Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Cross-Sectional Research01:50

Cross-Sectional Research

12.5K
In cross-sectional research, a researcher compares multiple segments of the population at the same time. If they were interested in people's dietary habits, the researcher might directly compare different groups of people by age. Instead of following a group of people for 20 years to see how their dietary habits changed from decade to decade, the researcher would study a group of 20-year-old individuals and compare them to a group of 30-year-old individuals and a group of 40-year-old...
12.5K
Finding Volume Using Cross-Sectional Area01:24

Finding Volume Using Cross-Sectional Area

68
For solids whose cross-sectional areas vary in a predictable way, volume can be determined by integrating these areas along an axis perpendicular to the slices. This approach is particularly useful for polyhedral solids, where classical geometric formulas may not be immediately applicable. A tetrahedron provides a clear example of how cross-sectional integration can be applied to a three-dimensional object with continuously changing geometry.Consider a tetrahedron with height h and a base that...
68
Profile Leveling and Cross Sections01:26

Profile Leveling and Cross Sections

1.6K
Profile leveling and cross-sections are surveying methods used to determine and document terrain elevations for infrastructure projects such as highways, railroads, canals, and pipelines. These methods provide data for earthwork planning and alignment of proposed routes.  Profile leveling involves measuring elevations along a fixed line to create a vertical terrain profile. A surveyor sets up a leveling instrument at the benchmark (BM) and records a backsight (BS) to determine the...
1.6K
Spinal Cord: Cross-sectional Anatomy01:16

Spinal Cord: Cross-sectional Anatomy

4.8K
The cross-sectional anatomy of the spinal cord offers a detailed view of its complex structure and function within the central nervous system. At the core of the spinal cord lies the gray matter, characterized by its butterfly or "H"-shaped appearance in cross-section. This central region is enveloped by white matter, with the overall structure divided into symmetrical halves by the dorsal median sulcus and the ventral median fissure.
Gray Matter and its Components
Central to the gray matter is...
4.8K
Monohybrid Crosses01:20

Monohybrid Crosses

239.6K
Overview
239.6K
Dihybrid Crosses01:18

Dihybrid Crosses

81.3K
Overview
81.3K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Creating change through short-term pilots and rapid cycle testing: a case of cardiovascular risk reduction.

BMJ open quality·2026
Same author

The Blue Coats Program to Improve and Sustain Workforce Well-Being.

NEJM catalyst innovations in care delivery·2026
Same author

Emergency physicians' perspectives on structural factors associated with mental health and burnout.

BMC emergency medicine·2026
Same author

The promise and pragmatics of wearable continuous monitoring on hospital wards.

Intensive & critical care nursing·2026
Same author

GLP-1 receptor agonist and risk of erectile dysfunction in men with type 2 diabetes: a target trial emulation.

EClinicalMedicine·2026
Same author

Differential Impact of a Digital Mental Health Engagement Platform on Black and Female Health Care Workers: A Secondary Analysis of a Randomized Trial.

Journal of general internal medicine·2026

Video Experimental Relacionado

Updated: Feb 4, 2026

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station INBEST
12:18

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station INBEST

Published on: April 23, 2015

10.4K

Fenotipado digital y riesgo de ECVA: un análisis transversal exploratorio utilizando datos de comportamiento en línea

Lauren Southwick1,2, Neil K R Sehgal3,4, Dena Torrente1

  • 1Department of Emergency Medicine, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA, USA.

American heart journal plus : cardiology research and practice
|February 3, 2026
PubMed
Resumen

Los datos de las redes sociales pueden ofrecer información sobre el riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV), complementando potencialmente las evaluaciones clínicas tradicionales. Se necesita más investigación para confirmar la asociación entre los comportamientos en línea y los resultados de salud del corazón.

Palabras clave:
Salud cardiovascularDatos digitalesRedes sociales

Más Videos Relacionados

Automated Analysis of Intracellular Phenotypes of Salmonella Using ImageJ
10:39

Automated Analysis of Intracellular Phenotypes of Salmonella Using ImageJ

Published on: August 9, 2022

3.4K
Low-Cost Gait Analysis for Behavioral Phenotyping of Mouse Models of Neuromuscular Disease
05:53

Low-Cost Gait Analysis for Behavioral Phenotyping of Mouse Models of Neuromuscular Disease

Published on: July 18, 2019

17.7K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Feb 4, 2026

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station INBEST
12:18

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station INBEST

Published on: April 23, 2015

10.4K
Automated Analysis of Intracellular Phenotypes of Salmonella Using ImageJ
10:39

Automated Analysis of Intracellular Phenotypes of Salmonella Using ImageJ

Published on: August 9, 2022

3.4K
Low-Cost Gait Analysis for Behavioral Phenotyping of Mouse Models of Neuromuscular Disease
05:53

Low-Cost Gait Analysis for Behavioral Phenotyping of Mouse Models of Neuromuscular Disease

Published on: July 18, 2019

17.7K

Área de la Ciencia:

  • Salud Digital
  • Medicina Cardiovascular
  • Epidemiología Social

Sus antecedentes:

  • El riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) se evalúa tradicionalmente utilizando factores clínicos.
  • Las plataformas de redes sociales generan grandes cantidades de datos de usuarios que reflejan comportamientos y determinantes sociales.
  • La utilidad de los datos de las redes sociales para predecir el riesgo de ECV más allá de los modelos establecidos está en gran medida sin explorar.

Objetivo del estudio:

  • Investigar la posible asociación entre los datos de las redes sociales y el riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV).
  • Determinar si los marcadores derivados de las redes sociales mejoran la predicción del riesgo de ECV en comparación con los modelos clínicos tradicionales.

Principales métodos:

  • Análisis transversal exploratorio, retrospectivo.
  • Se utilizaron datos de redes sociales junto con datos clínicos tradicionales (detalles no especificados en el resumen).
  • Métodos estadísticos para evaluar las asociaciones entre las variables de las redes sociales y los factores de riesgo de ECV (detalles no especificados en el resumen).

Principales resultados:

  • El análisis exploratorio sugiere asociaciones potenciales, pero aún no confirmadas.
  • Los datos de las redes sociales pueden capturar marcadores conductuales y sociales relevantes para la ECV.
  • El valor predictivo de los datos de las redes sociales sobre los modelos tradicionales sigue siendo incierto.

Conclusiones:

  • Los datos de las redes sociales presentan una vía novedosa, aunque no probada, para la evaluación del riesgo de ECV.
  • Se requieren estudios de validación adicionales para establecer el papel de las redes sociales en la predicción del riesgo cardiovascular.
  • La integración de las huellas digitales en la práctica clínica para la salud del corazón requiere una investigación rigurosa.