Comment la protéogénomique aide-t-elle au diagnostic des maladies ?
Elle permet d'identifier des biomarqueurs protéiques spécifiques pour un diagnostic plus précis.
BiomarqueursProtéines
#2
Quels tests sont utilisés en protéogénomique ?
Des techniques comme la spectrométrie de masse et l'électrophorèse sont couramment utilisées.
Spectrométrie de masseÉlectrophorèse
#3
La protéogénomique peut-elle détecter des cancers ?
Oui, elle aide à identifier des protéines spécifiques associées à différents types de cancers.
CancerProtéines
#4
Quels échantillons sont analysés en protéogénomique ?
Des échantillons de tissus, de sang ou de fluides biologiques sont souvent analysés.
TissusSang
#5
La protéogénomique est-elle utilisée en médecine personnalisée ?
Oui, elle permet d'adapter les traitements en fonction du profil protéique du patient.
Médecine personnaliséeTraitement
Symptômes
5
#1
Quels symptômes peuvent être liés à des anomalies protéiques ?
Des symptômes variés comme la fatigue, la douleur ou des troubles neurologiques peuvent survenir.
SymptômesTroubles neurologiques
#2
Les maladies auto-immunes sont-elles étudiées en protéogénomique ?
Oui, la protéogénomique aide à comprendre les mécanismes sous-jacents des maladies auto-immunes.
Maladies auto-immunesMécanismes
#3
Comment les protéines affectent-elles les symptômes ?
Les protéines peuvent influencer des voies biologiques, entraînant divers symptômes cliniques.
ProtéinesVoies biologiques
#4
Les symptômes de maladies métaboliques sont-ils liés à la protéogénomique ?
Oui, des déséquilibres protéiques peuvent contribuer à des symptômes de maladies métaboliques.
Maladies métaboliquesDéséquilibres protéiques
#5
Peut-on prédire des symptômes grâce à la protéogénomique ?
Des modèles prédictifs basés sur des profils protéiques peuvent anticiper certains symptômes.
PrédictionProfils protéiques
Prévention
5
#1
La protéogénomique peut-elle aider à la prévention des maladies ?
Oui, elle permet d'identifier des facteurs de risque protéiques pour des interventions précoces.
PréventionFacteurs de risque
#2
Quels facteurs de risque sont identifiés par la protéogénomique ?
Des facteurs comme des niveaux anormaux de certaines protéines peuvent indiquer un risque accru.
Facteurs de risqueProtéines
#3
Comment la protéogénomique influence-t-elle les programmes de dépistage ?
Elle permet de cibler des populations à risque pour des dépistages plus efficaces.
DépistagePopulations à risque
#4
Peut-on prévenir des maladies grâce à des interventions protéogénomiques ?
Oui, des interventions basées sur des profils protéiques peuvent réduire le risque de maladies.
InterventionsProfils protéiques
#5
La nutrition peut-elle être influencée par la protéogénomique ?
Oui, elle aide à adapter les régimes alimentaires en fonction des besoins protéiques individuels.
NutritionRégimes alimentaires
Traitements
5
#1
La protéogénomique influence-t-elle les traitements ?
Oui, elle permet de développer des thérapies ciblées basées sur le profil protéique des patients.
Thérapies cibléesTraitements
#2
Quels types de traitements sont développés grâce à la protéogénomique ?
Des traitements biologiques, comme les anticorps monoclonaux, sont souvent développés.
Anticorps monoclonauxTraitements biologiques
#3
La protéogénomique aide-t-elle à la résistance aux médicaments ?
Oui, elle identifie des mécanismes de résistance, permettant d'ajuster les traitements.
Résistance aux médicamentsMécanismes
#4
Les traitements peuvent-ils être personnalisés grâce à la protéogénomique ?
Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des profils protéiques individuels.
Traitements personnalisésProfils protéiques
#5
Quels médicaments sont influencés par la protéogénomique ?
Des médicaments anticancéreux et des immunothérapies sont souvent influencés par cette approche.
Médicaments anticancéreuxImmunothérapies
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir en cas d'anomalies protéiques ?
Des complications comme des troubles métaboliques ou des maladies dégénératives peuvent survenir.
