Titre : Analyse spatio-temporelle

Analyse spatio-temporelle : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Lymph Node Excision

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" :

Sources (8031 au total)

Prone position thoracoscopic-assisted total mesoesophageal excision: initial experiences and benefits of lymph node dissection.

Total mesoesophageal excision (TME) is a promising procedure. Prone position thoracoscopic-assisted TME might be a good choice, even without robust evidence yet. Therefore, it is necessary to explore ... We retrospectively analyzed the short-term outcomes regarding intraoperative unplanned events, postoperative complications, and lymphadenectomy in 61 patients who underwent prone position thoracoscopi... Of these sixty-one patients, there were 10, 24 and 27 cases of tumor in the upper, middle, and lower thoracic, respectively. Although there were five cases of unplanned events during surgery, no conve... The prone position thoracoscopic-assisted TME is a safe procedure that is more conducive to thoracic lymph node dissection, especially for middle and lower mediastinum....

Efficacy of octreotide to reduce lymphorrhea and prevent lymphocele after pelvic lymph node excision in gynecological malignancies.

To study the efficacy of octreotide to reduce lymphorrhea and prevent lymphocele after pelvic lymph node excision in gynecological malignancies.... Patients with more than 200 mL of lymph drained per day until postoperative day 3 after pelvic lymph node excision were enrolled. Of the 75 patients, 36 were managed by conservative methods without th... The total and mean daily amount of lymph produced per patient was significantly lower in the octreotide-treated group than in the untreated group. The duration of drain placement was shorter in the oc... The injection of octreotide is effective to reduce lymphorrhea and prevent lymphocele after pelvic lymph node excision in gynecological malignancies....

Subcostal lymph nodes: An unusual sentinel lymph node basin in cutaneous melanoma.

Lymphatic drainage from subcostal nodes, along the costal groove, have not previously been characterized as sites for melanoma drainage and metastasis. This study reports a series of patients with sub... Patients who presented to our institution between 2005 and 2020 with documented cutaneous melanoma and sentinel lymph node biopsy of a subcostal node (sentinel = S), or metastases to subcostal nodes l... Six patients had subcostal sentinel nodes (SNs). Primary sites included the posterior trunk and lateral chest wall. Subcostal nodes were found under ribs 10-12. Subcostal SNs had at least one dimensio... Melanoma can metastasize to subcostal lymph nodes and be found at the time of SN biopsy or identified at recurrence. These small nodes are fed by lymphatic channels that run in the neurovascular bundl...

Lymph Node Positivity of Axillary Reverse Mapping Lymph Nodes at the Time of Axillary Lymph Node Dissection: Two-Site Prospective Trial.

Axillary reverse mapping (ARM) was introduced in 2007 to identify and selectively preserve upper-extremity lymphatics during axillary lymph node surgery to decrease the risk of lymphedema. The patient... Patients undergoing ALND with or without immediate lymphatic reconstruction (ILR) were enrolled in a prospective trial at two institutional sites between April 2018 and Decemeber 2022. This report ana... The inclusion criteria were met by 139 patients, who made up the study population (133 with breast cancer and 6 with other disease). Of the breast cancer patients, 99.2% were female, 35.3% (47/133) we... In the contemporary patient population undergoing ALND, the positivity rate of the ARM LN was relatively high, suggesting that leaving ARM LNs in patients undergoing ALND may not be oncologically safe...

Sentinel Lymph Node Identification in Post Neoadjuvant Chemotherapy Breast Cancer Patients Undergoing Surgical Excision Using Lymphosonography.

This study evaluated the efficacy of lymphosonography in the identification of sentinel lymph nodes (SLNs) in post neoadjuvant chemotherapy patients with breast cancer scheduled to undergo surgical ex... Seventy-nine subjects scheduled for breast cancer surgery with SLN excision completed this IRB-approved study, out of which 18 (23%) underwent neoadjuvant chemotherapy before surgery. Subjects underwe... Seventy-two SLNs were surgically excised from 18 subjects, 29 were positive for blue dye, 63 were positive for radioactive tracer and 57 were positive for Sonazoid. Comparison with blue dye showed tha... Lymphosonography achieved similar accuracy as radioactive tracer and higher accuracy than blue dye for identifying SLNs. The 15 SLNs positive for malignancy were all identified by lymphosonography....

Prediction of nonsentinel lymph node metastasis in acral melanoma with positive sentinel lymph nodes.

Metastasis in a nonsentinel lymph node (non-SLN) is an unfavorable independent prognostic factor in cutaneous melanoma (CM). Recent data did suggest potential value of completion lymph node dissection... This retrospective study enrolled 656 cases of melanoma who underwent sentinel lymph node biopsy at Fudan University Shanghai Cancer Center from 2009 to 2017. We identified 81 SLN + AM patients who un... Ulceration, Clark level, number of deposits in the SLN (NumDep) and maximum size of deposits (MaxSize) are independent risk factors associated with non-SLN metastases. We developed a scoring system th... A scoring system that included ulceration, Clark level, MaxSize, and NumDep is reliable and effective for predicting non-SLN metastasis in SLN-positive AM....

Prognostic Value of Lymph Node Yield, Lymph Node Density, and pN in Oral Cancer.

To investigate thresholds for lymph node yield (LNY), lymph node density (LND), and pN in patients with oral squamous cell carcinoma in relation to previous findings in the literature.... Retrospective register-based study.... Copenhagen Oral Cavity Squamous Cell Carcinoma database.... Appropriate thresholds for LNY, LND, and pN were determined by areas under the curve and subsequently subjected to multivariate analysis. Five-year overall survival and 3-year recurrence-free survival... In total, 413 patients diagnosed with oral squamous cell carcinoma were included. In the pN0 cohort, no superior/prognostic LNY cutoff values were detected. In the pN+ cohort, areas under the curve de... Increased nodal yield, decreased LND, and decreasing number of pN were associated with significantly improved survival outcomes. LNY might serve as a prognosticator of survival as well as a surgical q...

Effect of inguinal lymph node dissection in lymph node negative patients with squamous cell carcinoma of the penis.

The survival benefit of inguinal lymph node dissection (ILND) vs no ILND in patients with squamous cell carcinoma of the penis (SCCP) and the absence of lymph node invasion is unclear. We addressed th... We identified lymph node negative SCCP patients who either underwent ILND (pN0) or clinical examination only (cN0). We tested for the effect of ILND vs no ILND on cancer-specific mortality (CSM) in Ka... Of 2520 SCCP patients, 369 (15%) underwent ILND (pN0) vs 2151 (85%) did not (cN0). The pN0 vs cN0 distribution according to pT stages was as follows: 80 (7%) vs 1092 (93%) in pT1b, and 289 (21%) vs 10... In pT2-3 stage SCCP, a significantly lower CSM was recorded in lymph node negative patients treated with ILND than in their clinical lymph node negative counterparts who did not undergo ILND....