Titre : Statistiques comme sujet

Statistiques comme sujet : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Neural Networks, Computer

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment les statistiques aident-elles au diagnostic médical ?

Elles permettent d'analyser des données cliniques pour identifier des tendances et des anomalies.
Statistiques Diagnostic médical
#2

Quel rôle jouent les statistiques dans les tests de dépistage ?

Elles évaluent la sensibilité et la spécificité des tests pour déterminer leur efficacité.
Tests de dépistage Statistiques
#3

Comment les statistiques influencent-elles les critères de diagnostic ?

Elles aident à établir des seuils basés sur des données probantes pour des maladies spécifiques.
Critères de diagnostic Statistiques
#4

Les statistiques peuvent-elles prédire des maladies ?

Oui, elles utilisent des modèles prédictifs basés sur des données épidémiologiques.
Modèles prédictifs Épidémiologie
#5

Quel est l'impact des statistiques sur le diagnostic précoce ?

Elles permettent d'identifier des biomarqueurs et d'améliorer le dépistage précoce.
Diagnostic précoce Biomarqueurs

Symptômes 5

#1

Comment les statistiques aident-elles à identifier des symptômes ?

Elles analysent la fréquence et la distribution des symptômes dans des populations.
Symptômes Statistiques
#2

Les statistiques peuvent-elles quantifier la gravité des symptômes ?

Oui, elles mesurent l'intensité des symptômes à l'aide d'échelles validées.
Gravité des symptômes Échelles de mesure
#3

Quel est le lien entre statistiques et symptômes rares ?

Elles aident à caractériser et à comprendre la prévalence des symptômes rares.
Symptômes rares Prévalence
#4

Comment les statistiques influencent-elles la reconnaissance des symptômes ?

Elles fournissent des données sur les symptômes les plus courants associés à des maladies.
Reconnaissance des symptômes Maladies
#5

Les statistiques peuvent-elles aider à l'évaluation des symptômes chroniques ?

Oui, elles permettent d'analyser l'impact des symptômes chroniques sur la qualité de vie.
Symptômes chroniques Qualité de vie

Prévention 5

#1

Comment les statistiques contribuent-elles à la prévention des maladies ?

Elles identifient les facteurs de risque et évaluent l'efficacité des interventions préventives.
Prévention des maladies Facteurs de risque
#2

Quel rôle jouent les statistiques dans les campagnes de vaccination ?

Elles évaluent l'impact des campagnes sur l'incidence des maladies évitables.
Vaccination Incidence des maladies
#3

Les statistiques peuvent-elles aider à cibler les populations à risque ?

Oui, elles analysent les données démographiques pour identifier les groupes vulnérables.
Populations à risque Données démographiques
#4

Comment les statistiques évaluent-elles les programmes de dépistage ?

Elles mesurent l'impact des programmes sur la détection précoce et la mortalité.
Programmes de dépistage Mortalité
#5

Quel est l'impact des statistiques sur les recommandations de santé publique ?

Elles fournissent des données probantes pour orienter les politiques de santé publique.
Santé publique Recommandations

Traitements 5

#1

Comment les statistiques évaluent-elles l'efficacité des traitements ?

Elles comparent les résultats cliniques entre groupes traités et non traités.
Efficacité des traitements Essais cliniques
#2

Quel rôle jouent les statistiques dans les essais cliniques ?

Elles déterminent la taille de l'échantillon et analysent les résultats pour valider les traitements.
Essais cliniques Analyse statistique
#3

Les statistiques peuvent-elles prédire la réponse au traitement ?

Oui, elles utilisent des modèles pour identifier les facteurs prédictifs de réponse.
Réponse au traitement Modèles prédictifs
#4

Comment les statistiques aident-elles à personnaliser les traitements ?

Elles analysent les données génétiques et cliniques pour adapter les traitements aux patients.
Médecine personnalisée Statistiques
#5

Quel est l'impact des statistiques sur le suivi des traitements ?

