Covariance regression with random forests.
Capturing the conditional covariances or correlations among the elements of a multivariate response vector based on covariates is important to various fields including neuroscience, epidemiology and b...
Chambre de patient : Questions médicales fréquentes
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic 5
#1
Comment évaluer l'état d'un patient en chambre ?
L'évaluation se fait par des examens cliniques et des tests diagnostiques.
#2
Quels outils sont utilisés pour le diagnostic en chambre ?
Des appareils comme les moniteurs de signes vitaux et les échographes sont utilisés.
#3
Comment surveiller un patient en chambre ?
La surveillance inclut le suivi des paramètres vitaux et l'observation des symptômes.
#4
Quelles sont les méthodes de diagnostic en chambre ?
Les méthodes incluent l'imagerie, les analyses de sang et les examens physiques.
#5
Quel rôle joue l'infirmière dans le diagnostic ?
L'infirmière collecte des données et aide à interpréter les résultats des tests.
Symptômes 5
#1
Quels symptômes peuvent nécessiter une hospitalisation ?
Des symptômes graves comme la douleur intense, la fièvre élevée ou la confusion.
#2
Comment les symptômes sont-ils surveillés en chambre ?
Les symptômes sont surveillés par des évaluations régulières et des rapports d'infirmières.
#3
Quels symptômes indiquent une détérioration ?
Une détérioration peut se manifester par une aggravation de la douleur ou des signes vitaux anormaux.
#4
Comment signaler des symptômes nouveaux ?
Les patients doivent informer le personnel soignant immédiatement de tout changement.
#5
Quels symptômes nécessitent une intervention rapide ?
Des symptômes comme l'essoufflement ou la perte de conscience nécessitent une attention immédiate.
Prévention 5
#1
Comment prévenir les infections en chambre ?
Des mesures d'hygiène strictes et l'utilisation d'équipements de protection sont essentielles.
#2
Quelles sont les pratiques de prévention des chutes ?
Les pratiques incluent l'évaluation des risques et l'utilisation de dispositifs d'assistance.
#3
Comment prévenir les escarres en chambre ?
Le repositionnement régulier et l'utilisation de matelas spéciaux aident à prévenir les escarres.
#4
Quel rôle joue l'éducation des patients dans la prévention ?
L'éducation aide les patients à comprendre les risques et à participer activement à leur soin.
#5
Comment prévenir les erreurs médicamenteuses ?
Des vérifications systématiques et des protocoles de double vérification sont mis en place.
Traitements 5
#1
Quels traitements sont administrés en chambre ?
Les traitements incluent des médicaments, des perfusions et des soins de soutien.
#2
Comment les traitements sont-ils ajustés ?
Les traitements sont ajustés en fonction de la réponse du patient et des résultats des tests.
#3
Quel est le rôle des protocoles de traitement ?
Les protocoles guident les soins et assurent la cohérence dans l'administration des traitements.
#4
Comment les effets secondaires des traitements sont-ils gérés ?
Les effets secondaires sont surveillés et gérés par des ajustements de dosage ou des médicaments supplémentaires.
#5
Quels traitements sont courants pour les infections ?
Les infections sont souvent traitées avec des antibiotiques et des soins de soutien.
Complications 5
#1
Quelles complications peuvent survenir en chambre ?
Les complications incluent les infections, les thromboses et les réactions aux médicaments.
#2
Comment gérer les complications en chambre ?
La gestion implique une surveillance étroite et des interventions médicales appropriées.
#3
Quels signes indiquent une complication ?
Des signes comme une douleur accrue, une fièvre persistante ou des changements de comportement.
#4
Comment prévenir les complications post-opératoires ?
La prévention inclut des soins appropriés, une surveillance et une mobilisation précoce.
#5
Quel est l'impact des complications sur le séjour ?
Les complications peuvent prolonger le séjour hospitalier et augmenter les coûts de soins.
Facteurs de risque 5
#1
Quels facteurs de risque influencent l'hospitalisation ?
Des facteurs comme l'âge, les comorbidités et le mode de vie augmentent le risque.
#2
Comment les antécédents médicaux affectent-ils le séjour ?
Les antécédents médicaux peuvent influencer le traitement et le risque de complications.
#3
Quel rôle joue l'environnement dans le risque d'infection ?
Un environnement non stérile augmente le risque d'infections nosocomiales.
#4
Comment le stress affecte-t-il la santé en chambre ?
Le stress peut aggraver les symptômes et retarder la guérison des patients.
#5
Quels comportements augmentent le risque de complications ?
