Titre : Excroissance neuronale

Excroissance neuronale : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Personality Inventory

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

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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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Personality assessment with Temperament and Character Inventory in Parkinson's disease.

There is a growing interest in personality evaluation in Parkinson's disease (PD), following observations of specific temperaments in PD patients. Therefore, our objective was to evaluate personality ... Fluctuating PD patients from the PREDISTIM cohort were included. Description of TCI dimensions and comparison with a French normative cohort were performed. Pearson correlations between TCI dimensions... The 570 PD patients presented significant higher scores in Harm Avoidance, Reward Dependence, Persistence, Self-Directedness and Cooperativeness and significant lower scores in Self-Transcendence comp... The TCI seems to be an adequate tool to evaluate personality dimensions in PD with good structural and internal consistencies. These fluctuating PD patients also have specific personality dimensions c...

Assessment of personality disorder in the ICD-11 diagnostic system: Polish validation of the Personality Inventory for ICD-11.

This paper presents results of a study on the Polish adaptation of the Personality Inventory for ICD-11 (PiCD), which was developed to measure pathological traits under a new, dimensional model of per... The study involved a non-clinical sample of N = 597 adults (51.4% female; Mage = 30.24 years; SD = 12.07 years). For convergent and divergent validity, Personality Inventory for DSM-5 (PID-5) and Big ... The results showed the Polish adaptation of the PiCD to be reliable and valid. Cronbach's alpha coefficient for PiCD scale scores ranged from 0.77 to 0.87 (Mα = 0.82). The four-factor structure of PiC... Obtained data demonstrate satisfactory internal consistency, factorial validity, and convergent-discriminant validity of the Polish adaptation of PiCD in a non-clinical sample....

Item response theory analysis of the University Personality Inventory in medical students.

Young adulthood has been recognized as an important period for the transition from adolescence to adulthood. The University Personality Inventory (UPI), a mental health questionnaire for young adultho... Japanese medical students (n = 1185) participated in this study, and the UPI was completed at the time of university admission. The two-parameter IRT model was used to assess the measurement character... Among all participants, 35.4% (420/1185) had total UPI score of 21 or more, and 10.6% (126/1185) indicated that they had the idea of wanting to die (item 25). For further IRT analysis, unidimensionali... The UPI is useful to assess mild or moderate mental health problems, while precision may decline among individuals experiencing both little and extremely high levels of stress. Our findings provide a ...

Six-month stability and predictive validity of the personality inventory for ICD-11.

The International Classification of Diseases 11th Revision (ICD-11) personality disorder model comprises, among other elements, five maladaptive personality trait domains (negative affectivity, detach... The current study contributed to the validation of the PiCD validation by exploring its stability and predictive links with psychological distress over 6 months in a sample of 206 German community adu... The PiCD trait domain scales displayed strong differential (all r ≥ .80) and absolute stability (all |d| ≤ .09). Additionally, PiCD negative affectivity predicted depression, anxiety, and stress, and ... In sum, this study demonstrated the stability of the PiCD trait domain scores, supporting their utility for capturing relatively stable traits as described in the ICD-11. Additionally, we provided the...

Reliability and validity of the Hungarian version of the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5).

In order to assess the internal consistency, fit indexes, test-retest reliability, and validity of the Personality Inventory for the DSM-5 (PID-5) and its associations with age, gender, and education,... We found that; (a) temporal consistency of the Hungarian PID-5 was confirmed by one-month test-retest reliability analysis, (b) validity of the PID-5 instrument is acceptable in the clinical and the n... These findings support that the Hungarian PID-5 is a reliable and valid instrument for both clinical and non-clinical populations....

Maladaptive personality traits in patients with recent-onset psychosis: A case-control study using the Personality Inventory for the DSM-5 (PID-5).

The relationship between maladaptive personality traits and psychotic disorders in the early stages of disease has not been thoroughly investigated, even though it is essential for developing preventi... The five domains and the 25 facets of the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5) were compared between 102 patients with recent-onset psychosis (ROP) and 116 community subjects (C) with a general lin... Patients with ROP, compared to C, exhibited higher scores in four out of the five domains with medium effect sizes (Cohen's f... Maladaptive personality traits were prominent in persons with ROP. These findings suggest that personality traits might play a role in vulnerability to psychosis and highlight the importance of evalua...

Convergence of the dimensional assessment of personality pathology (DAPP-BQ) and the five-factor personality inventory for the international classification of diseases 11th edition (FFiCD) in the context of the five-factor model and personality disorders.

The current manuscript presents the convergence of the Dimensional Assessment of Personality Pathology (DAPP-BQ), using its short form the DAPP-90, and the Five-Factor Personality Inventory for Intern...