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Journal articles on the topic 'Prédiction du retard'

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Author: Grafiati
Published: 25 May 2024

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1

Heddam, Salim, Abdelmalek Bermad, and Noureddine Dechemi. "Modélisation de la dose de coagulant par les systèmes à base d’inférence floue (ANFIS) application à la station de traitement des eaux de Boudouaou (Algérie)." Revue des sciences de l’eau 25, no. 1 (March 28, 2012): 1–17. http://dx.doi.org/10.7202/1008532ar.

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Abstract:
La coagulation est l’une des étapes les plus importantes dans le traitement des eaux. La difficulté principale est de déterminer la dose optimale de coagulant à injecter en fonction des caractéristiques de l’eau brute. Un mauvais contrôle de ce procédé peut entraîner une augmentation importante des coûts de fonctionnement et le non-respect des objectifs de qualité en sortie de la station de traitement. Le sulfate d’aluminium (Al2SO4.18H2O) est le réactif coagulant le plus généralement utilisé. La détermination de la dose de coagulant se fait au moyen de l’essai dit de « Jar Test » conduit en laboratoire. Ce type d’approche a le désavantage d’avoir un temps de retard relativement long et ne permet donc pas un contrôle automatique du procédé de coagulation. Le présent article décrit un modèle neuro flou de type Takagi Sugeno (TK), développé pour la prédiction de la dose de coagulant utilisée lors de la phase de clarification dans la station de traitement des eaux de Boudouaou qui alimente la ville d’Alger en eau potable. Le modèle ANFIS (système d’inférence flou à base de réseaux de neurones adaptatifs), qui combine les techniques floues et neuronales en formant un réseau à apprentissage supervisé, a été appliqué durant la phase de calage et testé en période de validation. Les résultats obtenus par le modèle ANFIS ont été comparés avec ceux obtenus avec un réseau de neurones de type perceptron multicouche (MLP) et un troisième modèle à base de regression linéaire multiple (MLR). Un coefficient de détermination (R2) de l’ordre de 0,92 en période de validation a été obtenu avec le modèle ANFIS, alors que pour le MLP, il est de l’ordre de 0,75, et que pour le modèle MLR, il ne dépasse pas 0,35. Les résultats obtenus sont d’une grande importance pour la gestion de l’installation.
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2

Kaddoussi, R., N. Boudawara, S. Bouchareb, J. Knani, and L. Boussoffara. "Facteurs prédictifs d’un retard de négativation des bacilloscopies." Revue des Maladies Respiratoires 34 (January 2017): A232. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmr.2016.10.558.

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3

Moussa, I., S. Habibèch, H. Racil, C. Habouria, A. Chabbou, and N. Chaouch. "Facteurs prédictifs de retard de négativation des bascilloscopies." Revue des Maladies Respiratoires 36 (January 2019): A262. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmr.2018.10.610.

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4

Essebaa, S., A. Slim, A. Ben Mansour, K. Darragi, O. Kahloul, H. Daghfous, S. Ben Saad, and F. Tritar. "Facteurs prédictifs du retard de négativation dans la tuberculose pulmonaire." Revue des Maladies Respiratoires Actualités 15, no. 1 (January 2023): 272. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmra.2022.11.513.

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5

Terrier, J., P. Teloken, C. Nelson, and J. Mulhall. "Orgasme retardé secondaire : causes, associations et facteurs prédictifs." Progrès en Urologie 26, no. 13 (November 2016): 761–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.purol.2016.07.187.

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6

Hafaied, S., H. Racil, I. Sahnoun, S. Cheikh Rouhou, S. Bacha, N. Chaouch, L. Slim, and A. Chabbou. "Retard de négativation des bacilloscopies : y a-t-il des facteurs prédictifs ?" Revue des Maladies Respiratoires 31 (January 2014): A105. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmr.2013.10.369.

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7

Ben Mansour, A., S. Daboussi, S. Mhamdi, Z. Moetemri, C. Aichaouia, M. Khadhraoui, and R. Cheikh. "Retard de négativation des bacilloscopies : y a-t-il des facteurs prédictifs ?" Revue des Maladies Respiratoires 34 (January 2017): A232. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmr.2016.10.559.

