Titre : Analyse de série chronologique interrompue

Analyse de série chronologique interrompue : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Forecasting

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 temporelles Intervention
#2

Quels outils sont utilisés pour l'analyse ?

Des logiciels statistiques comme R ou SAS sont souvent utilisés pour l'analyse.
Statistiques Logiciels
#3

Quelles données sont nécessaires pour l'analyse ?

Des données chronologiques avant et après l'intervention sont essentielles.
Données temporelles Intervention
#4

Comment évaluer la validité des résultats ?

Il faut vérifier la robustesse des résultats par des tests de sensibilité.
Validité Tests de sensibilité
#5

Quels biais peuvent affecter l'analyse ?

Les biais de sélection et de mesure peuvent fausser les résultats.
Biais Sélection

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être analysés ?

Des symptômes comme la fréquence des hospitalisations ou des décès peuvent être mesurés.
Symptômes Hospitalisations
#2

Comment les symptômes évoluent-ils après une intervention ?

L'analyse peut montrer une diminution ou une augmentation des symptômes post-intervention.
Évolution des symptômes Intervention
#3

Peut-on mesurer des symptômes subjectifs ?

Oui, des échelles de mesure peuvent évaluer des symptômes subjectifs comme la douleur.
Symptômes subjectifs Échelles de mesure
#4

Les symptômes sont-ils influencés par des facteurs externes ?

Oui, des facteurs comme la saisonnalité peuvent influencer les symptômes observés.
Facteurs externes Saisonnalité
#5

Comment les symptômes sont-ils collectés ?

Ils peuvent être collectés par des enquêtes, des dossiers médicaux ou des observations.
Collecte de données Enquêtes

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.
Prévention Programmes de santé
#2

Quels programmes peuvent être analysés ?

Des programmes de vaccination, de dépistage ou d'éducation à la santé peuvent être évalués.
Vaccination Dépistage
#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 prévention Comportements
#4

Quels indicateurs de prévention sont pertinents ?

Des indicateurs comme le taux d'incidence ou de prévalence des maladies sont pertinents.
Taux d'incidence Prévalence
#5

Peut-on évaluer des interventions non médicales ?

Oui, des interventions comme des changements de politique ou d'environnement peuvent être analysées.
Interventions non médicales Politiques de santé

Traitements 5

#1

Quels traitements peuvent être évalués par cette méthode ?

Des traitements médicaux, chirurgicaux ou comportementaux peuvent être analysés.
Traitements médicaux Chirurgie
#2

Comment mesurer l'efficacité d'un traitement ?

L'efficacité est mesurée par des changements dans les résultats cliniques après l'intervention.
Efficacité Résultats cliniques
#3

Peut-on comparer plusieurs traitements ?

Oui, l'analyse peut comparer l'impact de différents traitements sur les mêmes résultats.
Comparaison de traitements Résultats
#4

Quels indicateurs de traitement sont utilisés ?

Des indicateurs comme le taux de guérison ou la réduction des symptômes sont utilisés.
Indicateurs de traitement Guérison
#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 secondaires Sécurité du traitement

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent être analysées ?

Des complications comme les infections ou les effets indésirables des traitements peuvent être évaluées.
Complications Infections
#2

Comment les complications sont-elles mesurées ?

Elles sont mesurées par des taux d'incidence ou des événements indésirables rapportés.
Taux d'incidence Événements indésirables
#3

Les complications sont-elles influencées par le temps ?

Oui, certaines complications peuvent varier selon la période de suivi après l'intervention.
Suivi Variabilité temporelle
#4

Peut-on prédire des complications futures ?

L'analyse peut aider à prédire des complications en fonction des tendances observées.
Prédiction Tendances
#5

Comment gérer les complications identifiées ?

Des stratégies de gestion doivent être mises en place pour minimiser les complications.
Gestion des complications Stratégies

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 risque Comorbidités
#2

Comment les facteurs de risque influencent-ils les résultats ?

Ils peuvent modifier l'impact d'une intervention sur les résultats de santé observés.
Influence Résultats 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 modifiables Prévention
#4

Comment les facteurs de risque sont-ils mesurés ?

