Titre : Pharmacoépidémiologie

Pharmacoépidémiologie : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Models, Statistical

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer l'impact d'un médicament sur la population ?

L'impact est évalué par des études d'observation et des analyses statistiques.
Pharmacoépidémiologie Études de cohorte
#2

Quels outils sont utilisés pour le diagnostic pharmacoépidémiologique ?

Des bases de données de santé, des registres et des enquêtes sont utilisés.
Bases de données de santé Enquêtes épidémiologiques
#3

Quelles sont les méthodes d'analyse en pharmacoépidémiologie ?

Les méthodes incluent l'analyse de régression, les études cas-témoins et les méta-analyses.
Analyse de régression Études cas-témoins
#4

Comment identifier les effets indésirables des médicaments ?

Les effets indésirables sont identifiés par des études de pharmacovigilance et des rapports.
Pharmacovigilance Effets indésirables des médicaments
#5

Quel rôle joue la surveillance dans le diagnostic ?

La surveillance permet de détecter rapidement les problèmes de sécurité des médicaments.
Surveillance épidémiologique Sécurité des médicaments

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent indiquer une réaction médicamenteuse ?

Des symptômes comme des éruptions cutanées, des nausées ou des vertiges peuvent survenir.
Réactions médicamenteuses Symptômes
#2

Comment les symptômes varient-ils selon les populations ?

Les symptômes peuvent varier en fonction de l'âge, du sexe et des comorbidités.
Facteurs démographiques Comorbidités
#3

Quels sont les symptômes d'une surdose médicamenteuse ?

Les symptômes incluent confusion, somnolence, nausées et troubles respiratoires.
Surdose médicamenteuse Symptômes
#4

Comment les symptômes sont-ils rapportés en études ?

Les symptômes sont rapportés par les patients, les médecins et les bases de données.
Rapports de patients Bases de données de santé
#5

Quels outils mesurent les symptômes liés aux médicaments ?

Des questionnaires standardisés et des échelles d'évaluation sont utilisés.
Questionnaires Échelles d'évaluation

Prévention 5

#1

Comment prévenir les effets indésirables des médicaments ?

La prévention inclut l'éducation des patients et la surveillance des prescriptions.
Éducation des patients Surveillance des prescriptions
#2

Quels programmes aident à prévenir les erreurs médicamenteuses ?

Des programmes de formation et des systèmes de double vérification sont mis en place.
Erreurs médicamenteuses Programmes de formation
#3

Comment la vaccination est-elle intégrée en pharmacoépidémiologie ?

La vaccination est étudiée pour évaluer son efficacité et ses effets secondaires dans la population.
Vaccination Efficacité des vaccins
#4

Quel rôle joue l'information dans la prévention ?

L'information aide les patients à comprendre les risques et à suivre les traitements correctement.
Information des patients Suivi des traitements
#5

Comment les campagnes de sensibilisation influencent-elles la prévention ?

Les campagnes augmentent la sensibilisation aux risques et encouragent des comportements sûrs.
Campagnes de sensibilisation Comportements de santé

Traitements 5

#1

Comment évaluer l'efficacité d'un traitement médicamenteux ?

L'efficacité est évaluée par des essais cliniques et des études d'observation.
Essais cliniques Efficacité des médicaments
#2

Quels traitements sont souvent étudiés en pharmacoépidémiologie ?

Les traitements pour les maladies chroniques, les infections et les cancers sont courants.
Maladies chroniques Traitements médicamenteux
#3

Comment les interactions médicamenteuses sont-elles gérées ?

Les interactions sont gérées par des recommandations cliniques et des alertes de sécurité.
Interactions médicamenteuses Recommandations cliniques
#4

Quel est l'impact des traitements sur la qualité de vie ?

Les traitements peuvent améliorer la qualité de vie, mais des effets secondaires peuvent survenir.
Qualité de vie Effets secondaires
#5

Comment les traitements sont-ils adaptés aux populations spécifiques ?

Les traitements sont adaptés en fonction de l'âge, du sexe et des caractéristiques génétiques.
Pharmacogénétique Adaptation des traitements

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec certains médicaments ?

Des complications comme des réactions allergiques, des troubles hépatiques ou rénaux peuvent survenir.
Réactions allergiques Complications médicamenteuses
#2

Comment les complications sont-elles surveillées ?

Les complications sont surveillées par des systèmes de pharmacovigilance et des rapports cliniques.
Pharmacovigilance Rapports cliniques
#3

Quel est l'impact des complications sur la santé publique ?

Les complications peuvent augmenter les coûts de santé et affecter la qualité de vie des patients.
Santé publique Coûts de santé
#4

Comment prévenir les complications liées aux médicaments ?

