Titre : Pied

Pied : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Unsupervised Machine Learning

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une fracture du pied ?

Un examen clinique et des radiographies sont nécessaires pour confirmer une fracture.
Fractures du pied Radiographie Examen clinique
#2

Quels tests pour une tendinite au pied ?

L'évaluation clinique et l'IRM peuvent aider à diagnostiquer une tendinite au pied.
Tendinite IRM Évaluation clinique
#3

Comment identifier une fasciite plantaire ?

La douleur au talon, surtout le matin, et un examen physique aident à identifier la fasciite.
Fasciite plantaire Douleur au talon Examen physique
#4

Quels signes indiquent une infection du pied ?

Rougeur, chaleur, gonflement et douleur sont des signes d'infection au pied.
Infection du pied Gonflement Rougeur
#5

Comment diagnostiquer un pied diabétique ?

Un examen des pieds et des tests de sensibilité sont essentiels pour le diagnostic.
Pied diabétique Examen des pieds Sensibilité

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une entorse au pied ?

Douleur, gonflement et difficulté à marcher sont des symptômes d'une entorse.
Entorse du pied Douleur Gonflement
#2

Comment reconnaître une douleur au talon ?

La douleur au talon est souvent aiguë, surtout lors des premiers pas le matin.
Douleur au talon Fasciite plantaire Symptômes
#3

Quels symptômes d'une neuropathie au pied ?

Engourdissement, picotements et douleur sont des symptômes de neuropathie au pied.
Neuropathie Engourdissement Douleur
#4

Quels signes d'une verrue plantaire ?

Les verrues plantaires se manifestent par des lésions rugueuses et douloureuses sur la plante.
Verrues plantaires Lésions Douleur
#5

Quels symptômes d'une goutte au pied ?

La goutte provoque une douleur intense, rougeur et gonflement, souvent au gros orteil.
Goutte Douleur Gonflement

Prévention 5

#1

Comment prévenir les blessures au pied ?

Porter des chaussures appropriées et s'échauffer avant l'exercice aide à prévenir les blessures.
Prévention des blessures Chaussures appropriées Échauffement
#2

Quelles mesures pour éviter les infections du pied ?

Maintenir les pieds propres et secs, et traiter les coupures rapidement aide à prévenir les infections.
Infections du pied Hygiène Coupures
#3

Comment éviter les douleurs au talon ?

Utiliser des semelles confortables et éviter de rester debout trop longtemps peut aider.
Douleurs au talon Semelles Confort
#4

Quelles précautions pour les pieds diabétiques ?

Inspecter quotidiennement les pieds et porter des chaussures adaptées sont cruciales.
Pied diabétique Inspection des pieds Chaussures adaptées
#5

Comment prévenir les verrues plantaires ?

Éviter de marcher pieds nus dans des lieux publics et garder les pieds secs aide à prévenir.
Verrues plantaires Prévention Hygiène

Traitements 5

#1

Quels traitements pour une fracture du pied ?

Le traitement inclut le repos, l'immobilisation et parfois la chirurgie selon la gravité.
Fractures du pied Chirurgie Immobilisation
#2

Comment traiter une tendinite au pied ?

Le repos, la glace, les anti-inflammatoires et la physiothérapie sont recommandés.
Tendinite Anti-inflammatoires Physiothérapie
#3

Quel traitement pour la fasciite plantaire ?

Des étirements, des orthèses et des anti-inflammatoires aident à traiter la fasciite.
Fasciite plantaire Orthèses Anti-inflammatoires
#4

Comment soigner un pied diabétique ?

Un bon contrôle glycémique, des soins des pieds et des consultations régulières sont essentiels.
Pied diabétique Contrôle glycémique Soins des pieds
#5

Quels remèdes pour les verrues plantaires ?

Les traitements incluent des acides, la cryothérapie ou l'ablation chirurgicale.
Verrues plantaires Cryothérapie Ablation chirurgicale

Complications 5

#1

Quelles complications d'une fracture du pied ?

Les complications incluent une mauvaise guérison, des douleurs chroniques et des infections.
Fractures du pied Complications Infections
#2

Quels risques d'une tendinite non traitée ?

Une tendinite non traitée peut entraîner des douleurs chroniques et une perte de mobilité.
Tendinite Douleurs chroniques Mobilité
#3

Quelles complications d'un pied diabétique ?

Les complications incluent des infections, des ulcères et des amputations dans les cas graves.
Pied diabétique Infections Ulcères
#4

Quels effets d'une goutte non traitée ?

Une goutte non traitée peut provoquer des crises fréquentes et des dommages articulaires permanents.
Goutte Dommages articulaires Complications
#5

Quelles complications des verrues plantaires ?

Les verrues plantaires peuvent causer des douleurs persistantes et des infections secondaires.
Verrues plantaires Douleurs Infections secondaires

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque pour les fractures du pied ?

Les facteurs incluent l'âge avancé, l'ostéoporose et les activités sportives intenses.
Fractures du pied Ostéoporose Âge avancé
#2

Quels facteurs de risque pour la fasciite plantaire ?

L'obésité, les activités à fort impact et le port de chaussures inappropriées augmentent le risque.
Fasciite plantaire Obésité Chaussures inappropriées
#3

Quels facteurs de risque pour les infections du pied ?

