Titre : Régions pseudo-autosomiques

Régions pseudo-autosomiques : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une anomalie des PAR ?

Le diagnostic se fait par analyse génétique, incluant le caryotype et le séquençage.
Analyse génétique Caryotype
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer les PAR ?

Les tests incluent le séquençage de l'ADN et l'hybridation in situ fluorescente.
Séquençage de l'ADN Hybridation in situ
#3

Les PAR peuvent-ils être détectés par échographie ?

Non, l'échographie ne peut pas détecter les anomalies des PAR, seule l'analyse génétique le peut.
Échographie Anomalies chromosomiques
#4

Quels signes cliniques indiquent une anomalie des PAR ?

Des signes peuvent inclure des troubles de la fertilité ou des anomalies de développement sexuel.
Troubles de la fertilité Anomalies de développement
#5

Les tests de dépistage sont-ils recommandés pour les PAR ?

Oui, le dépistage est recommandé pour les couples à risque d'anomalies génétiques.
Dépistage génétique Anomalies génétiques

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont associés aux anomalies des PAR ?

Les symptômes peuvent inclure des dysfonctionnements hormonaux et des malformations congénitales.
Dysfonction hormonale Malformations congénitales
#2

Les anomalies des PAR affectent-elles la croissance ?

Oui, elles peuvent entraîner des retards de croissance et des problèmes de développement.
Retard de croissance Développement
#3

Y a-t-il des symptômes psychologiques liés aux anomalies des PAR ?

Des troubles psychologiques peuvent survenir, notamment l'anxiété et la dépression.
Troubles psychologiques Anxiété
#4

Les anomalies des PAR peuvent-elles causer des douleurs ?

Elles peuvent entraîner des douleurs liées à des malformations ou des déséquilibres hormonaux.
Douleur Déséquilibre hormonal
#5

Les anomalies des PAR sont-elles visibles à la naissance ?

Certaines anomalies peuvent être visibles à la naissance, mais d'autres se manifestent plus tard.
Anomalies congénitales Diagnostic prénatal

Prévention 5

#1

Comment prévenir les anomalies des PAR ?

La prévention passe par le conseil génétique et le dépistage prénatal pour les couples à risque.
Conseil génétique Dépistage prénatal
#2

Les vaccinations peuvent-elles prévenir les anomalies des PAR ?

Non, les vaccinations ne préviennent pas les anomalies chromosomiques comme celles des PAR.
Vaccination Anomalies chromosomiques
#3

Le mode de vie influence-t-il les anomalies des PAR ?

Un mode de vie sain peut réduire certains risques, mais ne prévient pas toutes les anomalies.
Mode de vie sain Facteurs de risque
#4

Les tests génétiques préconceptionnels sont-ils utiles ?

Oui, ils peuvent identifier des risques d'anomalies génétiques chez les futurs parents.
Tests génétiques Préconception
#5

Les conseils nutritionnels aident-ils à prévenir les anomalies ?

Une bonne nutrition peut soutenir la santé reproductive, mais ne prévient pas directement les anomalies.
Nutrition Santé reproductive

Traitements 5

#1

Quels traitements existent pour les anomalies des PAR ?

Les traitements peuvent inclure des thérapies hormonales et des interventions chirurgicales.
Thérapie hormonale Intervention chirurgicale
#2

Les traitements sont-ils personnalisés pour chaque patient ?

Oui, les traitements sont souvent adaptés en fonction des symptômes et des besoins individuels.
Médecine personnalisée Traitement individualisé
#3

Les traitements médicaux sont-ils efficaces pour les anomalies des PAR ?

L'efficacité varie selon le type d'anomalie et la réponse individuelle au traitement.
Efficacité du traitement Réponse au traitement
#4

Y a-t-il des traitements préventifs pour les anomalies des PAR ?

Actuellement, il n'existe pas de traitements préventifs spécifiques pour les anomalies des PAR.
Prévention Anomalies génétiques
#5

Les thérapies psychologiques sont-elles recommandées ?

Oui, les thérapies psychologiques peuvent aider à gérer les impacts émotionnels des anomalies.
Thérapie psychologique Santé mentale

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec les anomalies des PAR ?

Les complications incluent des problèmes de fertilité, des malformations et des troubles endocriniens.
Fertilité Troubles endocriniens
#2

Les anomalies des PAR augmentent-elles le risque de cancer ?

Certaines études suggèrent un lien, mais des recherches supplémentaires sont nécessaires.
Cancer Risque
#3

Les complications psychologiques sont-elles fréquentes ?

Oui, les complications psychologiques comme l'anxiété et la dépression sont courantes.
Complications psychologiques Anxiété
#4

Les anomalies des PAR peuvent-elles affecter la grossesse ?

Elles peuvent entraîner des complications pendant la grossesse, comme des fausses couches.
Grossesse Fausses couches
#5

Y a-t-il des complications à long terme liées aux anomalies des PAR ?

Oui, des complications à long terme peuvent inclure des problèmes de santé chroniques et des troubles de développement.
Santé chronique Troubles de développement

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour les anomalies des PAR ?

Les facteurs incluent l'âge parental avancé et des antécédents familiaux d'anomalies génétiques.
Âge parental Antécédents familiaux
#2

Les facteurs environnementaux influencent-ils les anomalies des PAR ?

