[Autism spectrum disorder in adulthood].
Autism is a neurodevelopmental disorder that starts in early childhood and persists over the lifespan. A combination of genetic factors and environmental factors around birth contribute to its etiolog...
Loi de Poisson : Questions médicales fréquentes
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic 5
#1
Comment identifier une distribution de Poisson ?
On vérifie si les événements sont rares et indépendants, et on utilise des tests statistiques.
#2
Quels outils statistiques sont utilisés ?
Les tests de chi carré et les tests de Poisson sont couramment utilisés pour l'analyse.
#3
Quand utiliser la loi de Poisson ?
Elle est utilisée pour modéliser des événements rares comme les accidents ou les maladies.
#4
Quels sont les critères d'application ?
Les événements doivent être indépendants et se produire à un taux constant dans le temps.
#5
Comment vérifier l'adéquation du modèle ?
On compare les données observées avec les données attendues par le modèle de Poisson.
Symptômes 5
#1
Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?
On modélise des événements comme des cas de maladies ou des accidents dans un intervalle donné.
#2
La loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?
Oui, elle peut estimer le nombre de cas d'une maladie dans un temps donné, comme une épidémie.
#3
Quels événements sont souvent analysés ?
Les événements comme les admissions à l'hôpital ou les infections nosocomiales sont analysés.
#4
Peut-on modéliser des décès avec cette loi ?
Oui, la loi de Poisson est utilisée pour modéliser le nombre de décès dans une population sur une période.
#5
Quels types de maladies sont concernés ?
Des maladies infectieuses, des accidents et des maladies chroniques peuvent être modélisées.
Prévention 5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?
Elle permet d'estimer le risque d'événements indésirables et d'orienter les stratégies de prévention.
#2
Peut-on prédire des épidémies avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de cas d'épidémies et à planifier des interventions préventives.
#3
Quels événements préventifs sont modélisés ?
On modélise des événements comme les vaccinations et les campagnes de sensibilisation.
#4
Comment évaluer l'impact des campagnes ?
On utilise la loi de Poisson pour analyser le nombre de cas avant et après les campagnes de prévention.
#5
Quels facteurs influencent la prévention ?
Les facteurs comme le taux de vaccination et l'accès aux soins influencent les résultats préventifs.
Traitements 5
#1
Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?
Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en analysant le nombre d'événements indésirables.
#2
Peut-on ajuster les traitements avec cette loi ?
Oui, les données de Poisson aident à ajuster les traitements en fonction des résultats observés.
#3
Comment évaluer les effets secondaires ?
On utilise la loi de Poisson pour modéliser le nombre d'effets secondaires dans des essais cliniques.
#4
La loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?
Oui, elle guide la recherche sur l'impact des traitements en analysant les événements rares.
#5
Quels traitements sont souvent analysés ?
Les traitements pour les maladies infectieuses et les interventions chirurgicales sont souvent analysés.
Complications 5
#1
Quelles complications peuvent être modélisées ?
On peut modéliser des complications comme les infections post-opératoires ou les effets secondaires.
#2
Comment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?
Elle permet d'analyser la fréquence des complications et d'identifier des facteurs de risque.
#3
Peut-on prédire des complications avec cette loi ?
Oui, elle aide à prédire le nombre de complications dans des populations spécifiques après un traitement.
#4
Quels types de complications sont souvent étudiés ?
Les complications chirurgicales et les effets indésirables des médicaments sont souvent étudiés.
#5
Comment réduire les complications ?
On utilise les données de Poisson pour identifier les risques et améliorer les protocoles de soins.
Facteurs de risque 5
#1
Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?
Les facteurs comme l'âge, le sexe et les antécédents médicaux influencent les événements modélisés.
#2
Comment identifier les facteurs de risque ?
On analyse les données épidémiologiques pour identifier les facteurs associés à des événements rares.
#3
Les comportements influencent-ils les résultats ?
Oui, des comportements comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent augmenter les risques d'événements.
#4
Quels facteurs environnementaux sont considérés ?
Des facteurs comme la pollution et l'accès aux soins de santé sont pris en compte dans l'analyse.
#5
Comment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?
Ils sont utilisés pour orienter les politiques de santé publique et les stratégies de prévention.
Contenu validé par Dr Olivier Menir
Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 31/03/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
Auteurs principaux
Cécile Kremer
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Quantifying superspreading for COVID-19 using Poisson mixture distributions.
medRxiv : the preprint server for health sciences 2020-11-30
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Scientific reports 2021-07-08
Andrea Torneri
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Sien Boesmans
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Hanne Meuwissen
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Selina Verdonschot
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Koen Vanden Driessche
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Christian L Althaus
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Christel Faes
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Tong Kang
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Affiliations :
- Department of Biostatistics, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.
