Titre : Loi de Poisson

Loi de Poisson : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Emigration and Immigration

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.
Distribution de Poisson Statistiques
#2

Quels outils statistiques sont utilisés ?

Les tests de chi carré et les tests de Poisson sont couramment utilisés pour l'analyse.
Tests statistiques Analyse de données
#3

Quand utiliser la loi de Poisson ?

Elle est utilisée pour modéliser des événements rares comme les accidents ou les maladies.
Événements rares Modélisation statistique
#4

Quels sont les critères d'application ?

Les événements doivent être indépendants et se produire à un taux constant dans le temps.
Indépendance Taux d'événements
#5

Comment vérifier l'adéquation du modèle ?

On compare les données observées avec les données attendues par le modèle de Poisson.
Modèle statistique Analyse de variance

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.
Symptômes Événements de santé
#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.
Épidémies Prévision
#3

Quels événements sont souvent analysés ?

Les événements comme les admissions à l'hôpital ou les infections nosocomiales sont analysés.
Admissions hospitalières Infections nosocomiales
#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.
Décès Démographie
#5

Quels types de maladies sont concernés ?

Des maladies infectieuses, des accidents et des maladies chroniques peuvent être modélisées.
Maladies infectieuses Accidents

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.
Prévention Risque
#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.
Prédiction d'épidémies Interventions préventives
#3

Quels événements préventifs sont modélisés ?

On modélise des événements comme les vaccinations et les campagnes de sensibilisation.
Vaccination 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.
Impact des campagnes Analyse comparative
#5

Quels facteurs influencent la prévention ?

Les facteurs comme le taux de vaccination et l'accès aux soins influencent les résultats préventifs.
Taux de vaccination Accès aux soins

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.
Efficacité des traitements 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.
Ajustement thérapeutique Résultats cliniques
#3

Comment évaluer les effets secondaires ?

On utilise la loi de Poisson pour modéliser le nombre d'effets secondaires dans des essais cliniques.
Effets secondaires 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.
Recherche médicale Impact des traitements
#5

Quels traitements sont souvent analysés ?

Les traitements pour les maladies infectieuses et les interventions chirurgicales sont souvent analysés.
Maladies infectieuses Interventions chirurgicales

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent être modélisées ?

On peut modéliser des complications comme les infections post-opératoires ou les effets secondaires.
Complications Infections post-opératoires
#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.
Analyse de fréquence 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.
Prédiction Population spécifique
#4

Quels types de complications sont souvent étudiés ?

Les complications chirurgicales et les effets indésirables des médicaments sont souvent étudiés.
Complications chirurgicales Effets indésirables
#5

Comment réduire les complications ?

On utilise les données de Poisson pour identifier les risques et améliorer les protocoles de soins.
Réduction des risques 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.
Facteurs de risque Antécédents médicaux
#2

Comment identifier les facteurs de risque ?

On analyse les données épidémiologiques pour identifier les facteurs associés à des événements rares.
Épidémiologie Analyse de données
#3

Les comportements influencent-ils les résultats ?

Oui, des comportements comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent augmenter les risques d'événements.
Comportements de santé Tabagisme
#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.
Pollution Accès aux soins
#5

Comment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?