Le diabète, une mauvaise circulation et une hygiène insuffisante sont des facteurs de risque.
Infections du pied Diabète Hygiène
#4

Quels facteurs de risque pour les douleurs au talon ?

Les facteurs incluent le surpoids, les activités sportives et le port de chaussures inadaptées.
Douleurs au talon Surpoids Chaussures inadaptées
#5

Quels facteurs de risque pour les verrues plantaires ?

Marcher pieds nus dans des lieux publics et avoir un système immunitaire affaibli augmentent le risque.
Verrues plantaires Système immunitaire Lieux publics
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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 26/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Shintarou Kudo

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Graduate School of Health Sciences, Morinomiya University of Medical Sciences.
  • Inclusive Medical Science Research Institute, Morinomiya University of Medical Sciences.

Kodai Sakamoto

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Graduate School of Health Sciences, Morinomiya University of Medical Sciences.

Kazunori Okamura

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Graduate School of Comprehensive Scientific Research, Prefectural University of Hiroshima, 1-1 Gakuen-cho, Mihara-shi, Hiroshima 723-0053, Japan; Department of Physical Therapy, Faculty of Health and Welfare, Prefectural University of Hiroshima, 1-1 Gakuen-cho, Mihara-shi, Hiroshima 723-0053, Japan. Electronic address: k-okamura@pu-hiroshima.ac.jp.

Shusaku Kanai

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physical Therapy, Faculty of Health and Welfare, Prefectural University of Hiroshima, 1-1 Gakuen-cho, Mihara-shi, Hiroshima 723-0053, Japan.

Kengo Fukuda

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Rehabilitation, Innoshima Ishikai Hospital, 1962 Innoshima nakanosyo-cho, Onomichi-shi, Hiroshima 722-2211, Japan.

Jaap Harlaar

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Amsterdam UMC location Vrije Universiteit Amsterdam, Rehabilitation Medicine, De Boelelaan 1117, Amsterdam, The Netherlands.
  • Department of Biomechanical Engineering, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands.
  • Department of Orthopedics & Sports Medicine , ErasmusMC, Rotterdam, the Netherlands.

Bertil Bouillon

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Traumatology and Orthopedic Surgery, Cologne-Merheim Medical Center (CMMC), University of Witten/ Herdecke, Ostmerheimer Str. 200, 51109, Cologne, Germany.

Dariusch Arbab

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Orthopedic and Trauma Surgery, Member Faculty of Health Witten/ /Herdecke University, St. Elisabeth-Hospital Herten, Im Schlosspark 12, 45699, Herten, Germany.

Meltem Meriç

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Assistant Professor, Near East University, Faculty of Nursing. Near East Boulevard, Nicosia, Turkey.
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Gül Ergün

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Assistant Professor, Mehmet Akif Ersoy University, Faculty of Heath Sciences, Department of Nursing, Burdur, Turkey.
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Coşkun Meriç

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Affiliations :
  • Associate Professor, Health Sciences University, Gülhane Training and Research Hospital, Department of Endocrinology and Metabolism Etlik-Ankara, Turkey.
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İbrahim Demirci

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Health Sciences University, Gülhane Training and Research Hospital, Department of Endocrinology and Metabolism Etlik-Ankara, Turkey.
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Ömer Azal

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Affiliations :
  • Professor, Health Sciences University, Gülhane Training and Research Hospital, Department of Endocrinology and Metabolism Etlik-Ankara, Turkey.
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Joshua Young

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Yizhou Ke

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Healthy Mariculture for the East China Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Jimei University, Xiamen 361021, China.
  • State Key Laboratory of Mariculture Breeding, Fisheries College, Jimei University, Xiamen 361021, China.
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Shuyi Liu

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Healthy Mariculture for the East China Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Jimei University, Xiamen 361021, China.
  • State Key Laboratory of Mariculture Breeding, Fisheries College, Jimei University, Xiamen 361021, China.
Publications dans "Pied" :

Wencui Zeng

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Affiliations :
  • State Key Laboratory of Mariculture Breeding, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen 361102, China.
  • Fujian Key Laboratory of Genetics and Breeding of Marine Organisms, Xiamen University, Xiamen 361102, China.
  • National Observation and Research Station for the Taiwan Strait Marine Ecosystem, Zhangzhou 363400, China.
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Xiaolong Gao

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Affiliations :
  • State Key Laboratory of Mariculture Breeding, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen 361102, China.
  • Fujian Key Laboratory of Genetics and Breeding of Marine Organisms, Xiamen University, Xiamen 361102, China.
  • National Observation and Research Station for the Taiwan Strait Marine Ecosystem, Zhangzhou 363400, China.
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Mingyi Cai

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Healthy Mariculture for the East China Sea, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Jimei University, Xiamen 361021, China.
  • State Key Laboratory of Mariculture Breeding, Fisheries College, Jimei University, Xiamen 361021, China.
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Weiwei You

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Affiliations :
  • State Key Laboratory of Mariculture Breeding, College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen 361102, China.
  • Fujian Key Laboratory of Genetics and Breeding of Marine Organisms, Xiamen University, Xiamen 361102, China.
  • National Observation and Research Station for the Taiwan Strait Marine Ecosystem, Zhangzhou 363400, China.
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Quantifying the Severity of Metopic Craniosynostosis Using Unsupervised Machine Learning.

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....