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A longitudinal Bayesian mixed effects model with hurdle Conway-Maxwell-Poisson distribution.
Statistics in medicine 2020-12-23
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Analyzing longitudinal clustered count data with zero inflation: Marginal modeling using the Conway-Maxwell-Poisson distribution.
Biometrical journal. Biometrische Zeitschrift 2021-01-04
Somnath Datta
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Affiliations :
- Department of Biostatistics, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.
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Muhammad Ahsan-Ul-Haq
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Affiliations :
- College of Statistical and Actuarial Sciences, University of the Punjab, Lahore, Pakistan.
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Poisson XLindley Distribution for Count Data: Statistical and Reliability Properties with Estimation Techniques and Inference.
Computational intelligence and neuroscience 2022-04-13
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A new extension of Poisson distribution for asymmetric count data: theory, classical and Bayesian estimation with application to lifetime data.
PeerJ. Computer science 2023-12-15
Takahiro Kawabe
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Affiliations :
- Human Information Science Laboratories, NTT Communication Science Laboratories, Tokyo, Japan.
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Perceptual Properties of the Poisson Effect.
Frontiers in psychology 2021-01-22
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Visual assessment of causality in the Poisson effect.
Scientific reports 2019-10-18
Wan Tang
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Affiliations :
- 4 Department of Global Biostatistics and Data Science, Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine, New Orleans, LA, USA.
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A test of inflated zeros for Poisson regression models.
Statistical methods in medical research 2017-12-28
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Testing modified zeros for Poisson regression models.
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Marcin Makowski
1 publication dans cette catégorie
Affiliations :
- Faculty of Physics, Department of Mathematical Methods in Physics, University of Białystok, Ul. Ciołkowskiego 1L, 15-245 Białystok, Poland.
Publications dans "Loi de Poisson" :
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Transactional Interpretation and the Generalized Poisson Distribution.
Entropy (Basel, Switzerland) 2022-10-04
Edward Wiktor Piotrowski
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Affiliations :
- Faculty of Physics, Department of Mathematical Methods in Physics, University of Białystok, Ul. Ciołkowskiego 1L, 15-245 Białystok, Poland.
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H Papageorgiou
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Affiliations :
- Department of Mathematics, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece.
Publications dans "Loi de Poisson" :
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Bivariate Discrete Poisson-Lindley Distributions.
Journal of statistical theory and practice 2022-04-22
Maria Vardaki
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Affiliations :
- School of Health Sciences, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece.
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Bivariate Discrete Poisson-Lindley Distributions.
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Huiqing Gao
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Affiliations :
- School of Mathematics and Statistic, Qinghai Normal University, Xining 810008, China.
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Linear Bayesian Estimation of Misrecorded Poisson Distribution.
Entropy (Basel, Switzerland) 2024-01-11
Zhanshou Chen
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Affiliations :
- School of Mathematics and Statistic, Qinghai Normal University, Xining 810008, China.
- The State Key Laboratory of Tibetan Intelligent Information Processing and Application, Xining 810008, China.
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Sources (10000 au total)
Assessment of Autism Spectrum Disorder.
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Memantine for autism spectrum disorder.
Autism spectrum disorder (ASD; also known as autism) is a developmental disability that begins in childhood and is typically seen in around 1% to 2% of children. It is characterised by social communic... To assess the effects of memantine on the core symptoms of autism, including, but not limited to, social communication and stereotypical behaviours.... We searched CENTRAL, MEDLINE, Embase, nine other databases and three trials registers up to February 2022. We also checked reference lists of key studies and checked with experts in the field for any ... We included randomised controlled trials (RCTs) of any dose of memantine compared with placebo in autistic people. We also included RCTs in which only one group received memantine, but both groups rec... We used standard Cochrane methods. Our primary outcomes were core autism symptoms and adverse effects. Secondary outcomes were language, intelligence, memory, adaptive behaviour, hyperactivity, and ir... We included three RCTs (two double-blind and one single-blind) with 204 participants that examined the short-term effect (immediately postintervention) of memantine in autistic people. Two studies too... It is unclear whether memantine is an effective treatment for autistic children. None of the three included trials reported on the effectiveness of memantine in adults. Further studies using rigorous ...
Autism Spectrum Disorder and Epilepsy.
Autism spectrum disorder (ASD), was first described in 1943 as a disorder consisting of a triad of qualitative impairments of social interaction, communication and restricted repetitive patterns of be...
Usefulness of the autism spectrum quotient (AQ) in screening for autism spectrum disorder and social communication disorder.
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A snapshot on introspection of autism spectrum disorder.
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