Titre : Analyse spatio-temporelle

Analyse spatio-temporelle : Questions médicales fréquentes

Nom anglais: Spatio-Temporal Analysis

Descriptor UI: D062211

Tree Number: N06.850.520.830.933.500

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment l'analyse spatio-temporelle aide-t-elle au diagnostic ?

Elle permet d'identifier des tendances et des clusters de maladies dans le temps et l'espace.
Épidémiologie Analyse spatiale
#2

Quels outils sont utilisés pour l'analyse spatio-temporelle ?

Des systèmes d'information géographique (SIG) et des modèles statistiques sont couramment utilisés.
Systèmes d'information géographique Modélisation statistique
#3

Peut-on détecter des épidémies avec cette méthode ?

Oui, elle permet de détecter des épidémies en analysant les données géographiques et temporelles.
Épidémies Surveillance épidémiologique
#4

Quels types de données sont analysés ?

Des données de santé, environnementales et démographiques sont souvent analysées.
Données de santé Démographie
#5

L'analyse spatio-temporelle est-elle utilisée en santé publique ?

Oui, elle est essentielle pour planifier des interventions de santé publique efficaces.
Santé publique Interventions de santé

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être analysés spatio-temporellement ?

Des symptômes liés à des maladies infectieuses, chroniques ou environnementales peuvent être analysés.
Symptômes Maladies infectieuses
#2

Comment les symptômes varient-ils dans le temps ?

Les symptômes peuvent fluctuer selon les saisons, les épidémies ou les interventions sanitaires.
Saisonnalité Interventions sanitaires
#3

Les symptômes sont-ils influencés par l'environnement ?

Oui, des facteurs environnementaux comme la pollution peuvent exacerber certains symptômes.
Pollution Facteurs environnementaux
#4

Peut-on prédire des symptômes avec cette analyse ?

Oui, l'analyse peut aider à prédire l'apparition de symptômes en fonction de données historiques.
Prédiction Analyse historique
#5

Y a-t-il des variations géographiques des symptômes ?

Oui, certaines maladies présentent des symptômes différents selon les régions géographiques.
Variabilité géographique Maladies

Prévention 5

#1

Comment l'analyse spatio-temporelle aide-t-elle à la prévention ?

Elle identifie les zones à risque et permet de cibler les interventions préventives.
Prévention Interventions ciblées
#2

Peut-on évaluer l'impact des campagnes de prévention ?

Oui, l'analyse permet d'évaluer l'impact spatial et temporel des campagnes de prévention.
Campagnes de prévention Évaluation d'impact
#3

Quels facteurs de risque sont analysés pour la prévention ?

Des facteurs comme l'environnement, le comportement et la démographie sont analysés.
Facteurs de risque Comportement
#4

Les stratégies de prévention varient-elles selon les régions ?

Oui, les stratégies doivent être adaptées aux spécificités locales et aux besoins de la population.
Stratégies de prévention Adaptation locale
#5

Comment les données historiques aident-elles à la prévention ?

Elles permettent d'identifier des tendances et de prévoir des risques futurs pour mieux prévenir.
Données historiques Prévision des risques

Traitements 5

#1

Comment l'analyse spatio-temporelle influence-t-elle les traitements ?

Elle aide à adapter les traitements en fonction des tendances épidémiologiques locales.
Traitements Épidémiologie
#2

Les traitements sont-ils évalués spatialement ?

Oui, l'efficacité des traitements peut être évaluée en fonction de leur application géographique.
Efficacité des traitements Évaluation spatiale
#3

Peut-on optimiser les ressources de traitement ?

Oui, l'analyse permet d'optimiser la distribution des ressources de santé en fonction des besoins.
Ressources de santé Optimisation
#4

Les traitements varient-ils selon les régions ?

Oui, les traitements peuvent varier en fonction des pratiques médicales et des ressources locales.
Pratiques médicales Ressources locales
#5

Comment les traitements sont-ils suivis dans le temps ?

Les traitements sont suivis par des études longitudinales qui analysent leur efficacité au fil du temps.
Études longitudinales Suivi des traitements

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent être identifiées par l'analyse ?

