Méthode des moindres carrés : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Least-Squares Analysis
Descriptor UI:D016018
Tree Number:N06.850.520.830.750.400
Termes MeSH sélectionnés :
Multivariate Analysis
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment la méthode des moindres carrés est-elle utilisée en diagnostic ?
Elle aide à ajuster des modèles aux données cliniques pour identifier des tendances.
Analyse de régressionStatistiques médicales
#2
Quels types de données nécessitent cette méthode ?
Des données quantitatives, comme les mesures biologiques ou les résultats de tests.
Données quantitativesTests diagnostiques
#3
Peut-on utiliser cette méthode pour des diagnostics prédictifs ?
Oui, elle est souvent utilisée pour prédire des résultats basés sur des variables indépendantes.
Modélisation prédictiveAnalyse statistique
#4
Quels outils logiciels utilisent cette méthode ?
Des logiciels comme R, Python et SPSS intègrent des fonctions de moindres carrés.
Logiciels statistiquesAnalyse de données
#5
La méthode est-elle adaptée à tous les types de données ?
Non, elle est moins efficace avec des données non linéaires ou hétéroscédastiques.
HétéroscédasticitéAnalyse de régression
Symptômes
5
#1
Quels symptômes peuvent être analysés avec cette méthode ?
Des symptômes mesurables comme la pression artérielle ou les niveaux de glucose.
Symptômes cliniquesMesures physiologiques
#2
La méthode peut-elle aider à identifier des symptômes atypiques ?
Oui, en analysant les écarts par rapport aux valeurs normales, elle peut les mettre en évidence.
Symptômes atypiquesAnalyse statistique
#3
Comment les symptômes sont-ils quantifiés pour l'analyse ?
Ils sont souvent mesurés par des échelles ou des scores standardisés pour l'analyse.
Échelles de mesureScores cliniques
#4
Peut-on utiliser cette méthode pour des symptômes subjectifs ?
Oui, mais il faut les quantifier par des questionnaires ou des échelles d'évaluation.
Évaluation des symptômesQuestionnaires
#5
Quels types de modèles peuvent être utilisés pour les symptômes ?
Des modèles linéaires ou non linéaires selon la nature des données et des symptômes.
Modèles statistiquesAnalyse de régression
Prévention
5
#1
Comment la méthode aide-t-elle à la prévention des maladies ?
Elle permet d'identifier des facteurs de risque et de modéliser des interventions préventives.
Prévention des maladiesFacteurs de risque
#2
Peut-on évaluer l'impact des programmes de prévention ?
Oui, en comparant les données avant et après l'implémentation des programmes.
Programmes de préventionÉvaluation des interventions
#3
Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?
Des données épidémiologiques et comportementales pour modéliser les risques.
Données épidémiologiquesComportement de santé
#4
La méthode peut-elle aider à cibler des populations à risque ?
Oui, elle identifie les groupes les plus susceptibles de développer des maladies.
Populations à risqueAnalyse de données
#5
Quels outils sont utilisés pour l'analyse préventive ?
Des logiciels statistiques et des modèles de régression pour analyser les données.
Logiciels d'analyseModèles de régression
Traitements
5
#1
Comment la méthode des moindres carrés aide-t-elle en traitement ?
Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en comparant les résultats avant/après.
Efficacité des traitementsAnalyse de variance
#2
Peut-on prédire la réponse au traitement avec cette méthode ?
Oui, en utilisant des données antérieures pour modéliser la réponse attendue.
Prédiction des résultatsModélisation statistique
#3
Quels traitements peuvent être évalués par cette méthode ?
Tous les traitements mesurables, comme les médicaments, thérapies physiques, etc.
Traitements médicauxPharmacothérapie
#4
La méthode est-elle utilisée pour des essais cliniques ?
Oui, elle est couramment utilisée pour analyser les données des essais cliniques.
Essais cliniquesAnalyse statistique
#5
Quels résultats peuvent être analysés après un traitement ?
Les résultats cliniques, les effets secondaires et les améliorations des symptômes.
