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 :
Data Anonymization
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.
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The digital health space is growing rapidly, and so is the interest in sharing anonymized health data. However, data anonymization techniques have yet to see much coverage in the medical literature. T...
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Predictive modeling of emergency department length of stay was used as a data analysis use case. A logistic regression model was developed with 1155 patient cases extracted from a clinical data wareho...
All 19 de-identification scenarios significantly decreased re-identification risk. Nevertheless, the de-identification processes resulted in record suppression and complete masking of variables used a...
As the importance of health data analysis increases, so does the need for effective privacy protection methods. While existing guidelines provide a basis for de-identifying datasets, achieving a balan...
In this study, clustering is conceived as an auxiliary tool to identify groups of special interest. This approach was applied to a real dataset concerning an entire Portuguese cohort of higher educati...
