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Les modèles non paramétriques donnent des idées sur des relations complexes dans des données non normales.

Cet article parle de la distillation de jeux de données et de son importance dans différents domaines.

Les virus de la dengue, du chikungunya et du Zika représentent de graves risques pour la santé à Dire Dawa, en Éthiopie.

Un aperçu des méthodes pour estimer avec précision les distances des matrices de covariance.

Un nouveau système de scoring aide à évaluer le risque de pancréatite post-ERCP chez les patients.

Cette recherche évalue un nouveau modèle pour estimer les effets du traitement chez les individus.

Un nouveau modèle améliore l'estimation des effets du traitement dans des scénarios complexes.

Un nouveau modèle améliore l'analyse des ensembles de données longitudinales avec plusieurs covariables.

Un nouveau modèle améliore l'analyse du biais de sélection des échantillons dans divers domaines.

Une nouvelle méthode améliore les signaux de RCP pour une meilleure réponse médicale.

Un guide pour comprendre les modèles à effets multiples et à effets fixes dans l'analyse de données.

Des recherches montrent des symptômes clés pour détecter tôt des troubles mentaux graves.

Cette étude explore de nouvelles façons de collecter des infos sur la mortalité en utilisant des sources en ligne.

L'étude met en lumière les infections par l'hépatite en Éthiopie ces dernières années.

Combiner les dossiers de santé avec des données sociales révèle des risques d'asthme.

FCLG aide à analyser des données à partir de graphiques sans partager d'infos sensibles.

Examiner les différences entre les cellules cardiaques peut améliorer la modélisation cardiaque et les soins de santé.

Apprends comment la G-computation aide à garder l'équité dans les évaluations des essais cliniques.

Des chercheurs analysent différentes stratégies de vaccination pour lutter contre le rotavirus au Malawi.

Cet article parle de comment les covariables influencent les courbes ROC et présente une nouvelle méthode de test.

Analyser le lien entre le diabète et la maladie rénale chronique parmi divers facteurs de santé.

Découvre comment le clustering bayésien aide à dénicher des motifs dans des ensembles de données complexes.

Découvrez comment les chercheurs étudient le timing des événements et les effets des traitements dans le domaine de la santé.

TETRIS permet une analyse sécurisée des données tout en préservant la vie privée des gens.

L'Écosse signale des cas de Neisseria gonorrhoeae résistants à la ceftriaxone, ce qui soulève des inquiétudes en matière de santé publique.

Le nouveau vaccin XBB.1.5 a l'air prometteur mais son efficacité diminue avec le temps.

Des données manquantes peuvent fausser les conclusions dans les études, impactant les résultats et les décisions.

TuneS propose des réglages personnalisés pour des traitements de stimulation cérébrale profonde efficaces.

Cette étude montre les effets graves du paludisme sur les issues de grossesse.