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8

Majdoub Fehri, S., N. Issaoui, S. Abdenneji, J. Hammadi, N. Hriz, and H. Kwas. "Facteurs prédictifs du retard de retour à la paroi du pneumothorax spontané." Revue des Maladies Respiratoires Actualités 15, no. 1 (January 2023): 262–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmra.2022.11.489.

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9

Canali-Sirven, C., S. Verdun, and M. Harboun. "Les facteurs prédictifs d’un retard diagnostique d’AVC en gériatrie : étude rétrospective cas-témoin." NPG Neurologie - Psychiatrie - Gériatrie 20, no. 116 (April 2020): 83–90. http://dx.doi.org/10.1016/j.npg.2019.09.003.

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10

Bosmans, J. L., M. Michalak, K. Wouters, M. M. Couttenye, K. Janssen Van Doorn, R. Hellemans, D. Ysebaert, et al. "Quelle est la valeur prédictive du calculateur de retard de reprise de fonction en transplantation rénale ?" Néphrologie & Thérapeutique 10, no. 5 (September 2014): 380. http://dx.doi.org/10.1016/j.nephro.2014.07.276.

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11

Membrey, B., S. Miranda, G. Armengol, N. Cailleux, H. Levesque, and Y. Benhamou. "Facteurs prédictifs d’un retard d’équilibration à l’instauration d’un traitement par antivitamine K : étude d’une cohorte de 98 patients." La Revue de Médecine Interne 34 (December 2013): A120. http://dx.doi.org/10.1016/j.revmed.2013.10.207.

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12

Pérez, Fredy, and Velásquez Hermilson. "Análisis de cambio de régimen en series de tiempo no lienales utilizando modelos TAR." Lecturas de Economía, no. 61 (November 3, 2009): 101–19. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n61a2731.

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Abstract:
En muchas situaciones, la teoría recomienda un determinado modelo predictivo para una serie de tiempo financiera. Sin embargo, algunos comportamientos de estas series hacen que el modelo no sea apropiado. Una de las razones para ello puede ser la no linealidad de esos comportamientos. Se propone tratar estas series con modelos TAR (modelo autorregresivo por tramos); dichos modelos se definen por una variable umbral, por lo que en general resulta ser un modelo temporal no lineal. Un modelo de este tipo se formula como una serie temporal con su rezago como variable umbral, donde d es un entero positivo denominado retardo umbral. La variable umbral se desconoce en la práctica, y es importante saber cómo determinarla; en este artículo se explica cómo. Los modelos TAR se ilustran haciendo una modelación del PIB de España. Palabras clave: Modelos TAR, variables umbrales, regímenes. Clasificación JEL: C23, C51 Abstract: In some situations, theoreticians recommend a given predictive model for a series of financial time. However, some inappropriate behaviors in given series make such a model unsuitable. One of the reasons for this can be the non-linearity of those behaviors. A proposed model to treat these series is the TAR model (threshold autoregressive). TAR models are determined by a variable called threshold for which it mainly results to be a temporal nonlinear model. A TAR model expresses itself as a temporal series, with a lagged as a threshold variable, where d is an entire positive called retard threshold. In practice, the threshold variable is unknown, due to which an important question is how to determine it; an answer to this question is given in this paper. TAR models are illustrated by modeling Spain's Gross Domestic Product. Key words: TAR model, threshold variable, regimes.. JEL: C23, C51 Résumé: Dans quelques situations, les théoriciens recommandent un modèle prédictif donné pour une série de temps financier. Cependant, quelques comportements inadéquats des séries données rendent un tel modèle peu convenable. Une raison de ceci est qu'il ne tient pas compte des comportements non linéaires. Un modèle proposé pour traiter ces séries est le modèle TAR (seuil auto-régressif). Des modèles TAR sont déterminés par un variable seuil pour lequel il résulte principalement un modèle non-linéaire temporel. Un modèle TAR s'exprime comme série temporelle , avec un traîné comme un variable de seuil, où d est un positif entier appelé seuil de retard. Dans la pratique, la variable de seuil est inconnu, alors qu'une question importante est comment le déterminer ; une réponse à cette question est donnée en cet article. Des modèles TAR sont illustrés en modelant le produit intérieur brut de l'Espagne. Mots Clés: modèle TAR , seuil variable, regimes.
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Geoffroy, P. A. "Y-a-t-il des marqueurs circadiens prédictifs de la réponse au lithium ?" European Psychiatry 28, S2 (November 2013): 97. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2013.09.259.

