Titre : Molécules d'interaction stromale

Molécules d'interaction stromale : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une interaction stromale ?

Des biopsies et des analyses immunohistochimiques sont utilisées pour évaluer les interactions stromales.
Biopsie Immunohistochimie
#2

Quels tests sont utilisés pour les molécules stromales ?

Les tests ELISA et les western blots permettent de quantifier les molécules d'interaction stromale.
Test ELISA Western Blot
#3

Les marqueurs stromaux sont-ils spécifiques ?

Certains marqueurs peuvent être spécifiques à des types de tumeurs, mais d'autres sont plus généraux.
Marqueurs tumoraux Tumeurs
#4

Peut-on détecter les molécules stromales par imagerie ?

Des techniques d'imagerie avancées, comme l'IRM, peuvent aider à visualiser les interactions stromales.
Imagerie par résonance magnétique Interactions cellulaires
#5

Quel rôle joue la biopsie dans le diagnostic ?

La biopsie permet d'obtenir des échantillons pour analyser les interactions stromales au sein des tumeurs.
Biopsie Analyse histologique

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux interactions stromales ?

Les symptômes peuvent inclure douleur, inflammation et signes de progression tumorale.
Douleur Inflammation
#2

Les interactions stromales causent-elles des symptômes ?

Oui, elles peuvent influencer la croissance tumorale et provoquer des symptômes associés.
Croissance tumorale Symptômes
#3

Comment les symptômes varient-ils selon les tumeurs ?

Les symptômes dépendent du type de tumeur et de l'environnement stromal spécifique.
Tumeurs Environnement tumoral
#4

Les symptômes sont-ils précoces ou tardifs ?

Les symptômes peuvent être précoces ou tardifs, selon la nature de l'interaction stromale.
Symptômes précoces Symptômes tardifs
#5

Les symptômes sont-ils réversibles ?

Certains symptômes peuvent s'améliorer avec un traitement ciblant les interactions stromales.
Traitement Réversibilité des symptômes

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir les interactions stromales ?

La prévention passe par la réduction des facteurs de risque liés aux tumeurs et à l'inflammation.
Prévention Facteurs de risque
#2

Quels modes de vie aident à prévenir les tumeurs ?

Un mode de vie sain, incluant une alimentation équilibrée et de l'exercice, peut réduire les risques.
Mode de vie sain Prévention des tumeurs
#3

Les dépistages réguliers sont-ils utiles ?

Oui, les dépistages peuvent aider à détecter les tumeurs précocement, limitant les interactions stromales.
Dépistage Détection précoce
#4

L'éducation sur le cancer est-elle importante ?

Oui, l'éducation aide à sensibiliser aux facteurs de risque et aux signes précoces de cancer.
Éducation sur le cancer Sensibilisation
#5

Les vaccins peuvent-ils prévenir les tumeurs ?

Certains vaccins, comme ceux contre le HPV, peuvent réduire le risque de cancers associés.
Vaccins Prévention du cancer

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent les molécules stromales ?

Des thérapies ciblées et des immunothérapies sont en développement pour cibler ces molécules.
Thérapies ciblées Immunothérapie
#2

Les traitements sont-ils efficaces ?

L'efficacité varie selon le type de tumeur et la nature des interactions stromales.
Efficacité des traitements Tumeurs
#3

Y a-t-il des effets secondaires des traitements ?

Oui, les traitements peuvent entraîner des effets secondaires, notamment des réactions immunitaires.
Effets secondaires Réactions immunitaires
#4

Comment les traitements sont-ils personnalisés ?

Les traitements sont adaptés en fonction du profil moléculaire de la tumeur et de l'environnement stromal.
Médecine personnalisée Profil moléculaire
#5

Les traitements sont-ils combinés ?

Oui, des combinaisons de traitements sont souvent utilisées pour améliorer l'efficacité.
Thérapies combinées Efficacité des traitements

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Les complications incluent la progression tumorale, la résistance au traitement et la métastase.
Complications Métastase
#2

Les interactions stromales aggravent-elles les complications ?

Oui, elles peuvent favoriser la progression tumorale et compliquer le traitement.
Progression tumorale Complications
#3

Comment gérer les complications ?

La gestion implique des traitements ciblés et un suivi régulier pour adapter les thérapies.
Gestion des complications Suivi médical
#4

Les complications sont-elles prévisibles ?

Certaines complications peuvent être anticipées en fonction du type de tumeur et des interactions.
Prévisibilité Interactions tumorales
#5

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, les complications peuvent significativement impacter la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque des interactions stromales ?

Les facteurs incluent l'inflammation chronique, le tabagisme et des prédispositions génétiques.
Facteurs de risque Inflammation chronique
#2

L'alimentation influence-t-elle les risques ?

Oui, une alimentation riche en antioxydants peut réduire les risques d'interactions stromales.
Alimentation Antioxydants
#3

Le stress est-il un facteur de risque ?

