Titre : Tabac pour pipe à eau

Tabac pour pipe à eau : Questions médicales fréquentes

Nom anglais: Tobacco, Waterpipe

Descriptor UI: D000073846

Tree Number: J01.637.767.844.750

Termes MeSH sélectionnés :

Body Composition

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 2

#1

Comment diagnostiquer une dépendance au tabac à pipe à eau ?

Un diagnostic repose sur l'évaluation des habitudes de consommation et des symptômes de sevrage.
Dépendance au tabac Diagnostic médical
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer les effets du tabac à pipe à eau ?

Des tests de fonction pulmonaire et des analyses de sang peuvent évaluer les effets sur la santé.
Fonction pulmonaire Tests diagnostiques

Symptômes 2

#1

Quels sont les symptômes d'une consommation excessive ?

Les symptômes incluent toux, essoufflement, fatigue et irritation des voies respiratoires.
Toux Essoufflement
#2

Comment le tabac à pipe à eau affecte-t-il la santé bucco-dentaire ?

Il peut causer des maladies des gencives, des caries et des taches sur les dents.
Santé bucco-dentaire Maladies des gencives

Prévention 2

#1

Comment prévenir l'usage du tabac à pipe à eau chez les jeunes ?

L'éducation sur les risques et la promotion d'activités alternatives sont essentielles.
Prévention du tabagisme Éducation à la santé
#2

Quelles campagnes sont efficaces contre le tabac à pipe à eau ?

Les campagnes de sensibilisation et les restrictions publicitaires montrent des résultats positifs.
Campagnes de santé publique Tabagisme

Traitements 2

#1

Quels traitements existent pour arrêter le tabac à pipe à eau ?

Les traitements incluent les thérapies comportementales et les substituts nicotiniques.
Thérapie comportementale Substituts nicotiniques
#2

Les médicaments peuvent-ils aider à arrêter le tabac à pipe à eau ?

Oui, des médicaments comme la varénicline peuvent réduire les envies de fumer.
Varénicline Médicaments anti-tabac

Complications 2

#1

Quelles sont les complications respiratoires liées au tabac à pipe à eau ?

Les complications incluent bronchite chronique, emphysème et risque accru de cancer du poumon.
Bronchite chronique Cancer du poumon
#2

Le tabac à pipe à eau peut-il causer des maladies cardiovasculaires ?

Oui, il augmente le risque de maladies cardiovasculaires en affectant la circulation sanguine.
Maladies cardiovasculaires Circulation sanguine

Facteurs de risque 2

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque du tabac à pipe à eau ?

Les facteurs incluent l'âge, le milieu social, et l'exposition à d'autres fumeurs.
Facteurs de risque Tabagisme
#2

Les femmes enceintes sont-elles à risque avec le tabac à pipe à eau ?

Oui, cela peut nuire au développement fœtal et augmenter les complications de grossesse.
Grossesse Tabagisme
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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 14/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

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Auteurs principaux

Omar F Khabour

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Applied Medical Sciences, Department of Laboratory Medical Sciences, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan.
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Karem H Alzoubi

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Clinical Pharmacy, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan.
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Erin L Sutfin

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Social Sciences and Health Policy, Wake Forest School of Medicine, Winston-Salem, North Carolina, USA esutfin@wakehealth.edu.
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Jennifer Cornacchione Ross

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Wake Forest University School of Medicine, Winston-Salem, North Carolina, USA.
  • Boston University School of Public Health, Boston, Massachusetts, USA.
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Thomas Eissenberg

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychology, Virginia Commonwealth University, Richmond, VA, United States of America.
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Aya Mostafa

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Community, Environmental, and Occupational Medicine, Faculty of Medicine, Ain Shams University, Cairo, Egypt.
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Rima Nakkash

6 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Health Promotion and Community Health, Faculty of Health Sciences, American University of Beirut, Beirut, Lebanon.
  • Department of Global and Community Health, College of Health and Human Services, George Mason University, Fairfax, VA, United States.
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Beth A Reboussin

