Titre : Internet

Internet : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Models, Statistical

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'Internet aide-t-il au diagnostic médical ?

Il permet l'accès à des bases de données médicales et à des outils de diagnostic en ligne.
Télémédecine Diagnostic médical
#2

Peut-on diagnostiquer des maladies en ligne ?

Oui, certains outils en ligne offrent des évaluations préliminaires, mais ils ne remplacent pas un médecin.
Télémédecine Évaluation clinique
#3

Quels outils en ligne sont utilisés pour le diagnostic ?

Des applications et des sites web fournissent des questionnaires et des algorithmes de diagnostic.
Applications mobiles Diagnostic médical
#4

L'Internet peut-il influencer le diagnostic ?

Oui, il peut introduire des biais si les patients s'auto-diagnostiquent sans avis médical.
Auto-diagnostic Biais cognitif
#5

Quels risques sont associés au diagnostic en ligne ?

Les risques incluent des diagnostics erronés et la propagation de fausses informations médicales.
Désinformation Diagnostic médical

Symptômes 5

#1

Comment l'Internet aide-t-il à comprendre les symptômes ?

Il offre des ressources éducatives et des forums pour partager des expériences sur les symptômes.
Éducation à la santé Symptômes
#2

Peut-on trouver des symptômes en ligne ?

Oui, de nombreux sites fournissent des descriptions de symptômes pour diverses conditions.
Symptômes Recherche d'information
#3

Quels sont les dangers de rechercher des symptômes en ligne ?

Cela peut mener à l'anxiété et à des interprétations erronées des symptômes.
Anxiété Auto-diagnostic
#4

Les forums en ligne sont-ils fiables pour les symptômes ?

Ils peuvent être utiles, mais les informations doivent être vérifiées par des professionnels.
Forums de santé Désinformation
#5

Comment éviter les fausses informations sur les symptômes ?

Consultez des sources médicales reconnues et évitez les sites non vérifiés.
Désinformation Sources d'information

Prévention 5

#1

Comment l'Internet aide-t-il à la prévention des maladies ?

Il offre des informations sur les comportements sains et les campagnes de sensibilisation.
Prévention des maladies Éducation à la santé
#2

Quels outils en ligne sont disponibles pour la prévention ?

Des applications de suivi de la santé et des sites d'éducation à la santé sont disponibles.
Applications de santé Prévention
#3

Les réseaux sociaux jouent-ils un rôle dans la prévention ?

Oui, ils peuvent diffuser des messages de santé publique et encourager des comportements sains.
Réseaux sociaux Santé publique
#4

Comment éviter la désinformation sur la prévention ?

Vérifiez les sources et privilégiez les sites d'organisations de santé reconnues.
Désinformation Sources d'information
#5

Quels sont les défis de la prévention en ligne ?

La surcharge d'informations et la difficulté à distinguer le vrai du faux sont des défis majeurs.
Surcharge d'information Désinformation

Traitements 5

#1

L'Internet peut-il aider à trouver des traitements ?

Oui, il permet d'accéder à des informations sur les traitements disponibles et les essais cliniques.
Traitements médicaux Essais cliniques
#2

Quels types de traitements sont discutés en ligne ?

Des traitements conventionnels, alternatifs et des thérapies innovantes sont souvent abordés.
Médecine alternative Thérapies innovantes
#3

Les avis en ligne sur les traitements sont-ils fiables ?

Ils peuvent être biaisés; il est important de consulter des sources médicales fiables.
Avis en ligne Sources d'information
#4

Comment l'Internet influence-t-il les choix de traitement ?

Il permet aux patients de s'informer et de discuter des options avec leurs médecins.
Prise de décision Éducation à la santé
#5

Quels risques sont associés aux traitements trouvés en ligne ?

Les traitements non validés peuvent être inefficaces ou dangereux; prudence requise.
Traitements non prouvés Sécurité des patients

Complications 5

#1

L'Internet peut-il causer des complications médicales ?

