Titre : Fluphénazine

Fluphénazine : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Unsupervised Machine Learning

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment la fluphénazine est-elle diagnostiquée ?

Elle est prescrite après évaluation clinique des symptômes psychotiques.
Schizophrénie Antipsychotiques
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer son efficacité ?

Des évaluations psychologiques et des échelles de symptômes sont utilisées.
Évaluation psychologique Symptômes
#3

La fluphénazine est-elle utilisée pour d'autres troubles ?

Oui, elle peut être utilisée pour des troubles de l'humeur et des troubles comportementaux.
Troubles de l'humeur Comportement
#4

Quels critères sont utilisés pour son diagnostic ?

Les critères incluent la présence de symptômes psychotiques persistants.
Critères diagnostiques Symptômes psychotiques
#5

La fluphénazine nécessite-t-elle un suivi médical ?

Oui, un suivi régulier est essentiel pour ajuster le traitement et surveiller les effets.
Suivi médical Effets secondaires

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes traités par la fluphénazine ?

Elle traite des symptômes tels que hallucinations, délires et agitation.
Hallucinations Agitation
#2

La fluphénazine peut-elle aggraver certains symptômes ?

Oui, elle peut parfois exacerber des symptômes chez certains patients.
Exacerbation Symptômes
#3

Quels effets secondaires peuvent survenir ?

Des effets comme la somnolence, la sécheresse buccale et des troubles moteurs peuvent apparaître.
Effets secondaires Troubles moteurs
#4

Comment reconnaître une réaction allergique à la fluphénazine ?

Des éruptions cutanées, démangeaisons ou gonflements peuvent indiquer une allergie.
Réaction allergique Éruption cutanée
#5

La fluphénazine affecte-t-elle l'humeur ?

Elle peut influencer l'humeur, provoquant parfois dépression ou apathie.
Humeur Dépression

Prévention 5

#1

Comment prévenir les effets secondaires de la fluphénazine ?

Un suivi régulier et une communication ouverte avec le médecin sont essentiels.
Prévention Effets secondaires
#2

Des mesures préventives sont-elles nécessaires avant le traitement ?

Oui, une évaluation médicale complète est nécessaire avant de commencer le traitement.
Évaluation médicale Traitement
#3

La fluphénazine nécessite-t-elle des précautions particulières ?

Oui, des précautions sont nécessaires en cas de maladies cardiaques ou de troubles neurologiques.
Précautions Maladies cardiaques
#4

Comment éviter les interactions médicamenteuses ?

Informez toujours votre médecin de tous les médicaments que vous prenez.
Interactions médicamenteuses Consultation médicale
#5

La prévention des rechutes est-elle possible avec la fluphénazine ?

Oui, un traitement continu et un suivi régulier peuvent aider à prévenir les rechutes.
Prévention des rechutes Suivi régulier

Traitements 5

#1

Comment la fluphénazine est-elle administrée ?

Elle est généralement administrée par voie orale ou par injection intramusculaire.
Administration orale Injection intramusculaire
#2

Quelle est la posologie habituelle de fluphénazine ?

La posologie varie, mais commence souvent à 2-5 mg par jour, ajustée selon les besoins.
Posologie Ajustement du traitement
#3

La fluphénazine peut-elle être combinée avec d'autres médicaments ?

Oui, elle peut être utilisée avec d'autres antipsychotiques ou stabilisateurs de l'humeur.
Médicaments combinés Antipsychotiques
#4

Quels sont les objectifs du traitement avec fluphénazine ?

L'objectif est de réduire les symptômes psychotiques et d'améliorer la qualité de vie.
Qualité de vie Réduction des symptômes
#5

Y a-t-il des alternatives à la fluphénazine ?

Oui, d'autres antipsychotiques comme la rispéridone ou l'olanzapine peuvent être envisagés.
Antipsychotiques Alternatives thérapeutiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec la fluphénazine ?

Des complications comme le syndrome extrapyramidal ou des troubles métaboliques peuvent survenir.
Syndrome extrapyramidal Troubles métaboliques
#2

Comment gérer les complications liées à la fluphénazine ?

La gestion inclut l'ajustement de la dose ou l'ajout de médicaments pour contrer les effets.
Gestion des complications Ajustement de la dose
#3

La fluphénazine peut-elle causer des problèmes cardiaques ?

Oui, elle peut augmenter le risque de troubles du rythme cardiaque chez certains patients.
Problèmes cardiaques Rythme cardiaque
#4

Quels signes indiquent une complication grave ?