Elles permettent d'évaluer l'adhérence et les effets secondaires des traitements au fil du temps.
Suivi des traitements Effets secondaires

Complications 5

#1

Comment les statistiques aident-elles à identifier les complications ?

Elles analysent la fréquence des complications dans les études cliniques et épidémiologiques.
Complications Études épidémiologiques
#2

Quel rôle jouent les statistiques dans la gestion des complications ?

Elles évaluent les résultats des traitements pour minimiser les complications post-opératoires.
Gestion des complications Traitements
#3

Les statistiques peuvent-elles prédire les complications ?

Oui, elles utilisent des modèles pour identifier les facteurs de risque de complications.
Prédiction des complications Facteurs de risque
#4

Comment les statistiques influencent-elles la recherche sur les complications ?

Elles fournissent des données pour orienter les recherches sur la prévention des complications.
Recherche Prévention des complications
#5

Quel est l'impact des statistiques sur le suivi des complications ?

Elles permettent d'évaluer l'évolution des complications et d'ajuster les traitements.
Suivi des complications Évolution

Facteurs de risque 5

#1

Comment les statistiques identifient-elles les facteurs de risque ?

Elles analysent les données épidémiologiques pour établir des associations entre facteurs et maladies.
Facteurs de risque Épidémiologie
#2

Quel rôle jouent les statistiques dans l'évaluation des facteurs de risque ?

Elles quantifient l'impact des facteurs de risque sur l'incidence des maladies.
Évaluation des risques Incidence
#3

Les statistiques peuvent-elles aider à réduire les facteurs de risque ?

Oui, elles évaluent l'efficacité des interventions pour réduire les comportements à risque.
Interventions Comportements à risque
#4

Comment les statistiques influencent-elles les recommandations sur les facteurs de risque ?

Elles fournissent des données probantes pour orienter les conseils de santé publique.
Recommandations Santé publique
#5

Quel est l'impact des statistiques sur la sensibilisation aux facteurs de risque ?

Elles aident à communiquer les risques aux populations pour promouvoir des comportements sains.
Sensibilisation Comportements sains
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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 09/04/2025

