Titre : Chromatographie en phase liquide

Chromatographie en phase liquide : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment la chromatographie en phase liquide est-elle utilisée en diagnostic ?

Elle permet d'analyser des échantillons biologiques pour détecter des substances spécifiques.
Chromatographie Analyse de sang
#2

Quels types d'échantillons peuvent être analysés ?

Des échantillons de sang, d'urine, de tissus et d'autres fluides biologiques.
Échantillons biologiques Analyse de tissus
#3

Quels sont les avantages de cette méthode pour le diagnostic ?

Elle offre une haute résolution et une grande sensibilité pour détecter des analytes.
Résolution Sensibilité
#4

Peut-on utiliser cette technique pour des médicaments ?

Oui, elle est couramment utilisée pour analyser des médicaments dans le plasma.
Médicaments Plasma
#5

La chromatographie en phase liquide peut-elle détecter des toxines ?

Oui, elle est efficace pour identifier des toxines dans divers échantillons.
Toxines Analyse de contaminants

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent indiquer un besoin d'analyse par chromatographie ?

Des symptômes inexpliqués, intoxications ou réactions indésirables aux médicaments.
Symptômes Intoxication
#2

La chromatographie peut-elle aider à diagnostiquer des allergies ?

Oui, elle peut identifier des allergènes dans des échantillons biologiques.
Allergies Allergènes
#3

Quels symptômes sont liés à des déséquilibres hormonaux ?

Fatigue, changements de poids, et irrégularités menstruelles peuvent être des indicateurs.
Déséquilibres hormonaux Symptômes endocriniens
#4

Peut-on détecter des maladies métaboliques avec cette technique ?

Oui, elle permet d'analyser des métabolites pour diagnostiquer des maladies métaboliques.
Maladies métaboliques Métabolites
#5

Quels symptômes peuvent indiquer une intoxication médicamenteuse ?

Nausées, vomissements, confusion et troubles respiratoires peuvent survenir.
Intoxication médicamenteuse Symptômes

Prévention 5

#1

Comment la chromatographie contribue-t-elle à la prévention des maladies ?

Elle permet de détecter précocement des biomarqueurs de maladies, facilitant l'intervention.
Prévention des maladies Biomarqueurs
#2

Peut-on utiliser cette technique pour le dépistage précoce ?

Oui, elle est utilisée pour le dépistage de maladies comme le diabète et le cancer.
Dépistage précoce Diabète
#3

Quels programmes de santé publique utilisent la chromatographie ?

Des programmes de dépistage des drogues et de surveillance des maladies infectieuses.
Santé publique Surveillance des maladies
#4

La chromatographie peut-elle aider à prévenir les intoxications ?

Oui, elle permet d'analyser des aliments et des médicaments pour détecter des contaminants.
Intoxications alimentaires Contaminants
#5

Comment cette technique aide-t-elle à la recherche en santé publique ?

Elle permet d'analyser des échantillons pour étudier l'épidémiologie des maladies.
Recherche en santé publique Épidémiologie

Traitements 5

#1

La chromatographie en phase liquide est-elle utilisée dans le traitement ?

Indirectement, elle aide à surveiller les niveaux de médicaments dans le sang.
Surveillance thérapeutique Médicaments
#2

Comment cette technique aide-t-elle à ajuster les traitements ?

Elle permet de mesurer la concentration des médicaments pour optimiser les doses.
Ajustement de traitement Concentration de médicaments
#3

Peut-on utiliser la chromatographie pour évaluer l'efficacité d'un traitement ?

Oui, elle permet de quantifier les biomarqueurs et les médicaments dans le corps.
Efficacité du traitement Biomarqueurs
#4

Quels traitements peuvent être surveillés par cette méthode ?

Les traitements pour le cancer, les maladies infectieuses et les troubles psychiatriques.
Traitements du cancer Maladies infectieuses
#5

La chromatographie peut-elle aider à détecter des effets secondaires ?

Oui, elle peut identifier des métabolites associés à des effets indésirables.
Effets secondaires Métabolites

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir lors de l'utilisation de cette technique ?

Des erreurs d'analyse peuvent mener à des diagnostics erronés ou à des traitements inappropriés.
Erreurs d'analyse Diagnostics erronés
#2

La chromatographie peut-elle causer des effets indésirables ?

Non, elle est une méthode analytique et ne cause pas d'effets indésirables directs.
Effets indésirables Méthodes analytiques
#3

Quels risques sont associés à l'échantillonnage ?

Des risques d'infection ou de complications liées à la collecte d'échantillons biologiques.
Échantillonnage Infection
#4

Comment minimiser les complications lors de l'analyse ?