Des symptômes comme des mouvements incontrôlés ou des changements de conscience doivent alerter.
Complications graves Mouvements incontrôlés
#5

Les complications sont-elles fréquentes avec la fluphénazine ?

Les complications ne sont pas rares, mais leur fréquence varie selon les individus.
Fréquence des complications Individus

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour la fluphénazine ?

Les antécédents de troubles psychotiques et les maladies neurologiques augmentent les risques.
Facteurs de risque Antécédents médicaux
#2

L'âge influence-t-il le risque d'effets secondaires ?

Oui, les personnes âgées sont plus susceptibles de développer des effets secondaires.
Âge Effets secondaires
#3

Y a-t-il des facteurs génétiques à considérer ?

Oui, des prédispositions génétiques peuvent influencer la réponse au traitement.
Facteurs génétiques Réponse au traitement
#4

Le mode de vie affecte-t-il l'efficacité de la fluphénazine ?

Oui, des facteurs comme l'alimentation et l'exercice peuvent influencer son efficacité.
Mode de vie Efficacité du traitement
#5

Les interactions médicamenteuses sont-elles un facteur de risque ?

Oui, certaines interactions peuvent augmenter le risque d'effets indésirables.
Interactions médicamenteuses Effets indésirables
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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 08/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Diana Duarte

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • OncoPharma Research Group, Center for Health Technology and Services Research (CINTESIS), Rua Doutor Plácido da Costa, s/n, 4200-450 Porto, Portugal.
  • Faculty of Pharmacy, University of Porto, Rua Jorge Viterbo Ferreira, 228, 4050-313 Porto, Portugal.
  • CINTESIS@RISE, Faculty of Medicine, University of Porto, Alameda Professor Hernâni Monteiro, 4200-319 Porto, Portugal.

Nuno Vale

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • OncoPharma Research Group, Center for Health Technology and Services Research (CINTESIS), Rua Doutor Plácido da Costa, s/n, 4200-450 Porto, Portugal.
  • CINTESIS@RISE, Faculty of Medicine, University of Porto, Alameda Professor Hernâni Monteiro, 4200-319 Porto, Portugal.
  • Department of Community Medicine, Health Information and Decision (MEDCIDS), Faculty of Medicine, University of Porto, Rua Doutor Plácido da Costa, s/n, 4200-450 Porto, Portugal.

Michał Otręba

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Affiliations :
  • Department of Drug Technology, Medical University of Silesia, Katowice Faculty of Pharmaceutical Sciences in Sosnowiec, Sosnowiec, Poland.

Leon Kośmider

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Affiliations :
  • Department of General and Inorganic Chemistry, Medical University of Silesia, Katowice Faculty of Pharmaceutical Sciences in Sosnowiec, Sosnowiec, Poland.

Aracely Miron-Ocampo

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Affiliations :
  • Microbiology/Immunology, Carver College of Medicine, University of Iowa, Iowa City, IA 52242.
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Sarah R Beattie

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Affiliations :
  • Department of Pediatrics Carver College of Medicine, University of Iowa, Iowa City, IA 52242.
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Soumitra Guin

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Saint Louis University, Saint Louis MO.
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Thomas Conway

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Affiliations :
  • Department of Molecular Physiology and Biophysics, University of Iowa, Iowa City IA 52242.
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Marvin J Meyers

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Affiliations :
  • Department of Chemistry, Saint Louis University, Saint Louis MO.
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W Scott Moye-Rowley

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Affiliations :
  • Department of Molecular Physiology and Biophysics, University of Iowa, Iowa City IA 52242.
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Damian J Krysan

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Affiliations :
  • Microbiology/Immunology, Carver College of Medicine, University of Iowa, Iowa City, IA 52242.
  • Department of Pediatrics Carver College of Medicine, University of Iowa, Iowa City, IA 52242.
  • Department of Molecular Physiology and Biophysics, University of Iowa, Iowa City IA 52242.
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Yong Xia

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Affiliations :
  • Department of Rehabilitation Medicine, State Key Laboratory of Biotherapy and Cancer Center, West China Hospital, Sichuan University and Collaborative Innovation Center for Biotherapy Chengdu 610041, China.
  • Key Laboratory of Rehabilitation Medicine, West China Hospital, Sichuan University Chengdu 610041, China.