Des comportements comme le tabagisme et la sédentarité augmentent le risque de complications.
Contenu validé par Dr Olivier Menir
Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 09/03/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
Auteurs principaux
Erwin Ista
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Internal Medicine, section Nursing Science, Erasmus MC, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Hospitalized Patients' Sleep Quality Compared Between Multioccupancy Rooms and Single-Patient Rooms.
HERD 2023-05-04
-
Perspectives of patients, relatives and nurses on rooming-in for adult patients: A scoping review of the literature.
Applied nursing research : ANR 2020-06-17
Monique van Dijk
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Internal Medicine, section Nursing Science, Erasmus MC, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Hospitalized Patients' Sleep Quality Compared Between Multioccupancy Rooms and Single-Patient Rooms.
HERD 2023-05-04
-
Perspectives of patients, relatives and nurses on rooming-in for adult patients: A scoping review of the literature.
Applied nursing research : ANR 2020-06-17
Melinda Wang
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- From the Yale School of Medicine.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Room of Hazards: An Interprofessional Evaluation of Safety Risks in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety
-
Room of Hazards: A Comparison of Differences in Safety Hazard Recognition Among Various Hospital-Based Healthcare Professionals and Trainees in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety 2022-05-17
Barbara Banda
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- VA Connecticut Healthcare System, West Haven, Connecticut.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Room of Hazards: An Interprofessional Evaluation of Safety Risks in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety
-
Room of Hazards: A Comparison of Differences in Safety Hazard Recognition Among Various Hospital-Based Healthcare Professionals and Trainees in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety 2022-05-17
Naseema B Merchant
2 publications dans cette catégorie
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Room of Hazards: An Interprofessional Evaluation of Safety Risks in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety
-
Room of Hazards: A Comparison of Differences in Safety Hazard Recognition Among Various Hospital-Based Healthcare Professionals and Trainees in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety 2022-05-17
Benjamin A Rodwin
2 publications dans cette catégorie
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Room of Hazards: An Interprofessional Evaluation of Safety Risks in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety
-
Room of Hazards: A Comparison of Differences in Safety Hazard Recognition Among Various Hospital-Based Healthcare Professionals and Trainees in a Simulated Patient Room.
Journal of patient safety 2022-05-17
M Michael
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Klinik für Anästhesiologie, Universitätsklinikum Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
[Resuscitation room management for trauma patients].
Der Anaesthesist
-
[Nontraumatic resuscitation room management of critically ill patients].
Medizinische Klinik, Intensivmedizin und Notfallmedizin 2021-02-18
M Bernhard
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Zentrale Notaufnahme, Universitätsklinikum Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland. Michael.Bernhard@med.uni-duesseldorf.de.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
[Resuscitation room management for trauma patients].
Der Anaesthesist
-
[Nontraumatic resuscitation room management of critically ill patients].
Medizinische Klinik, Intensivmedizin und Notfallmedizin 2021-02-18
Paige L Georgiadis
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Anesthesiology, Larner College of Medicine, University of Vermont, Burlington, Vermont.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Patient selection for nonoperating room anesthesia.
Current opinion in anaesthesiology 2024-05-06
-
Non-Operating Room Anesthesia: Patient Selection and Special Considerations.
Local and regional anesthesia 2020-01-08
Mitchell H Tsai
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Anesthesiology and Perioperative Medicine, Heersink School of Medicine, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, Alabama.
- Department of Anesthesiology, University of Colorado, Anschutz School of Medicine, Aurora, Colorado.
- Departments of Anesthesiology, Orthopaedics and Rehabilitation, and Surgery, Larner College of Medicine, University of Vermont, Burlington, Vermont, USA.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Patient selection for nonoperating room anesthesia.
Current opinion in anaesthesiology 2024-05-06
-
Non-Operating Room Anesthesia: Patient Selection and Special Considerations.
Local and regional anesthesia 2020-01-08
Craig Zimring
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- 1 Georgia Technological University, Atlanta, GA, USA.
Publications dans "Chambre de patient" :
Areg Grigorian
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- California Üniversitesi, Irvine, Surgery, Orange, ABD.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Analysis of trauma patients with unplanned returns to the operating room.
Turkish journal of surgery 2019-03-01
-
Risk Factors for Unplanned Returns to the Operating Room in Pediatric Trauma Patients.
The American surgeon 2023-05-20
Jeffry Nahmias
2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
- California Üniversitesi, Irvine, Surgery, Orange, ABD.
Publications dans "Chambre de patient" :
-
Analysis of trauma patients with unplanned returns to the operating room.
