Systèmes en direct : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Online Systems
Descriptor UI:D009862
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Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment les systèmes en direct aident-ils au diagnostic ?
Ils fournissent des outils d'évaluation et des bases de données pour un diagnostic rapide.
Diagnostic médicalSystèmes d'information
#2
Peut-on diagnostiquer à distance avec ces systèmes ?
Oui, ils permettent des consultations à distance et l'analyse de données cliniques.
TélémédecineConsultation à distance
#3
Quels outils de diagnostic en ligne sont disponibles ?
Des questionnaires, des algorithmes et des outils d'imagerie en ligne sont disponibles.
Outils de diagnosticImagerie médicale
#4
Les systèmes en direct sont-ils fiables pour le diagnostic ?
Ils sont généralement fiables, mais doivent être utilisés en complément d'une évaluation clinique.
Fiabilité des testsÉvaluation clinique
#5
Comment les données sont-elles sécurisées dans ces systèmes ?
Des protocoles de sécurité et de cryptage protègent les données des patients.
Sécurité des donnéesProtection des informations
Symptômes
5
#1
Comment signaler des symptômes en ligne ?
Les patients peuvent remplir des formulaires ou utiliser des applications dédiées.
SymptômesApplications de santé
#2
Les systèmes en direct peuvent-ils évaluer des symptômes ?
Oui, ils peuvent analyser les symptômes et suggérer des actions à entreprendre.
Évaluation des symptômesSystèmes d'aide à la décision
#3
Quels symptômes peuvent être suivis en ligne ?
Des symptômes variés comme la douleur, la fatigue ou des troubles respiratoires.
Suivi des symptômesTroubles respiratoires
#4
Les systèmes en direct offrent-ils des conseils sur les symptômes ?
Oui, ils fournissent des recommandations basées sur les symptômes signalés.
Conseils médicauxRecommandations de santé
#5
Peut-on comparer des symptômes avec d'autres utilisateurs ?
Certaines plateformes permettent de partager des expériences et des symptômes.
Partage d'expérienceCommunautés de santé
Prévention
5
#1
Comment les systèmes en direct aident-ils à la prévention ?
Ils fournissent des conseils de prévention et des rappels de vaccination.
Prévention des maladiesVaccination
#2
Peut-on suivre ses habitudes de santé en ligne ?
Oui, de nombreuses applications permettent de suivre l'alimentation et l'exercice.
Suivi de la santéHabitudes de vie
#3
Les systèmes en direct offrent-ils des programmes de prévention ?
Oui, ils proposent des programmes de sensibilisation et de prévention des maladies.
Programmes de préventionSensibilisation à la santé
#4
Comment les utilisateurs sont-ils informés des risques ?
Des alertes et des notifications sur les risques de santé sont envoyées aux utilisateurs.
Alertes de santéRisques pour la santé
#5
Les systèmes en direct aident-ils à la gestion du stress ?
Oui, ils offrent des ressources et des outils pour la gestion du stress et du bien-être.
Gestion du stressBien-être mental
Traitements
5
#1
Comment les traitements sont-ils gérés en ligne ?
Les systèmes en direct permettent de suivre les traitements et d'ajuster les prescriptions.
Gestion des traitementsPrescriptions électroniques
#2
Peut-on recevoir des traitements à distance ?
Oui, certains traitements peuvent être prescrits et suivis à distance.
TélémédecinePharmacie en ligne
#3
Les systèmes en direct offrent-ils des options de traitement personnalisées ?
Oui, ils peuvent proposer des traitements adaptés aux besoins individuels des patients.
Médecine personnaliséeOptions de traitement
#4
Comment les effets secondaires des traitements sont-ils suivis ?
Les patients peuvent signaler les effets secondaires via des plateformes en ligne.
Effets secondairesSuivi des patients
#5
Les systèmes en direct fournissent-ils des informations sur les traitements ?
Oui, ils offrent des ressources éducatives sur les traitements disponibles.
Éducation des patientsInformations sur les traitements
Complications
5
#1
Comment les complications sont-elles suivies en ligne ?
Les patients peuvent signaler des complications via des plateformes de santé.
Suivi des complicationsPlateformes de santé
#2
Les systèmes en direct préviennent-ils des complications ?
