Titre : Excroissance neuronale

Excroissance neuronale : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Latent Class Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une excroissance neuronale ?

Le diagnostic repose sur l'imagerie cérébrale et l'évaluation neurologique.
Imagerie par résonance magnétique Évaluation neurologique
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer la croissance neuronale ?

Des tests électrophysiologiques et des biopsies peuvent être utilisés.
Électrophysiologie Biopsie
#3

Les examens d'imagerie sont-ils toujours nécessaires ?

Pas toujours, mais ils aident à visualiser les anomalies structurelles.
Tomodensitométrie Imagerie cérébrale
#4

Quels signes cliniques indiquent une excroissance neuronale ?

Des troubles neurologiques, des douleurs ou des changements cognitifs peuvent indiquer.
Troubles neurologiques Cognition
#5

Peut-on détecter une excroissance neuronale par un examen physique ?

L'examen physique peut révéler des déficits neurologiques, mais pas directement.
Examen physique Déficits neurologiques

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une excroissance neuronale ?

Les symptômes incluent des douleurs, des troubles de la mémoire et des mouvements anormaux.
Douleur Troubles de la mémoire
#2

Les troubles de l'équilibre sont-ils liés à l'excroissance neuronale ?

Oui, des excroissances peuvent affecter l'équilibre et la coordination.
Troubles de l'équilibre Coordination
#3

Peut-on avoir des troubles de la vision ?

Oui, des excroissances peuvent affecter les voies visuelles et provoquer des troubles.
Troubles de la vision Voies visuelles
#4

Les changements d'humeur sont-ils possibles ?

Oui, des excroissances neuronales peuvent influencer l'humeur et le comportement.
Changements d'humeur Comportement
#5

Les convulsions peuvent-elles être un symptôme ?

Oui, des excroissances peuvent provoquer des crises épileptiques.
Convulsions Épilepsie

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les excroissances neuronales ?

Certaines mesures préventives incluent un mode de vie sain et la gestion du stress.
Mode de vie sain Gestion du stress
#2

L'alimentation joue-t-elle un rôle dans la prévention ?

Oui, une alimentation riche en oméga-3 et antioxydants peut être bénéfique.
Alimentation Oméga-3
#3

L'exercice physique peut-il aider à prévenir ces excroissances ?

Oui, l'exercice régulier favorise la santé neuronale et la plasticité.
Exercice physique Santé neuronale
#4

Le sommeil a-t-il un impact sur la santé neuronale ?

Oui, un sommeil de qualité est crucial pour la régénération neuronale.
Sommeil Régénération neuronale
#5

Le stress chronique peut-il aggraver la situation ?

Oui, le stress chronique peut nuire à la santé neuronale et favoriser des excroissances.
Stress chronique Santé neuronale

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les excroissances neuronales ?

Les traitements incluent la médication, la thérapie physique et parfois la chirurgie.
Médicaments Thérapie physique
#2

La chirurgie est-elle une option de traitement ?

Oui, la chirurgie peut être envisagée pour retirer des excroissances problématiques.
Chirurgie Excroissances
#3

Les médicaments peuvent-ils aider à réduire les symptômes ?

Oui, des médicaments anti-inflammatoires et anticonvulsivants peuvent être prescrits.
Médicaments anti-inflammatoires Anticonvulsivants
#4

La rééducation est-elle nécessaire après un traitement ?

Oui, la rééducation peut aider à restaurer les fonctions neurologiques.
Rééducation Fonctions neurologiques
#5

Y a-t-il des traitements expérimentaux disponibles ?

Oui, des thérapies géniques et des traitements innovants sont en cours d'étude.
Thérapie génique Traitements innovants

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des excroissances neuronales ?

Les complications incluent des déficits neurologiques, des crises et des douleurs chroniques.
Déficits neurologiques Douleurs chroniques
#2

Les excroissances peuvent-elles entraîner des infections ?

Oui, des interventions chirurgicales peuvent augmenter le risque d'infections.
Infections Chirurgie
#3

Y a-t-il un risque de récidive après traitement ?

Oui, certaines excroissances peuvent récidiver malgré un traitement approprié.
Récidive Traitement
#4

Les troubles cognitifs peuvent-ils s'aggraver ?

Oui, des excroissances peuvent entraîner une détérioration cognitive progressive.
Troubles cognitifs Détérioration
#5

Les douleurs neuropathiques sont-elles une complication ?

Oui, des excroissances peuvent causer des douleurs neuropathiques persistantes.
Douleurs neuropathiques Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour les excroissances neuronales ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des traumatismes crâniens et des maladies neurologiques.
Antécédents familiaux Traumatismes crâniens
#2

L'âge influence-t-il le risque d'excroissances neuronales ?

