Insuffisance cardiaque chez l'humainL’insuffisance cardiaque (IC) ou défaillance cardiaque correspond à un état dans lequel une anomalie de la fonction cardiaque est responsable de l'incapacité du myocarde à assurer un débit cardiaque suffisant pour couvrir les besoins énergétiques de l'organisme. Cette défaillance peut être le reflet d'une anomalie de la contraction du muscle cardiaque ventriculaire (dysfonction systolique) ou de remplissage (dysfonction diastolique), voire des deux mécanismes.
Insuffisance rénaleKidney failure, also known as end-stage kidney disease, is a medical condition in which the kidneys can no longer adequately filter waste products from the blood, functioning at less than 15% of normal levels. Kidney failure is classified as either acute kidney failure, which develops rapidly and may resolve; and chronic kidney failure, which develops slowly and can often be irreversible. Symptoms may include leg swelling, feeling tired, vomiting, loss of appetite, and confusion.
Causal modelIn the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.
Hypertension artérielleL’hypertension artérielle (HTA) persistante est une pathologie cardiovasculaire définie par une pression artérielle trop élevée. Souvent multifactorielle, l'HTA peut être aiguë ou chronique, avec ou sans signes de gravité. On parle communément d'hypertension artérielle pour une pression artérielle systolique supérieure à et une pression artérielle diastolique supérieure à . La pression artérielle doit être mesurée plus d'une fois, en position assise ou allongée, après de repos.
Insuffisance rénale aiguëL’insuffisance rénale aiguë (IRA) est l'état pathologique résultant de la baisse brutale du débit de filtration glomérulaire, d'une rétention des déchets azotés (urée, créatinine), d'une oligurie qui est fréquente mais non obligatoire. Les causes sont nombreuses, et les mécanismes contribuant à l'altération de la fonction rénale sont variables. L'insuffisance rénale aiguë est une urgence diagnostique et thérapeutique.
Causal reasoningCausal reasoning is the process of identifying causality: the relationship between a cause and its effect. The study of causality extends from ancient philosophy to contemporary neuropsychology; assumptions about the nature of causality may be shown to be functions of a previous event preceding a later one. The first known protoscientific study of cause and effect occurred in Aristotle's Physics. Causal inference is an example of causal reasoning. Causal relationships may be understood as a transfer of force.
Réseau bayésienEn informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe.
Invariant estimatorIn statistics, the concept of being an invariant estimator is a criterion that can be used to compare the properties of different estimators for the same quantity. It is a way of formalising the idea that an estimator should have certain intuitively appealing qualities. Strictly speaking, "invariant" would mean that the estimates themselves are unchanged when both the measurements and the parameters are transformed in a compatible way, but the meaning has been extended to allow the estimates to change in appropriate ways with such transformations.
Inférence causaleL'inférence causale est le processus par lequel on peut établir une relation de causalité entre un élément et ses effets. C'est un champ de recherche à la croisée des statistiques, de l'économétrie, de l'épidémiologie, de la méthodologie politique et de l'intelligence artificielle. En 1920, Sewall Wright développe la première path analysis. Cette analyse graphique des relations de causalité entre les variables constitue selon Judea Pearl un travail pionnier dans l'inférence causale.
Blood pressureBlood pressure (BP) is the pressure of circulating blood against the walls of blood vessels. Most of this pressure results from the heart pumping blood through the circulatory system. When used without qualification, the term "blood pressure" refers to the pressure in a brachial artery, where it is most commonly measured. Blood pressure is usually expressed in terms of the systolic pressure (maximum pressure during one heartbeat) over diastolic pressure (minimum pressure between two heartbeats) in the cardiac cycle.
NéphropathieUne néphropathie est une affection du rein en général, qu'il s'agisse d'un trouble fonctionnel ou lié à des lésions organiques du rein. Du grec ancien grc (nephrós, rein) et du suffixe -pathie aussi d'origine grecque utilisé pour désigner les maladies.
