Titre : Sciences de l'information

Sciences de l'information : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Area Under Curve

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer la qualité de l'information médicale ?

Utilisez des critères comme la source, l'actualité et la vérifiabilité.
Évaluation de l'information Qualité de l'information
#2

Quels outils aident au diagnostic en santé ?

Les bases de données, les systèmes d'aide à la décision et les logiciels d'analyse.
Systèmes d'information Aide à la décision
#3

Comment identifier les biais dans les études médicales ?

Analysez la méthodologie, le financement et les conflits d'intérêts.
Biais Méthodologie de recherche
#4

Quel rôle joue l'IA dans le diagnostic médical ?

L'IA aide à analyser des données complexes et à prédire des résultats cliniques.
Intelligence artificielle Diagnostic médical
#5

Comment les données sont-elles sécurisées en santé ?

Par des protocoles de cryptage, des accès contrôlés et des audits réguliers.
Sécurité des données Protection de la vie privée

Symptômes 5

#1

Quels symptômes indiquent une mauvaise gestion de l'information ?

Confusion, erreurs fréquentes et retards dans la prise de décision.
Gestion de l'information Erreurs médicales
#2

Comment reconnaître une surcharge d'information ?

Par des difficultés à trier les données et une sensation d'accablement.
Surcharge d'information Stress
#3

Quels signes montrent un besoin d'éducation à l'information ?

Incompréhension des sources et incapacité à évaluer la crédibilité.
Éducation à l'information Compétences informationnelles
#4

Quels symptômes peuvent résulter d'une désinformation ?

Anxiété, méfiance envers les professionnels de santé et comportements à risque.
Désinformation Comportements de santé
#5

Comment la désinformation affecte-t-elle la santé publique ?

Elle peut entraîner des comportements non sécuritaires et une méfiance généralisée.
Santé publique Désinformation

Prévention 5

#1

Comment prévenir la désinformation en santé ?

Par l'éducation, la vérification des sources et la promotion de l'esprit critique.
Prévention Éducation à la santé
#2

Quelles stratégies améliorent l'alphabétisation en santé ?

Ateliers, ressources accessibles et campagnes de sensibilisation.
Alphabétisation en santé Campagnes de sensibilisation
#3

Comment les professionnels peuvent-ils se former à l'information ?

Par des formations continues et des certifications en gestion de l'information.
Formation continue Gestion de l'information
#4

Quels outils aident à la prévention des erreurs médicales ?

Systèmes de double vérification, protocoles standardisés et formations.
Erreurs médicales Protocoles de soins
#5

Comment promouvoir une culture de sécurité de l'information ?

En intégrant la sécurité dans la formation et en sensibilisant le personnel.
Culture de sécurité Sensibilisation

Traitements 5

#1

Quels traitements améliorent la gestion de l'information ?

Formations, logiciels de gestion et systèmes d'information intégrés.
Gestion de l'information Formation professionnelle
#2

Comment les technologies influencent-elles les traitements médicaux ?

Elles permettent une personnalisation des soins et un accès rapide aux données.
Technologie de la santé Personnalisation des soins
#3

Quels outils facilitent l'accès à l'information médicale ?

Les applications mobiles, les portails patients et les bases de données en ligne.
Applications mobiles Portails de santé
#4

Comment évaluer l'efficacité des traitements basés sur l'information ?

Par des études cliniques, des retours d'expérience et des indicateurs de performance.
Évaluation des traitements Études cliniques
#5

Quels traitements sont disponibles pour la gestion de la santé numérique ?

Télémédecine, applications de suivi et plateformes de gestion de la santé.
Télémédecine Santé numérique

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent résulter d'une mauvaise gestion de l'information ?

Erreurs de diagnostic, traitements inappropriés et perte de confiance des patients.
Gestion de l'information Erreurs de diagnostic
#2

Comment la désinformation peut-elle aggraver des maladies ?

Elle peut mener à des retards de traitement et à des choix de soins inappropriés.
Désinformation Retards de traitement
#3

Quels impacts la surcharge d'information a-t-elle sur les professionnels ?

