Taux de reproduction de base : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Basic Reproduction Number
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Termes MeSH sélectionnés :
Sleep
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment évaluer le taux de reproduction de base ?
Le R0 est estimé par des modèles épidémiologiques basés sur les données de transmission.
Modèles épidémiologiquesTransmission des maladies infectieuses
#2
Quels outils sont utilisés pour calculer le R0 ?
Des outils statistiques et des simulations informatiques sont utilisés pour le calcul.
StatistiquesSimulation informatique
#3
Le R0 peut-il varier selon les épidémies ?
Oui, le R0 varie selon le pathogène, la population et les conditions environnementales.
ÉpidémiePathogène
#4
Quelles données sont nécessaires pour le calcul du R0 ?
Les données sur les taux d'infection, la durée de contagiosité et la population sont essentielles.
Taux d'infectionDurée de contagiosité
#5
Le R0 est-il constant dans le temps ?
Non, le R0 peut changer avec les interventions de santé publique et l'immunité de la population.
Interventions de santé publiqueImmunité
Symptômes
5
#1
Quels symptômes sont liés à un R0 élevé ?
Un R0 élevé peut entraîner une propagation rapide, augmentant les cas symptomatiques.
Propagation des maladiesSymptômes
#2
Le R0 influence-t-il la gravité des symptômes ?
Le R0 ne détermine pas la gravité, mais une transmission rapide peut saturer les systèmes de santé.
Gravité des symptômesSystèmes de santé
#3
Les symptômes varient-ils selon le R0 ?
Non, les symptômes dépendent du pathogène, pas directement du R0.
PathogèneSymptômes
#4
Comment le R0 affecte-t-il la détection des symptômes ?
Un R0 élevé peut rendre difficile la détection précoce des symptômes dans une épidémie.
Détection précoceÉpidémie
#5
Le R0 a-t-il un impact sur les symptômes chez les groupes vulnérables ?
Oui, les groupes vulnérables peuvent présenter des symptômes plus graves avec un R0 élevé.
Groupes vulnérablesSymptômes graves
Prévention
5
#1
Comment réduire le R0 dans une épidémie ?
Des mesures comme la distanciation sociale et la vaccination peuvent réduire le R0.
Distanciation socialeVaccination
#2
Le port du masque influence-t-il le R0 ?
Oui, le port du masque peut réduire la transmission et donc le R0.
Port du masqueTransmission
#3
Les campagnes de sensibilisation affectent-elles le R0 ?
Oui, elles peuvent améliorer les comportements préventifs et réduire le R0.
Campagnes de sensibilisationComportements préventifs
#4
Le R0 peut-il être contrôlé par la vaccination ?
Oui, une couverture vaccinale élevée peut réduire le R0 et contrôler l'épidémie.
Couverture vaccinaleContrôle des épidémies
#5
Les mesures de quarantaine influencent-elles le R0 ?
Oui, la quarantaine peut limiter la propagation et réduire le R0.
QuarantainePropagation des maladies
Traitements
5
#1
Le R0 influence-t-il les options de traitement ?
Un R0 élevé peut nécessiter des traitements plus agressifs pour contrôler l'épidémie.
Options de traitementContrôle des épidémies
#2
Comment le R0 affecte-t-il la recherche de traitements ?
Un R0 élevé stimule la recherche rapide de traitements et de vaccins efficaces.
Recherche de traitementsVaccins
#3
Les traitements varient-ils selon le R0 ?
Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction de la transmissibilité du pathogène.
TransmissibilitéPathogène
#4
Le R0 impacte-t-il la disponibilité des traitements ?
Un R0 élevé peut entraîner une demande accrue, rendant les traitements moins disponibles.
Disponibilité des traitementsDemande de soins
#5
Les traitements préventifs dépendent-ils du R0 ?
Oui, le R0 guide les stratégies de traitement préventif pour limiter la propagation.
Traitements préventifsStratégies de santé publique
Complications
5
#1
Un R0 élevé entraîne-t-il des complications ?
Oui, un R0 élevé peut saturer les systèmes de santé, entraînant des complications.
Systèmes de santéComplications
#2
Quelles complications sont liées à un R0 élevé ?
Les complications peuvent inclure des hospitalisations massives et des décès accrus.
HospitalisationsDécès
#3
Le R0 affecte-t-il les complications à long terme ?
Oui, une transmission rapide peut augmenter le risque de complications à long terme.
Complications à long termeTransmission rapide
#4
Les complications varient-elles selon le R0 ?
Oui, les complications peuvent varier selon le pathogène et le R0 associé.
PathogèneComplications
#5
Comment le R0 influence-t-il les soins post-infection ?
Un R0 élevé peut nécessiter des soins post-infection plus intensifs en raison des complications.
Soins post-infectionComplications
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs augmentent le R0 ?
La densité de population, les comportements sociaux et la mobilité augmentent le R0.
Densité de populationComportements sociaux
#2
Les conditions de santé influencent-elles le R0 ?
Oui, les conditions de santé préexistantes peuvent augmenter le R0 en rendant les individus plus susceptibles.
Conditions de santéSusceptibilité
#3
Le climat affecte-t-il le R0 ?
Oui, certains pathogènes sont plus transmissibles dans des conditions climatiques spécifiques.
ClimatPathogènes
#4
Les voyages internationaux influencent-ils le R0 ?
