Elles sont établies à partir de données de mortalité et de survie d'une population sur une période.
SurvieStatistiques
#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 démographiquesÉpidémiologie
#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 soinsPrédiction
#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 chroniquesCancer
#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 survieStatistiques
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.
SymptômesSurvie
#2
Comment les symptômes influencent-ils la survie ?
Des symptômes graves peuvent indiquer un pronostic moins favorable et affecter les taux de survie.
PronosticSymptômes
#3
Les symptômes varient-ils selon les groupes d'âge ?
Oui, les symptômes et les taux de survie peuvent varier significativement selon l'âge.
ÂgeSurvie
#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 cliniquesSurvie
#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.
TraitementSurvie
Prévention
5
#1
Les tables de survie aident-elles à la prévention ?
Indirectement, elles identifient les facteurs de risque et les populations à risque.
PréventionFacteurs 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 risqueÉpidémiologie
#3
Comment les données de survie influencent-elles la prévention ?
Elles aident à cibler les interventions préventives sur les groupes à risque élevé.
Interventions préventivesSurvie
#4
Les campagnes de santé publique utilisent-elles ces tables ?
Oui, elles s'appuient sur ces données pour orienter les campagnes de prévention.
Santé publiquePrévention
#5
Les tables de survie peuvent-elles prédire des épidémies ?
Elles peuvent aider à anticiper les tendances de mortalité et à planifier des interventions.
ÉpidémiesSurvie
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.
TraitementsSurvie
#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 médicauxSurvie
#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.
ThérapiesSurvie
#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 palliatifsSurvie
#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 traitementsSurvie
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.
ComplicationsSurvie
#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 santéSurvie
#3
Les complications varient-elles selon les traitements ?
Oui, certains traitements peuvent entraîner des complications spécifiques qui affectent la survie.
TraitementsComplications
#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 cliniquesComplications
#5
Comment évaluer l'impact des complications ?
On analyse les taux de survie des patients avec et sans complications dans les tables.
ÉvaluationSurvie
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 risqueÉpidémiologie
#2
Comment les facteurs de risque sont-ils identifiés ?
Ils sont identifiés par des études épidémiologiques et des analyses de survie.
Études épidémiologiquesSurvie
#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.
ÉvolutionFacteurs de risque
#4
Les facteurs de risque sont-ils universels ?
Non, ils peuvent varier selon les populations et les contextes géographiques.
PopulationsFacteurs 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.
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School of Veterinary Medicine, National Taiwan University, No. 1, Section 4, Roosevelt Rd, Da'an District, Taipei City, Taiwan. kendy.t.teng@gmail.com.
Centre for Cardiovascular Research and Education in Therapeutics, School of Public Health and Preventive Medicine, Monash Univeristy, Melbourne, Victoria, Australia.
Centre for Cardiovascular Research and Education in Therapeutics, School of Public Health and Preventive Medicine, Monash Univeristy, Melbourne, Victoria, Australia.
Previous studies have quantified the current burden of diseases attributable to overweight in Chile. However, no study has estimated the attributable burden of overweight in the future. Herein, we est...
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This study provides empirical support for the adoption of PA in strategies for the prevention of OA and back pain....
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...
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...
Life tables are one of the most common tools to describe the biology of insect species and their response to environmental conditions. Although the benefits of life tables are beyond question, we rais...
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...
Monitoring health is key for identifying priorities in public health planning and improving healthcare services. Life expectancy has conventionally been regarded as a valuable indicator to compare the...