Peut-on détecter des épidémies avec cette méthode ?
Oui, elle permet de détecter des épidémies en analysant les données géographiques et temporelles.
ÉpidémiesSurveillance épidémiologique
#4
Quels types de données sont analysés ?
Des données de santé, environnementales et démographiques sont souvent analysées.
Données de santéDémographie
#5
L'analyse spatio-temporelle est-elle utilisée en santé publique ?
Oui, elle est essentielle pour planifier des interventions de santé publique efficaces.
Santé publiqueInterventions 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.
SymptômesMaladies infectieuses
#2
Comment les symptômes varient-ils dans le temps ?
Les symptômes peuvent fluctuer selon les saisons, les épidémies ou les interventions sanitaires.
SaisonnalitéInterventions sanitaires
#3
Les symptômes sont-ils influencés par l'environnement ?
Oui, des facteurs environnementaux comme la pollution peuvent exacerber certains symptômes.
PollutionFacteurs 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.
PrédictionAnalyse historique
#5
Y a-t-il des variations géographiques des symptômes ?
Oui, certaines maladies présentent des symptômes différents selon les régions géographiques.
Variabilité géographiqueMaladies
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.
PréventionInterventions 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 préventionÉvaluation 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 risqueComportement
#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 préventionAdaptation 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 historiquesPrévision 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.
TraitementsÉpidémiologie
#2
Les traitements sont-ils évalués spatialement ?
Oui, l'efficacité des traitements peut être évaluée en fonction de leur application géographique.
Efficacité des traitementsÉvaluation 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 santéOptimisation
#4
Les traitements varient-ils selon les régions ?
Oui, les traitements peuvent varier en fonction des pratiques médicales et des ressources locales.
Pratiques médicalesRessources 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 longitudinalesSuivi 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.
ComplicationsMaladies chroniques
#2
Comment les complications varient-elles dans le temps ?
Elles peuvent augmenter ou diminuer en fonction des interventions et des changements environnementaux.
InterventionsChangements 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 soinsFacteurs 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.
PrédictionModèles d'analyse
#5
Comment les complications sont-elles suivies ?
Elles sont suivies par des études épidémiologiques qui analysent leur fréquence et leur gravité.
Études épidémiologiquesFréquence des complications
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont analysés ?
Des facteurs environnementaux, comportementaux et génétiques sont souvent analysés.
Facteurs environnementauxFacteurs 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 facteursPolitique 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 régionaleFacteurs 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 spécifiquesIdentification 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.
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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.
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.
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.
Department of Global Health, Research School of Population Health, Australian National University, Acton, Canberra, ACT 2601, Australia. kinley.wangdi@anu.edu.au.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
This study aimed at exploring the epidemiological pattern of imported malaria in China before malaria elimination in 2021, to provide evidence-based data for preventing malaria re-establishment in Chi...
Nine-year surveillance data on imported malaria in four provincial-level administrative divisions (PLADs) (Anhui, Chongqing, Guangxi, and Zhejiang) between 2011 and 2019 were thoroughly collected and ...
A quite stable trend in imported malaria cases between 2011 and 2019 was observed. In total, 6,064 imported patients were included....
Imported malaria still poses a threat to the malaria-free status of China. County-level institutions are the primary targets in China to improve the sensitivity of the surveillance system and prevent ...
Few data are available to quantify the...
Retrospective cohort study to identify adults with codes for CDI from 2011 to 2017 in MarketScan commercial and Medicaid databases (for those aged 25-64 years) and the CMS Medicare database (for those...
The overall CDI incidence in the elderly was 3.1-fold higher in persons insured by Medicare plus Medicaid than in those insured by Medicare only (1,935 vs 618 per 100,000 person years (PY)), and the C...
Although HCA-CDI incidence decreased from 2011 to 2017 in elderly and younger adults insured by Medicaid, the burden of CDI remains much higher in low-income adults insured by Medicaid....
The rise in sexually transmitted infections and chemsex has led to syndemy with HIV, partly due to common routes of transmission and clustered transmissions. Despite this, barriers to STI care and PrE...
The study group was tested for HIV, HCV, and...
Despite a lower risk for HIV acquisition, the study group was at a very high risk for other STIs, and this risk remained high throughout the study. Patients and medical professionals should be aware o...
This study aimed to investigate what impact the COVID-19 pandemic and its associated restrictions had on...
Retrospective analysis of data collected...
When the pandemic restrictions were installed in 2020, the number of reported chlamydia cases decreased. The decline was most pronounced in Norway 10.8% (2019:...
Pandemic restrictions had an impact on the number of reported chlamydia infections in all three countries, but only temporarily and did not seem to be correlated to the restriction levels. The number ...
In this population-based study, we included 186,769 patients with a newly diagnosed...
The incidence in non-cardia GC and gastric NHL significantly decreased during 2000-2019, while the rate plateaued for cardia GC (AAPCs, -1.0% [95% CI, -1.1%-0.9%], -2.6% [95% CI, -2.9%-2.3%], and -0.2...
The incidence of...
To describe the incidence, risk factors, and outcomes of incident atrial fibrillation (AF) in Graves disease (GD)....
Patients with GD between January 1, 2009, and December 31, 2019, were included retrospectively. We defined GD-related AF as AF diagnosed less than or equal to 30 days before or any time after GD. Late...
Of 1371 patients with GD, AF occurred in 139 patients. Late-onset AF occurred in 32 (23.0%) of AF cases, of which 16 (50.0%) had attained euthyroidism. Independent risk factors were age (HR, 1.05; 95%...
Late-onset AF comprised one-quarter of GD-related AF cases requiring surveillance even after restoring euthyroidism. Risk factors for AF in GD are similar to those in the general population although o...
Data on frailty frequency are heterogeneous and mostly based on cross-sectional studies. Little is known about frailty development and progression over time. Our aim was to conduct a systematic analys...
As secondary analysis of the Italian Longitudinal Study on Aging (ILSA) population-based cohort (n = 5,632, 65-84), frailty status was operationalized according to Fried criteria (n = 2,457). Weighted...
Prevalence of frailty and pre-frailty at baseline (mean age 71.6 years; women 58.9%) were 4.0% (95% confidence interval [CI]: 3.4-4.6) and 44.6% (95% CI: 43.1-46.1), respectively. Incidence rates per ...
According to our findings, frailty is common among older people and is a strong and independent predictor of disability. Further research on factors and characteristics related to frailty progression,...
A framework for analysing incidence in pharmacoepidemiology and drug statistics is suggested using statins as an example. A new case of statin use (first-ever use or recurrence of treatment) can be de...
Individual-level dispensations of statins 2006-2019 for 1 017 058 individuals with at least one dispensation 2019 in Sweden....
With 12-month run-in, corresponding to at least 8 months without treatment, the incidence proportion of NoG was 13.39 new cases per 1000 inhabitants and 8.40 with 10-year run-in. Thus, 37% had first b...
It is essential to separate new cases that are new both on the substance and on the group from those that represent a change of therapy during the run-in....