Titre : Tables de survie

Tables de survie : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment sont établies les tables de survie ?

Elles sont établies à partir de données de mortalité et de survie d'une population sur une période.
Survie Statistiques
#2

Quelles données sont nécessaires pour une table de survie ?

Les données incluent l'âge, le sexe, le statut de santé et les événements de décès.
Données démographiques Épidémiologie
#3

Quel est le rôle des tables de survie en médecine ?

Elles aident à prédire l'évolution des maladies et à évaluer l'efficacité des traitements.
Évaluation des soins Prédiction
#4

Peut-on utiliser les tables de survie pour toutes les maladies ?

Elles sont principalement utilisées pour les maladies chroniques et les cancers, mais pas exclusivement.
Maladies chroniques Cancer
#5

Qu'est-ce qu'une courbe de survie ?

C'est une représentation graphique des données de survie, montrant la proportion de survivants dans le temps.
Courbes de survie Statistiques

Symptômes 5

#1

Les tables de survie montrent-elles des symptômes ?

Non, elles ne montrent pas de symptômes, mais des taux de survie associés à des maladies.
Symptômes Survie
#2

Comment les symptômes influencent-ils la survie ?

Des symptômes graves peuvent indiquer un pronostic moins favorable et affecter les taux de survie.
Pronostic Symptômes
#3

Les symptômes varient-ils selon les groupes d'âge ?

Oui, les symptômes et les taux de survie peuvent varier significativement selon l'âge.
Âge Survie
#4

Les symptômes affectent-ils les données des tables de survie ?

Oui, la gravité des symptômes peut influencer les résultats et les estimations de survie.
Données cliniques Survie
#5

Les symptômes sont-ils pris en compte dans les tables ?

Indirectement, car ils peuvent influencer les décisions de traitement et les résultats de survie.
Traitement Survie

Prévention 5

#1

Les tables de survie aident-elles à la prévention ?

Indirectement, elles identifient les facteurs de risque et les populations à risque.
Prévention Facteurs de risque
#2

Quels facteurs de risque sont souvent analysés ?

Les facteurs incluent l'âge, le sexe, les antécédents médicaux et le mode de vie.
Facteurs de risque Épidémiologie
#3

Comment les données de survie influencent-elles la prévention ?

Elles aident à cibler les interventions préventives sur les groupes à risque élevé.
Interventions préventives Survie
#4

Les campagnes de santé publique utilisent-elles ces tables ?

Oui, elles s'appuient sur ces données pour orienter les campagnes de prévention.
Santé publique Prévention
#5

Les tables de survie peuvent-elles prédire des épidémies ?

Elles peuvent aider à anticiper les tendances de mortalité et à planifier des interventions.
Épidémies Survie

Traitements 5

#1

Comment les traitements influencent-ils les tables de survie ?

Les traitements efficaces peuvent améliorer les taux de survie, modifiant ainsi les tables.
Traitements Survie
#2

Les tables de survie incluent-elles des traitements spécifiques ?

Elles peuvent inclure des données sur les traitements, mais ne les détaillent pas toujours.
Traitements médicaux Survie
#3

Les nouvelles thérapies changent-elles les tables de survie ?

Oui, l'introduction de nouvelles thérapies peut améliorer les taux de survie et modifier les tables.
Thérapies Survie
#4

Les traitements palliatifs sont-ils pris en compte ?

Oui, les traitements palliatifs peuvent influencer les taux de survie et la qualité de vie.
Soins palliatifs Survie
#5

Comment évaluer l'efficacité d'un traitement via les tables ?

On compare les taux de survie des patients traités et non traités dans les tables.
Évaluation des traitements Survie

Complications 5

#1

Les complications sont-elles prises en compte dans les tables ?

Oui, les complications peuvent affecter les taux de survie et sont souvent analysées.
Complications Survie
#2

Comment les complications influencent-elles la survie ?

Elles peuvent réduire les taux de survie en aggravant l'état de santé des patients.
État de santé Survie
#3

Les complications varient-elles selon les traitements ?

