Titre : Conductivité électrique

Conductivité électrique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Models, Economic

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer la conductivité électrique cardiaque ?

L'évaluation se fait par électrocardiogramme (ECG) pour mesurer l'activité électrique.
Électrocardiographie Conductivité électrique
#2

Quels tests mesurent la conductivité neuronale ?

Les tests de conduction nerveuse évaluent la vitesse et l'efficacité de la transmission nerveuse.
Conduction nerveuse Neurophysiologie
#3

Quels appareils mesurent la conductivité des tissus ?

Les appareils d'impédance bioélectrique mesurent la résistance et la conductivité des tissus.
Impedance bioélectrique Bioélectromagnétisme
#4

Comment la conductivité est-elle mesurée en laboratoire ?

Des électrodes sont utilisées pour mesurer la conductivité des solutions biologiques en laboratoire.
Électrodes Analyse de laboratoire
#5

Quel rôle joue la conductivité dans l'ECG ?

La conductivité électrique est cruciale pour la transmission des signaux cardiaques dans l'ECG.
Électrocardiographie Physiologie cardiaque

Symptômes 5

#1

Quels symptômes indiquent une mauvaise conductivité cardiaque ?

Des palpitations, des douleurs thoraciques ou des évanouissements peuvent indiquer un problème.
Palpitations Douleur thoracique
#2

Quels signes neurologiques sont liés à la conductivité ?

Des engourdissements, des picotements ou une faiblesse musculaire peuvent survenir.
Engourdissement Faiblesse musculaire
#3

Comment la déshydratation affecte-t-elle la conductivité ?

La déshydratation peut réduire la conductivité électrique, entraînant des crampes musculaires.
Déshydratation Crampes musculaires
#4

Quels symptômes d'une neuropathie sont liés à la conductivité ?

La neuropathie peut provoquer des douleurs, des sensations anormales et une perte de réflexes.
Neuropathie Douleur neuropathique
#5

Quels symptômes peuvent indiquer une hyperkaliémie ?

Des palpitations, une faiblesse musculaire et des troubles du rythme cardiaque peuvent survenir.
Hyperkaliémie Troubles du rythme

Prévention 5

#1

Comment prévenir les troubles de la conductivité cardiaque ?

Maintenir un mode de vie sain, éviter le tabac et gérer le stress aide à prévenir ces troubles.
Prévention des maladies Mode de vie sain
#2

Quels exercices favorisent la santé nerveuse ?

Des exercices réguliers, comme la marche ou le yoga, améliorent la santé nerveuse.
Exercice physique Santé nerveuse
#3

Comment éviter la déshydratation ?

Boire suffisamment d'eau et consommer des aliments riches en eau aide à prévenir la déshydratation.
Hydratation Nutrition
#4

Quels aliments sont bons pour la conductivité ?

Les aliments riches en potassium, magnésium et calcium favorisent une bonne conductivité.
Alimentation Électrolytes
#5

Comment gérer le stress pour la santé nerveuse ?

Des techniques de relaxation comme la méditation et la respiration profonde aident à gérer le stress.
Gestion du stress Méditation

Traitements 5

#1

Comment traiter une conduction cardiaque anormale ?

Les traitements incluent des médicaments antiarythmiques ou la pose d'un pacemaker.
Arythmie Pacemaker
#2

Quels médicaments améliorent la conductivité nerveuse ?

Des médicaments comme la gabapentine peuvent aider à améliorer la conduction nerveuse.
Gabapentine Neuropharmacologie
#3

Comment la rééducation peut-elle aider la conductivité ?

La rééducation physique peut améliorer la fonction nerveuse et musculaire après une lésion.
Réhabilitation Physiothérapie
#4

Quels suppléments peuvent améliorer la conductivité ?

Des suppléments de magnésium et de potassium peuvent aider à réguler la conductivité électrique.
Suppléments nutritionnels Magnésium
#5

Quel rôle joue l'alimentation dans la conductivité ?

Une alimentation équilibrée riche en électrolytes favorise une bonne conductivité électrique.
Nutrition Électrolytes

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec une arythmie ?

Les complications incluent l'insuffisance cardiaque, les AVC et les arrêts cardiaques.
Arythmie Insuffisance cardiaque
#2

Quels risques sont associés à une neuropathie non traitée ?

Une neuropathie non traitée peut entraîner des blessures, des infections et des amputations.
Neuropathie Infection
#3

Comment une mauvaise conductivité peut-elle affecter le cœur ?

