Analyse de série chronologique interrompue : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Interrupted Time Series Analysis
Descriptor UI:D065186
Tree Number:N06.850.520.450.500.912
Termes MeSH sélectionnés :
Bacteriophage lambda
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment identifier une série chronologique interrompue ?
Il faut observer des changements significatifs dans les données après une intervention.
Analyse de séries temporellesIntervention
#2
Quels outils sont utilisés pour l'analyse ?
Des logiciels statistiques comme R ou SAS sont souvent utilisés pour l'analyse.
StatistiquesLogiciels
#3
Quelles données sont nécessaires pour l'analyse ?
Des données chronologiques avant et après l'intervention sont essentielles.
Données temporellesIntervention
#4
Comment évaluer la validité des résultats ?
Il faut vérifier la robustesse des résultats par des tests de sensibilité.
ValiditéTests de sensibilité
#5
Quels biais peuvent affecter l'analyse ?
Les biais de sélection et de mesure peuvent fausser les résultats.
BiaisSélection
Symptômes
5
#1
Quels symptômes peuvent être analysés ?
Des symptômes comme la fréquence des hospitalisations ou des décès peuvent être mesurés.
SymptômesHospitalisations
#2
Comment les symptômes évoluent-ils après une intervention ?
L'analyse peut montrer une diminution ou une augmentation des symptômes post-intervention.
Évolution des symptômesIntervention
#3
Peut-on mesurer des symptômes subjectifs ?
Oui, des échelles de mesure peuvent évaluer des symptômes subjectifs comme la douleur.
Symptômes subjectifsÉchelles de mesure
#4
Les symptômes sont-ils influencés par des facteurs externes ?
Oui, des facteurs comme la saisonnalité peuvent influencer les symptômes observés.
Facteurs externesSaisonnalité
#5
Comment les symptômes sont-ils collectés ?
Ils peuvent être collectés par des enquêtes, des dossiers médicaux ou des observations.
Collecte de donnéesEnquêtes
Prévention
5
#1
Comment l'analyse aide-t-elle à la prévention ?
Elle permet d'évaluer l'impact des programmes de prévention sur des résultats de santé.
PréventionProgrammes de santé
#2
Quels programmes peuvent être analysés ?
Des programmes de vaccination, de dépistage ou d'éducation à la santé peuvent être évalués.
VaccinationDépistage
#3
Comment mesurer l'impact d'une campagne de prévention ?
L'impact est mesuré par des changements dans les comportements ou les taux de maladies.
Campagnes de préventionComportements
#4
Quels indicateurs de prévention sont pertinents ?
Des indicateurs comme le taux d'incidence ou de prévalence des maladies sont pertinents.
Taux d'incidencePrévalence
#5
Peut-on évaluer des interventions non médicales ?
Oui, des interventions comme des changements de politique ou d'environnement peuvent être analysées.
Interventions non médicalesPolitiques de santé
Traitements
5
#1
Quels traitements peuvent être évalués par cette méthode ?
Des traitements médicaux, chirurgicaux ou comportementaux peuvent être analysés.
Traitements médicauxChirurgie
#2
Comment mesurer l'efficacité d'un traitement ?
L'efficacité est mesurée par des changements dans les résultats cliniques après l'intervention.
EfficacitéRésultats cliniques
#3
Peut-on comparer plusieurs traitements ?
Oui, l'analyse peut comparer l'impact de différents traitements sur les mêmes résultats.
Comparaison de traitementsRésultats
#4
Quels indicateurs de traitement sont utilisés ?
Des indicateurs comme le taux de guérison ou la réduction des symptômes sont utilisés.
Indicateurs de traitementGuérison
#5
Comment les effets secondaires sont-ils pris en compte ?
Les effets secondaires doivent être mesurés et analysés pour évaluer la sécurité du traitement.
Effets secondairesSécurité du traitement
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent être analysées ?
Des complications comme les infections ou les effets indésirables des traitements peuvent être évaluées.