ComplicationsTroubles métaboliques
#2
Les maladies cardiovasculaires sont-elles liées à la protéogénomique ?
Oui, des profils protéiques spécifiques peuvent être associés à un risque accru de maladies cardiovasculaires.
Maladies cardiovasculairesProfils protéiques
#3
Comment la protéogénomique aide-t-elle à comprendre les complications ?
Elle permet d'analyser les interactions entre gènes et protéines, révélant des mécanismes de complications.
MécanismesInteractions
#4
Les complications liées à la protéogénomique sont-elles évitables ?
Certaines complications peuvent être évitées par des interventions précoces basées sur des analyses protéiques.
InterventionsAnalyses protéiques
#5
Peut-on prédire des complications grâce à la protéogénomique ?
Oui, des modèles prédictifs basés sur des données protéomiques peuvent anticiper des complications.
PrédictionDonnées protéomiques
Facteurs de risque
5
#1
Quels sont les principaux facteurs de risque identifiés par la protéogénomique ?
Des facteurs comme l'âge, l'hérédité et des niveaux protéiques anormaux sont souvent identifiés.
Facteurs de risqueHérédité
#2
La protéogénomique peut-elle identifier des risques environnementaux ?
Oui, elle peut révéler comment des facteurs environnementaux influencent les profils protéiques.
Facteurs environnementauxProfils protéiques
#3
Les habitudes de vie influencent-elles les facteurs de risque protéogénomiques ?
Oui, des habitudes comme l'alimentation et l'exercice peuvent modifier les niveaux protéiques.
Habitudes de vieAlimentation
#4
Comment la génétique influence-t-elle les facteurs de risque ?
La génétique détermine la production de certaines protéines, influençant ainsi le risque de maladies.
GénétiqueProduction de protéines
#5
Peut-on modifier les facteurs de risque grâce à la protéogénomique ?
Oui, des interventions ciblées peuvent aider à modifier les niveaux protéiques et réduire les risques.
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Department of Genetics and Genomic Sciences, Icahn Institute of Genomics and Multiscale Biology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY 10029, USA.
Department of Medicine and Genetics, Siteman Cancer Center, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63110, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63108, USA. Electronic address: lding@wustl.edu.
Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.
Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.
Department of Pathology, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA; Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA.
Institute for Systems Genetics, NYU School of Medicine, New York, NY 10016, USA; Department of Biochemistry and Molecular Pharmacology, NYU School of Medicine, New York, NY 10016, USA. Electronic address: david@fenyolab.org.
Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.
Lester and Sue Smith Breast Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA; Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA.
Department of Medicine and Genetics, Siteman Cancer Center, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63110, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63108, USA.
Department of Medicine, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA; McDonnell Genome Institute, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA.
State Key Laboratory of Genetic Engineering and Collaborative Innovation Center for Genetics and Development , School of Life Sciences , Institute of Biomedical Sciences , Human Phenome Institute , Zhongshan Hospital , Fudan University , Shanghai , China.
To synthesize the literature to identify self-report measures used to assess maternal self-efficacy (MSE) among mothers of infants 0 to 1 year of age....
OVID (MEDLINE), CINAHL, PsycINFO, Scopus, Google Scholar....
We searched for research articles that included self-report measurement of MSE and were published from January 2000 to September 2021. We selected this time frame to focus on a contemporary context an...
We extracted measures of MSE with descriptive details, including level of self-efficacy assessed (e.g., global, domain-specific, task-specific), concept(s) assessed, reliability, eligible age ranges, ...
In many studies of MSE, researchers used measures not specifically designed for self-efficacy and instead used measures for closely related concepts such as confidence or competence. We identified onl...
We identified four instruments to measure MSE in mothers of infants, and each has strengths and weaknesses. Future researchers should focus on clear conceptual and operational alignment between MSE an...
Self-control is regarded as a necessary trait in almost every aspect of human life. Numerous self-control scales have been developed and utilized in various fields, but their psychometric characterist...
Fragmentation of care (that is, the use of multiple ambulatory providers without a dominant provider) may increase the risk of gaps in communication among providers. However, it is unclear whether peo...