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Abstract:
IntroductionLe Trouble Bipolaire (TB) est une maladie récurrente sévère affectant 1 à 4 % de la population générale et débutant avant 21 ans pour la moitié des sujets [3]. Le TB est associé à des perturbations profondes des rythmes circadiens pendant et entre les épisodes. En phase de stabilité thymique, les patients apparaîssent hypersensibles aux perturbateurs des rythmes (décalage horaire, travail de nuit, post-partum), ont des cycles veille/sommeil perturbés et des troubles biochimiques (mélatonine, cortisol) [4]. les anomalies du sommeil précèdent fréquemment les rechutes et un caractère saisonnier des récurrences peut exister [2]. Le lithium (Li) est un traitement de référence du TB pour son efficacité dans la prévention des rechutes et du suicide [1]. Son action est mal connue mais il est démontré que le Li présente des effets circadiens stabilisateurs (allongement de la période des rythmes, pic de température maximale retardé, modification de la sensibilité à la lumière, etc.) [4]. Cependant, 70 à 80 % des patients traités présentent une rechute à deux ans après un épisode majeur [1]. Il apparaît donc indispensable d’identifier des marqueurs prédictifs de réponse au Li où les marqueurs circadiens apparaîssent être de bons candidats.MéthodeDeux études rétrospectives chez des patients traités par Li depuis au moins deux ans ont recherché des associations entre la réponse au Li (ALDA) et (1) le caractère saisonnier (DSM-IVTR, n = 128), et (2) des autoquestionnaires circadiens (n = 32) de somnolence diurne (Epworth), chronotype (Horne) et inventaire du type circadien (CTI).RésultatsLes patients excellent-répondeurs au Li, comparés aux non-répondeurs, présentent moins fréquemment un caractère saisonnier (p = 0,02), davantage de somnolences diurnes (p = 0,02), sont plus du matin (p = 0,02) et apparaîssent plus vigoureux dans leurs rythmes (p = 0,04).ConclusionCes résultats, bien que préliminaires, soulignent l’intérêt d’étudier les marqueurs circadiens de réponse au Li afin d’améliorer la prise en charge thérapeutique des patients.
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Lafay, V., Y. Lamfichekh, J. Hamam, A. Guillien, M. Puyraveau, J. Behr, P. Manzoni, et al. "Validation d’un score prédictif de risque de survenue de pneumothorax retardé après une ponction-biopsie transpariétale pulmonaire scannoguidée sur une cohorte prospective monocentrique." Revue des Maladies Respiratoires Actualités 14, no. 1 (January 2022): 72–73. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmra.2021.11.576.

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Nyobe, Samuel, Fabien Campillo, Serge Moto, and Vivien Rossi. "The one step fixed-lag particle smoother as a strategy to improve the prediction step of particle filtering." Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 39 - 2023 (December 14, 2023). http://dx.doi.org/10.46298/arima.10784.

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Abstract:
Sequential Monte Carlo methods have been a major breakthrough in the field of numerical signal processing for stochastic dynamical state-space systems with partial and noisy observations. However, these methods still present certain weaknesses. One of the most fundamental is the degeneracy of the filter due to the impoverishment of the particles: the prediction step allows the particles to explore the state-space and can lead to the impoverishment of the particles if this exploration is poorly conducted or when it conflicts with the following observation that will be used in the evaluation of the likelihood of each particle. In this article, in order to improve this last step within the framework of the classic bootstrap particle filter, we propose a simple approximation of the one step fixed- lag smoother. At each time iteration, we propose to perform additional simulations during the prediction step in order to improve the likelihood of the selected particles. Les méthodes de Monte Carlo séquentielles ont constitué une percée majeure dans le domaine du traitement numérique du signal pour les systèmes dynamiques stochastiques à espace d'état avec observations partielles et bruitées. Cependant, ces méthodes présentent encore certaines faiblesses. L'une des plus fondamentales est la dégénérescence du filtre due à l'appauvrissement des particules : l'étape de prédiction permet aux particules d'explorer l'espace d'état et peut conduire à l'appauvrissement des particules si cette exploration est mal menée ou lorsqu'elle entre en conflit avec l'observation suivante qui sera utilisée dans l'évaluation de la vraisemblance de chaque particule. Dans cet article, afin d'améliorer cette dernière étape dans le cadre du filtre particulaire bootstrap classique, nous proposons une approximation simple du lisseur à retard fixe à un pas. A chaque itération temporelle, nous proposons d'effectuer des simulations supplémentaires pendant l'étape de prédiction afin d'améliorer la vraisemblance des particules sélectionnées.
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Gosselin, Laura, Maxime Thibault, Denis Lebel, and Jean-François Bussières. "Utilisation de l’intelligence artificielle en pharmacie : une revue narrative." Canadian Journal of Hospital Pharmacy 74, no. 2 (April 19, 2021). http://dx.doi.org/10.4212/cjhp.v74i2.3100.

