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Environnement et santé publique
Santé publique
Méthodes épidémiologiques
Statistiques comme sujet
Modèles statistiques
Modèles statistiques : Questions médicales fréquentes
Diagnostic
5
Modèles statistiques
Diagnostic médical
Régression
Apprentissage automatique
Prédiction
Facteurs de risque
Diagnostic précoce
Modèles prédictifs
Symptômes
5
Symptômes
Analyse de données
Relations symptomatiques
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Modèles dynamiques
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Analyse de survie
Intensité des symptômes
Facteurs individuels
Prévention
5
Prévention
Facteurs de risque
Simulation
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Interventions préventives
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Populations à risque
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Campagnes de prévention
Impact sur la population
Traitements
5
Efficacité des traitements
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Médecine personnalisée
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Analyse de variance
Comparaison de groupes
Recommandations de traitement
Données probantes
Complications
5
Complications
Estimation du risque
Gestion des complications
Meilleures pratiques
Analyse de régression
Modèles de survie
Gravité des complications
Facteurs cliniques
Prévention des complications
Interventions préventives
Facteurs de risque
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 26/04/2026
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Affiliations :
Microbial Activity Unit, Department of Microbiology, Soils, Water and Environment Research Institute, Agricultural Research Center, P.N., 12112, Giza, Egypt.
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Department of Bioprocess Development, Genetic Engineering and Biotechnology Research Institute, City of Scientific Research and Technological Applications (SRTA-City), Alexandria, 21934, Egypt. nouraelahmady@yahoo.com.
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Microbial Activity Unit, Department of Microbiology, Soils, Water and Environment Research Institute, Agricultural Research Center, P.N., 12112, Giza, Egypt.
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Microbial Activity Unit, Department of Microbiology, Soils, Water and Environment Research Institute, Agricultural Research Center, P.N., 12112, Giza, Egypt.
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Department of Agricultural Chemistry, Faculty of Agriculture, Mansoura University, Mansoura, Egypt.
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Department of Statistics, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA.
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Department of Statistics, University of Washington, Seattle, WA 98195, USA.
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Griffith University, Mount Gravatt, Queensland, Australia.
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Griffith University, Mount Gravatt, Queensland, Australia.
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Griffith University, Mount Gravatt, Queensland, Australia.
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Southern Federal University, 344090 Rostov-on-Don, Stachki ave. 194, Russia.
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Institute of Disaster Prevention, Yanjiao, Hebei 065201, China.
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Department of Biostatistics, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan; Department of Data Science, The Institute of Statistical Mathematics, Tokyo, Japan. Electronic address: smatsui@med.nagoya-u.ac.jp.
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Department of Health Sciences, Research, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
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Department of Health Sciences, Research, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota.
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Universidad César Vallejo, Escuela de Ingeniería Ambiental, Lima, Peru. rcabello@ucv.edu.pe.
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Dirección General de Salud Ambiental, Lima, Peru.
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Affiliations :
Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur, Lima, Peru.
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Universidad Nacional Agraria La Molina, Escuela de Ingeniería Ambiental, Lima, Peru.
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Universidad de Cuenca, Facultad de Ciencias Químicas, Grupo RISKEN, Cuenca, Ecuador.
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The brain is a highly complex system. Most of such complexity stems from the intermingled connections between its parts, which give rise to rich dynamics and to the emergence of high-level cognitive f...
Diabetic neuropathy is a disorder characterized by impaired nerve function and reduction of the number of epidermal nerve fibers per epidermal surface. Additionally, as neuropathy related nerve fiber ...
Automated detection of foreshortening, a common challenge in routine 2-D echocardiography, has the potential to improve quality of acquisitions and reduce the variability of left ventricular measureme...
A statistical shape model of the four chambers of the heart was used to synthesise idealised A4C views with varying degrees of foreshortening. Contours of the left ventricular endocardium were segment...
Acceptable classification accuracy for identification of foreshortened views in the testing set was achieved using logistic regression based on 11 PLS shape modes, with a sensitivity, specificity and ...
A contour shape model trained only on synthesized A4C views allowed accurate prediction of foreshortening in real echocardiographic images....
With the rapid development of biotechnology, gene sequencing methods are gradually improved. The structure of gene sequences is also more complex. However, the traditional sequence alignment method is...
Poor drug adherence is considered one of major barriers to achieving the clinical and public health benefits of many pharmacotherapies. In the current paper, we aim to investigate the impact of dose o...
In this study, we proposed establishing an automatic computer-assisted surgical planning approach based on average population models....
We built the average population models from humerus datasets using the Advanced Normalization Toolkits (ANTs) and Shapeworks. Experiments include (1) evaluation of the average population models before...
The average population models predicted clinical locations on the new dataset with acceptable errors when compared to the ground truth determined by an expert. However, the templates built from ANTs p...
The average population model could be utilized to assist anatomical landmarks checking automatically and following surgical decisions for new patients who are not involved in the dataset used to gener...
Three-dimensional (3D) reconstruction of lower limbs is of great interest in surgical planning, computer assisted surgery, and for biomechanical applications. The use of 3D imaging modalities such as ...