Des complications liées à des maladies chroniques ou infectieuses peuvent être identifiées.
Complications Maladies chroniques
#2

Comment les complications varient-elles dans le temps ?

Elles peuvent augmenter ou diminuer en fonction des interventions et des changements environnementaux.
Interventions Changements environnementaux
#3

Les complications sont-elles influencées par des facteurs géographiques ?

Oui, des facteurs comme l'accès aux soins et l'environnement peuvent influencer les complications.
Accès aux soins Facteurs géographiques
#4

Peut-on prédire des complications avec cette méthode ?

Oui, l'analyse permet de prédire des complications en fonction de données antérieures et de modèles.
Prédiction Modèles d'analyse
#5

Comment les complications sont-elles suivies ?

Elles sont suivies par des études épidémiologiques qui analysent leur fréquence et leur gravité.
Études épidémiologiques Fréquence des complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont analysés ?

Des facteurs environnementaux, comportementaux et génétiques sont souvent analysés.
Facteurs environnementaux Facteurs comportementaux
#2

Comment les facteurs de risque varient-ils dans le temps ?

Ils peuvent évoluer avec les changements de mode de vie, de politique de santé ou d'environnement.
Évolution des facteurs Politique de santé
#3

Les facteurs de risque sont-ils différents selon les régions ?

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

Peut-on identifier des facteurs de risque spécifiques ?

Oui, l'analyse permet d'identifier des facteurs de risque spécifiques à certaines populations.
Populations spécifiques Identification des risques
#5

Comment les données spatio-temporelles aident-elles à comprendre les risques ?

Elles fournissent un contexte pour comprendre comment et pourquoi les risques varient dans le temps et l'espace.
Données spatio-temporelles Compréhension des risques
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Dr Olivier Menir

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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale

Validation scientifique effectuée le 09/03/2025

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Agrégat spatio-temporel

Space-Time Clustering D013029 - N06.850.520.830.933.500.500

Auteurs principaux

L Liu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

K Yang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

J F Zhang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

L Shi

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Ying Li

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Affiliations :
  • Satellite Environmental Application Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094, China.
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Kinley Wangdi

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Affiliations :
  • Department of Global Health, Research School of Population Health, Australian National University, Acton, Canberra, ACT 2601, Australia. kinley.wangdi@anu.edu.au.
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Archie C A Clements

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Health Sciences, Curtin University, Perth, WA, Australia.
  • Telethon Kids Institute, Nedlands, Australia.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

S Zhao

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

J He

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

W Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
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X Y Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
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Y Feng

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Affiliations :
  • Key Laboratory of National Health Commission on Parasitic Disease Control and Prevention, Jiangsu Provincial Key Laboratory on Parasite and Vector Control Technology, Jiangsu Institute of Parasitic Diseases, Wuxi 214064, China.
  • Public Health Research Center, Jiangnan University, China.
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Rongxin He

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Affiliations :
  • School of Public Policy and Administration, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Beilin District, Xi'an, 710049, China.
  • International Centre for Reproductive Health (ICRH), Department of Public Health and Primary Care, Faculty of Medicine and Health Sciences, Ghent University, C. Heymanslaan 10 UZ, 9000, Ghent, Belgium.
  • Research Center for the Belt and Road Health Policy and Health Technology Assessment, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Xi'an, 710049, China.
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Bin Zhu

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Affiliations :
  • School of Public Health and Emergency Management, Southern University of Science and Technology, 1088 Xueyuan Avenue, Shenzhen, 518055, China.
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Jinlin Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Public Policy and Administration, Northwestern Polytechnical University, 127 Youyin West Road, Beilin District, Xi'an, 710072, China.
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Ning Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Public Policy and Administration, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Beilin District, Xi'an, 710049, China.
  • Research Center for the Belt and Road Health Policy and Health Technology Assessment, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Xi'an, 710049, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Ying Mao

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Affiliations :
  • School of Public Policy and Administration, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Beilin District, Xi'an, 710049, China. mao_ying@mail.xjtu.edu.cn.
  • Research Center for the Belt and Road Health Policy and Health Technology Assessment, Xi'an Jiaotong University, 28 Xianning West Road, Xi'an, 710049, China. mao_ying@mail.xjtu.edu.cn.
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Apiporn T Suwannatrai