Résultats cliniquesEffets secondaires
Complications
5
#1
Comment la méthode aide-t-elle à comprendre les complications ?
Elle analyse les relations entre les traitements et les complications potentielles.
Complications médicalesAnalyse de régression
#2
Peut-on prédire les complications avec cette méthode ?
Oui, en utilisant des données antérieures pour modéliser les risques de complications.
Prédiction des complicationsAnalyse statistique
#3
Quels types de complications peuvent être analysés ?
Des complications liées aux traitements, aux maladies ou aux interventions chirurgicales.
Complications chirurgicalesEffets indésirables
#4
La méthode est-elle utile pour les complications à long terme ?
Oui, elle permet d'évaluer les effets à long terme des traitements sur les complications.
Complications à long termeSuivi clinique
#5
Quels résultats peuvent être analysés concernant les complications ?
Les taux de complications, la gravité et les facteurs associés aux complications.
Taux de complicationsFacteurs associés
Facteurs de risque
5
#1
Comment la méthode identifie-t-elle les facteurs de risque ?
Elle analyse les corrélations entre les facteurs et l'apparition de maladies.
Facteurs de risqueAnalyse de corrélation
#2
Peut-on quantifier l'impact des facteurs de risque ?
Oui, en utilisant des modèles statistiques pour estimer leur contribution aux maladies.
Quantification des risquesModélisation statistique
#3
Quels types de facteurs de risque sont analysés ?
Des facteurs environnementaux, génétiques et comportementaux peuvent être analysés.
Facteurs environnementauxGénétique
#4
La méthode aide-t-elle à prioriser les facteurs de risque ?
Oui, elle permet de classer les facteurs selon leur impact sur la santé.
Priorisation des risquesAnalyse de données
#5
Quels outils sont utilisés pour analyser les facteurs de risque ?
Des logiciels statistiques et des techniques de modélisation pour l'analyse des données.
Logiciels d'analyseTechniques de modélisation
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Méthode des moindres carrés : Questions médicales les plus fréquentes",
"headline": "Méthode des moindres carrés : Comprendre les symptômes, diagnostics et traitements",
"description": "Guide complet et accessible sur les Méthode des moindres carrés : explications, diagnostics, traitements et prévention. Information médicale validée destinée aux patients.",
"datePublished": "2024-02-13",
"dateModified": "2026-05-03",
"inLanguage": "fr",
"medicalAudience": [
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Grand public",
"audienceType": "Patient",
"healthCondition": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Méthode des moindres carrés"
},
"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": "Analyse de régression",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D012044",
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Analyse de régression",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D012044",
"codingSystem": "MeSH"
},
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "MeSH Tree",
"value": "N06.850.520.830.750"
}
}
},
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Méthode des moindres carrés",
"alternateName": "Least-Squares Analysis",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D016018",
"codingSystem": "MeSH"
}
},
"author": [
{
"@type": "Person",
"name": "Feiping Nie",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Feiping%20Nie",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Xuelong Li",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Xuelong%20Li",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Devin A Matthews",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Devin%20A%20Matthews",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "Southern Methodist University, Dallas, Texas 75275, USA."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Jingyu Wang",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Jingyu%20Wang",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Fangyuan Xie",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Fangyuan%20Xie",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": ""
}
}
],
"citation": [
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Structures of multivariables affecting literacy: Cluster analysis.",
"datePublished": "2024-10-29",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/39471203",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1371/journal.pone.0310114"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Impact of the curriculum system on the quality of stomatology graduates: a multivariable analysis.",
"datePublished": "2024-09-20",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/39304844",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1186/s12909-024-05989-9"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Improving insights from metabolomic functional analysis combining multivariate tools.",
"datePublished": "2024-08-05",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/39182979",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1016/j.aca.2024.343062"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Regression without regrets -initial data analysis is a prerequisite for multivariable regression.",
"datePublished": "2024-08-08",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/39117997",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1186/s12874-024-02294-3"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Predicting diabetes with multivariate analysis an innovative KNN-based classifier approach.",
"datePublished": "2023-07-13",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37451552",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1016/j.ypmed.2023.107619"
}
}
],
"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": "Analyse de régression",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D012044"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 7,