Acute decompensated heart failureAcute decompensated heart failure (ADHF) is a sudden worsening of the signs and symptoms of heart failure, which typically includes difficulty breathing (dyspnea), leg or feet swelling, and fatigue. ADHF is a common and potentially serious cause of acute respiratory distress. The condition is caused by severe congestion of multiple organs by fluid that is inadequately circulated by the failing heart. An attack of decompensation can be caused by underlying medical illness, such as myocardial infarction, an abnormal heart rhythm, infection, or thyroid disease.
Ratio estimatorThe ratio estimator is a statistical estimator for the ratio of means of two random variables. Ratio estimates are biased and corrections must be made when they are used in experimental or survey work. The ratio estimates are asymmetrical and symmetrical tests such as the t test should not be used to generate confidence intervals. The bias is of the order O(1/n) (see big O notation) so as the sample size (n) increases, the bias will asymptotically approach 0. Therefore, the estimator is approximately unbiased for large sample sizes.
Cœur artificielUn cœur artificiel est une prothèse intra-corporelle (ou para-corporelle) conçue pour se substituer au cœur natif et exécuter les fonctions motrices de la circulation sanguine du corps humain, afin de traiter les personnes présentant de l'insuffisance cardiaque et autres maladies cardio-vasculaires graves. La recherche et les tentatives de production de cet organe artificiel ont montré que les principaux obstacles à surmonter sont l'autonomie, la taille de la prothèse qui, lorsque cette dernière est intra-corporelle, doit être anatomiquement compatible avec la cage thoracique, les risques d'infections liés au câble percutanés d'alimentation, et les risques thromboemboliques.
Transplantation cardiaqueLa greffe du cœur, ou transplantation cardiaque, est une intervention chirurgicale consistant à remplacer un cœur malade par un cœur sain, prélevé sur un donneur du même groupe sanguin. vignette|Christiaan Barnard, l'un des pionniers de la transplantation cardiaque. La première transplantation cardiaque a été faite le par , chirurgien américain à Jackson aux États-Unis. Il s'agissait d'une xénogreffe cardiaque : le cœur d'un chimpanzé avait été transplanté chez un patient avec insuffisance cardiaque en phase terminale.
M-estimateurvignette|M-estimateur En statistique, les M-estimateurs constituent une large classe de statistiques obtenues par la minimisation d'une fonction dépendant des données et des paramètres du modèle. Le processus du calcul d'un M-estimateur est appelé M-estimation. De nombreuses méthodes d'estimation statistiques peuvent être considérées comme des M-estimateurs. Dépendant de la fonction à minimiser lors de la M-estimation, les M-estimateurs peuvent permettre d'obtenir des estimateurs plus robustes que les méthodes plus classiques, comme la méthode des moindres carrés.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Modèle causal de Neyman-RubinLe modèle causal de Neyman-Rubin (ou modèle à résultats potentiels, en anglais potential outcome model) est un cadre de pensée permettant d'identifier statistiquement l'effet causal d'une variable sur une autre. La première version du modèle a été proposée par Jerzy Neyman en 1923 dans son mémoire de maîtrise. Le modèle a ensuite été généralisé par Donald Rubin dans un article intitulé « ». Le nom du modèle a été donné par Paul Holland dans un article de 1986 intitulé « ». Expérience naturelle Méthode des
Valvulopathie cardiaqueLe terme valvulopathie cardiaque (littéralement, maladie des valves cardiaques) désigne divers dysfonctionnements des valves cardiaques. Ce sont des maladies fréquentes dont les causes se sont modifiées avec l'amélioration des conditions sanitaires. Toutes les valves cardiaques peuvent être touchées, mais les valves aortique et mitrale sont les plus fréquemment atteintes. L'échographie cardiaque couplée au doppler est actuellement l'examen-clé du bilan d'une valvulopathie.
Estimateur (statistique)En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.