Elle peut provoquer des troubles du rythme cardiaque, augmentant le risque d'accidents vasculaires.
Troubles du rythme Accident vasculaire cérébral
#4

Quelles sont les conséquences d'une déshydratation sévère ?

Une déshydratation sévère peut entraîner des troubles électrolytiques et des complications cardiaques.
Déshydratation Troubles électrolytiques
#5

Quels effets une carence en électrolytes peut-elle avoir ?

Une carence peut provoquer des crampes, des arythmies et des troubles neurologiques.
Carence en électrolytes Crampes musculaires

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque d'arythmie ?

L'hypertension, le diabète, l'obésité et le tabagisme augmentent le risque d'arythmie.
Hypertension Diabète
#2

Comment le diabète affecte-t-il la conductivité nerveuse ?

Le diabète peut endommager les nerfs, entraînant une neuropathie et une mauvaise conductivité.
Diabète Neuropathie
#3

Quels médicaments peuvent affecter la conductivité ?

Certains médicaments, comme les diurétiques, peuvent perturber l'équilibre électrolytique.
Diurétiques Équilibre électrolytique
#4

Quel rôle joue l'âge dans la conductivité cardiaque ?

Avec l'âge, le risque de troubles de la conductivité cardiaque augmente en raison de changements physiologiques.
Vieillissement Physiologie cardiaque
#5

Comment le stress influence-t-il la conductivité ?

Le stress chronique peut affecter la conductivité cardiaque et nerveuse, augmentant les risques.
Stress Santé mentale
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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 16/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Mircea Dincă

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Massachusetts Institute of Technology Cambridge MA 02139 USA.
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Tianyang Chen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, Massachusetts Institute of Technology Cambridge MA 02139 USA.
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Željko Penava

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Textile Design and Management, Faculty of Textile Technology, University of Zagreb, 10000 Zagreb, Croatia.
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Diana Šimić Penava

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Engineering Mechanics, Faculty of Civil Engineering, University of Zagreb, 10000 Zagreb, Croatia.
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Željko Knezić

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Affiliations :
  • Department of Textile Design and Management, Faculty of Textile Technology, University of Zagreb, 10000 Zagreb, Croatia.
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Grigorii Skorupskii

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, Massachusetts 02139, United States.
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Lili Zhang

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Affiliations :
  • National Laboratory of Solid State Microstructures, School of Physics, Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210093,China.
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Cong Wang

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Affiliations :
  • National Laboratory of Solid State Microstructures, School of Physics, Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, Nanjing 210093,China.
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Kentaro Doi

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Affiliations :
  • Department of Mechanical Engineering, Toyohashi University of Technology, Toyohashi, Aichi441-8580, Japan.

Kentaro Kadota

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Material Science Institute, University of Oregon Eugene OR 97403 USA cbrozek@uoregon.edu.
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Eoghan L Gormley

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Material Science Institute, University of Oregon Eugene OR 97403 USA cbrozek@uoregon.edu.
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Christopher H Hendon

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Material Science Institute, University of Oregon Eugene OR 97403 USA cbrozek@uoregon.edu.
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Carl K Brozek

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Affiliations :
  • Department of Chemistry and Biochemistry, Material Science Institute, University of Oregon Eugene OR 97403 USA cbrozek@uoregon.edu.
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Jolanta Makowska

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Affiliations :
  • Institute of Materials Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Silesia, 75 Pułku Piechoty 1A, 41-500 Chorzow, Poland.
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Diana Szalbot

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Affiliations :
  • Institute of Materials Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Silesia, 75 Pułku Piechoty 1A, 41-500 Chorzow, Poland.
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Małgorzata Adamczyk-Habrajska

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Affiliations :
  • Institute of Materials Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Silesia, 75 Pułku Piechoty 1A, 41-500 Chorzow, Poland.
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Beata Wodecka-Duś

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Affiliations :
  • Institute of Materials Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Silesia, 75 Pułku Piechoty 1A, 41-500 Chorzow, Poland.
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Maciej Chrunik

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Affiliations :
  • Institute of Applied Physics, Military University of Technology, 2 Gen. Sylwestra Kaliskiego St., 00-908 Warsaw, Poland.
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Mouheb Sboui

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Affiliations :
  • Beijing Key Laboratory of Novel Thin Film Solar Cells, North China Electric Power University, Beijing, 102206, China; College of Environmental Science and Engineering, North China Electric Power University, Beijing, 102206, China.
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Wenke Niu