"name": "Méthode des moindres carrés",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016018"
}
]
}
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Article complet : Méthode des moindres carrés - Questions et réponses",
"headline": "Questions et réponses médicales fréquentes sur Méthode des moindres carrés",
"description": "Une compilation de questions et réponses structurées, validées par des experts médicaux.",
"datePublished": "2026-05-16",
"inLanguage": "fr",
"hasPart": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Diagnostic",
"headline": "Diagnostic sur Méthode des moindres carrés",
"description": "Comment la méthode des moindres carrés est-elle utilisée en diagnostic ?\nQuels types de données nécessitent cette méthode ?\nPeut-on utiliser cette méthode pour des diagnostics prédictifs ?\nQuels outils logiciels utilisent cette méthode ?\nLa méthode est-elle adaptée à tous les types de données ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016018?mesh_terms=Multivariate+Analysis#section-diagnostic"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Symptômes",
"headline": "Symptômes sur Méthode des moindres carrés",
"description": "Quels symptômes peuvent être analysés avec cette méthode ?\nLa méthode peut-elle aider à identifier des symptômes atypiques ?\nComment les symptômes sont-ils quantifiés pour l'analyse ?\nPeut-on utiliser cette méthode pour des symptômes subjectifs ?\nQuels types de modèles peuvent être utilisés pour les symptômes ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016018?mesh_terms=Multivariate+Analysis#section-symptômes"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Prévention",
"headline": "Prévention sur Méthode des moindres carrés",
"description": "Comment la méthode aide-t-elle à la prévention des maladies ?\nPeut-on évaluer l'impact des programmes de prévention ?\nQuels types de données sont utilisés pour la prévention ?\nLa méthode peut-elle aider à cibler des populations à risque ?\nQuels outils sont utilisés pour l'analyse préventive ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016018?mesh_terms=Multivariate+Analysis#section-prévention"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Traitements",
"headline": "Traitements sur Méthode des moindres carrés",
"description": "Comment la méthode des moindres carrés aide-t-elle en traitement ?\nPeut-on prédire la réponse au traitement avec cette méthode ?\nQuels traitements peuvent être évalués par cette méthode ?\nLa méthode est-elle utilisée pour des essais cliniques ?\nQuels résultats peuvent être analysés après un traitement ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016018?mesh_terms=Multivariate+Analysis#section-traitements"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Complications",
"headline": "Complications sur Méthode des moindres carrés",
"description": "Comment la méthode aide-t-elle à comprendre les complications ?\nPeut-on prédire les complications avec cette méthode ?\nQuels types de complications peuvent être analysés ?\nLa méthode est-elle utile pour les complications à long terme ?\nQuels résultats peuvent être analysés concernant les complications ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016018?mesh_terms=Multivariate+Analysis#section-complications"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Facteurs de risque",
"headline": "Facteurs de risque sur Méthode des moindres carrés",
"description": "Comment la méthode identifie-t-elle les facteurs de risque ?\nPeut-on quantifier l'impact des facteurs de risque ?\nQuels types de facteurs de risque sont analysés ?\nLa méthode aide-t-elle à prioriser les facteurs de risque ?\nQuels outils sont utilisés pour analyser les facteurs de risque ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D016018?mesh_terms=Multivariate+Analysis#section-facteurs de risque"
}
]
},
{
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la méthode des moindres carrés est-elle utilisée en diagnostic ?",
"position": 1,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle aide à ajuster des modèles aux données cliniques pour identifier des tendances."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de données nécessitent cette méthode ?",
"position": 2,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des données quantitatives, comme les mesures biologiques ou les résultats de tests."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on utiliser cette méthode pour des diagnostics prédictifs ?",
"position": 3,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle est souvent utilisée pour prédire des résultats basés sur des variables indépendantes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels outils logiciels utilisent cette méthode ?",
"position": 4,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des logiciels comme R, Python et SPSS intègrent des fonctions de moindres carrés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La méthode est-elle adaptée à tous les types de données ?",
"position": 5,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Non, elle est moins efficace avec des données non linéaires ou hétéroscédastiques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels symptômes peuvent être analysés avec cette méthode ?",
"position": 6,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des symptômes mesurables comme la pression artérielle ou les niveaux de glucose."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La méthode peut-elle aider à identifier des symptômes atypiques ?",
"position": 7,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, en analysant les écarts par rapport aux valeurs normales, elle peut les mettre en évidence."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les symptômes sont-ils quantifiés pour l'analyse ?",
