Titre : Analyse spatio-temporelle

Analyse spatio-temporelle : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Infant Behavior

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

Contenu validé par Dr Olivier Menir

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


Validation scientifique effectuée le 09/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

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.
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L Shi

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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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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.

Archie C A Clements

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Affiliations :
  • Faculty of Health Sciences, Curtin University, Perth, WA, Australia.
  • Telethon Kids Institute, Nedlands, Australia.

S Zhao

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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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J He

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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.
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

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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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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.

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.

Jinlin Liu

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

Ning Zhang

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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.
  • 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.

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.

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.

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" :

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Infant Behaviors, Prenatal Cocaine Exposure, and Adult Intelligence.

Linking prenatal drug exposures to both infant behavior and adult cognitive outcomes may improve early interventions.... To assess whether neonatal physical, neurobehavioral, and infant cognitive measures mediate the association between prenatal cocaine exposure (PCE) and adult perceptual reasoning IQ.... This study used data from a longitudinal, prospective birth cohort study with follow-up from 1994 to 2018 until offspring were 21 years post partum. A total of 384 (196 PCE and 188 not exposed to coca... Prenatal exposures to cocaine, alcohol, marijuana, and tobacco assessed through urine and meconium analyses and maternal self-report.... Head circumference, neurobehavioral assessment, Bayley Scales of Infant Development, Fagan Test of Infant Intelligence score, Wechsler Perceptual Reasoning IQ, Home Observation for Measurement of the ... Among the 384 mothers in the study, the mean (SD) age at delivery was 27.7 (5.3) years (range, 18-41 years), 375 of 383 received public assistance (97.9%) and 336 were unmarried (87.5%). Birth head ci... In this cohort study, a negative association of PCE with adult perceptual reasoning IQ was mediated by early physical and behavioral differences, after controlling for other drug and environmental fac...

Determinants of infant behavior and growth in breastfed late preterm and early term infants: a secondary data analysis.

Late preterm and early term infants are at increased risk of poor growth, behavioral problems, and developmental delays. This study aimed to investigate the impact of maternal and infant characteristi... Data from 52 Chinese mothers and their late preterm/early term infants participating in the Breastfeed a Better Youngster study were used. Maternal and infant characteristics were collected using ques... Exclusive breastfeeding was associated with greater sleep duration (P = 0.02) and shorter crying duration (P = 0.01). Mothers with a vocational education reported greater distress duration (P = 0.006)... Exclusive breastfeeding might promote more favorable infant behaviors in late preterm/early term infants, while the development of infant distress behaviors was associated with some maternal character...

Maternal perceived stress and infant behavior during the COVID-19 pandemic.

Maternal stress has negative consequences on infant behavioral development, and COVID-19 presented uniquely stressful situations to mothers of infants born during the pandemic. We hypothesized that mo... As part 6 sites of a longitudinal study, mothers of infants born during the pandemic completed the Perceived Stress Scale, the Brief Infant Sleep Questionnaire, and an Infant Crying survey at 6 (n = 4... Maternal perceived stress, which remained consistent at 6 and 12 months of infant age, was significantly positively correlated with time taken to settle infants. Although maternal perceived stress was... Mothers who reported higher levels of perceived stress during the pandemic reported higher levels of regulatory problems, specifically at 6 months. Examining how varying levels of maternal stress and ... Women giving birth during the COVID-19 pandemic who reported higher levels of stress on the Perceived Stress Scale also reported higher levels of infant fussiness and crying at 6 months old, and more ...