Oui, les voyages peuvent introduire des pathogènes et augmenter le R0 dans de nouvelles régions.
Voyages internationauxIntroduction de pathogènes
#5
Les interventions de santé publique peuvent-elles réduire le R0 ?
Oui, des interventions ciblées peuvent réduire le R0 en limitant la transmission.
Interventions de santé publiqueTransmission
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CDLab - Computational Dynamics Laboratory, Department of Mathematics, Computer Science and Physics - University of Udine, via delle scienze 206, 33100 Udine, Italy.
Publications dans "Taux de reproduction de base" :
CDLab - Computational Dynamics Laboratory, Department of Mathematics, Computer Science and Physics - University of Udine, via delle scienze 206, 33100 Udine, Italy.
Publications dans "Taux de reproduction de base" :
Africa-Canada Artificial Intelligence and Data Innovation Consortium (ACADIC) , Toronto, Ontario, Canada.
Artificial Intelligence and Mathematical Modelling Lab (AIMMLAb), Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto , Toronto, Ontario, Canada.
Global South Artificial Intelligence for Pandemic and Epidemic Preparedness and Response Network (AI4PEP), University of Toronto , Toronto, Ontario M3J 1P3, Canada.
Publications dans "Taux de reproduction de base" :
Since the release of the contrastive language-image pre-training (CLIP) model designed by the OpenAI team, it has been applied in several fields owing to its high accuracy. Sleep staging is an importa...
Obstructive sleep apnea (OSA) is associated with polycystic ovarian syndrome (PCOS), a common cause of infertility. Understanding predictors and outcomes of OSA in women with infertility may guide tre...
A descriptive cross-sectional survey was performed to assess OSA in women presenting to an infertility clinic using validated sleep questionnaires to assess sleep and fertility outcomes. An Infertile-...
In 258 women, occurrences of OSA diagnosis (6%) and RLS (10%) were reported similar to women of child-bearing age in the general population. PCOS was unassociated with OSA risk. Predictors of OSA risk...
Similar to other populations, women with infertility and OSA risk have more health comorbidities and higher BMI and may present with insomnia symptoms. While the data are limited, this study supports ...
Tandem Control-IQ is an advanced hybrid closed loop (AHCL) system with a Sleep Activity Mode to intensify glycemic control overnight. The aim of the study is to evaluate the effectiveness of using Sle...
We performed a retrospective Tandem Control-IQ data download for patients followed at IRCCS G. Gaslini Pediatric Diabetes Centre. We divided the patients into group 1 (Sleep Mode users) and group 2 (n...
Group 1 (...
This is the first study that evaluates the real-life effectiveness of the use of Sleep Mode in young patients with T1D. Control-IQ Sleep Activity Mode may not be as effective in Italian patients as in...
To investigate sleep quality in juvenile fibromyalgia syndrome (JFS) and its effect on the global burden of the disease....
Consecutive patients with JFS who performed full-night polysomnography (PSG) were included in this cross-sectional study. JFS-related symptoms, neuropsychiatric features, and sleep quality were assess...
We included 25 patients (20 females, median age 15.7 yrs). Nonrestorative sleep was reported by 22 of 25 (88%) patients. Patients with JFS showed significantly longer sleep period time (...
Sleep complaints are a key hallmark of JFS and have significant effect on relevant clinical domains of the disease, such as pain and depression....
Sleep fragmentation determined by repetitive arousals from sleep in obstructive sleep apnea (OSA) is associated with hypertension. We aimed to quantify the independent association of arousals during r...
We included adults with 4 h of total sleep time and at least 30 min of REM sleep obtained from overnight in-laboratory polysomnography. Logistic regression models were fitted to explore the associatio...
The sample comprised of 11 643 patients, of which 10 055 were OSA patients. Fully adjusted models demonstrated significant dose-relationships between arousal index during REM sleep (AI-REM) and preval...
Our findings indicate that arousals during REM sleep are associated with prevalent hypertension. This is clinically relevant because treatment of OSA is often limited to the first half of the sleep pe...
Although many people suffer from sleep disorders, most are undiagnosed, leading to impairments in health. The existing polysomnography method is not easily accessible; it's costly, burdensome to patie...
Current evidence points to the importance of sleep for adolescent physical and mental health. To date, most studies have examined the association between sleep duration/quality and health in adolescen...
Almost one billion people worldwide are affected by Obstructive Sleep Apnea (OSA). Affected individuals experience disordered breathing patterns during sleep, which results in fatigue, daytime drowsin...
Patient-generated health data are important in the management of several diseases. Although there are limitations, information can be obtained using a wearable device and time-related information such...
To effectively use patient-generated health data related to time such as sleep, it is first necessary to understand the characteristics of the time response recorded by the user. Therefore, the aim of...
Sleep data were acquired for 2 weeks using a Fitbit. Participants' sleep records were collected daily through chatbot conversations while wearing the Fitbit, and the two sets of data were statisticall...
In total, 736 people aged 30-59 years were recruited for this study, and the sleep data of 543 people who wore a Fitbit and responded to the chatbot for more than 7 days on the same day were analyzed....
The chatbot sleep response and Fitbit measured time were similar on average and the study participants had a slight tendency to perceive a relatively long sleep time if the quality of sleep was self-r...
Depression, poor sleep duration and low self-efficacy are common in mothers of children with sleep problems. However, research rarely extends beyond the postpartum period. This study investigated the ...