Titre : Analyse en petite superficie

Analyse en petite superficie : Questions médicales fréquentes

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'analyse en petite superficie aide-t-elle au diagnostic ?

Elle permet d'identifier des zones à risque élevé pour des maladies spécifiques.
Épidémiologie Analyse spatiale
#2

Quels outils sont utilisés pour l'analyse en petite superficie ?

Des logiciels de SIG et des modèles statistiques sont souvent utilisés.
Systèmes d'information géographique Modélisation statistique
#3

Quels types de données sont analysés ?

Des données démographiques, de santé et environnementales sont souvent examinées.
Données démographiques Santé publique
#4

L'analyse en petite superficie est-elle utilisée pour toutes les maladies ?

Non, elle est plus efficace pour les maladies avec des variations géographiques marquées.
Maladies infectieuses Épidémiologie
#5

Comment les résultats sont-ils interprétés ?

Les résultats sont analysés pour déterminer des corrélations entre facteurs et maladies.
Analyse statistique Corrélations

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être liés à l'analyse en petite superficie ?

Les symptômes varient selon la maladie étudiée, comme des épidémies locales.
Symptômes Épidémies
#2

Peut-on identifier des symptômes spécifiques par région ?

Oui, certaines régions peuvent présenter des symptômes spécifiques en raison de facteurs environnementaux.
Facteurs environnementaux Santé publique
#3

Comment les symptômes influencent-ils l'analyse ?

Les symptômes aident à cibler les zones à risque et à orienter les interventions.
Interventions de santé Surveillance épidémiologique
#4

Les symptômes sont-ils uniformes dans une région ?

Non, ils peuvent varier en fonction de la population et des conditions locales.
Variabilité Population
#5

Comment les symptômes sont-ils collectés pour l'analyse ?

Ils sont souvent collectés via des enquêtes de santé et des bases de données médicales.
Enquêtes de santé Bases de données médicales

Prévention 5

#1

Comment l'analyse en petite superficie aide-t-elle à la prévention ?

Elle identifie les zones à risque et permet de cibler les efforts de prévention.
Prévention Zones à risque
#2

Quelles stratégies de prévention sont utilisées ?

Des campagnes de sensibilisation et des vaccinations ciblées sont souvent mises en place.
Campagnes de sensibilisation Vaccination
#3

La prévention est-elle uniforme dans toutes les régions ?

Non, elle doit être adaptée aux spécificités de chaque région et de sa population.
Adaptation Population
#4

Quels rôles jouent les communautés dans la prévention ?

Les communautés peuvent participer activement à la mise en œuvre des stratégies de prévention.
Engagement communautaire Stratégies de prévention
#5

Comment évaluer l'efficacité des mesures préventives ?

L'efficacité est évaluée par des études de suivi et des analyses de données de santé.
Études de suivi Analyse de données

Traitements 5

#1

L'analyse en petite superficie influence-t-elle les traitements ?

Oui, elle peut orienter les ressources et les traitements vers les zones à besoin urgent.
Ressources de santé Traitements
#2

Quels traitements peuvent être ciblés par cette analyse ?

Des traitements préventifs et des interventions spécifiques peuvent être ciblés.
Prévention Interventions de santé
#3

Comment les traitements sont-ils évalués ?

L'efficacité des traitements est évaluée en fonction des résultats dans des zones spécifiques.
Évaluation des traitements Résultats de santé
#4

Les traitements varient-ils selon la région ?

Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des besoins locaux et des ressources.
Adaptation des traitements Ressources de santé
#5

Quels facteurs influencent le choix des traitements ?

Les facteurs incluent la prévalence de la maladie, les ressources et les préférences des patients.
Prévalence Préférences des patients

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent être identifiées par l'analyse ?

Des complications liées à des maladies spécifiques peuvent être mises en évidence.
Complications Maladies
#2

Comment les complications varient-elles géographiquement ?

Elles peuvent varier en fonction des facteurs environnementaux et socio-économiques.
Facteurs environnementaux Facteurs socio-économiques
#3

Les complications sont-elles prévisibles ?

