Titre : Mortalité

Mortalité : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Records

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.
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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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  • 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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Affiliations :
  • 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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Affiliations :
  • 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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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...