Titre : Analyse de série chronologique interrompue

Analyse de série chronologique interrompue : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Genetic Testing

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 (10000 au total)

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Clinical guidelines recommend genetic testing when evaluating congenital and late-onset sensorineural hearing loss (SNHL). Genetic diagnoses can provide parents additional information regarding antici... We included children ages 0-18 years with SNHL who were hearing aid or cochlear implant candidates but non-users and underwent hearing-loss gene panel testing prior to initiating intervention. Univari... Of the 385 children with SNHL who underwent hearing loss gene panel testing, 111 were included. Median age was 7.5 years. 56% were underrepresented minorities, 71% were non-White, and 71% were publicl... Up to half of children with SNHL are suspected to have an underlying genetic etiology. Children diagnosed with a genetic diagnosis are significantly more likely to subsequently utilize hearing aids or... 4 Laryngoscope, 133:1982-1986, 2023....

Utility of genetic testing in children with leukodystrophy.

Leukodystrophies are monogenic disorders primarily affecting the white matter. We aimed to evaluate the utility of genetic testing and time-to-diagnosis in a retrospective cohort of children with susp... Medical records of patients who attended the leukodystrophy clinic at the Dana-Dwek Children's Hospital between June 2019 and December 2021 were retrieved. Clinical, molecular, and neuroimaging data w... Sixty-seven patients (Female/Male ratio 35/32) were included. Median age at symptom onset was 9 months (interquartile range (IQR) 3-18 months), and median length of follow-up was 4.75 years (IQR 3-8.5... NGS carries the highest diagnostic yield in children with suspected leukodystrophy. Access to advanced sequencing technologies accelerates speed to diagnosis, which is increasingly crucial as targeted...