Ils sont utilisés pour orienter les politiques de santé publique et les stratégies de prévention.
Politiques de santé Stratégies de prévention
{ "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Loi de Poisson : Questions médicales les plus fréquentes", "headline": "Loi de Poisson : Comprendre les symptômes, diagnostics et traitements", "description": "Guide complet et accessible sur les Loi de Poisson : explications, diagnostics, traitements et prévention. Information médicale validée destinée aux patients.", "datePublished": "2024-04-05", "dateModified": "2025-03-31", "inLanguage": "fr", "medicalAudience": [ { "@type": "MedicalAudience", "name": "Grand public", "audienceType": "Patient", "healthCondition": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Loi de Poisson" }, "suggestedMinAge": 18, "suggestedGender": "unisex" }, { "@type": "MedicalAudience", "name": "Médecins", "audienceType": "Physician", "geographicArea": { "@type": "AdministrativeArea", "name": "France" } }, { "@type": "MedicalAudience", "name": "Chercheurs", "audienceType": "Researcher", "geographicArea": { "@type": "AdministrativeArea", "name": "International" } } ], "reviewedBy": { "@type": "Person", "name": "Dr Olivier Menir", "jobTitle": "Expert en Médecine", "description": "Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale", "url": "/static/pages/docteur-olivier-menir.html", "alumniOf": { "@type": "EducationalOrganization", "name": "Université Paris Descartes" } }, "isPartOf": { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Lois statistiques", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016008", "about": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Lois statistiques", "code": { "@type": "MedicalCode", "code": "D016008", "codingSystem": "MeSH" }, "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "MeSH Tree", "value": "N06.850.520.830.994" } } }, "about": { "@type": "MedicalCondition", "name": "Loi de Poisson", "alternateName": "Poisson Distribution", "code": { "@type": "MedicalCode", "code": "D016012", "codingSystem": "MeSH" } }, "author": [ { "@type": "Person", "name": "Cécile Kremer", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/C%C3%A9cile%20Kremer", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "" } }, { "@type": "Person", "name": "Andrea Torneri", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Andrea%20Torneri", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "" } }, { "@type": "Person", "name": "Sien Boesmans", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Sien%20Boesmans", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "" } }, { "@type": "Person", "name": "Hanne Meuwissen", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Hanne%20Meuwissen", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "" } }, { "@type": "Person", "name": "Selina Verdonschot", "url": "https://questionsmedicales.fr/author/Selina%20Verdonschot", "affiliation": { "@type": "Organization", "name": "" } } ], "citation": [ { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "[Context of the emigration of Jewish neurologists (1933-1939)].", "datePublished": "2022-10-05", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/36197474", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1007/s00115-022-01311-4" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "Emigration and fiscal gap in population-exporting region.", "datePublished": "2024-05-07", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/38713718", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1371/journal.pone.0302928" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "Literature Review on Health Emigration in Rare Diseases-A Machine Learning Perspective.", "datePublished": "2023-01-30", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/36767849", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.3390/ijerph20032483" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "Emigration as a social and economic determinant of health in low-income urban Zimbabwe.", "datePublished": "2022-11-05", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/36335394", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1186/s41043-022-00330-w" } }, { "@type": "ScholarlyArticle", "name": "[Late forced emigration without perspectives: Alfred Hauptmann and Adolf Wallenberg].", "datePublished": "2022-10-05", "url": "https://questionsmedicales.fr/article/36197476", "identifier": { "@type": "PropertyValue", "propertyID": "DOI", "value": "10.1007/s00115-022-01313-2" } } ], "breadcrumb": { "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "questionsmedicales.fr", "item": "https://questionsmedicales.fr" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Environnement et santé publique", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D004778" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Santé publique", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D011634" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "Méthodes épidémiologiques", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D004812" }, { "@type": "ListItem", "position": 5, "name": "Statistiques comme sujet", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D013223" }, { "@type": "ListItem", "position": 6, "name": "Lois statistiques", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016008" }, { "@type": "ListItem", "position": 7, "name": "Loi de Poisson", "item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012" } ] } }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Article complet : Loi de Poisson - Questions et réponses", "headline": "Questions et réponses médicales fréquentes sur Loi de Poisson", "description": "Une compilation de questions et réponses structurées, validées par des experts médicaux.", "datePublished": "2025-05-03", "inLanguage": "fr", "hasPart": [ { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Diagnostic", "headline": "Diagnostic sur Loi de Poisson", "description": "Comment identifier une distribution de Poisson ?\nQuels outils statistiques sont utilisés ?\nQuand utiliser la loi de Poisson ?\nQuels sont les critères d'application ?\nComment vérifier l'adéquation du modèle ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Emigration+and+Immigration&page=1#section-diagnostic" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Symptômes", "headline": "Symptômes sur Loi de Poisson", "description": "Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?\nLa loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?\nQuels événements sont souvent analysés ?\nPeut-on modéliser des décès avec cette loi ?\nQuels types de maladies sont concernés ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Emigration+and+Immigration&page=1#section-symptômes" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Prévention", "headline": "Prévention sur Loi de Poisson", "description": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?\nPeut-on prédire des épidémies avec cette loi ?\nQuels événements préventifs sont modélisés ?\nComment évaluer l'impact des campagnes ?\nQuels facteurs influencent la prévention ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Emigration+and+Immigration&page=1#section-prévention" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Traitements", "headline": "Traitements sur Loi de Poisson", "description": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?\nPeut-on ajuster les traitements avec cette loi ?\nComment évaluer les effets secondaires ?\nLa loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?\nQuels traitements sont souvent analysés ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Emigration+and+Immigration&page=1#section-traitements" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Complications", "headline": "Complications sur Loi de Poisson", "description": "Quelles complications peuvent être modélisées ?\nComment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?\nPeut-on prédire des complications avec cette loi ?\nQuels types de complications sont souvent étudiés ?\nComment réduire les complications ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Emigration+and+Immigration&page=1#section-complications" }, { "@type": "MedicalWebPage", "name": "Facteurs de risque", "headline": "Facteurs de risque sur Loi de Poisson", "description": "Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?