"position": 8,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Ils sont souvent mesurés par des échelles ou des scores standardisés pour l'analyse."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on utiliser cette méthode pour des symptômes subjectifs ?",
"position": 9,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, mais il faut les quantifier par des questionnaires ou des échelles d'évaluation."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de modèles peuvent être utilisés pour les symptômes ?",
"position": 10,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des modèles linéaires ou non linéaires selon la nature des données et des symptômes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la méthode aide-t-elle à la prévention des maladies ?",
"position": 11,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle permet d'identifier des facteurs de risque et de modéliser des interventions préventives."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on évaluer l'impact des programmes de prévention ?",
"position": 12,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, en comparant les données avant et après l'implémentation des programmes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de données sont utilisés pour la prévention ?",
"position": 13,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des données épidémiologiques et comportementales pour modéliser les risques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La méthode peut-elle aider à cibler des populations à risque ?",
"position": 14,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle identifie les groupes les plus susceptibles de développer des maladies."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels outils sont utilisés pour l'analyse préventive ?",
"position": 15,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des logiciels statistiques et des modèles de régression pour analyser les données."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la méthode des moindres carrés aide-t-elle en traitement ?",
"position": 16,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements en comparant les résultats avant/après."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on prédire la réponse au traitement avec cette méthode ?",
"position": 17,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, en utilisant des données antérieures pour modéliser la réponse attendue."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels traitements peuvent être évalués par cette méthode ?",
"position": 18,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Tous les traitements mesurables, comme les médicaments, thérapies physiques, etc."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La méthode est-elle utilisée pour des essais cliniques ?",
"position": 19,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle est couramment utilisée pour analyser les données des essais cliniques."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels résultats peuvent être analysés après un traitement ?",
"position": 20,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les résultats cliniques, les effets secondaires et les améliorations des symptômes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la méthode aide-t-elle à comprendre les complications ?",
"position": 21,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle analyse les relations entre les traitements et les complications potentielles."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on prédire les complications avec cette méthode ?",
"position": 22,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, en utilisant des données antérieures pour modéliser les risques de complications."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de complications peuvent être analysés ?",
"position": 23,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des complications liées aux traitements, aux maladies ou aux interventions chirurgicales."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La méthode est-elle utile pour les complications à long terme ?",
"position": 24,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle permet d'évaluer les effets à long terme des traitements sur les complications."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels résultats peuvent être analysés concernant les complications ?",
"position": 25,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Les taux de complications, la gravité et les facteurs associés aux complications."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la méthode identifie-t-elle les facteurs de risque ?",
"position": 26,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle analyse les corrélations entre les facteurs et l'apparition de maladies."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Peut-on quantifier l'impact des facteurs de risque ?",
"position": 27,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, en utilisant des modèles statistiques pour estimer leur contribution aux maladies."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels types de facteurs de risque sont analysés ?",
"position": 28,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des facteurs environnementaux, génétiques et comportementaux peuvent être analysés."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "La méthode aide-t-elle à prioriser les facteurs de risque ?",
"position": 29,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Oui, elle permet de classer les facteurs selon leur impact sur la santé."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels outils sont utilisés pour analyser les facteurs de risque ?",
"position": 30,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des logiciels statistiques et des techniques de modélisation pour l'analyse des données."
