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Système nerveux
Système nerveux central
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Cerveau
Cortex cérébral
Cortex sensorimoteur
Cortex visuel
Cortex visuel : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Proportional Hazards Models
Diagnostic
5
Lésion cérébrale
Imagerie par résonance magnétique
Acuité visuelle
Champ visuel
Agnosie
Troubles de la perception
Électroencéphalogramme
Troubles visuels
Vision des couleurs
Test de Ishihara
Symptômes
5
Hallucinations visuelles
Troubles de la vision
Agnosie visuelle
Reconnaissance des objets
Simultagnosie
Perception des mouvements
Migraine oculaire
Troubles visuels
Prévention
5
Traumatismes crâniens
Maladies vasculaires
Examens ophtalmologiques
Troubles visuels
Migraine
Gestion du stress
Santé oculaire
Lunettes de soleil
Traitements
5
Rééducation visuelle
Thérapie occupationnelle
Agnosie
Thérapie cognitive
Rééducation visuelle
Perception visuelle
Hémianopsie
Exercices de champ visuel
Complications
5
Lésion cérébrale
Troubles cognitifs
Hémianopsie
Vie quotidienne
Agnosie
Interactions sociales
Migraine
Troubles de l'humeur
Troubles visuels
Éducation
Facteurs de risque
5
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AVC
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Rétinopathie diabétique
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 21/04/2025
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Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA; email: astolias@bcm.edu.
Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA.
Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University, Houston, Texas 77005, USA.
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Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA; email: astolias@bcm.edu.
Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA.
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Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA; email: astolias@bcm.edu.
Center for Neuroscience and Artificial Intelligence, Baylor College of Medicine, Houston, Texas 77030, USA.
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Institute of Neuroscience, National Research Council (CNR), I-56124 Pisa, Italy; Department of Developmental Neuroscience, IRCCS Stella Maris Foundation, I-56128 Pisa, Italy. Electronic address: baroncelli@in.cnr.it.
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Institute for Computer Science, University Göttingen, Göttingen, Germany.
Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization, Göttingen, Germany.
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Department of Neurology, Brigham and Women's Hospital, Boston, Massachusetts 02115, USA.
Jamaica Plain VA Medical Center, Boston, Massachusetts 02130, USA.
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National Vision Research Institute, Melbourne, VIC, Australia.
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Laboratory for Experimental Ophthalmology, University Medical Center Groningen, University of Groningen, Groningen, The Netherlands.
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Department of Psychology, Stanford University, Stanford, California 94305.
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Department of Psychology, Yale University, New Haven, Connecticut 06520.
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Laboratoire des systèmes perceptifs, Département d'études cognitives, École normale supérieure, PSL University, CNRS, 75005 Paris, France.
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Interdisciplinary Scientist Training Program, University of Chicago Pritzker School of Medicine, Chicago, IL, United States of America.
Committee on Computational Neuroscience, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
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Committee on Computational Neuroscience, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
Department of Neurobiology, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
Neuroscience Institute, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
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Committee on Computational Neuroscience, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
Department of Neurobiology, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
Neuroscience Institute, University of Chicago, Chicago, IL, United States of America.
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Neuroscience Institute, National Research Council (CNR), I-56124 Pisa, Italy.
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Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, Houston, TX, USA. eywalker@bcm.edu.
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There has been growing research interest in developing methodology to evaluate healthcare centers' performance with respect to patient outcomes. Conventional assessments can be conducted using fixed o...
The Cox regression, a semi-parametric method of survival analysis, is extremely popular in biomedical applications. The proportional hazards assumption is a key requirement in the Cox model. To accomm...
Cox's proportional hazards model (PH) is an acceptable model for survival data analysis. This work investigates PH models' performance under different efficient sampling schemes for analyzing time to ...
Identifying exceptional responders or nonresponders is an area of increased research interest in precision medicine as these patients may have different biological or molecular features and therefore ...
The Botswana Combination Prevention Project was a cluster-randomized HIV prevention trial whose follow-up period coincided with Botswana's national adoption of a universal test and treat strategy for ...
Risk prediction models need thorough validation to assess their performance. Validation of models for survival outcomes poses challenges due to the censoring of observations and the varying time horiz...
As a motivating case study, the authors consider the prediction of the composite outcome of recurrence or death (the "event") in patients with breast cancer after surgery. They developed a simple Cox ...
The model predictions can be evaluated across the full range of observed follow-up times or for the event occurring by the end of a fixed time horizon of interest. The authors first discuss recommende...
The authors recommend the proposed set of performance measures for transparent reporting of the validity of predictions from survival models....
Heart failure is a clinical syndrome characterised by a reduced ability of the heart to pump blood. Patients with heart failure have a high mortality rate, and physicians need reliable prognostic pred...
We used a newly invented symbolic regression method called the QLattice to analyse a data set of medical records for 299 Pakistani patients diagnosed with heart failure. The QLattice identified non-li...
An exponential function of age, the inverse of ejection fraction, and the inverse of serum creatinine were identified as the best risk factors for predicting heart failure deaths. A Cox model fitted o...
Symbolic regression is a way to find transformations of covariates from patients' medical records which can improve the performance of survival regression models. At the same time, these simple functi...