We conducted a longitudinal study using data from the Reasons for Geographic and Racial Differences in Stroke (REGARDS) study, including a survey on perceptions of healthcare (2017-2018) and linked fe...
The correlation coefficient between claims-based and self-report was 0.37 for the number of visits and 0.38 for the number of providers (p < 0.0001 for each). Individuals with high fragmentation by cl...
Medicare beneficiaries with claims-based fragmentation also report gaps in communication among their providers. Moreover, these gaps appear to be clinically significant, with beneficiaries reporting a...
Clinician-rated symptom scales are the current standard for outcome measures in Schizophrenia Spectrum Disorders (SSD) research. There has been growing interest in the development of self-report measu...
The accuracy of self-reported hand eczema (HE) is currently unclear, and it is unknown how well self-reported signs and symptoms of skin lesions that indicate HE correlate with self-reported HE....
To correlate self-reported signs and symptoms of skin lesions on the hands with self-reported HE, to assess the sensitivity and specificity, and to suggest a definition for HE....
Seven hundred ninety-five (47.8%) of 1663 invited healthcare workers completed a digital questionnaire, and were asked to report if they experienced HE or any of the following skin signs/symptoms in p...
HE during the past 11 months was reported by 11.9%. Of these, 91.4% reported at least one skin sign versus 32.3% of those without self-reported HE. The highest sensitivity and specificity were found f...
The marked difference between self-reported HE and signs/symptoms highlights the importance of differentiating between data based on self-reported HE and signs/symptoms. As a first step towards diagno...
To investigate associations between dizziness, hearing loss, medication, and self-perceived health in the region of Lolland-Falster in Denmark....
A cross-sectional population-based study using data from questionnaires and physical examinations between February 8th, 2016, and February 13th, 2020. Individuals aged 50 years or above in the region ...
Of 10,092 individuals (52% female), the mean age was 64.7 and 65.7 years for females and males, respectively. 20% reported dizziness during the past 30 days, and prevalence increased with age. 24% of ...
One of five participants reported dizziness during the last month. Dizziness was negatively associated with self-perception of good health also after adjusting for comorbidities. Almost half of the di...
http://www....
gov (NCT02482896)....
To assess agreement for migraine day between self-report and diagnostic guidelines for children and adolescents using a headache diary....
Trial guidelines recommend prospective collection of headache features and adoption of migraine day as an outcome measure, but there is no clear consensus on the definition of migraine day....
This is a secondary analysis of data from two projects-a prospective cohort study validating a pediatric scale of treatment expectancy and a clinical trial of occipital nerve blocks to treat status mi...
Of 122 enrolled children and adolescents, 106 (86.9%) completed ≥1 detailed headache assessment (438 entries). We found moderate agreement between self-reported and ICHD-derived migraine day, with a C...
We found only moderate agreement between self-reported and ICHD-derived migraine day, suggesting both measures are not equal but may represent overlapping aspects of migraine as a disease. This highli...
Why are some people more willing than others to take risks? While behavioral tasks (e.g., monetary lotteries) are often regarded as a gold standard for capturing a person's risk preference, recent stu...
Discrimination negatively impacts health and may contribute to racial/ethnic disparities in dementia risk....
Experiences of lifetime and everyday discrimination were assessed among 6509 Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) participants. We assessed the association of discrimination with incidence of ...
Prevalence of any lifetime discrimination in MESA was 42%, highest among Black adults (72%). Over a median 15.7 years of follow-up, there were 466 incident cases of dementia. Lifetime discrimination, ...
These findings demonstrate an association of greater experiences of lifetime discrimination with incident dementia....
To develop a self-management instrument for organ transplant recipients that incorporates self-regulations skills and to determine its measurement properties....
The instrument includes concepts from social cognitive models: problem awareness, attitude, self-efficacy, motivation, social support, goal setting, goal pursuit, skills and goal affect. The measureme...
After face and content validity assessment 47 items were entered into the exploratory factor analysis. The analysis showed two meaningful factors, with internal consistency of 0.90 and 0.89. Spearman ...
The Self-regulation skills instrument in transplantation (SSIt) is a valid and reliable instrument to asses necessary skills for self-management after transplantation and may be useful for other patie...
Insight into self-regulation competencies can help healthcare professionals to tailor self-management support....