Mahsa Kamali

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Affiliations :
  • Pediatric Infectious Diseases Research Center, Communicable Diseases Institute, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran.
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Mehran Zarghami

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Affiliations :
  • Psychiatry and Behavioral Sciences Research Center, Addiction institute, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran.
  • Department of Psychiatry, Faculty of Medicine, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran.
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Marzieh Azizi

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Affiliations :
  • Department of Reproductive Health and Midwifery, School of Nursing and Midwifery, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
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Forouzan Elyasi

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Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Faculty of Medicine, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran.
  • Sexual and Reproductive Health Research Center, Addiction Institute, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran.
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S Meehan

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Affiliations :
  • School of Medicine, University of Galway, Galway, Ireland.
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S Moran

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Affiliations :
  • School of Medicine, University of Galway, Galway, Ireland.
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A Rainford

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Affiliations :
  • School of Medicine, University of Galway, Galway, Ireland.
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C McDonald

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Affiliations :
  • School of Medicine, University of Galway, Galway, Ireland.
  • Galway-Roscommon Mental Health Services, University Hospital Galway, Galway, Ireland.
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Sources (10000 au total)

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Quantifying the severity of head shape deformity and establishing a threshold for operative intervention remains challenging in patients with metopic craniosynostosis (MCS). This study combines three-... Head computed tomography scans from subjects with MCS and normal controls (5 to 15 months of age) were used for objective three-dimensional shape analysis using ShapeWorks software and in a survey for... One hundred twenty-four computed tomography scans were used to develop the model; 50 (24% MCS, 76% controls) were rated by 36 craniofacial surgeons, with an average of 20.8 ratings per skull. The inte... This study describes a novel metric to quantify the head shape deformity associated with MCS and contextualizes the results using clinical assessments of head shapes by craniofacial experts. This metr...

Unsupervised machine learning identifies predictive progression markers of IPF.

To identify and evaluate predictive lung imaging markers and their pathways of change during progression of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) from sequential data of an IPF cohort. To test if these ... We studied radiological disease progression in 76 patients with IPF, including overall 190 computed tomography (CT) examinations of the chest. An algorithm identified candidates for imaging patterns m... Progression marker patterns were identified and exhibited high stability in a repeatability experiment with 20 random sub-cohorts of the overall cohort. The 4 top-ranked progression markers were consi... Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome. Local tracking of pattern transitions reveals pathways of radiological disease progression from health... • Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome in patients with idiopathic pulmonary fibrosis. • Local tracking of pattern transitions reveals pathw...

Pulmonary emphysema subtypes defined by unsupervised machine learning on CT scans.

Treatment and preventative advances for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have been slow due, in part, to limited subphenotypes. We tested if unsupervised machine learning on CT images woul... New CT emphysema subtypes were identified by unsupervised machine learning on only the texture and location of emphysematous regions on CT scans from 2853 participants in the Subpopulations and Interm... The algorithm discovered six reproducible (interlearner intraclass correlation coefficient, 0.91-1.00) CT emphysema subtypes. The most common subtype in SPIROMICS, the combined bronchitis-apical subty... Large-scale unsupervised machine learning on CT scans defined six reproducible, familiar CT emphysema subtypes that suggest paths to specific diagnosis and personalised therapies in COPD and pre-COPD....

Unsupervised Machine Learning for Assessment of Left Ventricular Diastolic Function and Risk Stratification.

The 2016 American Society of Echocardiography guidelines have been widely used to assess left ventricular diastolic function. However, limitations are present in the current classification system. The... Baseline demographics, heart failure hospitalization, and all-cause mortality data were obtained for all adult patients who underwent transthoracic echocardiography at Mayo Clinic Rochester in 2015. P... Among 24,414 patients (mean age, 63.6 ± 16.2 years), all-cause mortality occurred in 4,612 patients (18.9%) during a median follow-up period of 3.1 years. The algorithm determined three clusters with ... Unsupervised machine learning identified physiologically and prognostically distinct clusters on the basis of nine diastolic function Doppler variables. The clusters can be potentially applied in echo...

Use of unsupervised machine learning to characterise HIV predictors in sub-Saharan Africa.

Significant regional variations in the HIV epidemic hurt effective common interventions in sub-Saharan Africa. It is crucial to analyze HIV positivity distributions within clusters and assess the homo... We used an agglomerative hierarchical, unsupervised machine learning, approach for clustering to analyse data for 146,733 male and 155,622 female respondents from 13 sub-Saharan African countries with... Two principal components were obtained, with the first describing 62.3% and 70.1% and the second explaining 18.3% and 20.6% variance of the total socio-behavioural variation in females and males, resp... The findings provide a potential use of unsupervised machine learning approaches for substantially identifying clustered countries based on the underlying socio-behavioural characteristics....