Oui, des diagnostics erronés ou des traitements inappropriés trouvés en ligne peuvent causer des complications.
Complications médicales Désinformation
#2

Comment l'Internet influence-t-il la gestion des complications ?

Il permet aux patients de partager des expériences et d'accéder à des conseils sur la gestion.
Gestion des complications Forums de santé
#3

Quels types de complications sont souvent discutés en ligne ?

Des complications liées à des maladies chroniques, des effets secondaires de traitements, etc.
Maladies chroniques Effets secondaires
#4

Les patients peuvent-ils trouver des solutions aux complications en ligne ?

Oui, mais il est crucial de valider ces informations avec des professionnels de santé.
Solutions médicales Consultation médicale
#5

Quels sont les risques de partager des complications en ligne ?

Cela peut entraîner des inquiétudes excessives ou des conseils inappropriés de la part d'internautes.
Désinformation Anxiété

Facteurs de risque 5

#1

Comment l'Internet aide-t-il à identifier les facteurs de risque ?

Il fournit des informations sur les facteurs de risque associés à diverses maladies.
Facteurs de risque Éducation à la santé
#2

Quels facteurs de risque sont souvent discutés en ligne ?

Des facteurs liés au mode de vie, à la génétique et à l'environnement sont souvent abordés.
Mode de vie Génétique
#3

Les tests en ligne peuvent-ils évaluer les facteurs de risque ?

Certains tests en ligne offrent des évaluations, mais ils ne remplacent pas un avis médical.
Évaluation des risques Tests en ligne
#4

Comment éviter les fausses informations sur les facteurs de risque ?

Consultez des sources fiables et évitez les sites non vérifiés pour des informations médicales.
Désinformation Sources d'information
#5

Quels sont les dangers de mal interpréter les facteurs de risque en ligne ?

Cela peut mener à des comportements inappropriés ou à une anxiété inutile chez les patients.
Anxiété Comportements inappropriés
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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 03/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Weijun Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Psychology, Central China Normal University, Wuhan, Hubei, China.
  • Key Laboratory of Adolescent Cyberpsychology and Behavior, Ministry of Education, Wuhan, Hubei, China.

Thomas Berger

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Internet" :

Oliver Bur

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Internet" :

Tobias Krieger

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Internet" :

Jody Early

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Nursing and Health Studies. University of Washington Bothell, Bothell, Washington, USA.
Publications dans "Internet" :

Dan Bustillos

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Nursing and Health Studies. University of Washington Bothell, Bothell, Washington, USA.
Publications dans "Internet" :

Yang Yue

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Psychology, Zhejiang Normal University, Jinhua, China.
  • Zhejiang Philosophy and Social Science Laboratory for the Mental Health and Crisis Intervention of Children and Adolescents, Zhejiang Normal University, Jinhua, China.

Zhan Jun

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Postdoctoral Station of Psychology, School of Psychology, Fujian Normal University, Fuzhou, China.
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Ni Yao

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Fan Yanwen

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Zhang Yiting

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Postdoctoral Station of Psychology, School of Psychology, Fujian Normal University, Fuzhou, China.

Fang Yiting

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Postdoctoral Station of Psychology, School of Psychology, Fujian Normal University, Fuzhou, China.

Yue Yang

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Psychology, Zhejiang Normal University, Jinhua, China.
  • Zhejiang Philosophy and Social Science Laboratory for the Mental Health and Crisis Intervention of Children and Adolescents, Zhejiang Normal University, Jinhua, China.

Jun Zhan

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Postdoctoral Station of Psychology, School of Psychology, Fujian Normal University, Fuzhou, China.
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Yao Ni

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Yanwen Fan

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Yiting Zhang

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Yiting Fang

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou, China.

Vishruth M Nagam

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Stony Brook University, Stony Brook, USA. vnagam@outlook.com.

Andreas Vossler

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Psychology and Counselling, Faculty of Arts and Social Science, The Open University, Milton Keynes, UK.
Publications dans "Internet" :

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...