Oui, ils alertent les utilisateurs sur les signes de complications potentielles.
Prévention des complicationsSignes d'alerte
#3
Peut-on obtenir des conseils sur les complications en ligne ?
Oui, des conseils et des ressources sont disponibles pour gérer les complications.
Conseils médicauxGestion des complications
#4
Comment les complications sont-elles documentées ?
Elles sont souvent enregistrées dans des dossiers médicaux électroniques pour suivi.
Dossiers médicauxDocumentation médicale
#5
Les systèmes en direct aident-ils à la recherche sur les complications ?
Oui, ils collectent des données pour la recherche sur les complications de santé.
Recherche médicaleDonnées de santé
Facteurs de risque
5
#1
Comment les facteurs de risque sont-ils évalués en ligne ?
Les utilisateurs peuvent remplir des questionnaires pour évaluer leurs facteurs de risque.
Évaluation des risquesQuestionnaires de santé
#2
Les systèmes en direct identifient-ils des facteurs de risque ?
Oui, ils analysent les données pour identifier des facteurs de risque spécifiques.
Analyse des donnéesFacteurs de risque
#3
Peut-on recevoir des conseils sur les facteurs de risque ?
Oui, des recommandations personnalisées sont fournies en fonction des résultats.
Conseils personnalisésPrévention des maladies
#4
Comment les utilisateurs sont-ils informés des nouveaux facteurs de risque ?
Des alertes et des mises à jour sur les recherches récentes sont envoyées aux utilisateurs.
Mises à jour de santéRecherche sur les risques
#5
Les systèmes en direct aident-ils à réduire les facteurs de risque ?
Oui, ils proposent des programmes et des ressources pour réduire les risques identifiés.
Réduction des risquesProgrammes de santé
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Faculty of Symbiotic Systems Science, Cluster of Science and Technology, Fukushima University, 1 Kanayagawa, Fukushima, 960-1296, Japan. kayo.yanagisawa.jp@gmail.com.
Fukushima Environmental Safety Center, Sector of Fukushima Research and Development, Japan Atomic Energy Agency, 10-2 Fukasaku, Miharu, Tamura, Fukushima, 963-7700, Japan.
Faculty of Symbiotic Systems Science, Cluster of Science and Technology, Fukushima University, 1 Kanayagawa, Fukushima, 960-1296, Japan. s015@ipc.fukushima-u.ac.jp.
National Institute for Health Research Innovation Observatory, Population Health Science Institute, Newcastle University, UK. Electronic address: j.sadek@hotmail.com.
The purpose of the present study is to evaluate whether an online reference system (ORS, STATdx Elsevier, Amsterdam, Netherlands) impacts finding the histologically confirmed diagnosis of rare or atyp...
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A longitudinal data set was collected from an internet hospital platform operated by a top hospital in China. By extracting communication patterns from approximately 20,000 records of online health ca...
Physicians with a low response load, a more detailed style, and expressions of emotional comfort received more positive patient feedback. Response load did not affect patient satisfaction with free on...
The communication strategies identified can help physicians provide patients with a better internet hospital experience. These strategies require hospitals to schedule each physician's online service ...
Previous studies reveal the limited effectiveness of benefit-based and hedonic-based product recommendations provided by online recommenders, and recommender anthropomorphism is considered a remedy. T...
To establish a deep-learning architecture based on faster region-based convolutional neural networks (Faster R-CNN) algorithm for detection and sorting of red ginseng (...
A Faster R-CNN based classifier was trained with around 20 000 samples with mean average precision value (mAP) of 0.95. A traditional image processing method based on feedforward neural network (FNN) ...
An independent set of 2 000 red ginsengs were used to validate the performance of the Faster R-CNN based online sorting system in three parallel tests, achieving accuracy of 95.8%, 95.2% and 96.2%, re...
The overall results indicated that the proposed Faster R-CNN based classification model has great potential for non-destructive detection of red ginseng with internal defects....
Kombucha is widely recognized for its health benefits, and it facilitates high-quality transformation and utilization of tea during the fermentation process. Implementing on-line monitoring for the ko...
This paper presents a real-time wearable system designed to assist Parkinson's disease patients experiencing freezing of gait episodes. The system utilizes advanced machine learning models, including ...