}
}
]
}
]
}
Department of Nuclear Science and Technology, College of Materials Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, 210016, China.
Collaborative Innovation Centre of Radiation Medicine of Jiangsu Higher Education Institutions, Suzhou, 215000, China.
Early literacy skills, the foundational abilities necessary for the development of literacy, must be examined holistically in preschool children. This study aimed to investigate early literacy skills ...
The curriculum system is a central component in achieving the goals and specifications of talent training schemes. However, problems and difficulties exist in curriculum provision due to a lack of cur...
A total of 699 stomatology graduates from a university in Zhejiang were selected as research subjects from 2015 to 2022. The students' curriculum system and graduate quality data were collected and cl...
Regression analysis revealed significant associations between general education, specialization, and stomatology X courses and NBDE score, postgraduate entrance rate and destination, and work institut...
Increasing the quality of specialized and stomatology X courses in the curriculum system is beneficial for deepening graduates' expertise and enhancing their education. Moreover, English courses are s...
Metabolomics is a scientific field that relies on the comprehensive analysis of metabolites to provide direct insights into functional processes in biological systems. Metabolomic data provides valuab...
In this work we propose two straightforward methods to facilitate the interpretation of results from multivariate analysis and functional metabolic analysis using: i) p-values from multivariate tests ...
Through simulated data, we show how these approaches enhance the interpretation of biological effects driving multivariate models and support the identification of altered pathways not detected by uni...
Statistical regression models are used for predicting outcomes based on the values of some predictor variables or for describing the association of an outcome with predictors. With a data set at hand,...
Diabetes seems to be a severe protracted disease or combination of biochemical disorders. A person's blood glucose (BG) levels remain elevated for an extended period because tissues lack and non-react...
Understanding the distribution of the plant species of an unexplored area is the utmost need of the present-day. In order to collect vegetation data, Quadrat method was used having size of 1 m...
This study aims to develop predictive models for rice yield by applying multivariate techniques. It utilizes stepwise multiple regression, discriminant function analysis and logistic regression techni...
To prospectively determine injury recovery time in the medical-legal examinations of non-fatal injuries and their associated factors, carried out by the National Institute of Legal Medicine and Forens...
A prospective medical-legal assessment of non-fatal injuries was carried out on 281 individuals with complete follow-up, in which the observational unit of analysis was the most serious injury. Variab...
In the multivariate analysis, the factors most associated with longer recovery time were the extent of joint damage (CR95%:1.47-5.94,p = 0.0001) and bone damage (CR95%:2.92-7.42,p < 0.001). In terms o...
This prospective analysis determined which variables were most strongly related to the medical-legal assessment of non-fatal injuries and the recovery time of said injuries. Further studies aimed at i...
The main objective of this study was to describe the relationship between working conditions, sleep and psycho-affective variables and medical errors....
This was an observational, analytical and cross-sectional study in which 661 medical residents answered questionnaires about working conditions, sleep and psycho-affective variables. Actigraphic sleep...
Medical residents reported working 66.2 ± 21.9 weekly hours. The longest continuous shift was of 28.4 ± 10.9 h. They reported sleeping 6.1 ± 1.6 h per day, with a sleep debt of 94 ± 129 min in workday...
Medical residents have a high working hour load that affect their sleep opportunities, circadian rhythms and psycho-affective health, which are also related to the report of medical errors. These resu...
This study aimed to investigate the effect of laser peripheral iridotomy (LPI) on intraocular lens (IOL) power in patients with primary angle closure disease (PACD), and to construct mathematical mode...
This study included 58 eyes of PACD patients. IOL Master700 was used to analyze and compare the changes of IOL power and ocular related parameters in each formula before and after LPI. The number of c...
No significant difference was found in calculated IOL power changes before and after LPI in each group. There was significant difference in the number of cases with IOL change values greater than 0.5D...
LPI will cause changes in some ocular parameters in patients with PACD, with great effects on IOL power calculations was observed in patients with PACG. Mathematical models based on multivariate analy...