ComplicationsInfections
#2
Comment les complications sont-elles mesurées ?
Elles sont mesurées par des taux d'incidence ou des événements indésirables rapportés.
Taux d'incidenceÉvénements indésirables
#3
Les complications sont-elles influencées par le temps ?
Oui, certaines complications peuvent varier selon la période de suivi après l'intervention.
SuiviVariabilité temporelle
#4
Peut-on prédire des complications futures ?
L'analyse peut aider à prédire des complications en fonction des tendances observées.
PrédictionTendances
#5
Comment gérer les complications identifiées ?
Des stratégies de gestion doivent être mises en place pour minimiser les complications.
Gestion des complicationsStratégies
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque peuvent être analysés ?
Des facteurs comme l'âge, le sexe, et les comorbidités peuvent être évalués.
Facteurs de risqueComorbidités
#2
Comment les facteurs de risque influencent-ils les résultats ?
Ils peuvent modifier l'impact d'une intervention sur les résultats de santé observés.
InfluenceRésultats de santé
#3
Peut-on identifier des facteurs de risque modifiables ?
Oui, l'analyse peut aider à identifier des facteurs de risque qui peuvent être modifiés.
Facteurs modifiablesPrévention
#4
Comment les facteurs de risque sont-ils mesurés ?
Ils sont mesurés par des questionnaires, des dossiers médicaux ou des études épidémiologiques.
MesureÉpidémiologie
#5
Les facteurs de risque changent-ils avec le temps ?
Oui, les facteurs de risque peuvent évoluer en fonction des changements environnementaux ou sociaux.
ÉvolutionEnvironnement
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Key Laboratory of Medical Virology and Viral Diseases of National Health Commission, National Institute of Viral Disease Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China.
Publications dans "Analyse de série chronologique interrompue" :
Institute of Clinical Psychology and Psychotherapy & Center for Clinical Epidemiology and Longitudinal Studies, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany.
Center for Interdisciplinary Addiction Research (ZIS), Department of Psychiatry and Psychotherapy, University Medical Center Hamburg-Eppendorf (UKE), Hamburg, Germany.
Department of Psychiatry, Medical Faculty, University of Leipzig, Leipzig, Germany.
Publications dans "Analyse de série chronologique interrompue" :
The S protein from bacteriophage lambda is a three-helix transmembrane protein produced by the prophage which accumulates in the host membrane during late gene expression. It is responsible for the fi...
Bacteriophage infection, a pivotal process in microbiology, initiates with the phage's tail recognizing and binding to the bacterial cell surface, which then mediates the injection of viral DNA. Altho...
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Colorectal cancer and other adult solid cancers pose a significant challenge for successful treatment because the tumor microenvironment both hinders the action of conventional therapeutics and suppre...
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One major concern in hospitalized patients is acquiring infections from pathogens borne on surfaces, patients, and healthcare workers (HCWs). Fundamental to controlling healthcare-associated infection...
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Defined densities of multiple genetically marked λ phages were inoculated at known hotspots for contamination on high-fidelity mannequins. HCWs then entered a pre-sanitized simulated hospital room and...
The data generated enabled the determination of the sources and magnitude of contamination caused by the breakdown of established infection prevention practices by HCWs. This technique enabled the sta...
Whereas our application of these methods focused on healthcare-associated infections and the role of HCW behaviours in their spread, these methods could be employed for identifying the sources and sit...
The most significant difference between bacteriophages functionally and ecologically is whether they are purely lytic (virulent) or temperate. Virulent phages can only be transmitted horizontally by i...
The site-specific recombination pathway of bacteriophage λ encompasses isoenergetic but highly directional and tightly regulated integrative and excisive reactions that integrate and excise the vial c...
We present hybrid system-based gene regulatory network models for lambda, HK022, and Mu bacteriophages together with dynamics analysis of the modeled networks. The proposed lambda phage model LPH2 is ...