Elle peut entraîner du stress, de l'épuisement et une baisse de la qualité des soins.
Surcharge d'information Épuisement professionnel
#4

Quelles sont les conséquences d'une mauvaise communication en santé ?

Confusion, erreurs de traitement et insatisfaction des patients.
Communication en santé Satisfaction des patients
#5

Comment les erreurs d'information affectent-elles les résultats cliniques ?

Elles peuvent mener à des complications, des hospitalisations prolongées et des décès.
Résultats cliniques Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de désinformation ?

Manque d'éducation, accès limité à des sources fiables et vulnérabilité psychologique.
Désinformation Facteurs de risque
#2

Comment l'âge influence-t-il l'alphabétisation en santé ?

Les personnes âgées peuvent avoir plus de difficultés à naviguer dans l'information numérique.
Alphabétisation en santé Âge
#3

Quels sont les risques liés à l'utilisation des réseaux sociaux ?

Propagation rapide de fausses informations et influence sur les comportements de santé.
Réseaux sociaux Comportements de santé
#4

Comment le niveau d'éducation affecte-t-il la gestion de l'information ?

Un niveau d'éducation plus élevé est souvent associé à une meilleure gestion de l'information.
Niveau d'éducation Gestion de l'information
#5

Quels facteurs socio-économiques influencent l'accès à l'information ?

Le revenu, l'éducation et l'accès à Internet jouent un rôle crucial.
Facteurs socio-économiques Accès à l'information
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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 06/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Fidelia Law

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • University of Exeter, Exeter, UK.

Luke McGuire

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • University of Exeter, Exeter, UK.

Mark Winterbottom

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • University of Cambridge, Cambridge, UK.

Adam Rutland

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • University of Exeter, Exeter, UK.

Adam Hartstone-Rose

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • North Carolina State University, Raleigh, NC, USA.

Kelly Lynn Mulvey

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • North Carolina State University, Raleigh, NC, USA.

Zehra Taşkın

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Scholarly Communication Research Group, Adam Mickiewicz University, Poznań, Poland.
  • Department of Information Management, Hacettepe University, Ankara, Turkey.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Angelina Joy

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • North Carolina State University, Raleigh, NC, USA. ajjoy@ncsu.edu.

Adam J Hoffman

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Cornell University, Ithaca, NY, USA.

Karen P Burns

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Virginia Aquarium & Marine Science Center, Virginia Beach, VA, USA.

Laurence Butler

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • ThinkTank Science Museum, Birmingham, UK.

Marc Drews

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • EdVenture, Columbia, SC, USA.

Gregory D Scholes

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, Princeton University, Princeton, NJ, USA.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Grace E Fields

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Riverbanks Zoo & Garden, Columbia, SC, United States.

Ana Cristina Espíndola Campos

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization São Paulo Brazil Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization. São Paulo, Brazil.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Arthur Treuherz

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization São Paulo Brazil Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization. São Paulo, Brazil.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Renato Toshiyuki Murasaki

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization São Paulo Brazil Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization. São Paulo, Brazil.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Diego Gonzalez

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization São Paulo Brazil Latin American and Caribbean Center on Health Sciences Information, Pan American Health Organization. São Paulo, Brazil.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Oscar J Mújica

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pan American Health Organization Washington, D.C. United States of America Pan American Health Organization, Washington, D.C., United States of America.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Ross S Purves

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Geography University of Zurich Zurich Switzerland.
  • University Research Priority Programme, Language and Space University of Zurich Zurich Switzerland.
Publications dans "Sciences de l'information" :

Sources (10000 au total)

Area under the inspiratory flow-volume curve (AIN): Proposed normative values.

Area under expiratory flow-volume curve (AEX) has been shown to be a valuable functional measurement in respiratory physiology. Area under inspiratory flow-volume loop (AIN) also shows promise in char... we aimed here to develop normative reference values for AIN, able to ascertain deviations from normal.... We analyzed AIN in 4,980 spirometry tests recorded in non-smoking, healthy individuals in the Pulmonary Function Testing Laboratory.... The mean (95% confidence interval, CI), standard deviation and median (25th-75th interquartile range) AIN were 16.05 (15.79-16.31), 9.08 and 14.72 (9.12-21.42) L2·sec-1, respectively. The mean (95% CI... The availability of area under the inspiratory flow-volume curve (AIN) and the derived indices offers a promising opportunity to assess upper airway disease (e.g., involvement of larynx, trachea or ma...

