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.
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.
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.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Facteur de confusionEn statistique, un facteur de confusion, ou facteur confondant, ou encore variable confondante, est une variable aléatoire qui influence à la fois la variable dépendante et les variables explicatives. Ces facteurs sont notamment à l'origine de la différence entre corrélation et causalité (Cum hoc ergo propter hoc). En santé publique, c'est une variable liée à la fois au facteur de risque et à la maladie ou à un autre évènement de l'étude lié à la santé, ce qui est susceptible d'induire un biais dans l'analyse du lien (entre maladie et facteur de risque), produisant ainsi de fausses associations.
Régression multivariée par spline adaptativeLa Régression multivariée par spline adaptative (en anglais MARS pour ) est une méthode statistique ; plus précisément, c'est une forme de modèle de régression présentée pour la première fois par Jerome H. Friedman et Bernard Silverman en 1991. C'est une technique de régression non paramétrique pouvant être vue comme une extension des régressions linéaires qui modélisent automatiquement des interactions et des non-linéarités. Le terme MARS est une marque de Salford Systems.
Statistique multivariéeEn statistique, les analyses multivariées ont pour caractéristique de s'intéresser à des lois de probabilité à plusieurs variables. Les analyses bivariées sont des cas particuliers à deux variables. Les analyses multivariées sont très diverses selon l'objectif recherché, la nature des variables et la mise en œuvre formelle. On peut identifier deux grandes familles : celle des méthodes descriptives (visant à structurer et résumer l'information) et celle des méthodes explicatives visant à expliquer une ou des variables dites « dépendantes » (variables à expliquer) par un ensemble de variables dites « indépendantes » (variables explicatives).
Protéine C réactiveLa protéine C réactive (abrégée CRP, de l'anglais C-reactive protein) est une protéine de phase aiguë synthétisée principalement par le foie mais aussi par le tissu adipeux. Elle joue un rôle important dans les réactions inflammatoires, et sert de marqueur biologique à celles-ci. La protéine C réactive a été isolée par et Francis en 1930 à Rockefeller University, dans le sérum de patients présentant une inflammation aiguë. Cette protéine réagissait au polysaccharide C du pneumocoque.
Dependent and independent variablesDependent and independent variables are variables in mathematical modeling, statistical modeling and experimental sciences. Dependent variables are studied under the supposition or demand that they depend, by some law or rule (e.g., by a mathematical function), on the values of other variables. Independent variables, in turn, are not seen as depending on any other variable in the scope of the experiment in question. In this sense, some common independent variables are time, space, density, mass, fluid flow rate, and previous values of some observed value of interest (e.
Maladie à coronavirus 2019La maladie à coronavirus 2019, communément appelée la ou le Covid-19 (acronyme de l'anglais coronavirus disease 2019), est une maladie infectieuse émergente de type zoonose virale causée par la souche de coronavirus SARS-CoV-2. Les symptômes les plus fréquents sont la fièvre, la toux, la fatigue et la gêne respiratoire. Dans les formes les plus graves, l'apparition d'un syndrome de détresse respiratoire aiguë peut entraîner la mort, notamment chez les personnes plus fragiles du fait de leur âge ou en cas de comorbidités.
Régression (statistiques)En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Transplantation rénaleLa transplantation rénale, ou greffe de rein est une intervention chirurgicale consistant à remplacer un rein défectueux par un rein sain, prélevé sur un donneur. Selon la pathologie initiale, le greffon peut être posé sans que le rein ou les reins malades aient été retirés. Le rein transplanté est généralement greffé plus bas que la position anatomique normale, notamment dans la fosse iliaque. Il s'agit de la greffe la plus courante, elle possède un taux de réussite élevé.
Segmented regressionSegmented regression, also known as piecewise regression or broken-stick regression, is a method in regression analysis in which the independent variable is partitioned into intervals and a separate line segment is fit to each interval. Segmented regression analysis can also be performed on multivariate data by partitioning the various independent variables. Segmented regression is useful when the independent variables, clustered into different groups, exhibit different relationships between the variables in these regions.
Bayesian linear regressionBayesian linear regression is a type of conditional modeling in which the mean of one variable is described by a linear combination of other variables, with the goal of obtaining the posterior probability of the regression coefficients (as well as other parameters describing the distribution of the regressand) and ultimately allowing the out-of-sample prediction of the regressand (often labelled ) conditional on observed values of the regressors (usually ).
Dummy variable (statistics)In regression analysis, a dummy variable (also known as indicator variable or just dummy) is one that takes the values 0 or 1 to indicate the absence or presence of some categorical effect that may be expected to shift the outcome. For example, if we were studying the relationship between biological sex and income, we could use a dummy variable to represent the sex of each individual in the study. The variable could take on a value of 1 for males and 0 for females (or vice versa).
Essai cliniqueUn essai clinique, ou étude clinique, ou encore essai thérapeutique, est une étude scientifique réalisée en thérapeutique médicale humaine pour évaluer l'efficacité et la tolérance d'une méthode diagnostique ou d'un traitement. L'objectif d'un essai n'est pas d'apporter un bénéfice thérapeutique au volontaire. Le Comité international des rédacteurs de revue médicales en donne la définition suivante : . Ces études sont souvent effectuées après des études expérimentales non-cliniques (sur des modèles animaux ou cellulaires) pour confirmer leur pertinence et leur sécurité.
Acute proliferative glomerulonephritisAcute proliferative glomerulonephritis is a disorder of the small blood vessels of the kidney. It is a common complication of bacterial infections, typically skin infection by Streptococcus bacteria types 12, 4 and 1 (impetigo) but also after streptococcal pharyngitis, for which it is also known as postinfectious glomerulonephritis (PIGN) or poststreptococcal glomerulonephritis (PSGN). It can be a risk factor for future albuminuria.
Modèle linéairevignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.
Mortalité infantileLa mortalité infantile est une statistique calculée en faisant le rapport entre le nombre d'enfants morts avant l'âge d’un an sur le nombre total d’enfants nés vivants. Cette statistique est exprimée pour . Elle sert essentiellement à juger de la qualité des soins obstétriques et pédiatriques d'un pays. La réduction du taux de mortalité infantile par élimination des décès évitables d’enfants d’ici à 2030 fait partie des Objectifs du millénaire pour le développement de l'Organisation des Nations unies.
Régression non paramétriqueLa régression non paramétrique est une forme d'analyse de la régression dans lequel le prédicteur, ou fonction d'estimation, ne prend pas de forme prédéterminée, mais est construit selon les informations provenant des données. La régression non paramétrique exige des tailles d'échantillons plus importantes que celles de la régression basée sur des modèles paramétriques parce que les données doivent fournir la structure du modèle ainsi que les estimations du modèle. On dispose de données numériques que l'on suppose corrélées.
