Étude de cohorteUne étude de cohorte est une étude statistique de type longitudinal. Elle peut être ou interventionnelle, ou . Ce type d'étude scientifique est notamment utilisé en médecine et en épidémiologie (pour ces deux domaines, les bases de données collectées sont dédiées aux études de cohortes épidémiologiques), en sciences humaines et sociales, en science actuarielle et en écologie. L'une des premières études de cohorte connues fut menée par Janet Lane-Claypon en 1912 dans son étude intitulée Report to the Local Government Board upon the Available Data in Regard to the Value of Boiled Milk as a Food for Infants and Young Animals.
Épreuve d'effortvignette L'épreuve d'effort, ou test d'effort, ou électrocardiogramme d'effort ou ergométrie, est un examen consistant à l'enregistrement d'un ECG durant le déroulement d'un exercice physique calibré. Il permet d'aider au diagnostic d'une maladie coronarienne (maladie des artères coronaires). Il peut être associé à la mesure et à l'analyse des volumes et débits ventilatoires. Il est alors utile dans l'évaluation de certaines maladies respiratoires ou métaboliques et permet également d'apprécier le comportement d'un sujet sportif ou non vis-à-vis de l'effort, ce qui peut permettre d'affiner l'entraînement sportif ou le réentraînement.
Propensity score matchingIn the statistical analysis of observational data, propensity score matching (PSM) is a statistical matching technique that attempts to estimate the effect of a treatment, policy, or other intervention by accounting for the covariates that predict receiving the treatment. PSM attempts to reduce the bias due to confounding variables that could be found in an estimate of the treatment effect obtained from simply comparing outcomes among units that received the treatment versus those that did not. Paul R.
Étude cas-témoinsUne étude cas-témoins est une étude statistique observationnelle rétrospective utilisée en épidémiologie. Les études cas-témoins sont utilisées pour mettre en évidence des facteurs qui peuvent contribuer à l'apparition d'une maladie en comparant des sujets qui ont cette maladie (les cas) avec des sujets qui n'ont pas la maladie mais qui sont similaires par ailleurs (les témoins).
Échelle de GlasgowL'échelle de Glasgow, ou score de Glasgow (Glasgow coma scale, GCS), est un indicateur de l'état de conscience. Dans un contexte d'urgence, elle permet au médecin de choisir une stratégie dans l'optique du maintien des fonctions vitales. Cette échelle fut développée par G. Teasdale et B. Jennet à l'institut de neurologie de Glasgow (Écosse) en 1974 pour les traumatismes crâniens. Ce score est inversement corrélé à la gravité (stratification du risque de complications et évolution spontanée) des comas.
Respiratory arrestRespiratory arrest is a medical condition caused by apnea or respiratory dysfunction severe enough that it will not sustain the body (such as agonal breathing). Prolonged apnea refers to a patient who has stopped breathing for a long period of time. If the heart muscle contraction is intact, the condition is known as respiratory arrest. An abrupt stop of pulmonary gas exchange lasting for more than five minutes may permanently damage vital organs, especially the brain. Lack of oxygen to the brain causes loss of consciousness.
Algorithme du gradientLalgorithme du gradient, aussi appelé algorithme de descente de gradient, désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des n-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué dans la direction opposée au gradient, de manière à faire décroître la fonction.
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Étude longitudinaleUne étude longitudinale est une étude résultant du suivi d'une population ou d'un phénomène dans le temps en fonction d'un événement de départ. L’objectif de la recherche longitudinale est de cartographier un développement sur une période spécifique. Une comparaison peut être faite entre la mesure de début et celle de fin (et des mesures intermédiaires) d’un phénomène particulier. Ainsi, l'étude longitudinale s'oppose conceptuellement à l'étude transversale qui s'intéresse à un phénomène à instant t.
Test du rapport de vraisemblanceEn statistiques, le test du rapport de vraisemblance est un test statistique qui permet de tester un modèle paramétrique contraint contre un non contraint. Si on appelle le vecteur des paramètres estimés par la méthode du maximum de vraisemblance, on considère un test du type : contre On définit alors l'estimateur du maximum de vraisemblance et l'estimateur du maximum de vraisemblance sous .