Certaines complications peuvent être prédites en fonction des données historiques et des tendances.
Données historiques Tendances
#4

Comment les complications influencent-elles les soins de santé ?

Elles peuvent augmenter la demande de soins et nécessiter des ressources supplémentaires.
Demande de soins Ressources de santé
#5

Les complications sont-elles signalées par les patients ?

Oui, les patients signalent souvent des complications lors de consultations médicales.
Consultations médicales Signalement des patients

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont analysés ?

Des facteurs comme l'âge, le sexe, le statut socio-économique et l'environnement sont analysés.
Facteurs de risque Statut socio-économique
#2

Comment les facteurs de risque sont-ils identifiés ?

Ils sont identifiés par des études épidémiologiques et des analyses de données de santé.
Études épidémiologiques Analyse de données
#3

Les facteurs de risque varient-ils selon les régions ?

Oui, les facteurs de risque peuvent varier considérablement d'une région à l'autre.
Variabilité régionale Facteurs de risque
#4

Comment les facteurs de risque influencent-ils la santé ?

Ils peuvent augmenter la probabilité de développer certaines maladies ou complications.
Probabilité Maladies
#5

Les facteurs de risque sont-ils modifiables ?

Certains facteurs, comme le mode de vie, peuvent être modifiés pour réduire les risques.
Mode de vie Prévention
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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 03/12/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Rockli Kim

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Health Policy and Management, College of Health Science, Korea University, Seoul, South Korea.
  • Interdisciplinary Program in Precision Public Health, Department of Public Health Sciences, Graduate School of Korea University, Seoul, South Korea.

S V Subramanian

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Harvard Center for Population and Development Studies, Cambridge, Massachusetts, United States.

Frédéric B Piel

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • MRC-PHE Centre for Environment and Health, School of Public Health, Imperial College London, London, UK.
  • UK Small Area Health Statistics Unit, MRC-PHE Centre for Environment and Health, Imperial College London, London, UK.
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Susan Hodgson

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • MRC-PHE Centre for Environment and Health, School of Public Health, Imperial College London, London, UK.
Publications dans "Analyse en petite superficie" :

Daniela Fecht

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • MRC-PHE Centre for Environment and Health, School of Public Health, Imperial College London, London, UK.
  • UK Small Area Health Statistics Unit, MRC-PHE Centre for Environment and Health, Imperial College London, London, UK.
Publications dans "Analyse en petite superficie" :

Maria M Wertli

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of General Internal Medicine, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland.

Alan G Haynes

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Social and Preventive Medicine, University of Bern, Bern, Switzerland.
  • CTU Bern, University of Bern, Bern, Switzerland.

Radoslaw Panczak

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Social and Preventive Medicine, University of Bern, Bern, Switzerland.
  • Queensland Centre for Population Research, School of Earth and Environmental Sciences, The University of Queensland, Brisbane, Australia.

Arnaud Chiolero

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Primary Health Care (BIHAM), University of Bern, Bern, Switzerland.
  • Department of Epidemiology, Biostatistics, and Occupational Health, McGill University, Montreal, Canada.
  • Population Health Laboratory (#PopHealthLab), University of Fribourg, Fribourg, Switzerland.

Nicolas Rodondi

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of General Internal Medicine, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland.
  • Institute of Primary Health Care (BIHAM), University of Bern, Bern, Switzerland.

Drahomir Aujesky

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of General Internal Medicine, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland.

Md Juel Rana

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • International Institute for Population Sciences, Mumbai, Maharashtra, India.

