Modifications du poids corporel : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Body Weight Changes
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Termes MeSH sélectionnés :
Data Anonymization
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment diagnostiquer une perte de poids inexpliquée ?
Un médecin évalue les antécédents médicaux, effectue des examens physiques et peut demander des analyses.
Perte de poidsÉvaluation clinique
#2
Quels tests sont utilisés pour évaluer le gain de poids ?
Des tests sanguins, des évaluations nutritionnelles et des examens d'imagerie peuvent être réalisés.
Gain de poidsTests diagnostiques
#3
Quand consulter pour des modifications de poids ?
Consultez si le poids change de plus de 5% en un mois sans raison apparente.
Modifications du poidsConsultation médicale
#4
Quels signes indiquent un trouble de l'alimentation ?
Des comportements alimentaires extrêmes, une préoccupation excessive pour le poids et des changements rapides de poids.
Troubles de l'alimentationComportement alimentaire
#5
Comment évaluer l'IMC pour le diagnostic ?
L'IMC est calculé en divisant le poids en kg par la taille en m², indiquant la corpulence.
Indice de masse corporelleÉvaluation du poids
Symptômes
5
#1
Quels symptômes accompagnent une perte de poids ?
Fatigue, faiblesse, changements d'appétit, et parfois des douleurs abdominales.
Perte de poidsSymptômes
#2
Quels signes indiquent un gain de poids rapide ?
Essoufflement, fatigue accrue, rétention d'eau et douleurs articulaires peuvent survenir.
Gain de poidsSymptômes
#3
Comment le stress affecte-t-il le poids ?
Le stress peut entraîner une perte ou un gain de poids en modifiant l'appétit et le métabolisme.
StressModifications du poids
#4
Quels symptômes sont liés à l'obésité ?
Essoufflement, fatigue, douleurs articulaires et risque accru de maladies chroniques.
ObésitéSymptômes
#5
Comment reconnaître un trouble de l'alimentation ?
Préoccupation excessive pour le poids, comportements alimentaires irréguliers et isolement social.
Troubles de l'alimentationSymptômes
Prévention
5
#1
Comment prévenir les modifications de poids ?
Maintenir une alimentation équilibrée, faire de l'exercice régulièrement et gérer le stress.
PréventionMode de vie sain
#2
Quels conseils nutritionnels pour éviter le gain de poids ?
Privilégiez les aliments riches en nutriments, limitez les sucres ajoutés et les graisses saturées.
NutritionGain de poids
#3
Comment l'exercice aide-t-il à maintenir le poids ?
L'exercice régulier brûle des calories, améliore le métabolisme et favorise la santé globale.
ExerciceContrôle du poids
#4
Quel rôle joue le sommeil dans la gestion du poids ?
Un sommeil insuffisant peut perturber les hormones de la faim et augmenter le risque de prise de poids.
SommeilGestion du poids
#5
Comment gérer le stress pour éviter le surpoids ?
Des techniques comme la méditation, le yoga et la thérapie peuvent aider à réduire le stress.
StressPrévention du surpoids
Traitements
5
#1
Quels traitements pour la perte de poids ?
Les traitements incluent des conseils nutritionnels, des thérapies comportementales et parfois des médicaments.
Perte de poidsTraitements
#2
Comment traiter l'obésité ?
Un plan de traitement peut inclure un régime, de l'exercice, des médicaments ou une chirurgie bariatrique.
ObésitéTraitements
#3
Quels médicaments aident à la gestion du poids ?
Des médicaments comme la sibutramine ou l'orlistat peuvent être prescrits pour aider à la perte de poids.
Médicaments anti-obésitéGestion du poids
#4
Comment la thérapie comportementale aide-t-elle ?
Elle aide à modifier les habitudes alimentaires et à gérer les émotions liées à la nourriture.
Thérapie comportementalePerte de poids
#5
Quels rôles jouent les diététiciens ?
Les diététiciens élaborent des plans alimentaires personnalisés pour aider à atteindre des objectifs de poids.
DiététiciensNutrition
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent résulter de l'obésité ?
L'obésité peut entraîner des maladies cardiaques, le diabète de type 2 et des problèmes articulaires.
ObésitéComplications
#2
Comment la perte de poids rapide affecte-t-elle la santé ?
Elle peut provoquer des carences nutritionnelles, des troubles électrolytiques et des problèmes cardiaques.
Perte de poids rapideComplications
#3
Quels risques sont associés à l'anorexie ?
L'anorexie peut entraîner des complications graves comme des troubles cardiaques et des déséquilibres électrolytiques.
AnorexieComplications
#4
Quelles sont les conséquences du surpoids ?
Le surpoids augmente le risque de maladies cardiovasculaires, d'apnée du sommeil et de diabète.
SurpoidsComplications
#5
Comment le surpoids affecte-t-il la santé mentale ?
Il peut entraîner une faible estime de soi, de l'anxiété et de la dépression chez certaines personnes.
SurpoidsSanté mentale
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque pour la perte de poids ?