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Wake Forest University School of Medicine, Winston-Salem, North Carolina, USA.
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Ramzi G Salloum

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Affiliations :
  • Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, College of Medicine, University of Florida, Florida, FL, United States.
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Mohammed Jawad

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Public Health Policy Evaluation Unit, Imperial College London, Hammersmith, UK.
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Ngoan Tran Le

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang City, Vietnam.
  • Department of Occupational Health, Institute for Preventive Medicine and Public Health, Hanoi Medical University, Ha Noi City, Vietnam.
  • Center for Health Promotion and Research, Hanoi Prospective Cohort Study, Hanoi City, Vietnam.
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Can Van Phan

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Health Promotion and Research, Hanoi Prospective Cohort Study, Hanoi City, Vietnam.
  • Center for Population Health Sciences, Hanoi University of Public Health, Ha Noi City, Vietnam.
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Phuoc Hong Le

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Public Health, University of Medicine and Pharmacy at Ho Chi Minh City, Ho Chi Minh City, Vietnam.
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Noura O Kassem

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • San Diego State University Research Foundation, San Diego, California, USA.
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Allison J Lazard

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Affiliations :
  • Lineberger Comprehensive Cancer Center, University of North Carolina, Chapel Hill, North Carolina, USA.
  • Hussman School of Media and Journalism, University of North Carolina, Chapel Hill, North Carolina, USA.
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Brittney Keller-Hamilton

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Mohammed Moumen, Medical Student, Wake Forrest School of Medicine, Winston-Salem, NC. Marielle Brinkman, Senior Research Scientist, Division of Epidemiology, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH. Brittney Keller-Hamilton, Research Scientist, Comprehensive Cancer Center, The Ohio State University, Columbus, OH. Andreas A. Teferra, Doctoral Student, Division of Epidemiology, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH. Megan E. Roberts, Assistant Professor, Division of Health Behavior and Health Promotion, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH. Elizabeth G. Klein, Interim Chair and Associate Professor, Division of Health Behavior and Health Promotion, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH. Paul Nini, Professor, Department of Design, College of Arts and Sciences, The Ohio State University, Columbus, OH. Michael Pennell, Associate Professor, Division of Biostatistics, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH. Amy K. Ferketich, Professor Division of Epidemiology, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, OH.
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Theodore L Wagener

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, The Ohio State University College of Medicine, Center for Tobacco Research, The Ohio State University Comprehensive Cancer Center, Columbus, Ohio, United States of America.
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Darren Mays

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, The Ohio State University College of Medicine, Center for Tobacco Research, The Ohio State University Comprehensive Cancer Center, Columbus, Ohio, United States of America.
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Kenneth D Ward

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Social and Behavioral Science, School of Public Health, University of Memphis, Memphis, TN.
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Mohammad Ebrahimi Kalan

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Epidemiology, Robert Stempel College of Public Health, Florida International University, Miami, FL, USA.
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Sources (10000 au total)

Artificial intelligence and body composition.

Mar 2023
DOI: 10.1016/j.dsx.2023.102732 PMID: 36867973

Although obesity is associated with chronic disease, a large section of the population with high BMI does not have an increased risk of metabolic disease. Increased visceral adiposity and sarcopenia a... We searched the following databases: Embase, Web of Science, and PubMed. There was a total of 354 search results. After removing duplicates, irrelevant studies, and reviews(a total of 303), 51 studies... AI techniques have been studied for body composition analysis in the context of diabetes mellitus, hypertension, cancer and many specialized diseases. Imaging techniques employed for AI methods includ... AI assisted measurement of body composition might assist in improved cardiovascular risk stratification when applied in the appropriate clinical context....