En suivant des protocoles stricts de manipulation et d'analyse des échantillons.
Protocoles de laboratoire Manipulation des échantillons
#5

Les résultats erronés peuvent-ils entraîner des complications cliniques ?

Oui, des résultats incorrects peuvent mener à des traitements inappropriés et à des complications.
Résultats erronés Complications cliniques

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque influencent l'analyse par chromatographie ?

La qualité des échantillons, la technique utilisée et l'expérience de l'opérateur.
Facteurs de risque Qualité des échantillons
#2

L'âge peut-il être un facteur de risque pour certaines analyses ?

Oui, certaines maladies sont plus fréquentes chez les personnes âgées, influençant les résultats.
Âge Maladies
#3

Les habitudes alimentaires affectent-elles les résultats ?

Oui, l'alimentation peut influencer les niveaux de métabolites détectés dans les échantillons.
Habitudes alimentaires Métabolites
#4

Le mode de vie peut-il impacter les résultats d'analyse ?

Oui, le tabagisme, l'alcool et d'autres facteurs de mode de vie peuvent affecter les résultats.
Mode de vie Tabagisme
#5

Les médicaments pris peuvent-ils influencer les résultats ?

Oui, certains médicaments peuvent interférer avec les analyses et fausser les résultats.
Médicaments Interférences
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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 13/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Mirjana Minceva

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biothermodynamics, TUM School of Life Sciences Weihenstephan, Technical University of Munich, Maximus-von-Imhof-Forum 2, 85354 Freising, Germany. Electronic address: mirjana.minceva@tum.de.

Melanie Gerigk

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biothermodynamics, TUM School of Life Sciences, Technical University of Munich, 85354 Freising, Germany.

Simon Vlad Luca

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biothermodynamics, TUM School of Life Sciences, Technical University of Munich, 85354 Freising, Germany.

Shengqiang Tong

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Affiliations :
  • College of Pharmaceutical Science, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, 310032, China. Electronic address: sqtong@zjut.edu.cn.

Gert Desmet

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Affiliations :
  • Department of Chemical Engineering, Vrije Universiteit Brussel, Pleinlaan 2, B-1050 Brussel, Belgium.

M J Ruiz-Angel

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Affiliations :
  • Department of Analytical Chemistry, University of Valencia, c/Dr. Moliner 50, Burjassot, Spain.

M C García-Alvarez-Coque

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Affiliations :
  • Department of Analytical Chemistry, University of Valencia, c/Dr. Moliner 50, Burjassot, Spain. Electronic address: celia.garcia@uv.es.

None Analytical Methods Committee Amctb No

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Yang Jin

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Affiliations :
  • College of Pharmaceutical Science, Zhejiang University of Technology, Chaowang Road 18, Chaohui No. 6 District, Hangzhou, 310032, China.

Raena Morley

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Affiliations :
  • Biothermodynamics, TUM School of Life Sciences Weihenstephan, Technical University of Munich, Maximus-von-Imhof-Forum 2, 85354 Freising, Germany.
Publications dans "Chromatographie en phase liquide" :

Leonid M Blumberg

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Affiliations :
  • Advachrom, P.O. Box 1243, Wilmington, DE 19801, USA. Electronic address: leon@advachrom.com.
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Emmanuelle Lipka

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Affiliations :
  • Univ. Lille, CHU Lille, Inserm, Institut Pasteur de Lille, U1167 - Risk factors and molecular determinants of aging-related diseases, F-59000 Lille, France. Electronic address: emmanuelle.lipka@univ-lille.fr.

Kristina Wicht

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Affiliations :
  • Separation Science Group, Department of Organic and Macromolecular Chemistry, Ghent University, Krijgslaan 281-S4, B-9000 Ghent, Belgium.

Mathijs Baert

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Affiliations :
  • Separation Science Group, Department of Organic and Macromolecular Chemistry, Ghent University, Krijgslaan 281-S4, B-9000 Ghent, Belgium.

Chiara Dal Bosco

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, University of "La Sapienza", Rome, Italy.

Alessandra Gentili

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, University of "La Sapienza", Rome, Italy.

Giovanni D'Orazio

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Affiliations :
  • Istituto per i Sistemi Biologici (ISB), CNR - Consiglio Nazionale delle Ricerche, Montelibretti, Rome, Italy.

N Pankajkumar-Patel

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Affiliations :
  • Department of Analytical Chemistry, University of Valencia, c/Dr. Moliner 50, Burjassot, Spain.
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E Peris-García

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Affiliations :
  • Department of Analytical Chemistry, University of Valencia, c/Dr. Moliner 50, Burjassot, Spain.
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Martin Gilar

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Affiliations :
  • Waters Corporation, 34 Maple Street, Milford, MA 01757, USA. Electronic address: Martin_Gilar@waters.com.
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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...