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Sous-catégories

64 au total
└─

Analyse actuarielle

Actuarial Analysis D000206 - N06.850.520.830.100
└─

Analyse de variance

Analysis of Variance D000704 - N06.850.520.830.150
└─

Aire sous la courbe

Area Under Curve D019540 - N06.850.520.830.200
└─

Analyse de regroupements

Cluster Analysis D016000 - N06.850.520.830.250
└─

Intervalles de confiance

Confidence Intervals D016001 - N06.850.520.830.275
└─

Interprétation statistique de données

Data Interpretation, Statistical D003627 - N06.850.520.830.300
└─

Analyse discriminante

Discriminant Analysis D016002 - N06.850.520.830.350
└─

Utilisation des installations et des services

Facilities and Services Utilization D000078336 - N06.850.520.830.375
└─

Analyse statistique factorielle

Factor Analysis, Statistical D005163 - N06.850.520.830.400
└─

Analyse appariée

Matched-Pair Analysis D016555 - N06.850.520.830.475
└─

Modèles statistiques

Models, Statistical D015233 - N06.850.520.830.500
└─

Méthode de Monte Carlo

Monte Carlo Method D009010 - N06.850.520.830.525
└─

Analyse multiniveaux

Multilevel Analysis D055361 - N06.850.520.830.562
└─

Probabilité

Probability D011336 - N06.850.520.830.600
└─

Utilisation des procédures et des techniques

Procedures and Techniques Utilization D000078337 - N06.850.520.830.675
└─

Analyse de régression

Regression Analysis D012044 - N06.850.520.830.750
└─

Sensibilité et spécificité

Sensitivity and Specificity D012680 - N06.850.520.830.872
└─

Analyse spatiale

Spatial Analysis D062206 - N06.850.520.830.933
└─

Lois statistiques

Statistical Distributions D016008 - N06.850.520.830.994
└─

Statistique non paramétrique

Statistics, Nonparametric D018709 - N06.850.520.830.995
└─

Processus stochastiques

Stochastic Processes D013269 - N06.850.520.830.996
└─

Analyse de survie

Survival Analysis D016019 - N06.850.520.830.998
└─└─

Analyse multifactorielle

Multivariate Analysis D015999 - N06.850.520.830.150.500
└─└─

Analyse de structure latente

Latent Class Analysis D000077272 - N06.850.520.830.250.338
└─└─

Analyse de positionnement multidimensionnel

Multidimensional Scaling Analysis D000084142 - N06.850.520.830.250.507
└─└─

Analyse en petite superficie

Small-Area Analysis D017062 - N06.850.520.830.250.675
└─└─

Analyses secondaires des données

Secondary Data Analysis D000094422 - N06.850.520.830.300.500
└─└─

Analyse de médiation

Mediation Analysis D000081983 - N06.850.520.830.400.500
└─└─

Modèles économiques

Models, Economic D018803 - N06.850.520.830.500.600
└─└─

Nomogrammes

Nomograms D049451 - N06.850.520.830.500.625
└─└─

Théorème de Bayes

Bayes Theorem D001499 - N06.850.520.830.600.200
└─└─

Fonctions de vraisemblance

Likelihood Functions D016013 - N06.850.520.830.600.400
└─└─

Odds ratio

Odds Ratio D016017 - N06.850.520.830.600.600
└─└─

Score de propension

Propensity Score D057216 - N06.850.520.830.600.650
└─└─

Risque

Risk D012306 - N06.850.520.830.600.800
└─└─

Incertitude

Uncertainty D035501 - N06.850.520.830.600.900
└─└─

Méthode des moindres carrés

Least-Squares Analysis D016018 - N06.850.520.830.750.400
└─└─

Modèles linéaires

Linear Models D016014 - N06.850.520.830.750.425
└─└─

Modèles logistiques

Logistic Models D016015 - N06.850.520.830.750.450
└─└─

Limite de détection

Limit of Detection D057230 - N06.850.520.830.872.500
└─└─

Rapport signal-bruit

Signal-To-Noise Ratio D059629 - N06.850.520.830.872.750
└─└─

Cartographie géographique

Geographic Mapping D062305 - N06.850.520.830.933.249
└─└─

Régression spatiale

Spatial Regression D000068916 - N06.850.520.830.933.375
└─└─

Analyse spatio-temporelle

Spatio-Temporal Analysis D062211 - N06.850.520.830.933.500
└─└─

Loi binomiale

Binomial Distribution D016010 - N06.850.520.830.994.250
└─└─

Loi du khi-deux

Chi-Square Distribution D016009 - N06.850.520.830.994.300
└─└─

Loi normale

Normal Distribution D016011 - N06.850.520.830.994.500
└─└─

Loi de Poisson

Poisson Distribution D016012 - N06.850.520.830.994.750
└─└─

Chaines de Markov

Markov Chains D008390 - N06.850.520.830.996.500
└─└─

Survie sans rechute

Disease-Free Survival D018572 - N06.850.520.830.998.300
└─└─

Estimation de Kaplan-Meier

Kaplan-Meier Estimate D053208 - N06.850.520.830.998.650
└─└─

Survie sans progression

Progression-Free Survival D000077982 - N06.850.520.830.998.825
└─└─

Modèles des risques proportionnels

Proportional Hazards Models D016016 - N06.850.520.830.998.912
└─└─└─

Analyse canonique des corrélations

Canonical Correlation Analysis D000089342 - N06.850.520.830.150.500.250
└─└─└─

Modèles économétriques

Models, Econometric D017059 - N06.850.520.830.500.600.500
└─└─└─

Facteurs de protection

Protective Factors D065840 - N06.850.520.830.600.800.582
└─└─└─

Appréciation des risques

Risk Assessment D018570 - N06.850.520.830.600.800.715
└─└─└─

Facteurs de risque

Risk Factors D012307 - N06.850.520.830.600.800.725
└─└─└─

Secteur de recensement

Census Tract D000091368 - N06.850.520.830.933.249.500
└─└─└─

Agrégat spatio-temporel