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Affiliations :
  • Department of Parasitology, Faculty of Medicine, Khon Kaen University, Khon Kaen, Thailand.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Darren J Gray

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Affiliations :
  • Department of Global Health, Research School of Population Health, Australian National University, Acton, Canberra, ACT 2601, Australia.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Wen-Tao Yang

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Affiliations :
  • National-Local Joint Engineering Laboratory of Geo-Spatial Information Technology, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China.
  • School of Resource&Environment and Safety Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Sources (10000 au total)

A decade of child pedestrian safety in England: a bayesian spatio-temporal analysis.

01 02 2023
DOI: 10.1186/s12889-023-15110-2 PMID: 36721178

Child pedestrian injury is a public health and health equality challenge worldwide, including in high-income countries. However, child pedestrian safety is less-understood, especially over long time s... We conducted an area-level study using a Bayesian space-time interaction model to understand the association between the number of road crashes involving child pedestrians in English Local Authorities... We found that child pedestrian crash frequencies increase as child population, unemployment-related claimants, road density, and the number of schools increase. Nevertheless, as the number of licensed... Overall, southern England has experienced more improvement in child pedestrian safety over the last decade than the northern regions. Our study revealed socio-economic inequality in child pedestrian s...

Humans Child Bayes Theorem Pedestrians Bicycling +2 autres

Spatio-temporal characteristics of Tuberculosis in Ghana.

2022
DOI: 10.12688/f1000research.109053.2 PMID: 38868172

The number of Tuberculosis (TB) cases or deaths is declining, however, the rate of decline is not adequate to meet the World Health Organization's (WHO's) mitigation. TB remains a public health proble... The spatio-temporal characteristics of TB in Ghana using Bayesian spatial and spatio-temporal regression models was analysed in this study. Data were obtained from Ghana National Tuberculosis Programm... Hot-spots of TB cases are observed in the Upper East, Upper West, Volta, Western, and Central regions and low risk in the Northern, Ashanti, Greater Accra, Brong Ahafo, Eastern and Western regions. Th... Most regions in Ghana have similar TB risks. A substantial reduction in TB cases requires measures that will increase detection, success and cure rates, awareness, knowledge about how this disease spr...

Ghana Humans Tuberculosis Spatio-Temporal Analysis Bayes Theorem +3 autres

Spatio-temporal analysis of malaria incidence and its risk factors in North Namibia.

06 May 2023
DOI: 10.1186/s12936-023-04577-4 PMID: 37149600

Millions of dollars have been spent in fighting malaria in Namibia. However, malaria remains a major public health concern in Namibia, mostly in Kavango West and East, Ohangwena and Zambezi region. Th... Malaria data, climatic data, and population data were merged and Global spatial autocorrelation statistics (Moran's I) was used to detect the spatial autocorrelation of malaria cases while malaria occ... Average rainfall received on an annual basis and maximum temperature were found to have a significant spatial and temporal variation on malaria infection. Every mm increase in annual rainfall in a spe... The study discovered that the spatial temporal model with both random and fixed effects best fit the model, which demonstrated a strong spatial and temporal heterogeneity distribution of malaria cases...

Humans Incidence Namibia Bayes Theorem Malaria +3 autres

Epidemiological characteristics and spatio-temporal analysis of brucellosis in Shandong province, 2015-2021.

09 Oct 2023
DOI: 10.1186/s12879-023-08503-6 PMID: 37814221

Brucellosis is one of the major public health problems in China, it not only causes huge economic losses to the society, but also threatens the human's physical and mental health. The reported cases o... Human brucellosis data in Shandong province from 2015 to 2021 were obtained from the China Information System for Disease Control and Prevention, the data were analyzed by descriptive epidemiological ... A total of 22,251 human cases of brucellosis were reported, the annual incidence ranged between 2.41/100,000 and 4.07/100,000 from 2015 to 2021 in Shandong province, incidence has been decreasing year... Human brucellosis remains a common challenge, particularly in northern region in spring and summer. More disease prevention and control measures should be taken in high-risk populations, and such high...

Female Male Humans Cluster Analysis Spatio-Temporal Analysis +4 autres