Titre : Régime amaigrissant

Régime amaigrissant : Questions médicales fréquentes

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Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer si un régime amaigrissant est nécessaire ?

L'évaluation se fait par l'IMC, les antécédents médicaux et les habitudes alimentaires.
Obésité Indice de masse corporelle
#2

Quels tests peuvent aider à diagnostiquer l'obésité ?

Des tests comme l'IMC, le tour de taille et des analyses sanguines peuvent être utilisés.
Obésité Tests diagnostiques
#3

Quand consulter un professionnel pour un régime ?

Consultez un professionnel si vous avez un IMC élevé ou des problèmes de santé liés au poids.
Obésité Consultation médicale
#4

Quels signes indiquent un besoin de régime amaigrissant ?

Des signes incluent un IMC supérieur à 30, des problèmes de santé ou des difficultés à bouger.
Obésité Santé publique
#5

Comment le médecin évalue-t-il le poids idéal ?

Le médecin utilise des outils comme l'IMC et des évaluations de la composition corporelle.
Poids corporel Évaluation de la santé

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent indiquer un surpoids ?

Les symptômes incluent fatigue, essoufflement, douleurs articulaires et problèmes de sommeil.
Obésité Symptômes
#2

Comment le surpoids affecte-t-il la santé mentale ?

Le surpoids peut entraîner de l'anxiété, de la dépression et une faible estime de soi.
Santé mentale Obésité
#3

Quels problèmes de santé sont liés à l'obésité ?

L'obésité est liée à des maladies comme le diabète, l'hypertension et les maladies cardiaques.
Diabète Maladies cardiovasculaires
#4

Quels signes physiques montrent un besoin de régime ?

Des signes incluent un excès de graisse abdominale et des difficultés à s'habiller.
Obésité Évaluation physique
#5

Comment le surpoids affecte-t-il la mobilité ?

Le surpoids peut limiter la mobilité, rendant les activités quotidiennes plus difficiles.
Mobilité Obésité

Prévention 5

#1

Comment prévenir l'obésité dès le jeune âge ?

Encouragez une alimentation équilibrée et l'activité physique dès l'enfance.
Prévention de l'obésité Santé infantile
#2

Quels conseils pour maintenir un poids santé ?

Mangez équilibré, faites de l'exercice régulièrement et évitez les régimes restrictifs.
Poids santé Prévention
#3

Comment éviter le yo-yo des régimes ?

Évitez les régimes extrêmes et privilégiez des changements durables dans votre mode de vie.
Régime alimentaire Perte de poids
#4

Quel rôle joue l'éducation nutritionnelle ?

L'éducation nutritionnelle aide à faire des choix alimentaires sains et à comprendre les besoins.
Éducation nutritionnelle Santé publique
#5

Comment les habitudes alimentaires influencent-elles le poids ?

Des habitudes alimentaires saines aident à maintenir un poids stable et à prévenir l'obésité.
Habitudes alimentaires Prévention de l'obésité

Traitements 5

#1

Quels types de régimes amaigrissants existent ?

Les régimes incluent le régime méditerranéen, le régime cétogène et le jeûne intermittent.
Régime alimentaire Perte de poids
#2

Comment un nutritionniste aide-t-il dans un régime ?

Un nutritionniste propose des plans alimentaires personnalisés et des conseils pratiques.
Nutrition Consultation diététique
#3

Quels médicaments peuvent aider à perdre du poids ?

Des médicaments comme l'orlistat et la phentermine peuvent être prescrits pour la perte de poids.
Médicaments anti-obésité Perte de poids
#4

Quelle est l'importance de l'exercice dans un régime ?

L'exercice aide à brûler des calories et à maintenir la masse musculaire pendant un régime.
Exercice physique Perte de poids
#5

Comment suivre les progrès d'un régime amaigrissant ?

Suivez les progrès avec un journal alimentaire, des pesées régulières et des mesures corporelles.
Suivi de la santé Perte de poids

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec l'obésité ?

Les complications incluent le diabète, les maladies cardiaques et l'apnée du sommeil.
Complications de l'obésité Maladies chroniques
#2

Comment l'obésité affecte-t-elle la santé cardiovasculaire ?

L'obésité augmente le risque d'hypertension, d'athérosclérose et d'accidents vasculaires cérébraux.
Maladies cardiovasculaires Obésité
#3

Quels risques psychologiques sont associés à l'obésité ?

L'obésité peut entraîner des troubles de l'humeur, de l'anxiété et des problèmes d'image corporelle.
Santé mentale Obésité
#4

Comment l'obésité influence-t-elle le diabète ?

