitudes alimentaires sont-elles un facteur de risque ?

Oui, une mauvaise alimentation peut accroître le risque de maladies et de mortalité.
Habitudes alimentaires Mortalité
#5

Quel rôle joue l'alcool dans la mortalité ?

Une consommation excessive d'alcool est liée à un risque accru de mortalité par maladies diverses.
Alcool Mortalité
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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 25/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Jalemba Aluvaala

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Health Services Unit, KEMRI-Wellcome Trust Research Programme, Nairobi, Kenya jaluvaala@kemri-wellcome.org.
  • Paediatrics and Child Health, University of Nairobi, Nairobi, Kenya.
  • Centre for Tropical Medicine and Global Health, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, United Kingdom.

Gary Collins

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centre for Statistics in Medicine, Nuffield Department of Orthopaedics, Rheumatology and Musculoskeletal Sciences, Botnar Research Centre, University of Oxford, Oxford, United Kingdom.
  • Oxford University Hospitals, NHS Foundation Trust, Oxford, United Kingdom.

Mike English

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Health Services Unit, KEMRI-Wellcome Trust Research Programme, Nairobi, Kenya.
  • Centre for Tropical Medicine and Global Health, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, United Kingdom.

Luís Portugal

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Partner and Managing Director ACTUARIAL Group, PhD Mathematical Sciences, University of Liverpool, Fellow Actuary, IAP (Portugal), England, UK.
Publications dans "Mortalité" :

An Jacobs

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Marine Flechet

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Ilse Vanhorebeek

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Sören Verstraete

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Catherine Ingels

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Michael P Casaer

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Gerardo Soto-Campos

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  • Virtual Pediatric Systems, LCC, Los Angeles, CA.
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Sascha C Verbruggen

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Affiliations :
  • Department of Pediatrics and Pediatric Surgery, Erasmus Medical Centre, Sophia Children's Hospital, Rotterdam, The Netherlands.
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Koen F Joosten

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  • Department of Pediatrics and Pediatric Surgery, Erasmus Medical Centre, Sophia Children's Hospital, Rotterdam, The Netherlands.
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Fabian Güiza

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Greet Van den Berghe

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Affiliations :
  • Clinical Division and Laboratory of Intensive Care Medicine, Department of Cellular and Molecular Medicine, KU Leuven University Hospital, Leuven, Belgium.
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Rachel J Black

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Affiliations :
  • Discipline of Medicine, Adelaide Medical School, University of Adelaide, Adelaide, SA, Australia.
  • Rheumatology Unit, Royal Adelaide Hospital, Adelaide, SA, Australia.
  • Rheumatology Unit, The Queen Elizabeth Hospital, Woodville South, SA, Australia.
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Susan Lester

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Affiliations :
  • Discipline of Medicine, Adelaide Medical School, University of Adelaide, Adelaide, SA, Australia.
  • Rheumatology Unit, The Queen Elizabeth Hospital, Woodville South, SA, Australia.
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Joanna Tieu

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Affiliations :
  • Discipline of Medicine, Adelaide Medical School, University of Adelaide, Adelaide, SA, Australia.
  • Rheumatology Unit, The Queen Elizabeth Hospital, Woodville South, SA, Australia.
  • Rheumatology Unit, Northern Adelaide Local Health Network, Modbury, SA, Australia.
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Premarani Sinnathurai

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Affiliations :
  • Northern Clinical School, Institute of Bone and Joint Research, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia.
  • Department of Rheumatology, Royal North Shore Hospital, Sydney, NSW, Australia.
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Claire Barrett

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Affiliations :
  • Rheumatology Department, Redcliffe Hospital, Redcliffe, QLD, Australia.
  • University of Queensland, Brisbane, QLD, Australia.
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Anatomically Parameterized Statistical Shape Model: Explaining Morphometry Through Statistical Learning.

Statistical shape models (SSMs) are a popular tool to conduct morphological analysis of anatomical structures which is a crucial step in clinical practices. However, shape representations through SSMs... The proposed anatomically parameterized SSM (ANAT[Formula: see text]) is based on learning a linear mapping between shape coefficients (latent space) and selected anatomical parameters (anatomical spa... Anatomical measures of the synthetically generated shapes exhibited realistic statistics. The learned matrices corroborated well with the obtained statistical relationship, while the two SSMs achieved... This study demonstrates the use of anatomical representation for creating anatomically parameterized SSMs and as a result, removes the limited clinical interpretability of standard SSMs.... The proposed models could help analyze differences in relevant bone morphometry between populations, and be integrated in patient-specific pre-surgery planning or in-surgery assessment....

Estimating the Irreducible Uncertainty in Visual Diagnosis: Statistical Modeling of Skill Using Response Models.

For the representative problem of prostate cancer grading, we sought to simultaneously model both the continuous nature of the case spectrum and the decision thresholds of individual pathologists, all... Experts and pathology residents each rated a standardized set of prostate cancer histopathological images on the International Society of Urological Pathologists (ISUP) scale used in clinical practice... The slides were rated by 36 physicians in total: 23 ISUP pathologists and 13 residents. As anticipated, the cases showed a full continuous range of diagnostic severity. Cases ranged along a logit scal... We present a method that allows simultaneous quantification of both the confusability of a particular case and the skill with which raters can distinguish the cases.... The technique generalizes beyond the current example to other clinical situations in which a diagnostician must impose an ordinal rating on a biological spectrum....

Statistical models versus machine learning for competing risks: development and validation of prognostic models.

In health research, several chronic diseases are susceptible to competing risks (CRs). Initially, statistical models (SM) were developed to estimate the cumulative incidence of an event in the presenc... A dataset with 3826 retrospectively collected patients with extremity soft-tissue sarcoma (eSTS) and nine predictors is used to evaluate model-predictive performance in terms of discrimination and cal... Based on the original eSTS data, 100 bootstrapped training datasets are drawn. Performance of the final models is assessed on validation data (left out samples) by employing as measures the Brier scor... Overall, ML techniques are less practical as they require substantial implementation time (data preprocessing, hyperparameter tuning, computational intensity), whereas regression methods can perform w...