Le stress chronique peut influencer l'inflammation et augmenter le risque de complications.
Stress Inflammation
#4

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux de cancer peuvent augmenter le risque d'interactions stromales.
Antécédents familiaux Prédisposition génétique
#5

L'exposition à des toxines est-elle un risque ?

Oui, l'exposition à des substances toxiques peut favoriser les interactions stromales et le cancer.
Toxines Exposition environnementale
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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 02/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Peter B Stathopulos

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology and Pharmacology, Schulich School of Medicine and Dentistry, London, ON, N6A 5C1, Canada. Electronic address: pstatho@uwo.ca.

Paul Sohn

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Anatomy, Cell Biology, and Physiology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Wenting Wu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Medical and Molecular Genetics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Marjan Slak Rupnik

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Physiology and Pharmacology, Medical University of Vienna, Vienna, Austria.
  • Institute of Physiology, Faculty of Medicine, University of Maribor, Maribor, Slovenia.

Chih-Chun Lee

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Tatsuyoshi Kono

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Richard L. Roudebush Veterans' Administration Medical Center, Indianapolis, IN.

Carmella Evans-Molina

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Anatomy, Cell Biology, and Physiology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Pediatrics, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Richard L. Roudebush Veterans' Administration Medical Center, Indianapolis, IN.
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.
  • Department of Medicine, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN.

Mitsuhiko Ikura

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical Biophysics, University of Toronto, Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network, Toronto, ON, M5G 2M9, Canada. Electronic address: mikura@uhnresearch.ca.

Matthew J Novello

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology and Pharmacology, Schulich School of Medicine and Dentistry, University of Western Ontario, London, Ontario N6A5C1, Canada.

Seung Yeon Jeong

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.
  • Department of Biomedicine & Health Sciences, Graduate School, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.

Jun Hee Choi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.
  • Department of Biomedicine & Health Sciences, Graduate School, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.

Eun Hui Lee

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.
  • Department of Biomedicine & Health Sciences, Graduate School, The Catholic University of Korea, Seoul 06591, Korea.

Junyang Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Xiamen University, College of Chemistry and Chemical Engineering & Innovation Laboratory for Sciences and Technologies of Energy Materials of Fujian Province (IKKEM), CHINA.

Wenjing Hong

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Xiamen University, College of Chemistry and Chemical Engineering, Siming south road 422, 3012, Xiamen, CHINA.

Farooq Syed

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.

Staci A Weaver

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Diabetes and Metabolic Diseases, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.
  • Herman B Wells Center for Pediatric Research, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.
  • Department of Biochemistry and Molecular Biology, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, Indiana, USA.

Garrick Chang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics, Indiana University Indianapolis, Indianpolis, Indiana, USA.

Jing Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics and Astronomy, Purdue University, West Lafayette, Indiana, USA.

Eman Salem Algariri

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Universiti Sains Malaysia, Advanced Medical and Dental Institute, Department of Biomedical Science, Pulau Pinang, Malaysia
  • Hadhramout University, Faculty of Medicine and Health Sciences, Department of Basic Medical Sciences, Hadhramout, Yemen
Publications dans "Molécules d'interaction stromale" :

Rabiatul Basria S M N Mydin

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Universiti Sains Malaysia, Advanced Medical and Dental Institute, Department of Biomedical Science, Pulau Pinang, Malaysia
Publications dans "Molécules d'interaction stromale" :

Sources (10000 au total)

Effective data quality management for electronic medical record data using SMART DATA.

In the medical field, we face many challenges, including the high cost of data collection and processing, difficult standards issues, and complex preprocessing techniques. It is necessary to establish... We defined the data quality management system from three aspects (Construction - Operation - Utilization) based on the life cycle of medical data. Based on this, we proposed the "SMART DATA" concept a... We define "SMART DATA" as systematized, high-quality data collected based on the life cycle of data construction, operation, and utilization through quality control activities for medical data. In thi... In this study, we conducted primary research to develop a medical data quality management system. This will standardize medical data extraction and quality control methods and increase the utilization...

Over-interpretation of findings in diagnostic accuracy studies of infectious diseases.

To assess the prevalence of overly positive interpretation, also called 'spin',-of results in diagnostic accuracy studies of infectious diseases and to identify suggestions for improvement.... A PubMed search was performed to identify diagnostic accuracy studies of infectious diseases published between January and March 2019. Each article was assessed by two authors independently to identif... The final analysis included 120 studies. Favourable or promising recommendations were made in the main text of 101 (84%) of the included studies. Evidence of actual over-interpretation (spin) was foun... Evidence of over-interpretation of results was found in one-third of the included studies. We have proposed possible interventions to prevent overly positive interpretations of results in diagnostic a...

Influence on the accuracy in ChatGPT: Differences in the amount of information per medical field.

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...