L'obésité est un facteur de risque majeur pour le diabète de type 2 en raison de la résistance à l'insuline.
Diabète Obésité
#5

Quelles sont les conséquences sur la qualité de vie ?

L'obésité peut réduire la qualité de vie en limitant les activités et en affectant la santé mentale.
Qualité de vie Obésité

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque de l'obésité ?

Les facteurs incluent la génétique, le mode de vie sédentaire et une alimentation déséquilibrée.
Facteurs de risque Obésité
#2

Comment le stress influence-t-il le poids ?

Le stress peut entraîner des comportements alimentaires compulsifs et un gain de poids.
Stress Obésité
#3

Quel rôle joue la génétique dans l'obésité ?

La génétique peut prédisposer certaines personnes à l'obésité en influençant le métabolisme.
Génétique Obésité
#4

Comment les habitudes familiales affectent-elles le poids ?

Les habitudes alimentaires et d'activité physique au sein de la famille influencent le poids des membres.
Habitudes familiales Obésité
#5

Quel impact a l'environnement sur l'obésité ?

Un environnement qui favorise la malbouffe et le mode de vie sédentaire augmente le risque d'obésité.
Environnement Obésité
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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 28/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Peter H Selle

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Poultry Research Foundation, The University of Sydney, Camden NSW, Australia.

Peter V Chrystal

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Poultry Research Foundation, The University of Sydney, Camden NSW, Australia; Baiada Poultry Pty Limited, Pendle Hill NSW, Australia.

Sonia Yun Liu

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Poultry Research Foundation, The University of Sydney, Camden NSW, Australia; School of Life and Environmental Sciences, Faculty of Science, The University of Sydney, Camden, NSW, Australia. Electronic address: sonia.liu@sydney.edu.au.

Corinde E Wiers

3 publications dans cette catégorie

Peter Manza

3 publications dans cette catégorie

Gene-Jack Wang

3 publications dans cette catégorie

Nora D Volkow

3 publications dans cette catégorie

Shemil P Macelline

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Poultry Research Foundation Within the University of Sydney, Camden 2570, NSW, Australia.
  • School of Life and Environmental Sciences, Faculty of Science, The University of Sydney, Camperdown 2006, NSW, Australia.
Publications dans "Régime amaigrissant" :

Shiva Greenhalgh

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Poultry Research Foundation Within the University of Sydney, Camden 2570, NSW, Australia.
  • School of Life and Environmental Sciences, Faculty of Science, The University of Sydney, Camperdown 2006, NSW, Australia.
Publications dans "Régime amaigrissant" :

Marcellino Monda

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Experimental Medicine, Section of Human Physiology and Unit of Dietetics and Sports Medicine, University of Campania "Luigi Vanvitelli", Naples, Italy.

Seyyed Reza Sobhani

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Student Research Committee, Faculty of Nutrition Sciences & Food Technology, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
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Arezoo Rezazadeh

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Community Nutrition, National Nutrition and Food Technology Research Institute, Faculty of Nutrition Sciences & Food Technology, Shahid Beheshti University of Medical, Tehran, Iran.
Publications dans "Régime amaigrissant" :

Nasrin Omidvar

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Community Nutrition, National Nutrition and Food Technology Research Institute, Faculty of Nutrition Sciences & Food Technology, Shahid Beheshti University of Medical, Tehran, Iran.
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Hassan Eini-Zinab

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Community Nutrition, National Nutrition and Food Technology Research Institute, Faculty of Nutrition Sciences & Food Technology, Shahid Beheshti University of Medical, Tehran, Iran.
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Cristina Angeloni

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Pharmacy, University of Camerino, Camerino.
Publications dans "Régime amaigrissant" :

Rita Businaro

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medico-Surgical Sciences and Biotechnologies, Sapienza University of Rome, Latina, Italy.
Publications dans "Régime amaigrissant" :

David Vauzour

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Norwich Medical School, Faculty of Medicine and Health Sciences, University of East Anglia, Norwich, UK.
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Sharon Hill

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Disease Vector Group, Plant Protection Biology, Swedish University of Agricultural Sciences, Alnarp, Sweden; The authors made equal contributions.
Publications dans "Régime amaigrissant" :

Rickard Ignell

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Disease Vector Group, Plant Protection Biology, Swedish University of Agricultural Sciences, Alnarp, Sweden; The authors made equal contributions. Electronic address: rickard.ignell@slu.se.
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Antonis S Manolis

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • First Department of Cardiology, Athens University School of Medicine, Athens, Greece.
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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...