Oui, le risque augmente avec l'âge en raison de la dégénérescence neuronale.
Âge Dégénérescence neuronale
#3

Les maladies auto-immunes sont-elles un facteur de risque ?

Oui, certaines maladies auto-immunes peuvent augmenter le risque d'excroissances.
Maladies auto-immunes Risque
#4

Le mode de vie peut-il affecter le risque ?

Oui, un mode de vie sédentaire et une mauvaise alimentation augmentent le risque.
Mode de vie sédentaire Alimentation
#5

Les infections virales peuvent-elles jouer un rôle ?

Oui, certaines infections virales peuvent être associées à des excroissances neuronales.
Infections virales Excroissances neuronales
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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 23/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Elena S Pak

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Affiliations :
  • Department of Physiology, Brody School of Medicine, East Carolina University, Greenville, NC, USA.

Johanna L Hannan

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Affiliations :
  • Department of Physiology, Brody School of Medicine, East Carolina University, Greenville, NC, USA. Electronic address: hannanj14@ecu.edu.

Wai Wa Ray Chan

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Affiliations :
  • School of Life Sciences, Faculty of Science, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T., Hong Kong SAR, People's Republic of China.
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Wen Li

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Affiliations :
  • School of Life Sciences, Faculty of Science, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T., Hong Kong SAR, People's Republic of China.
  • Research Laboratory for Biomedical Optics and Molecular Imaging, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, People's Republic of China.
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Kwok-Fai Lau

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Affiliations :
  • School of Life Sciences, Faculty of Science, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T., Hong Kong SAR, People's Republic of China.
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Ao Fang

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Affiliations :
  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China.
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Dichen Li

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Affiliations :
  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China.
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Zhiyan Hao

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Affiliations :
  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China.
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Ling Wang

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Affiliations :
  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China. menlwang@xjtu.edu.cn.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China. menlwang@xjtu.edu.cn.
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Binglei Pan

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Affiliations :
  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China.
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Lin Gao

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  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China.
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Xiaoli Qu

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Affiliations :
  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China.
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Jiankang He

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Affiliations :
  • School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, Shaanxi, China.
  • State Key Laboratory for Manufacturing System Engineering, School of Mechanical Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710054, China.
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Melitta Schachner

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Affiliations :
  • Keck Center for Collaborative Neuroscience and Department of Cell Biology and Neuroscience, Rutgers University, Piscataway, NJ 08554, USA.
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Bridget F Koontz

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Affiliations :
  • Department of Radiation Oncology, Duke University School of Medicine, Durham, NC, USA.

Chiara Ausilio

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Affiliations :
  • Tissue Electronics, Istituto Italiano di Tecnologia 80125 Napoli Italy.

Anna Mariano

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Affiliations :
  • Tissue Electronics, Istituto Italiano di Tecnologia 80125 Napoli Italy.

Francesca Santoro

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Affiliations :
  • Tissue Electronics, Istituto Italiano di Tecnologia 80125 Napoli Italy.
  • Faculty of Electrical Engineering and Information Technology, RWTH Aachen 52074 Germany.
  • Institute for Biological Information Processing-Bioelectronics, IBI-3, Forschungszentrum Juelich 52428 Germany f.santoro@fz-juelich.de.

Tuchen Guan

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Neuroregeneration of Jiangsu Province and Ministry of Education, Co-innovation Center of Neuroregeneration, Nantong University, China.
Publications dans "Excroissance neuronale" :

Beibei Guo

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  • Key Laboratory of Neuroregeneration of Jiangsu Province and Ministry of Education, Co-innovation Center of Neuroregeneration, Nantong University, China.
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Sources (10000 au total)

The effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome using latent class causal analysis method in the Iranian population.

The prevalence of metabolic syndrome is increasing worldwide. Clinical guidelines consider metabolic syndrome as an all or none medical condition. One proposed method for classifying metabolic syndrom... In this study, we used data from the Tehran Lipid and Glucose Cohort Study (TLGS). 4857 participants aged over 20 years with complete information on exposure (smoking) and confounders in the third pha... Based on the results of IPTW which compared the low, medium and high risk classes of metabolic syndrome (compared to a class without metabolic syndrome), no association was found between smoking and t... Based on the results, the causal effect of smoking on latent hazard classes of metabolic syndrome can be different based on the type of PS method. In adjusted analysis, no relationship was observed be...

Multimorbidity patterns in South Africa: A latent class analysis.