La prévention passe par une prescription appropriée et un suivi régulier des patients.
Prescription appropriée Suivi des patients
#5

Quels facteurs augmentent le risque de complications ?

Les facteurs incluent l'âge, les comorbidités et les interactions médicamenteuses.
Facteurs de risque Interactions médicamenteuses

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque en pharmacoépidémiologie ?

Les facteurs incluent l'âge, le sexe, les antécédents médicaux et les habitudes de vie.
Facteurs de risque Antécédents médicaux
#2

Comment les comorbidités influencent-elles les traitements ?

Les comorbidités peuvent nécessiter des ajustements de traitement pour éviter les complications.
Comorbidités Ajustements de traitement
#3

Quel rôle joue la génétique dans les facteurs de risque ?

La génétique peut influencer la réponse aux médicaments et le risque d'effets indésirables.
Pharmacogénétique Réponse aux médicaments
#4

Comment les habitudes de vie affectent-elles la santé médicamenteuse ?

Les habitudes comme le tabagisme ou l'alimentation peuvent modifier l'efficacité des médicaments.
Habitudes de vie Efficacité des médicaments
#5

Quels outils évaluent les facteurs de risque ?

Des questionnaires et des modèles prédictifs sont utilisés pour évaluer les facteurs de risque.
Questionnaires Modèles prédictifs
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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 31/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Agnès Sommet

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratoire de pharmacologie médicale et clinique, faculté de médecine de Toulouse, 31000 Toulouse, France; Service de pharmacologie médicale et clinique, centre Midi-Pyrénées de pharmacovigilance, pharmacoépidémiologie et d'informations sur le médicament, pharmacopôle, centre hospitalier universitaire de Toulouse, 31000 Toulouse, France.

Jean-Louis Montastruc

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratoire de pharmacologie médicale et clinique, faculté de médecine de Toulouse, 31000 Toulouse, France; Service de pharmacologie médicale et clinique, centre Midi-Pyrénées de pharmacovigilance, pharmacoépidémiologie et d'informations sur le médicament, pharmacopôle, centre hospitalier universitaire de Toulouse, 31000 Toulouse, France.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

François Montastruc

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical and Clinical Pharmacology, Centre of PharmacoVigilance and Pharmacoepidemiology, Toulouse University Hospital, Faculty of Medicine, Toulouse, France.
  • INSERM, UMR 1027 Pharmacoepidemiology, Assessment of Drug Utilization and Drug Safety, CIC 1426 - University Paul Sabatier Toulouse, Toulouse, France.

Maryse Lapeyre-Mestre

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical and Clinical Pharmacology, Centre of PharmacoVigilance and Pharmacoepidemiology, Toulouse University Hospital, Faculty of Medicine, Toulouse, France.
  • INSERM, UMR 1027 Pharmacoepidemiology, Assessment of Drug Utilization and Drug Safety, CIC 1426 - University Paul Sabatier Toulouse, Toulouse, France.

Anton Pottegård

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Clinical Pharmacology, Pharmacy and Environmental Medicine, Department of Public Health, University of Southern Denmark, Odense, Denmark.

Nicholas Moore

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Bordeaux PharmacoEpi, INSERM CIC1401, Université de Bordeaux, Bordeaux, France. nicholas.moore@u-bordeaux.fr.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Justine Benevent

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratoire de pharmacologie médicale et clinique, faculté de médecine de Toulouse, 31000 Toulouse, France; Service de pharmacologie médicale et clinique, centre Midi-Pyrénées de pharmacovigilance, pharmacoépidémiologie et d'informations sur le médicament, pharmacopôle, centre hospitalier universitaire de Toulouse, 31000 Toulouse, France; Inserm UMR 1027, faculté de médecine de Toulouse, 31000 Toulouse, France. Electronic address: justine.benevent@univ-tlse3.fr.

Jennifer L Lund

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Epidemiology, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, United States.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Rachel G Greenberg

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pediatrics, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina, USA.
  • Duke Clinical Research Institute, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina, USA.

Reese H Clark

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Pediatrix-Obstetrix Center for Research, Education, and Quality, Sunrise, Florida, USA.

Vanessa Rousseau

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical and Clinical Pharmacology, Centre of PharmacoVigilance and Pharmacoepidemiology, Toulouse University Hospital, Faculty of Medicine, Toulouse, France.
  • INSERM, UMR 1027 Pharmacoepidemiology, Assessment of Drug Utilization and Drug Safety, CIC 1426 - University Paul Sabatier Toulouse, Toulouse, France.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Sudha R Raman

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Population Health Sciences, School of Medicine, Duke University, Durham, NC, USA.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Kristian B Filion

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centre for Clinical Epidemiology, Lady Davis Research Institute, Jewish General Hospital, McGill University, Montreal, Canada.
  • Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health, McGill University, Montreal, Canada.
  • Division of Clinical Epidemiology, Department of Medicine, McGill University, Montreal, Canada.

