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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
Modèles explicatifs
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Modèles dynamiques
Séries temporelles
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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Campagnes de prévention
Impact sur la population
Traitements
5
Efficacité des traitements
Évaluation clinique
Essais cliniques
Randomisation
Médecine personnalisée
Caractéristiques des patients
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 25/07/2026
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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Affiliations :
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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Affiliations :
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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Affiliations :
Universidad Nacional Agraria La Molina, Escuela de Ingeniería Ambiental, Lima, Peru.
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Affiliations :
Universidad de Cuenca, Facultad de Ciencias Químicas, Grupo RISKEN, Cuenca, Ecuador.
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The XGBoost model had the highest mean AUROC of 0.865 (SD = 0.010) with Accuracy of 0.762 (SD = 0.019), F1 of 0.875 (SD = 0.766), Sensitivity of 0.768 (SD = 0.023), Specificity of 0.782 (SD = 0.025), ...
The ranking of important variables associated with sleep disorder in this cohort from the machine learning models were not related to those from regression models....
Rescuing individuals at sea is a pressing global public health issue, garnering substantial attention from emergency medicine researchers with a focus on improving prevention and control strategies. T...
In this research, we analyzed the count of cases managed by five hospitals in Hainan Province from January 2016 to December 2020 in the context of maritime emergency care. We employed diverse approach...
In this study, the ARIMA, SARIMA, and DBN models reported RMSE of 5.75, 4.43, and 5.45; MAE of 4.13, 2.81, and 3.85; and...
While the DBN model adeptly captures variable correlations, the SARIMA model excels in forecasting maritime emergency cases. By comparing these models, we glean valuable insights into maritime emergen...
The rapid progress in artificial intelligence (AI) has revolutionized problem-solving across various domains. The global challenge of pharmaceutical product recalls imposes the development of effectiv...
An important application of CRISPR interference (CRISPRi) technology is for identifying chemical-genetic interactions (CGIs). Discovery of genes that interact with exposure to antibiotics can yield in...
Postpartum haemorrhage (PPH) is a significant cause of maternal morbidity and mortality worldwide, particularly in low-resource settings. This study aimed to develop a predictive model for PPH using e...
An arrayed CRISPR screen is a high-throughput functional genomic screening method, which typically uses 384 well plates and has different gene knockouts in different wells. Despite various computation...
Statistical genetic models of genotype-by-environment (G×E) interaction can be divided into two general classes, one on G×E interaction in response to dichotomous environments (e.g., sex, disease-affe...
Recent breakthroughs in highly accurate protein structure prediction using deep neural networks have made considerable progress in solving the structure prediction component of the 'protein folding pr...