Oui, l'exposition à certaines substances chimiques peut augmenter le risque d'anomalies.
Facteurs environnementaux Substances chimiques
#3

Les maladies génétiques augmentent-elles le risque d'anomalies des PAR ?

Oui, des maladies génétiques peuvent être associées à un risque accru d'anomalies des PAR.
Maladies génétiques Risque accru
#4

Le mode de vie peut-il affecter le risque d'anomalies des PAR ?

Un mode de vie malsain, comme le tabagisme, peut augmenter le risque d'anomalies génétiques.
Mode de vie malsain Tabagisme
#5

Les traitements médicaux antérieurs influencent-ils le risque ?

Certains traitements médicaux, comme la chimiothérapie, peuvent affecter le risque d'anomalies.
Chimiothérapie Traitements médicaux
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 30/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

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Erina Suzuki

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Atsushi Hattori

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Emma E Wolters

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Affiliations :
  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands. ee.wolters@amsterdamumc.nl.
  • Alzheimer Center Amsterdam, Department of Neurology, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands. ee.wolters@amsterdamumc.nl.
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Rik Ossenkoppele

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Affiliations :
  • Alzheimer Center Amsterdam, Department of Neurology, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
  • Clinical Memory Research Unit, Lund University, Lund, Sweden.
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Sander C J Verfaillie

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Affiliations :
  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Emma M Coomans

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  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Tessa Timmers

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Affiliations :
  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
  • Alzheimer Center Amsterdam, Department of Neurology, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Denise Visser

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Affiliations :
  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
  • Alzheimer Center Amsterdam, Department of Neurology, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Hayel Tuncel

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Affiliations :
  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Sandeep S V Golla

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Affiliations :
  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Albert D Windhorst

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  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Ronald Boellaard

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  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Wiesje M van der Flier

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Affiliations :
  • Alzheimer Center Amsterdam, Department of Neurology, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
  • Department of Epidemiology and Biostatistics, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Charlotte E Teunissen

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Affiliations :
  • Neurochemistry Laboratory, Department of Clinical Chemistry, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Philip Scheltens

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Affiliations :
  • Alzheimer Center Amsterdam, Department of Neurology, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Bart N M van Berckel

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Affiliations :
  • Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam Neuroscience, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC, Amsterdam, The Netherlands.
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Juan J Morrone

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  • Museo de Zoología 'Alfonso L. Herrera', Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), 04510 Mexico City, Mexico.
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Tania Escalante

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Affiliations :
  • Grupo de Biogeografía de la Conservación, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), 04510 Mexico City, Mexico.
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Although ChatGPT was not developed for medical use, there is growing interest in its use in medical fields. Understanding its capabilities and precautions for its use in the medical field is an urgent... A non-clinical experimental study.... We administered the Japanese National Medical Examination to GPT-3.5 and GPT-4 to examine the rates of accuracy and consistency in their responses. We counted the total number of documents in the Web ... For GPT-4, we confirmed an accuracy rate of 81.0 % and a consistency rate of 88.8 % on the exam; both showed improvement compared to those for GPT-3.5. A positive correlation was observed between the ... Checking consistency may help identify incorrect answers when using ChatGPT. Users should be aware that the accuracy of the answers by ChatGPT may decrease when it is asked about topics with limited p...

Health data hubs: an analysis of existing data governance features for research.

Digital transformation in healthcare and the growth of health data generation and collection are important challenges for the secondary use of healthcare records in the health research field. Likewise... To capture the different data governance behind health data hubs across Europe, a survey focused on analysing the feasibility of linking individual-level data between data collections and the generati... In total, 41 survey responses received until June 2022 were analysed. Stratification methods were performed to cover the different levels of granularity identified in some data hubs' characteristics. ... The analysis of the responses from health data hub respondents across Europe provided a list of the most frequent aspects, which concluded with a set of specific best practices on data management and ...

A scoping review of preprocessing methods for unstructured text data to assess data quality.

Unstructured text data (UTD) are increasingly found in many databases that were never intended to be used for research, including electronic medical record (EMR) databases. Data quality can impact the... Our objective was to systematically document current research and practices about NLP preprocessing methods to describe or improve the quality of UTD, including UTD found in EMR databases.... A scoping review was undertaken of peer-reviewed studies published between December 2002 and January 2021. Scopus, Web of Science, ProQuest, and EBSCOhost were searched for literature relevant to the ... A total of 41 articles were included in the scoping review; over 50% were published between 2016 and 2021. Almost 20% of the articles were published in health science journals. Common preprocessing me... Multiple NLP techniques have been proposed to preprocess UTD, with some differences in techniques applied to EMR data. There are similarities in the data quality dimensions used to characterize struct...

Development of novel composite data quality scores to evaluate facility-level data quality in electronic data in Kenya: a nationwide retrospective cohort study.

In this evaluation, we aim to strengthen Routine Health Information Systems (RHIS) through the digitization of data quality assessment (DQA) processes. We leverage electronic data from the Kenya Healt... We evaluated 187 HIV care facilities with electronic medical records across Kenya. Using quarterly, longitudinal KHIS data from January 2011 to June 2018 (total N = 30 quarters), we extracted indicato... A total of 5,610 unique facility-quarters were extracted from KHIS. The mean completeness score was 61.1% [standard deviation (SD) = 27%]. The mean consistency score was 80% (SD = 16.4%). The mean dis... We observed a lack of correlation between the completeness score and the other two scores. As such, for a holistic DQA, completeness assessment should be paired with the measurement of either consiste...