Patrick Blin

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Bordeaux PharmacoEpi, INSERM CIC1401, Université de Bordeaux, Bordeaux, France.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Caroline Hurault-Delarue

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Service de pharmacologie médicale et clinique, centre Midi-Pyrénées de pharmacovigilance, pharmacoépidémiologie et d'informations sur le médicament, pharmacopôle, centre hospitalier universitaire de Toulouse, 31000 Toulouse, France.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Christine Damase-Michel

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratoire de pharmacologie médicale et clinique, faculté de médecine de Toulouse, 31000 Toulouse, France; Service de pharmacologie médicale et clinique, centre Midi-Pyrénées de pharmacovigilance, pharmacoépidémiologie et d'informations sur le médicament, pharmacopôle, centre hospitalier universitaire de Toulouse, 31000 Toulouse, France; Inserm UMR 1027, faculté de médecine de Toulouse, 31000 Toulouse, France.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Antoine Pariente

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Inserm, Bordeaux population health research centre, team pharmacoepidemiology, UMR 1219, university of Bordeaux, 33076 Bordeaux, France; Pôle de santé publique, centre régional de pharmacovigilance de Bordeaux, service de pharmacologie médicale, CHU de Bordeaux, 33076 Bordeaux, France.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

Julien Bezin

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Inserm, UMR 1219, Bordeaux population health research center, team pharmacoepidemiology, université Bordeaux, 33076 Bordeaux, France. Electronic address: julien.bezin@u-bordeaux.fr.
Publications dans "Pharmacoépidémiologie" :

William G Dixon

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Epidemiology Versus Arthritis, University of Manchester, Manchester, UK.

Haleh Bagheri

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Inserm 1027, service de pharmacologie médicale et clinique, faculté de médecine, centre Midi-Pyrénées de pharmacovigilance de pharmaco-épidémiologie et d'informations sur le médicament, université de Toulouse, centre hospitalier universitaire de Toulouse, 31000 Toulouse, France. Electronic address: haleh.bagheri@univ-tlse3.fr.

Sources (10000 au total)

Anatomically Parameterized Statistical Shape Model: Explaining Morphometry Through Statistical Learning.

Statistical shape models (SSMs) are a popular tool to conduct morphological analysis of anatomical structures which is a crucial step in clinical practices. However, shape representations through SSMs... The proposed anatomically parameterized SSM (ANAT[Formula: see text]) is based on learning a linear mapping between shape coefficients (latent space) and selected anatomical parameters (anatomical spa... Anatomical measures of the synthetically generated shapes exhibited realistic statistics. The learned matrices corroborated well with the obtained statistical relationship, while the two SSMs achieved... This study demonstrates the use of anatomical representation for creating anatomically parameterized SSMs and as a result, removes the limited clinical interpretability of standard SSMs.... The proposed models could help analyze differences in relevant bone morphometry between populations, and be integrated in patient-specific pre-surgery planning or in-surgery assessment....

Estimating the Irreducible Uncertainty in Visual Diagnosis: Statistical Modeling of Skill Using Response Models.

For the representative problem of prostate cancer grading, we sought to simultaneously model both the continuous nature of the case spectrum and the decision thresholds of individual pathologists, all... Experts and pathology residents each rated a standardized set of prostate cancer histopathological images on the International Society of Urological Pathologists (ISUP) scale used in clinical practice... The slides were rated by 36 physicians in total: 23 ISUP pathologists and 13 residents. As anticipated, the cases showed a full continuous range of diagnostic severity. Cases ranged along a logit scal... We present a method that allows simultaneous quantification of both the confusability of a particular case and the skill with which raters can distinguish the cases.... The technique generalizes beyond the current example to other clinical situations in which a diagnostician must impose an ordinal rating on a biological spectrum....

Statistical models versus machine learning for competing risks: development and validation of prognostic models.

In health research, several chronic diseases are susceptible to competing risks (CRs). Initially, statistical models (SM) were developed to estimate the cumulative incidence of an event in the presenc... A dataset with 3826 retrospectively collected patients with extremity soft-tissue sarcoma (eSTS) and nine predictors is used to evaluate model-predictive performance in terms of discrimination and cal... Based on the original eSTS data, 100 bootstrapped training datasets are drawn. Performance of the final models is assessed on validation data (left out samples) by employing as measures the Brier scor... Overall, ML techniques are less practical as they require substantial implementation time (data preprocessing, hyperparameter tuning, computational intensity), whereas regression methods can perform w...