\nComment identifier les facteurs de risque ?\nLes comportements influencent-ils les résultats ?\nQuels facteurs environnementaux sont considérés ?\nComment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?", "url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016012?mesh_terms=Emigration+and+Immigration&page=1#section-facteurs de risque" } ] }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Comment identifier une distribution de Poisson ?", "position": 1, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On vérifie si les événements sont rares et indépendants, et on utilise des tests statistiques." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels outils statistiques sont utilisés ?", "position": 2, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les tests de chi carré et les tests de Poisson sont couramment utilisés pour l'analyse." } }, { "@type": "Question", "name": "Quand utiliser la loi de Poisson ?", "position": 3, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elle est utilisée pour modéliser des événements rares comme les accidents ou les maladies." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels sont les critères d'application ?", "position": 4, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les événements doivent être indépendants et se produire à un taux constant dans le temps." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment vérifier l'adéquation du modèle ?", "position": 5, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On compare les données observées avec les données attendues par le modèle de Poisson." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels symptômes modélise-t-on avec la loi de Poisson ?", "position": 6, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On modélise des événements comme des cas de maladies ou des accidents dans un intervalle donné." } }, { "@type": "Question", "name": "La loi de Poisson peut-elle prédire des épidémies ?", "position": 7, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, elle peut estimer le nombre de cas d'une maladie dans un temps donné, comme une épidémie." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels événements sont souvent analysés ?", "position": 8, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les événements comme les admissions à l'hôpital ou les infections nosocomiales sont analysés." } }, { "@type": "Question", "name": "Peut-on modéliser des décès avec cette loi ?", "position": 9, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, la loi de Poisson est utilisée pour modéliser le nombre de décès dans une population sur une période." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels types de maladies sont concernés ?", "position": 10, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des maladies infectieuses, des accidents et des maladies chroniques peuvent être modélisées." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle à la prévention ?", "position": 11, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elle permet d'estimer le risque d'événements indésirables et d'orienter les stratégies de prévention." } }, { "@type": "Question", "name": "Peut-on prédire des épidémies avec cette loi ?", "position": 12, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, elle aide à prédire le nombre de cas d'épidémies et à planifier des interventions préventives." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels événements préventifs sont modélisés ?", "position": 13, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On modélise des événements comme les vaccinations et les campagnes de sensibilisation." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment évaluer l'impact des campagnes ?", "position": 14, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On utilise la loi de Poisson pour analyser le nombre de cas avant et après les campagnes de prévention." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels facteurs influencent la prévention ?", "position": 15, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les facteurs comme le taux de vaccination et l'accès aux soins influencent les résultats préventifs." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle en traitement ?", "position": 16, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en analysant le nombre d'événements indésirables." } }, { "@type": "Question", "name": "Peut-on ajuster les traitements avec cette loi ?", "position": 17, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, les données de Poisson aident à ajuster les traitements en fonction des résultats observés." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment évaluer les effets secondaires ?", "position": 18, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On utilise la loi de Poisson pour modéliser le nombre d'effets secondaires dans des essais cliniques." } }, { "@type": "Question", "name": "La loi de Poisson influence-t-elle la recherche ?", "position": 19, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, elle guide la recherche sur l'impact des traitements en analysant les événements rares." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels traitements sont souvent analysés ?", "position": 20, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les traitements pour les maladies infectieuses et les interventions chirurgicales sont souvent analysés." } }, { "@type": "Question", "name": "Quelles complications peuvent être modélisées ?", "position": 21, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On peut modéliser des complications comme les infections post-opératoires ou les effets secondaires." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment la loi de Poisson aide-t-elle à comprendre les complications ?", "position": 22, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Elle permet d'analyser la fréquence des complications et d'identifier des facteurs de risque." } }, { "@type": "Question", "name": "Peut-on prédire des complications avec cette loi ?", "position": 23, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, elle aide à prédire le nombre de complications dans des populations spécifiques après un traitement." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels types de complications sont souvent étudiés ?", "position": 24, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les complications chirurgicales et les effets indésirables des médicaments sont souvent étudiés." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment réduire les complications ?", "position": 25, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On utilise les données de Poisson pour identifier les risques et améliorer les protocoles de soins." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels facteurs influencent la loi de Poisson ?", "position": 26, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Les facteurs comme l'âge, le sexe et les antécédents médicaux influencent les événements modélisés." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment identifier les facteurs de risque ?", "position": 27, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "On analyse les données épidémiologiques pour identifier les facteurs associés à des événements rares." } }, { "@type": "Question", "name": "Les comportements influencent-ils les résultats ?", "position": 28, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Oui, des comportements comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent augmenter les risques d'événements." } }, { "@type": "Question", "name": "Quels facteurs environnementaux sont considérés ?", "position": 29, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Des facteurs comme la pollution et l'accès aux soins de santé sont pris en compte dans l'analyse." } }, { "@type": "Question", "name": "Comment les facteurs de risque sont-ils utilisés ?", "position": 30, "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Ils sont utilisés pour orienter les politiques de santé publique et les stratégies de prévention." } } ] } ] }
Dr Olivier Menir