Oui, certains traitements peuvent entraîner des complications spécifiques qui affectent la survie.
Traitements Complications
#4

Les tables de survie montrent-elles des complications spécifiques ?

Elles peuvent inclure des données sur les complications, mais pas toujours de manière détaillée.
Données cliniques Complications
#5

Comment évaluer l'impact des complications ?

On analyse les taux de survie des patients avec et sans complications dans les tables.
Évaluation Survie

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les principaux facteurs incluent l'âge, le sexe, les antécédents familiaux et le mode de vie.
Facteurs de risque Épidémiologie
#2

Comment les facteurs de risque sont-ils identifiés ?

Ils sont identifiés par des études épidémiologiques et des analyses de survie.
Études épidémiologiques Survie
#3

Les facteurs de risque changent-ils avec le temps ?

Oui, les facteurs de risque peuvent évoluer avec les avancées médicales et les changements sociétaux.
Évolution Facteurs de risque
#4

Les facteurs de risque sont-ils universels ?

Non, ils peuvent varier selon les populations et les contextes géographiques.
Populations Facteurs de risque
#5

Comment les tables de survie aident-elles à identifier ces facteurs ?

Elles permettent d'analyser les corrélations entre les facteurs de risque et les taux de survie.
Analyse Survie
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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 30/03/2026

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Elizabeth Arias

12 publications dans cette catégorie

Publications dans "Tables de survie" : Voir toutes les publications (12)

Jiaquan Xu

9 publications dans cette catégorie

Publications dans "Tables de survie" :
  • United States Life Tables, 2016.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
  • United States Life Tables, 2019.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
  • U.S. State Life Tables, 2020.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
  • United States Life Tables, 2020.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
  • United States Life Tables, 2021.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
Voir toutes les publications (9)

Betzaida Tejada-Vera

6 publications dans cette catégorie

Publications dans "Tables de survie" : Voir toutes les publications (6)

Brigham Bastian

4 publications dans cette catégorie

Publications dans "Tables de survie" :
  • U.S. State Life Tables, 2020.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
  • U.S. State Life Tables, 2018.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
  • U.S. State Life Tables, 2019.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System
  • U.S. State Life Tables, 2021.
    National vital statistics reports : from the Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, National Vital Statistics System

Dori Edson Nava

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Embrapa Clima Temperado, Rod. BR-392, km 78, 96010-971, Pelotas, RS, Brazil.
Publications dans "Tables de survie" :

Serhan Mermer

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Horticulture, Oregon State University, Corvallis, Oregon, United States of America.
  • Department of Environmental and Molecular Toxicology, Oregon State University, Corvallis, Oregon, United States of America.

Yaghoub Fathipour

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Entomology, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, P.O. Box 14115-336, Tehran, Iran.
Publications dans "Tables de survie" :

James M Raymo

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Sociology and Office of Population Research, Princeton University, Princeton, New Jersey, USA.
Publications dans "Tables de survie" :

Jersey Liang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Health Management and Policy, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.
Publications dans "Tables de survie" :

Kendy Tzu-Yun Teng

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Veterinary Medicine, National Taiwan University, No. 1, Section 4, Roosevelt Rd, Da'an District, Taipei City, Taiwan. kendy.t.teng@gmail.com.

Dave C Brodbelt

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pathobiology and Population Sciences, The Royal Veterinary College, Hawkshead Lane, North Mymms, Hatfield, Herts, AL9 7TA, UK.

David B Church

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Clinical Science and Services, The Royal Veterinary College, Hawkshead Lane, North Mymms, Hatfield, Herts, AL9 7TA, UK.

Dan G O'Neill

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pathobiology and Population Sciences, The Royal Veterinary College, Hawkshead Lane, North Mymms, Hatfield, Herts, AL9 7TA, UK.

Ella Zomer

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centre for Cardiovascular Research and Education in Therapeutics, School of Public Health and Preventive Medicine, Monash Univeristy, Melbourne, Victoria, Australia.

