Titre : Analyse spatio-temporelle

Analyse spatio-temporelle : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Time Factors

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

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Global Health, Research School of Population Health, Australian National University, Acton, Canberra, ACT 2601, Australia.

Wen-Tao Yang

2 publications dans cette catégorie

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 (10000 au total)

Background factors determining the time to intraocular lens dislocation.

To clarify the characteristics of intraocular lens (IOL) dislocation requiring IOL suture or intraocular scleral fixation.... This retrospective consecutive case series included 21 eyes (21 patients) who required sutured or sutureless intrascleral IOL fixation following IOL extraction owing to IOL dislocation at the outpatie... We included 21 eyes of 21 patients who required IOL suture or intrascleral fixation for IOL dislocation at our clinic from January to December 2019 were included. The most common background disease wa... In this study, all 21 cases represented late IOL dislocations occurring after 3 months postoperatively. Among these late IOL dislocation cases, IOL dislocation occurred in a short-medium period of tim...

[Hearing rehabilitation in postmeningitis deafness in the context of the time factor].

Postmeningitis deafness appears in 0-11% of the meningitis cases. Cochlear ossification can develop in these patients, which may make the hearing rehabilitation impossible with cochlear implantation. ... The aim of this study was to examine the time factor between the appearance of deafness and the first examination in a cochlear implant centre, the possibilities and effectivity of hearing rehabilitat... In our tertial referral centre, postmeningitis deafened patients were examined between 2014 and 2022 retrospectively. Hearing results, imaging, possibilities of rehabilitation, complications of cochle... 8 patients (3 children, 5 adults) were investigated. The time between the start of deafness and the first appearance varied between 3 weeks to 9 years. Bilateral profound hearing loss was measured in ... The rehabilitation of severe hearing loss caused by meningitis can present many challenges to clinicians. A critical point in the care is the urgent referral of patients to a cochlear implantation cen... It is recommended to develop a new protocol with the involvement of allied professions to clear patient pathways for an effective treatment strategy. Orv Hetil. 2023; 164(19): 729-738....

Running-style modulation: Effects of stance-time and flight-time instructions on duty factor and cadence.

The duty factor (reflecting the ratio of stance to flight time) is an important variable related to running performance, economy, and injury risk. According to the dual-axis model, the duty factor and... Can people modulate their duty factor based on verbal instructions to change either their stance or flight time without changing their cadence? And, if so, which instruction is most effective?... Twelve participants ran on an instrumented treadmill and completed four training blocks starting with a baseline trial and ending with a performance trial in which they followed verbal instructions to... The duty factor changed in intended directions with verbal instructions to increase and decrease the stance and flight time (18.04 ≤ BF... Runners can change their duty factor through verbal instructions pertaining to stance or flight time, without clear concomitant effects on cadence. Running styles can thus be altered with verbal instr...

Timely cholecystectomy: important factors to improve guideline adherence and patient treatment.

Cholecystectomy is one of the most frequently performed surgeries in Germany and is performed as a treatment of acute cholecystitis (guideline S3 IIIB.8) and after endoscopic retrograde cholangiopancr... Methodologically, a retrospective analysis based on routine billing data from 84 Helios Group hospitals from 2016 and 2022, with a total of 45 393 included cases, was applied. The guideline adherence ... Results show the guideline updates led to a statistically significant increase in the proportion of cholecystectomy performed in a timely manner (guideline S3 IIIB.8: increase from 43% to 49%, p<0.001... As possible reasons for non-adherence, medical factors such as advanced age, multimorbidity and frailty could be identified. Analyses of structural factors revealed that hospitals in very rural region...

Evaluating the reasons for nonattendance to outpatient consultations: is waiting time an important factor?

Nonattendance is a common problem worldwide. Important factors for nonattendance are a queue or the waiting time until the planned service.... The aims of this study were to identify the reasons for nonattendance to planned consultations, assess the waiting time from registration to access to an outpatient specialist consultation, and identi... A cross-sectional study based on a phone questionnaire was conducted among patients not attending a planned consultation at the outpatient department of the Lithuanian University of Health Sciences Ka... The mean respondents' waiting time until the planned outpatient consultation was 15.13 ± 10 days. The highest proportion of nonattendance was observed when the wait time was between 6 and 17 days. Mor... Patients did not identify the long waiting time until outpatient specialist consultation among the main reasons for nonattendance. The issue of waiting time is not an important aspect of nonattendance...