Paul Elliott

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • MRC-PHE Centre for Environment and Health, School of Public Health, Imperial College London, London, UK.
  • UK Small Area Health Statistics Unit, MRC-PHE Centre for Environment and Health, Imperial College London, London, UK.
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Antonio Gasparrini

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Public Health, Environments and Society, London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM), 15-17 Tavistock Place, London, WC1H 9SH, UK. antonio.gasparrini@lshtm.ac.uk.
  • Centre for Statistical Methodology, London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM), Keppel Street, London, WC1E 7HT, UK. antonio.gasparrini@lshtm.ac.uk.
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None None

2 publications dans cette catégorie

Sven Rohleder

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Population Medicine and Health Services Research, School of Public Health, Bielefeld University, Universitätsstraße 25, 33501 Bielefeld, Bielefeld, Germany; Section for Health Equity Studies & Migration, Department of General Practice and Health Services Research, University Hospital Heidelberg, Marsilius Arkaden (Turm West), Im Neuenheimer Feld 130.3, 69120 Heidelberg, Heidelberg, Germany.
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Kayvan Bozorgmehr

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Population Medicine and Health Services Research, School of Public Health, Bielefeld University, Universitätsstraße 25, 33501 Bielefeld, Bielefeld, Germany; Section for Health Equity Studies & Migration, Department of General Practice and Health Services Research, University Hospital Heidelberg, Marsilius Arkaden (Turm West), Im Neuenheimer Feld 130.3, 69120 Heidelberg, Heidelberg, Germany. Electronic address: kayvan.bozorgmehr@uni-bielefeld.de.
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Demetris Lamnisos

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Health Sciences, School of Sciences, European University Cyprus, Nicosia 1516, Cyprus. D.Lamnisos@euc.ac.cy.
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Hongwei Xu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Queens College, CUNY.
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Jon Wakefield

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biostatistics, University of Washington, Seattle, USA.
  • Department of Statistics, University of Washington, Seattle, USA.
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Sources (10000 au total)

Small area analysis methods in an area of limited mapping: exploratory geospatial analysis of firearm injuries in Port-au-Prince, Haiti.

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In malaria-endemic countries, asymptomatic carriers of plasmodium represent an important reservoir for malaria transmission. Estimating the burden at a fine scale and identifying areas at high risk of... The data used in this study came from several open sources: the 2018 Multiple Indicator Cluster Survey on Malaria and the 2019 general census of the population data and environmental. The analysis inv... The findings suggest that the spatial distribution of the prevalence of asymptomatic carriage is very heterogeneous across the communes. It varies from a minimum of 5.1% (95% CI 3.6-6.5) in the commun... This analysis provided commune-level estimates of the prevalence of asymptomatic carriage of plasmodium in Burkina Faso. The results of this analysis should help to improve planning of malaria control...

Crime against women in India: district-level risk estimation using the small area estimation approach.

The global prevalence of crimes against women has made it an enduring public health challenge that has persisted over time. The achievement of the 2030 Sustainable Development Goal (SDG) is intricatel... The study is an ecological analysis conducted across all districts of India using the data on crimes against women for the period 2020 and 2022 obtained from the National Crime Records Bureau (NCRB) o... The results indicated a rise in the reported crime against women cases between 2020 and 2022. The rate of crimes against women at the national level was found to be 57 in the year 2020, whereas, in 20... The rise in the incidence of crime against women emphasizes the importance of tackling the spatial inequality in relative risk across Indian districts. By thoughtfully addressing this variation and co...

Effect Modifications of Overhead-View and Eye-Level Urban Greenery on Heat-Mortality Associations: Small-Area Analyses Using Case Time Series Design and Different Greenery Measurements.

The protective effect of urban greenery from adverse heat impacts remains inconclusive. Existing inconsistent findings could be attributed to the different estimation techniques used.... We investigated how effect modifications of urban greenery on heat-mortality associations vary when using different greenery measurements reflecting overhead-view and eye-level urban greenery.... We collected meteorological and daily mortality data for 286 territory planning units between 2005 and 2018 in Hong Kong. Three greenery measurements were extracted for each unit:... Higher mortality risks were associated with both moderate and extreme heat, with relative risks (RRs) of 1.022 (95% CI: 1.000, 1.044) and 1.045 (95% CI: 1.013, 1.079) at the 90th and 99th percentiles ... This study provides new evidence that eye-level street greenery shows stronger associations with reduced heat-mortality risks compared with overhead-view greenery based on NDVI and percentage of green...