Turkish journal of surgery 2019-03-01
-
Risk Factors for Unplanned Returns to the Operating Room in Pediatric Trauma Patients.
The American surgeon 2023-05-20
Richard J Presutti
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Medicine, Mayo Clinic, Jacksonville, USA.
Publications dans "Chambre de patient" :
Floyd B Willis
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Family Medicine, Mayo Clinic, Jacksonville, USA.
Publications dans "Chambre de patient" :
Ruel Scott
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Family Medicine, Mayo Clinic, Jacksonville, USA.
Publications dans "Chambre de patient" :
Hope E Greig
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Family Medicine, Mayo Clinic, Jacksonville, USA.
Publications dans "Chambre de patient" :
Abd Moain Abu Dabrh
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Family Medicine, Mayo Clinic, Jacksonville, USA.
Publications dans "Chambre de patient" :
Laura Schafthuizen
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Internal Medicine, section Nursing Science, Erasmus MC, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.
Publications dans "Chambre de patient" :
Marianne van der Heijden
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Department of Internal Medicine, section Nursing Science, Erasmus MC, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, The Netherlands.
Publications dans "Chambre de patient" :
Sources (10000 au total)
Random forests, sound symbolism and Pokémon evolution.
This study constructs machine learning algorithms that are trained to classify samples using sound symbolism, and then it reports on an experiment designed to measure their understanding against human...
Random forests for the analysis of matched case-control studies.
Conditional logistic regression trees have been proposed as a flexible alternative to the standard method of conditional logistic regression for the analysis of matched case-control studies. While the... A random forest method for the analysis of matched case-control studies based on conditional logistic regression trees is proposed, which overcomes the issue of high variability. It provides an accura... The proposed random forest method is a promising add-on to the toolbox for the analysis of matched case-control studies and addresses the need for machine-learning methods in this field. It provides a...
Prediction of Mefenamic Acid Crystal Shape by Random Forest Classification.
Particle shape can have a significant impact on the bulk properties of materials. This study describes the development and application of machine-learning models to predict the crystal shape of mefena... Crystals were grown in 30 different solvents to establish a dataset comprising solvent molecular descriptors, process conditions and crystal shape. Random forest classification models were trained on ... The highest prediction accuracy of crystal shape was 93.5% assessed by fourfold cross-validation. When solvents were sequentially excluded from the training data, 32 out of 84 models predicted the sha... Random forest classification models using solvent physical property descriptors can reliably predict crystal morphologies for mefenamic acid crystals grown in 20 out of the 28 solvents included in thi...
Common, uncommon, and novel applications of random forest in psychological research.
Recent reform efforts have pushed toward a better understanding of the distinction between exploratory and confirmatory research, and appropriate use of each. As some utilize more exploratory tools, i...
Identification of neurological complications in childhood influenza: a random forest model.
Among the neurological complications of influenza in children, the most severe is acute necrotizing encephalopathy (ANE), with a high mortality rate and neurological sequelae. ANE is characterized by ... To develop and validate an early prediction model to discriminate the ANE from two common neurological complications, seizures/convulsions and mild IAE in children with influenza.... This retrospective case-control study included patients with ANE (median age 3.8 (2.3,5.4) years), seizures/convulsions alone (median age 2.6 (1.7,4.3) years), or mild IAE (median age 2.8 (1.5,6.1) ye... Of the 433 patients, 278 (64.2%) had seizures/convulsions alone, 106 (24.5%) had mild IAE, and 49 (11.3%) had ANE. The discrimination performance of the model was satisfactory, with an accuracy above ... This model can distinguish the ANE from seizures/convulsions with high accuracy and from mild IAE close to 80% accuracy, providing valuable information for the early management of children with influe...
A random forest approach to improve estimates of tributary nutrient loading.
Estimating constituent loads from discrete water quality samples coupled with stream discharge measurements is critical for management of freshwater resources. Nutrient loads calculated based on disch...
Injury severity prediction of cyclist crashes using random forests and random parameters logit models.
Cycling provides numerous benefits to individuals and to society but the burden of road traffic injuries and fatalities is disproportionately sustained by cyclists. Without awareness of the contributo...
Methodological proposal to identify the nationality of Twitter users through random-forests.
We disclose a methodology to determine the participants in discussions and their contributions in social networks with a local relationship (e.g., nationality), providing certain levels of trust and e...
Geographically weighted random forests for macro-level crash frequency prediction.
Machine learning models such as random forests (RF) have been widely applied in the field of road safety. RF is a prominent algorithm, overcoming the limitations of using a single decision tree such a...