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In factor VIII (FVIII) prophylaxis for haemophilia A, cost comparisons have used price per international unit (IU) based on the once reasonable assumption of equivalent outcome per IU. Now, with sever... To develop a decision analytical model for making indirect comparisons of FVIII replacement products based on AUC.... A literature search identified 11 crossover studies with relevant pharmacokinetic data. A common comparator FVIII level curve was calculated using pooled data from selected studies. Absolute curves fo... In scenario 1, Jivi (+50%) and Kovaltry (+14%) showed larger AUCs versus Kogenate. In scenario 2, EHL products, Elocta and Adynovate, had the largest AUC (+64% and +58%, respectively) versus Advate. C... This analysis concludes that EHL products differ in relative AUC, have a larger AUC compared with standard half-life, and thus, different FVIII levels over time after infusion. This model may aid deci...

Revefenacin Area Under the Curve Spirometry in Patients with Moderate to Very Severe COPD.

Several lung function endpoints are utilized in clinical trials of inhaled bronchodilators for chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Trough forced expiratory volume in 1 second (FEV... This post hoc analysis examined substudy data from 12-week replicate Phase 3 trials (NCT02459080/NCT02512510); patients with moderate to very severe COPD were randomized 1:1 to revefenacin 175 μg or p... Fifty and 47 patients who received revefenacin and placebo underwent 24-hour serial spirometry; most baseline characteristics were aligned between groups. At Day 84 postdose, revefenacin demonstrated ... This substudy analysis supplements previous findings that revefenacin provides sustained bronchodilation over 24 hours. Assessing additional complementary COPD clinical trial endpoints can help clinic...

A Simulation Study of the Comparative Performance of Partial Area under the Curve (pAUC) and Partial Area under the Effect Curve (pAUEC) Metrics in Crossover Versus Replicated Crossover Bioequivalence Studies for Concerta and Ritalin LA.

Concerta and Ritalin LA are methylphenidate (MPH) drugs with different release mechanisms. Generic bioequivalence (BE) to these conventionally uses pAUC (partial area under the curve) as metrics in ad...

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The clinical meaning of the area under a receiver operating characteristic curve for the evaluation of the performance of disease markers.

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Can the Area Under the Curve/Trough Level Ratio Be Used to Optimize Tacrolimus Individual Dose Adjustment?

The aim of this work was to evaluate, in a large data set of renal transplant recipients, the intraindividual variability of the area under the curve (AUC)/predose concentration (C0) ratio in comparis... Patients with at least 2 tacrolimus AUC estimation requests were extracted from the Immunosuppressant Bayesian dose Adjustment website, and relative variations between 2 consecutive visits for the dif... Data from 1325 patients on tacrolimus (3827 measured C0 and estimated AUC) showed that the lowest mean relative variation between 2 consecutives visits was for the AUC/C0 ratio (95% confidence interva... In this study, we confirmed in a large data set that the AUC/C0 ratio yields low intraindividual variability, whereas C0 shows the largest, and we propose to calculate individualized C0 targets based ...

Mycophenolic acid therapeutic drug monitoring using area under the curve in pediatric heart transplant recipients.

Pharmacokinetics of mycophenolic acid (MPA) display substantial interpatient variability, with up to 10-fold difference of exposure in individual patients under a fixed-dose regimen. MPA trough level ... Single-center, observational analysis of 135 de novo pediatric HTx recipients ≤21 years old who underwent MPA AUC between 2011 and 2021.... Median age was 4 years (IQR .6-12.1). Median time from transplant to MPA AUC sampling was 15 days (IQR 11-19). MMF doses (mg or mg/day) had low, negative Pearson correlation coefficients (r) while dos... MMF at fixed or weight-adjusted doses, as well as MPA trough levels, correlate poorly with MPA AUC...