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

Termes MeSH sélectionnés :

Tablets

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

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Satellite Environmental Application Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Kinley Wangdi

3 publications dans cette catégorie

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

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.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

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.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Y Feng

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" :

Rongxin He

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.
  • 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.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

Bin Zhu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Public Health and Emergency Management, Southern University of Science and Technology, 1088 Xueyuan Avenue, Shenzhen, 518055, China.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

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.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

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.
Publications dans "Analyse spatio-temporelle" :

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 (1888 au total)

Finite Element Modeling of Powder Compaction: Mini-Tablets in Comparison with Conventionally Sized Tablets.

Sep 2022
DOI: 10.1007/s11095-022-03389-6 PMID: 36192615

Mini-tablets are considered a promising solid dosage form in the pharmaceutical industry due to advantages such as dosing accuracy, efficiency as a drug delivery system, and alleged improvement in mec... In this paper, the influence of powder properties and process parameters, such as punch shape and size, on the evolution of mechanical properties during the tableting process and the potential occurre... The numerical simulation cases consist of four different die sizes, mini-tablets of 2 mm, and 3 mm, and conventionally sized tablets of 8 mm and 11.28 mm. Each tablet size is simulated using four dist... The model predictions in terms of stress and density distribution at different stages of the compaction process indicate similar behavior in terms of density and stress distribution profiles between t... Based on tablet size, small localized differences are noted (e.g., low-density regions, high shear bands, and heterogeneous density profiles), suggesting a possible risk of tableting defects for conve...

Cellulose Drug Compounding Excipients Finite Element Analysis Povidone +2 autres

Evaluation of the effect of granule size of raw tableting materials on critical quality attributes of tablets during the continuous tablet manufacturing process using near-infrared spectroscopy.

Nov 2023
DOI: 10.1080/03639045.2023.2271979 PMID: 37847490

The effects of granule size of raw materials on tablet hardness (TH) and weight (TW) in the continuous tablet manufacturing process (CTMP) were investigated using near-infrared spectroscopy (NIRS).... Granule materials of different sizes were prepared by extrusion granulation from a standard granule formula powder containing lactose/starch and 4.5% acetaminophen. Large-, small-, and medium-sized gr... The best fitted calibration models for predicting TH and TW were obtained, with sufficient accuracy, based on NIRS using the partial least squares regression, and comprised both physical and chemical ... The changes in the predicted value profiles of TH and TW using NIRS reflected the changes in the measured values depending on the raw granule size during CTMP....

Technology, Pharmaceutical Spectroscopy, Near-Infrared Starch Least-Squares Analysis Tablets +1 autres