Danny Liew

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centre for Cardiovascular Research and Education in Therapeutics, School of Public Health and Preventive Medicine, Monash Univeristy, Melbourne, Victoria, Australia.

Ruichang Niu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Zhengzhou Research Base, State Key Laboratory of Cotton Biology, School of Agricultural Sciences, Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
  • State Key Laboratory of Cotton Biology, Institute of Cotton Research, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Anyang, China.

Xiangzhen Zhu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Zhengzhou Research Base, State Key Laboratory of Cotton Biology, School of Agricultural Sciences, Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
  • State Key Laboratory of Cotton Biology, Institute of Cotton Research, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Anyang, China.

Li Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Zhengzhou Research Base, State Key Laboratory of Cotton Biology, School of Agricultural Sciences, Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
  • State Key Laboratory of Cotton Biology, Institute of Cotton Research, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Anyang, China.

Kaixin Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Zhengzhou Research Base, State Key Laboratory of Cotton Biology, School of Agricultural Sciences, Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
  • State Key Laboratory of Cotton Biology, Institute of Cotton Research, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Anyang, China.

Dongyang Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Zhengzhou Research Base, State Key Laboratory of Cotton Biology, School of Agricultural Sciences, Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
  • State Key Laboratory of Cotton Biology, Institute of Cotton Research, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Anyang, China.

Sources (10000 au total)

Future burden of non-communicable diseases attributable to overweight in Chile: a multistate life table modeling study.

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The objectives were (1) to establish the strength of the association between incident cases of osteoarthritis (OA) and low back pain (LBP), and physical activity (PA) and to assess the likelihood of t... We conducted a systematic literature review in EMBASE and PubMed databases from January 01, 2000, to April 28, 2020. We used the Bradford Hill viewpoints to assess causality. We used a proportional mu... We found that both OA and LBP are possibly causally related to physical inactivity. Assuming causality, our model projected that if the 2025 World Health Organization global target for PA was met, the... This study provides empirical support for the adoption of PA in strategies for the prevention of OA and back pain....

Application of a life table approach to assess duration of BNT162b2 vaccine-derived immunity by age using COVID-19 case surveillance data during the Omicron variant period.

SARS-CoV-2 Omicron variants have the potential to impact vaccine effectiveness and duration of vaccine-derived immunity. We analyzed U.S. multi-jurisdictional COVID-19 vaccine breakthrough surveillanc... Weekly numbers of SARS-CoV-2 infections during January 16, 2022-May 28, 2022 were analyzed by age group from 22 U.S. jurisdictions that routinely linked COVID-19 case surveillance and immunization dat... The percent reduction in hazard rates for persons 2 weeks after vaccination with a Pfizer-BioNTech primary series compared with unvaccinated persons was lowest among children aged 5-11 years at 35.5% ... The decline in vaccine protection against SARS-CoV-2 infection observed in this study is consistent with other studies and demonstrates that national case surveillance data were useful for assessing e...

Flexible parametric methods for calculating life expectancy in small populations.

Life expectancy is a simple measure of assessing health differences between two or more populations but current life expectancy calculations are not reliable for small populations. A potential solutio... Using data on 451,222 individuals from the Clinical Practice Research Datalink on the presence/absence of intellectual disability and type 2 diabetes mellitus, we compared stratified and combined flex... The flexible parametric models allowed calculation of life expectancy by exact age and beyond traditional life expectancy age thresholds. The combined model that fit age interaction effects as a splin... Life expectancy is a simple measure to compare health differences between populations. The use of combined flexible parametric methods to calculate life expectancy in small samples has shown promising...

The fraction of life years lost after diagnosis (FLYLAD): a person-centred measure of cancer burden.

Cancer control initiatives are informed by quantifying the capacity to reduce cancer burden through effective interventions. Burden measures using health administrative data are a sustainable way to s... FLYLAD... Cancers diagnoses (N = 144,891) included 777 among Aboriginal people. Cancer burden described by FLYLAD... FLYLAD described disproportionately higher cancer burden among Aboriginal people in comparisons involving: all people diagnosed with cancer; the matched cohorts; and, within groups diagnosed with same...