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

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Andrea Torneri

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Sien Boesmans

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Hanne Meuwissen

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Selina Verdonschot

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Koen Vanden Driessche

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Christian L Althaus

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Christel Faes

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Niel Hens

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Loi de Poisson" :

Tong Kang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biostatistics, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.

Somnath Datta

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biostatistics, University of Florida, Gainesville, Florida, USA.

Muhammad Ahsan-Ul-Haq

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Statistical and Actuarial Sciences, University of the Punjab, Lahore, Pakistan.

Takahiro Kawabe

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Human Information Science Laboratories, NTT Communication Science Laboratories, Tokyo, Japan.
Publications dans "Loi de Poisson" :

Wan Tang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 4 Department of Global Biostatistics and Data Science, Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine, New Orleans, LA, USA.
Publications dans "Loi de Poisson" :

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" :

Edward Wiktor Piotrowski

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" :

H Papageorgiou

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Mathematics, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece.
Publications dans "Loi de Poisson" :

Maria Vardaki

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Health Sciences, National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece.
Publications dans "Loi de Poisson" :

Huiqing Gao

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Mathematics and Statistic, Qinghai Normal University, Xining 810008, China.
Publications dans "Loi de Poisson" :

Zhanshou Chen

1 publication dans cette catégorie

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.
Publications dans "Loi de Poisson" :

Sources (1686 au total)

Emigration as a social and economic determinant of health in low-income urban Zimbabwe.

The negative consequences of medical professionals' emigration on the health systems of nations are well documented in the literature. However, there is a dearth of evidence on the impact of emigratio... A cross-sectional survey and focus group discussions were used to collect quantitative and qualitative data, respectively. Concurrent and retrospective data were collected using an interviewer-adminis... A sample of 279 households was determined; however, 268 heads of households, a response rate of 96%, were achieved. The majority of the respondents were females (52%). Emigrants' households were more ... Emigration was found to have a positive relationship with health seeking, income, education, and number of meals a household had. It is clear from the findings that emigration during the hard economic...

Draining the specialized nursing brains, the emigration paradigm of Ghana: A cross-sectional study.

The study aimed to determine the emigration intentions of specialist nurses (SNs) and ascertain the influencing factors, implications and mitigating factors in Ghana.... A cross-sectional study.... The sample was composed of 225 participants conveniently selected from a tertiary facility in Ghana. A turnover intention scale and the researchers' developed questionnaire were used to collect the da... The composite mean score for specialist nurses' intention to migrate was high (mean = 3.43); and the push factors accounted for the intentions explaining 48.6% of the variation (R...

Analysis of Iranian health workforce emigration based on a system dynamics approach: a study protocol.

Emigration of health workers has emerged as a significant obstacle in Iran, compelling policymakers to implement a diverse range of interventions and reforms to enhance healthcare services. It is impe... The general purpose of this study is to analyze the policy interventions affecting the emigration of human resources in the field of health in Iran based on the system's dynamic approach.... The research consists of four phases including analyzing the emigration status of health workers in developing countries, studying health personnel emigration in Iran, developing a System Dynamics (SD... It seems that the SD model developed in this study can highlight the interconnectedness of various factors that influence health worker emigration, including demographic changes, economic conditions, ... This study uses a systems dynamics approach to analyze health worker emigration from Iran, focusing on policies that promote retention and explore the implications of emigration on the healthcare syst...