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Abstract:
RÉSUMÉ Contexte : L’intelligence artificielle (IA) est une avancée technologique qui consiste à amener une machine à imiter une forme d’intelligence. Objectifs : L’objectif principal est d’effectuer une revue narrative des études évaluant la faisabilité et l’impact de l’IA en pharmacie. L’objectif secondaire est de développer une carte heuristique entourant l’IA en santé. Sources des données : Nous avons consulté quatre bases de données, soit PubMed, Medline, Embase et CINAHL. Sélection des études et extraction des données : Quatre stratégies de recherche ont été élaborées. Sélection des articles sur la base du titre, de l’abrégé puis du texte par une assistante de recherche, suivie d’une révision par un pharmacien de l’équipe. Les articles pris en compte doivent décrire ou évaluer la faisabilité ou l’impact de l’IA en pharmacie. Synthèse des données : À partir de la revue documentaire, 362 articles ont été sélectionnés au départ, 18 d’entre eux ont été retenus selon les critères d’inclusion. De façon générale, on note que les études ont été surtout menées aux États-Unis (72 %, 13/18). Les études portent, par ordre d’importance décroissant, sur la prédiction de la réponse aux traitements et la prédiction d’effets indésirables (33 %, 6/18), la priorisation des patients (28 %, 5/18), l’adhésion thérapeutique (22 %, 4/18), la validation d’ordonnances et la prescription électronique (17 %, 3/18) et d’autres thèmes (p. ex. diagnostic, coûts, assurance, vérification de volumes de seringue). Conclusions : Cette revue narrative met en évidence 18 études évaluant la faisabilité et l’impact de l’IA en pharmacie. Ces études ont utilisé différentes approches méthodologiques dans divers domaines d’application, en officine comme en établissement de santé. Il est encore trop tôt pour prédire les retombées de l’IA en pharmacie, mais ces études soulignent l’importance de s’y intéresser. ABSTRACT Background: Artificial intelligence (AI) can be described as an advanced technology in which machines display a certain form of intelligence. Objectives: The primary objective was to perform a narrative review of studies evaluating the feasibility and impact of AI in pharmacy. The secondary objective was to create a mind map of AI in health care. Data Sources: Four databases were consulted: PubMed, Medline, Embase, and CINAHL. Study Selection and Data Extraction: Four search strategies were developed. Initial selection of articles was based on their titles and abstracts; the full texts were then evaluated by a research assistant, with review by a pharmacist. Articles were included if they described or evaluated the feasibility or impact of AI in pharmacy. Data Synthesis: A total of 362 articles were identified by the literature review, of which 18 met the inclusion criteria. The studies were mainly conducted in the United States (72%, 13/18). The article topics were, in decreasing order, prediction of response to treatments and adverse effects (33%, 6/18), patient prioritization (28%, 5/18), treatment adherence (22%, 4/18), validation of prescriptions and electronic prescription (17%, 3/18), and other themes (e.g., diagnosis, costs, insurance, and verification of syringe volume). Conclusions: This narrative review highlighted 18 studies evaluating the feasibility and impact of AI in pharmacy. The studies used various methodologies in different settings, both retail pharmacies and hospital pharmacies. It is still too soon to predict the implications of AI for pharmacy, but these studies emphasize the importance of attention in this area.
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