Space-Time Clustering D013029 - N06.850.520.830.933.500.500
└─└─└─└─

Analyse des modes de défaillance et de leurs effets en soins de santé

Healthcare Failure Mode and Effect Analysis D000067495 - N06.850.520.830.600.800.715.500
└─└─└─└─

Facteurs de risque de maladie cardiaque

Heart Disease Risk Factors D000082742 - N06.850.520.830.600.800.725.500
└─└─└─└─└─

Facteurs de risque cardiométabolique

Cardiometabolic Risk Factors D000083202 - N06.850.520.830.600.800.725.500.500
└─└─└─└─└─

Paradoxe de l'obésité

Obesity Paradox D000094408 - N06.850.520.830.600.800.725.500.750

Auteurs principaux

Henrik Zetterberg

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Affiliations :
  • Department of Psychiatry and Neurochemistry, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg, Mölndal, Sweden.
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Hye-Jeong Choi

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Affiliations :
  • Georgia Center for Assessment, Department of Educational Psychology, University of Georgia, Athens, GA, United States.

Seohyun Kim

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Affiliations :
  • Department of Psychology, University of Virginia, Charlottesville, VA, United States.

Allan S Cohen

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Affiliations :
  • Georgia Center for Assessment, Department of Educational Psychology, University of Georgia, Athens, GA, United States.

Jonathan Templin

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychological and Quantitative Foundations, University of Iowa, Iowa City, IA, United States.

Yasemin Copur-Gencturk

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Rossier School of Education, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States.

Priya Ranganathan

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Affiliations :
  • Department of Anaesthesiology, Critical Care and Pain, Tata Memorial Centre, Homi Bhabha National Institute, Mumbai, Maharashtra, India.
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Kaj Blennow

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Affiliations :
  • Institute of Neuroscience and Physiology, Department of Psychiatry and Neurochemistry, The Sahlgrenska Academy at University of Gothenburg, Mölndal, Sweden.
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None None

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Stephen Salloway

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Affiliations :
  • Alpert Medical School of Brown University, Providence, RI, USA.
  • Butler Hospital, Providence, RI, USA.
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Tejaswi D Sudhakar

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Affiliations :
  • University of Washington School of Medicine, Seattle, WA, USA.
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Swati Rane Levendovszky

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Affiliations :
  • University of Washington School of Medicine, Seattle, WA, USA.
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Everard G B Vijverberg

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Affiliations :
  • Alzheimer Center Amsterdam, Amsterdam UMC, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, Netherlands.
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Regina Ey Kim

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Affiliations :
  • Research Institute, Neurophet Inc., Seoul, Korea Republic of (South).
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Hye Weon Kim

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Affiliations :
  • Research institute, seoul, Korea, Korea Republic of (South).
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Hasan Fallah Huseini

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Affiliations :
  • Medicinal Plants Research Center, Institute of Medicinal Plants, ACECR, Karaj, Iran.
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Maryam Yaghoobi

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Affiliations :
  • Clinical Research Unit, Mashhad University of Medical Sciences, Mashhad, Iran.
  • Department of Epidemiology, Faculty of Public Health, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
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Mojtaba Ziaee

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Affiliations :
  • Medicinal Plants Research Center, Maragheh University of Medical Sciences, Maragheh, Iran.
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Liana G Apostolova

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Affiliations :
  • Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN, USA.
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Marinos Pitsikalis

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Affiliations :
  • Industrial Chemistry Laboratory, Department of Chemistry, National and Kapodistrian University of Athens, Panepistimiopolis Zografou, 15771 Athens, Greece. pitsikalis@chem.uoa.gr.
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