Titre : Molécules d'interaction stromale

Molécules d'interaction stromale : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Records

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 (6122 au total)

Diagnostic rate estimation from Medicare records: Dependence on claim numbers and latent clinical features.

International Classification of Disorders version 10 (ICD-10) codes contribute heavily to healthcare data. Medicare claims and other data-sources are used to constitute study populations and appraise ... The study population was Medicare beneficiaries aged 75-79.99 with claim(s) in the 5% standard analytical Carrier and Outpatient files, alive and participating in Medicare part B for all 12 months of ... Beneficiaries meeting inclusion criteria totaled 221,625, these having 7,617,503 claims; 96.4% had between 1 and 120 claims. Median claims were 24 for males (females 25); modal claims were 11 (13). Av... Older adult Medicare beneficiaries aged 75-80 exhibited varying claims activity over the course of a year. Although DRE dependence on claim numbers varies across ICD-10 codes, rate estimates are highe...

Informative missingness: What can we learn from patterns in missing laboratory data in the electronic health record?

In electronic health records, patterns of missing laboratory test results could capture patients' course of disease as well as ​​reflect clinician's concerns or worries for possible conditions. These ... We collected and analyzed demographic, diagnosis, and laboratory data for 69,939 patients with positive COVID-19 PCR tests across three countries from 1 January 2020 through 30 September 2021. We anal... With these analyses, we identified mapping issues faced in seven out of 15 sites. We also identified nuances in data collection and variable definition for the various sites. Temporal trend analyses m... In this work, we use computational approaches to relate missingness patterns to hospital treatment capacity and highlight the heterogeneity of looking at COVID-19 over time and at multiple sites, wher...

Evaluating the accuracy of data extracted from electronic health records into MedicineInsight, a national Australian general practice database.

MedicineInsight is a database containing de-identified electronic health records (EHRs) from over 700 Australian general practices. Previous research validated algorithms used to derive medical condit... To examine the accuracy of the extraction and transformation of EHR fields for selected demographics, observations, diagnoses, prescriptions, and tests into MedicineInsight.... We benchmarked MedicineInsight values against those recorded in original EHRs. Forty-six general practices contributing data to MedicineInsight met our eligibility criteria, eight were randomly select... A total of 796 patients were included in our analysis. All demographic characteristics, observations, diagnoses, prescriptions and random pathology test results had excellent (>90%) POA, Kappa, and IC... Overall, our study shows good agreement between the majority of MedicineInsight data and those from original EHRs, suggesting MedicineInsight data extraction and warehousing procedures accurately cons...

Effect of knowledgebase transition of a clinical decision support system on medication order and alert patterns in an emergency department.

A knowledgebase (KB) transition of a clinical decision support (CDS) system occurred at the study site. The transition was made from one commercial database to another, provided by a different vendor....

A prospective observational concordance study to evaluate computational model-driven clinical practice guidelines for Type 2 diabetes mellitus.

Clinical Practice Guidelines (CPGs) provide healthcare professionals with performance and decision-making support during the treatment of patients. Sometimes, however, they are poorly implemented. The... The main objective of this paper is to present the results of the clinical validation of the IDE... National and international knowledge sources on T2DM were selected and reviewed and used to define a diabetes CPG model on the IDE... A concordance analysis was performed with the kappa value. Overall agreement between the recommendations provided by the system and those recorded in each patient's EHR was good (0.61 - 0.80) with a t... A series of possible improvements were identified based on the limitations for the recovery of variables related to the quality of these recolected variables, the detection of duplicate recommendation...