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Affiliations :
  • Beijing Key Laboratory of Novel Thin Film Solar Cells, North China Electric Power University, Beijing, 102206, China.
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To quantify the economic investment required to increase bariatric surgery (BaS) capacity in National Health Service (NHS) England considering the growing obesity prevalence and low provision of BaS i... Data were included for the patients with obesity who were eligible for BaS. We used a decision-tree approach including four distinct steps of the patient pathway to capture all associated resource use... BaS centres based in NHS and private sector hospitals in England.... Number of BaS procedures (including revision surgery), cost (GBP) and resource utilisation over 20 years.... At current capacity, the number of BaS procedures and the total cost over 20 years were estimated to be 140 220 and £1.4 billion, respectively. For strategy 1, these values were projected to increase ... The expansion of BaS capacity in England beyond a small proportion of the eligible population will likely be challenging given the significant upfront economic investment and additional requirement of...

Design and testing of a health economic Markov model for treatment of anorexia nervosa.

Anorexia Nervosa (AN) is a severe psychiatric disorder and knowledge about the cost-effectiveness of potential interventions is limited. The aim of this paper is to introduce the... AnoMod-TI is a state-transition cohort simulation (Markov) model developed from a Dutch societal perspective, which consists of four health states - namely full remission (FR), partial remission (PR),... For the purpose of demonstrating AnoMod-TI and how it could be used to estimate cost-effectiveness over a 20-year time horizon, it was applied to a hypothetical treatment scenario. Results illustrate ... AnoMod-TI can be used to examine long-term cost-effectiveness of various interventions aimed at either treating AN or preventing relapse from a state of partial or full remission. AnoMod-TI is freely ...

Examining the correlation between treatment effects in clinical trials and economic modeling.

Many diseases have a sequential treatment pathway. Compared with patients without previous treatment, patients who fail initial treatment may have lower success rates with a second treatment. This phe... We developed a statistical model of covariance for the underlying unobserved correlation between treatments and established a mathematical expression for the magnitude of the latent correlation term. ... Our simulation study confirmed that a treatment correlation reduces the probability of success for the second treatment, compared with no correlation. We found that treatment correlations may be obser... We evaluated the correlation between treatment effects and our approach can be applied to clinical trial design and economic modeling of sequential clinical treatment pathways....

Projecting overall survival in health-economic models: uncertainty and maturity of data.

As lifetime horizons are considered for economic evaluations, the Kaplan-Meier (KM) estimate is used to extrapolate survival in cases of immature overall survival (OS) data. This study estimated the e... Fifteen phase 3 trials reporting KM estimates of OS where at least 70% maturity (i.e. 70% of the population had died during follow-up) were included and compared to artificially created truncated data... The Weibull (33%), log-logistic (32%) and log-normal (27%) were most often selected as the best fitting distribution. Compared to LM at full maturity, LM was overestimated in 23 and 40% of cases, at 3... The extent of OS maturity increases the risk of error when projecting long-term life expectancy for economic models. Even marginal gains in OS maturity result in more accurate estimations and should b...

An Economic Model for Estimating Trial Costs with an Application to Placebo Surgery Trials.

Waste in clinical trials remains rife. We developed an economic model to predict the cost of trials based on input costs, duration, power, number of sites, recruitment eligibility and consenting rates... We parameterised the model for three proxy placebo-controlled surgical trials using data from a systematic review, a bespoke cost survey, and from the literature. We used the model to compare target a... Successful trials more accurately anticipated the true recruitment rate that they achieved and those that overestimated this were most likely to fail. The costs of overestimating recruitment rates wer... This model shows the trade-offs between time and cost, or both, when recruitment is lower than anticipated. Greater consideration is needed to improve trial planning, reviewing, and funding of these t...

Costs and models used in the economic analysis of Total Knee Replacement (TKR): A systematic review.

The main objective of this review is to summarize the evidence on the core modelling specifications and methodology on the cost-effectiveness of TKR compared to non-surgical management. Another object... The electronic databases used for this review were MEDLINE (PubMed), Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), HTAIn repository, Cost effectiveness Analysis (CEA) registry, and Google ... Thirty-two studies were included in this review, out of which eight studies used Markov model, five used regression model, one each reported Marginal structure model, discrete simulation model, decisi... The findings of this review showed that the Markov model was most widely used in the analysis of the cost effectiveness of TKR. Our review also concluded that the cost of TKR was higher in the develop...