Les maladies chroniques, les troubles mentaux, et certains médicaments peuvent contribuer à la perte de poids.
Perte de poidsFacteurs de risque
#2
Comment l'alimentation influence-t-elle le poids ?
Une alimentation riche en calories et en graisses peut augmenter le risque d'obésité et de surpoids.
AlimentationObésité
#3
Quel rôle joue la génétique dans le poids corporel ?
La génétique peut influencer le métabolisme, l'appétit et la tendance à prendre ou perdre du poids.
GénétiquePoids corporel
#4
Comment le mode de vie affecte-t-il le poids ?
Un mode de vie sédentaire et des habitudes alimentaires malsaines augmentent le risque de modifications de poids.
Mode de vieModifications du poids
#5
Quels facteurs psychologiques influencent le poids ?
L'anxiété, la dépression et le stress peuvent affecter les habitudes alimentaires et le poids corporel.
Facteurs psychologiquesPoids corporel
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"text": "L'anxiété, la dépression et le stress peuvent affecter les habitudes alimentaires et le poids corporel."
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Canadian journal of dietetic practice and research : a publication of Dietitians of Canada = Revue canadienne de la pratique et de la recherche en dietetique : une publication des Dietetistes du Canada
2020-02-19
Sharing data from clinical studies can accelerate scientific progress, improve transparency, and increase the potential for innovation and collaboration. However, privacy concerns remain a barrier to ...
The goal of this study is to contribute to a better understanding of anonymization in the real world by comprehensively evaluating the privacy-utility trade-off of differently anonymized data using da...
The GCKD data set extracted for this study consists of 5217 records and 70 variables. A 2-step procedure was followed to determine which variables constituted reidentification risks. To capture a larg...
Reproducibility measured by 95% CI overlap was higher than utility obtained from general-purpose metrics. For example, granularity varied between 68.2% and 87.6%, and entropy varied between 25.5% and ...
Our results illustrate the challenges that anonymization faces when aiming to support multiple likely and possibly competing uses, while use case-specific anonymization can provide greater utility. Th...
German Clinical Trials Register DRKS00003971; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00003971....
RR2-10.1093/ndt/gfr456....
Recently big data and its applications had sharp growth in various fields such as IoT, bioinformatics, eCommerce, and social media. The huge volume of data incurred enormous challenges to the architec...
Subject-level real-world data (RWD) collected during daily healthcare practices are increasingly used in medical research to assess questions that cannot be addressed in the context of a randomized co...
This was a hybrid observational cohort study using clinical data from the control arm of the completed randomized phase II clinical trial (PACIFIC-AF) and RWD cohort from Finnish healthcare data sourc...
Anonymization affected the baseline characteristics of potential confounders only marginally. The greatest difference was in the prevalence of chronic obstructive pulmonary disease (4.6% vs. 5.4% in t...
Anonymization may be a viable technique for cases where flexible data transfer and sharing are required. As anonymization necessarily affects some aspects of the original data, further research and ca...
Data anonymization and sharing have become popular topics for individuals, organizations, and countries worldwide. Open-access sharing of anonymized data containing sensitive information about individ...
This study aimed to highlight the requirements and possible solutions for sharing health surveillance event history data. The challenges lie in the anonymization of multiple event dates and time-varyi...
A sequential approach that adds noise to event dates is proposed. This approach maintains the event order and preserves the average time between events. In addition, a nosy neighbor distance-based mat...
An anonymized version of the event history data, including longitudinal information on individuals over time, with high data utility, was created....
The proposed anonymization of event history data comprising static and time-varying variables applied to HDSS data led to acceptable disclosure risk, preserved utility, and being sharable as public us...
Openly sharing data with sensitive attributes and privacy restrictions is a challenging task. In this document we present the implementation of pyCANON, a Python library and command line interface (CL...
Anonymization has the potential to foster the sharing of medical data. State-of-the-art methods use mathematical models to modify data to reduce privacy risks. However, the degree of protection must b...
Due to their high resolution, anonymized CT scans can be reidentified using face recognition tools. However, little is known regarding PET deanonymization because of its lower resolution. In this stud...
The digital health space is growing rapidly, and so is the interest in sharing anonymized health data. However, data anonymization techniques have yet to see much coverage in the medical literature. T...
Securing adequate data privacy is critical for the productive utilization of data. De-identification, involving masking or replacing specific values in a dataset, could damage the dataset's utility. H...
Predictive modeling of emergency department length of stay was used as a data analysis use case. A logistic regression model was developed with 1155 patient cases extracted from a clinical data wareho...
All 19 de-identification scenarios significantly decreased re-identification risk. Nevertheless, the de-identification processes resulted in record suppression and complete masking of variables used a...
As the importance of health data analysis increases, so does the need for effective privacy protection methods. While existing guidelines provide a basis for de-identifying datasets, achieving a balan...
In this study, clustering is conceived as an auxiliary tool to identify groups of special interest. This approach was applied to a real dataset concerning an entire Portuguese cohort of higher educati...