Humans Artificial Intelligence Body Composition Electrocardiography Heart Disease Risk Factors +1 autres

Associations of weight and body composition at birth with body composition and cardiometabolic markers in children aged 10 y: the Ethiopian infant anthropometry and body composition birth cohort study.

08 2023
DOI: 10.1016/j.ajcnut.2023.06.010 PMID: 37328067

Although birth weight (BW) has been associated with later cardiovascular disease and type 2 diabetes, the role of birth fat mass (BFM) and birth fat-free mass (BFFM) on cardiometabolic health is uncle... To examine associations of BW, BFM, and BFFM with later anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers.... Birth cohort data on standardized exposure variables (BW, BFM, and BFFM) and follow-up information at age 10 y on anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers were inclu... Among 353 children, mean (SD) age was 9.8 (1.0) y, and 51.5% were boys. In the fully adjusted model, 1-SD higher BW and BFFM were associated with 0.81 cm (95% CI: 0.21, 1.41 cm) and 1.25 cm (95% CI: 0... BW and BFFM rather than BFM are predictors of height and FFM index at 10 y. Children with higher BW and BFFM showed higher insulin concentrations and homeostasis model assessment of insulin resistance...

Infant, Newborn Male Infant Child Humans +10 autres

Prenatal weight and regional body composition trajectories and neonatal body composition: The NICHD Foetal Growth Studies.

03 2023
DOI: 10.1111/ijpo.12994 PMID: 36605025

Gestational weight gain (GWG) and anthropometric trajectories may affect foetal programming and are potentially modifiable.... To assess concomitant patterns of change in weight, circumferences and adiposity across gestation as an integrated prenatal exposure, and determine how they relate to neonatal body composition.... Data are from a prospective cohort of singleton pregnancies (n = 2182) enrolled in United States perinatal centres, 2009-2013. Overall and by prepregnancy BMI group (overweight/obesity and healthy wei... Six trajectory patterns reflecting co-occurring changes in weight and MUAC, SSF and TSF across pregnancy were identified overall and by body mass index (BMI) group. Among people with a healthy weight ... Six integrated trajectory patterns of prenatal weight, subcutaneous adipose tissue and circumferences were observed that were minimally associated with neonatal body composition, suggesting a stronger...

Pregnancy Infant, Newborn Infant Female Humans +9 autres

Changes in body weight and body composition during the menstrual cycle.

11 2023
DOI: 10.1002/ajhb.23951 PMID: 37395124

The general perception is that menstrual cycle is a factor related to body weight and body composition fluctuations in women. The lack of a standardized methodology of the so far conducted studies has... In the current study measurements of body weight, circumferences, skinfolds and body composition with bioelectrical impedance analysis were conducted twice per week in 42 women during their menstrual ... Body weight was found to be statistically significantly higher during menstruation compared to the first week of the menstrual cycle by 0.450 kg, which could be attributed to a statistically significa... An increase of approximately 0.5 kg was observed during women's menstrual cycle, mostly due to extracellular fluid retention at menstruation days. These findings could be taken into account to interpr...

Female Humans Menstrual Cycle Body Weight Body Composition

A compositional analysis study of body composition and cardiometabolic risk factors.

08 2022
DOI: 10.1002/oby.23477 PMID: 35851760

This cross-sectional study used compositional data analysis (CoDA) to do the following: 1) analyze the relative associations between fat and lean tissues with cardiometabolic risk factors; and 2) esti... A total of 397 adults with overweight or obesity were studied. Body composition consisted of visceral fat, abdominal subcutaneous fat, peripheral subcutaneous fat, other fat depots, skeletal muscle, a... Visceral fat mass, relative to the mass of the remaining tissues, was significantly associated with the metabolic syndrome score and five of eight remaining risk factors (p < 0.05). The relative contr... These CoDA findings reinforce that excess visceral fat contributes to less-favorable cardiometabolic risk factors....

Adult Body Composition Body Mass Index Cardiometabolic Risk Factors Cross-Sectional Studies +4 autres