South Africa has the largest burden of HIV worldwide and has a growing burden of non-communicable diseases; the combination of which may lead to diseases clustering in ways that are not seen in other ... Data were analyzed from the South African Demographic and Health Survey 2016. A latent class analysis (LCA) was conducted using nine disease conditions. Sociodemographic and behavioral factors associa... Multimorbid participants were included (... This study affirmed that integrated care is urgently needed, evidenced by the largest disease class being an overlap of chronic infectious diseases and non-communicable diseases. This study also highl...

Latent class analysis to characterize neonatal risk for neurodevelopmental differences.

Neonatal risk factors, such as preterm birth and low birth weight, have been robustly linked to neurodevelopmental deficits, yet it is still unclear why some infants born preterm and/or low birth weig... Neonates who received neonatal care at an academic public hospital during an almost 10-year period (n = 19,951) were included in the latent class analysis, and 21 neonatal indicators of health were us... The best fitting model included five infant classes: healthy, hypoxic, critically ill, minorly ill, and complicated delivery. Scores on the parent-rated neurodevelopmental measure differed by class su... The current study extends the understanding of risk factors in neurodevelopment by including several neonatal medical conditions that are often overlooked and by using a person-centered, as opposed to...

Discrimination and Adverse Perinatal Health Outcomes: A Latent Class Analysis.

An intersectionality framework recognizes individuals as simultaneously inhabiting multiple intersecting social identities embedded within systems of disadvantage and privilege. Previous research link... We analyzed data from a cohort of 2,286 pregnant participants (Black, n = 933; Hispanic, n = 471; White, n = 853; and Other, n = 29) from the Centering and Racial Disparities trial. Perceived discrimi... Four discrimination subgroups were identified: no discrimination, general discrimination, discrimination attributed to one or several social identities, and discrimination attributed to most or all so... Perceived discrimination may play an influential role in shaping perinatal health. More research applying an intersectional lens to the study of discrimination and perinatal health outcomes is needed....

Sepsis-induced Coagulopathy Subphenotype Identification by Latent Class Analysis

Recent studies have shown that anticoagulant therapy has heterogeneous treatment effects on patients with sepsis-induced coagulopathy (SIC).... To identify the latent phenotypes of patients with SIC.... Retrospective cohort study.... We obtained data of patients with SIC from the Medical Information Mart for Intensive Care IV database. SIC subphenotypes were identified by latent class analysis (LCA) and K-means clustering. Clinica... We identified 4,993 patients with SIC. The LCA and K-means clustering analysis robustly identified three subphenotypes of SIC. Class 1 patients (n = 1,808) had the lowest blood cell counts (leukocytes... Three SIC subphenotypes were defined using clinical findings and laboratory variables. The effects of heparin treatment differ between the subphenotypes. This finding will facilitate the identificatio...

COVID-19 vaccine hesitancy in Ethiopia: a latent class analysis.

Despite evidence demonstrating the effectiveness of the COVID-19 vaccine, vaccine hesitancy has emerged as a major challenge for vaccine uptake. The objective of this study was to classify latent typo... We employed a cross-sectional household survey among 1,112 individuals aged 18 and above who were partially vaccinated (one dose) or not vaccinated at the time of the survey. Data was collected in Aug... Using latent class analysis we found a four-class solution for vaccine hesitancy typologies. The identified classes were strong vaccine acceptors (30%); vaccine acceptors with some concerns (7%); vacc... Half of the study participants were in the vaccine rejectors class. Individuals in the vaccine sceptics and rejector classes evidenced lower vaccine knowledge and worse COVD-19 prevention practices an...

COVID-19 profiles in general practice: a latent class analysis.

General practitioners (GPs) were on the front line of the COVID-19 outbreak. Identifying clinical profiles in COVID-19 might improve patient care and enable closer monitoring of at-risk profiles.... To identify COVID-19 profiles in a population of adult primary care patients, and to determine whether the profiles were associated with negative outcomes and persistent symptoms.... In a prospective multicentre study, 44 GPs from multiprofessional primary care practices in the Paris area of France recruited 340 consecutive adult patients (median age: 47 years) with a confirmed di... A latent class (LC) analysis with 11 indicators (clinical signs and symptoms) was performed. The resulting profiles were characterised by a 3-month composite outcome (COVID-19-related hospital admissi... We identified six profiles: 'paucisymptomatic' (LC1, 9%), 'anosmia and/or ageusia' (LC2, 12.9%), 'influenza-like syndrome with anosmia and ageusia' (LC3, 15.5%), 'influenza-like syndrome without anosm... Our findings might help GPs to identify patients at risk of persistent COVID-19 symptoms and hospital admission and then set up procedures for closer monitoring....