Ils sont mesurés par des questionnaires, des dossiers médicaux ou des études épidémiologiques.
Mesure Épidémiologie
#5

Les facteurs de risque changent-ils avec le temps ?

Oui, les facteurs de risque peuvent évoluer en fonction des changements environnementaux ou sociaux.
Évolution Environnement
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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 29/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Jürgen Rehm

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Shannon Lange

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Y Li

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Affiliations :
  • 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.
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S C Yu

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Affiliations :
  • Office of Epidemiology, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China.
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C G Jin

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Affiliations :
  • School of Social Development and Public Policy, Beijing Normal University, Beijing 100875, China.
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Q Q Wang

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Affiliations :
  • Office of Epidemiology, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China.
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Brice Batomen

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Affiliations :
  • Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, 155 College Street, Toronto, ON M5T 3M7, Canada.
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Joycelyne E Ewusie

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Affiliations :
  • Department of Health Research Methods, Evidence, and Impact, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada.
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Joseph Beyene

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Affiliations :
  • Department of Health Research Methods, Evidence, and Impact, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada.
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Lehana Thabane

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Affiliations :
  • Department of Health Research Methods, Evidence, and Impact, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada.
  • Biostatistics Unit, Father Sean O'Sullivan Research Centre, St Joseph's Healthcare, Hamilton, Ontario, Canada.
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Jemila S Hamid

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Affiliations :
  • Department of Health Research Methods, Evidence, and Impact, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada.
  • Clinical Research Unit, Children's Hospital of Eastern Ontario, Ottawa, ON, Canada.
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Michael R Law

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Affiliations :
  • Centre for Health Services and Policy Research, The University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada.
  • School of Population and Public Health, Faculty of Medicine, The University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada.
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Huan Jiang

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Alexander Tran

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Jakob Manthey

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Affiliations :
  • 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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Mindaugas Štelemėkas

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Affiliations :
  • Health Research Institute, Faculty of Public Health, Lithuanian University of Health Sciences, Kaunas, Lithuania.
  • Department of Preventive Medicine, Faculty of Public Health, Lithuanian University of Health Sciences, Kaunas, Lithuania.
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Robertas Badaras

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Affiliations :
  • Centre for Addiction and Mental Health (CAMH), Institute for Mental Health Policy Research, Toronto, Ontario, Canada.
  • Campbell Family Mental Health Research Institute, CAMH, Toronto, Ontario, Canada.
  • Clinic of Anaesthesiology and Intensive Care, Faculty of Medicine, Centre of Toxicology, Vilnius University, Vilnius, Lithuania.
  • Vilnius University Emergency Hospital, Vilnius, Lithuania.
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Janina Petkevičienė

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Affiliations :
  • Health Research Institute, Faculty of Public Health, Lithuanian University of Health Sciences, Kaunas, Lithuania.
  • Department of Preventive Medicine, Faculty of Public Health, Lithuanian University of Health Sciences, Kaunas, Lithuania.
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Ričardas Radišauskas

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Affiliations :
  • Department of Environmental and Occupational Medicine, Faculty of Public Health, Lithuanian University of Health Sciences, Kaunas, Lithuania.
  • Institute of Cardiology, Lithuanian University of Health Sciences, Kaunas, Lithuania.
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Robin Room

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Affiliations :
  • Centre for Alcohol Policy Research, La Trobe University, Bundoora, Victoria, Australia.
  • Centre for Social Research on Alcohol and Drugs, Department of Public Health Sciences, Stockholm University, Stockholm, Sweden.
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Sources (2831 au total)

Affective forecasting in Parkinson's disease.

While emotional responses experienced... A positively and negatively valenced affective forecasting task and broader clinical battery were completed by a PD group (... No group differences emerged on the two tasks, with the two groups underestimating their level of happiness and overestimating their level of negative affect to a similar degree. Affective forecasting... Given that affective forecasting relies on self-projection into the future, a skill shown to often be disrupted in this cohort, impairments were expected. However, this study provides initial evidence...