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.
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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.
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.
Because trust is essential in the development and maintenance of well-functioning relationships, scholars across numerous scientific disciplines have sought to determine what causes people to trust ot...
Many nurses would assume that interpersonal relations in nursing is a reasonably modern concept that originated with work of Hildagarde Peplau in 1952. However, there is evidence of concepts and ideas...
Nursing students need to experience caring in their educational environment in order to learn how to care for the patients....
The present study describes the caring model demonstrated by the faculty to the nursing students through their behaviours, from the perspective of both students and faculty members....
A cross-sectional, descriptive, observational study was conducted....
The sample included 286 students and faculty members....
The Nursing Students' Perceptions of Instructor Caring assessing tool was used to gather the data....
After analysing 676 questionnaires, it was revealed a moderately high level of caring perceived by the students. The most appreciated dimension was control versus flexibility, reporting a mean value o...
The caring perceived by the student was expressed through behaviours that inspired confidence in them, promoted a climate of learning and support, helped them to recognise the meaning of life, showed ...
The causal relationship of interpersonal liking affecting interpersonal synchrony is inconsistently documented. This study tests whether (a) interpersonal liking increases both behavioural and perceiv...
This study aimed to explore the relationship between different types of interpersonal relationships and anxiety symptoms, depressive symptoms, and suicidal ideation and discusses the impact of differe...
The Patient Health Questionnaire Depression Scale, the Chinese version of the Generalized Anxiety Scale, suicidal ideation questions, and interpersonal relations items were used to measure the depress...
The mother-child relationship had direct impacts of -0.06, -0.07, and -0.06 on anxiety symptoms, depressive symptoms, and suicidal ideation. On anxiety symptoms, depressive symptoms, and suicidal idea...
The father-child relationship affects suicidal ideation and depression the most, followed by the mother-child relationship, the teacher-student interaction, and the peer relationship. The teacher-stud...
A large literature on nonverbal behavior demonstrates that information from body cues can inform our impressions of others. This work, however, has largely focused on perceptions of White targets. The...
One barrier to fully understanding and treating the interpersonal difficulties associated with a variety of psychiatric disorders is a current lack of suitable methodology, which aligns with contempor...
Suicide-loss survivors (SLSs) are recognized as an at-risk population for several mental health complications, including complicated grief (CG) and depression. Recent studies have emphasized the contr...
Participants were 152 SLSs aged 18-70 who completed questionnaires assessing thwarted belongingness, self-disclosure, and social support at index measurement (T1); suicide-related shame and guilt and ...
The integrated model revealed that the interpersonal factors of social support and self-disclosure at T1 significantly and negatively predict CG and depression (respectively) at T2. Thwarted belonging...
The findings highlight the critical role of interpersonal factors in facilitating CG and depression among SLSs. Theoretical implications relating to healing processes are discussed, as well as focused...
The aims of the present meta-analysis were to (1) examine long-term effects of universal secondary school-based interventions on a broad range of competencies and problems and (2) analyze which interv...
Little is known about the factors that can maintain the distress related to voice-hearing experiences in youth. Building upon understandings developed with adults, this study aimed to explore the asso...
This was an observational, cross-sectional, survey study....
Thirty-four young people (age 14-18 years) who were hearing voices completed measures about voices (characteristics, relating and beliefs) and relating to social others (negative relating styles, soci...
Perceiving the voices as dominant, intrusive, and persecutory and resisting them was significantly associated with distress. Adjusting for loudness and negative content rendered the association betwee...
Beliefs about voices being persecutory, dominant, intrusive and resisting voices seem to be significant contributors of distress in young people. In terms of proximity and power, relating to voices an...