Titre : Feuillets embryonnaires

Feuillets embryonnaires : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier les feuillets embryonnaires ?

L'identification se fait par l'observation des couches cellulaires lors de l'embryogenèse.
Embryogenèse Développement embryonnaire
#2

Quels examens sont utilisés pour étudier les feuillets ?

L'échographie et l'imagerie par résonance magnétique (IRM) sont couramment utilisés.
Échographie Imagerie par résonance magnétique
#3

Peut-on détecter des anomalies des feuillets ?

Oui, des anomalies peuvent être détectées par des tests génétiques et des échographies.
Anomalies congénitales Tests génétiques
#4

Quels signes indiquent des problèmes embryonnaires ?

Des malformations ou des retards de développement peuvent indiquer des problèmes.
Malformations congénitales Retard de développement
#5

Les feuillets peuvent-ils être visualisés directement ?

Non, ils sont généralement étudiés par des méthodes indirectes comme l'imagerie.
Imagerie médicale Observation embryonnaire

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés aux anomalies des feuillets ?

Les symptômes peuvent inclure des malformations physiques et des troubles fonctionnels.
Malformations congénitales Troubles fonctionnels
#2

Les anomalies des feuillets affectent-elles le développement ?

Oui, elles peuvent entraîner des retards de croissance et des dysfonctionnements organiques.
Retard de croissance Dysfonctionnement organique
#3

Comment les anomalies se manifestent-elles ?

Elles peuvent se manifester par des malformations visibles ou des troubles internes.
Malformations visibles Troubles internes
#4

Les symptômes varient-ils selon le feuillet affecté ?

Oui, chaque feuillet (ectoderme, mésoderme, endoderme) a des implications spécifiques.
Ectoderme Mésoderme
#5

Les symptômes sont-ils toujours présents à la naissance ?

Pas toujours, certaines anomalies peuvent se développer plus tard dans l'enfance.
Anomalies congénitales Développement infantile

Prévention 5

#1

Comment prévenir les anomalies des feuillets embryonnaires ?

Une alimentation équilibrée, l'évitement de substances nocives et des soins prénatals sont cruciaux.
Alimentation équilibrée Soins prénatals
#2

Le dépistage prénatal aide-t-il à prévenir les anomalies ?

Oui, le dépistage permet d'identifier les risques et d'agir en conséquence.
Dépistage prénatal Risques embryonnaires
#3

Les vaccinations sont-elles importantes pendant la grossesse ?

Oui, certaines vaccinations protègent le fœtus contre des infections pouvant causer des anomalies.
Vaccinations Infections congénitales
#4

Le stress maternel influence-t-il le développement embryonnaire ?

Oui, un stress élevé peut affecter le développement et augmenter le risque d'anomalies.
Stress maternel Développement embryonnaire
#5

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, des antécédents familiaux d'anomalies peuvent augmenter le risque pour le fœtus.
Antécédents familiaux Risques génétiques

Traitements 5

#1

Quels traitements existent pour les anomalies des feuillets ?

Les traitements varient de la chirurgie corrective à la thérapie génique selon l'anomalie.
Chirurgie corrective Thérapie génique
#2

Peut-on prévenir les anomalies des feuillets ?

Certaines anomalies peuvent être prévenues par une bonne nutrition et des soins prénatals.
Nutrition prénatale Soins prénatals
#3

Les traitements sont-ils efficaces ?

L'efficacité dépend de la nature et de la gravité de l'anomalie détectée.
Efficacité des traitements Anomalies détectées
#4

Y a-t-il des traitements expérimentaux ?

Oui, des recherches sont en cours sur des thérapies innovantes pour certaines anomalies.
Thérapies innovantes Recherche médicale
#5

Les traitements nécessitent-ils un suivi ?

Oui, un suivi régulier est essentiel pour évaluer l'évolution et ajuster les soins.
Suivi médical Évaluation des soins

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des anomalies des feuillets ?

Les complications incluent des malformations graves, des troubles fonctionnels et des décès néonatals.
Malformations graves Décès néonatal
#2

Les complications sont-elles toujours visibles à la naissance ?

Non, certaines complications peuvent se manifester plus tard dans l'enfance.
Complications tardives Développement infantile
#3

Les anomalies des feuillets augmentent-elles le risque de maladies ?

Oui, elles peuvent prédisposer à des maladies chroniques ou à des troubles du développement.
Maladies chroniques Troubles du développement
#4

Les complications peuvent-elles être traitées ?

Certaines complications peuvent être gérées par des traitements médicaux ou chirurgicaux.
Traitements médicaux Chirurgie
#5

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, elles peuvent avoir un impact significatif sur la qualité de vie de l'individu.
Qualité de vie Impact sur la santé

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour les anomalies des feuillets ?

Les facteurs incluent l'âge maternel avancé, des antécédents familiaux et des infections.
Âge maternel Antécédents familiaux
#2

L'exposition à des toxines influence-t-elle le développement ?

Oui, l'exposition à des toxines environnementales peut augmenter le risque d'anomalies.
Toxines environnementales Risques embryonnaires
#3

Les maladies maternelles affectent-elles le fœtus ?

Certaines maladies, comme le diabète, peuvent augmenter le risque d'anomalies congénitales.
Diabète gestationnel Anomalies congénitales
#4

Le mode de vie maternel joue-t-il un rôle ?

Oui, le tabagisme, l'alcool et une mauvaise nutrition sont des facteurs de risque importants.
Tabagisme Alcool
#5

Les traitements médicaux peuvent-ils influencer le développement ?

Oui, certains médicaments peuvent être tératogènes et affecter le développement embryonnaire.
Médicaments tératogènes Développement embryonnaire
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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 18/04/2025

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Auteurs principaux

Elizabeth R Gavis

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Molecular Biology, Princeton University, Princeton, New Jersey, United States of America.

Bernard K van der Veer

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory for Stem Cell and Developmental Epigenetics, Department of Development and Regeneration, Katholieke Universiteit Leuven, 3000 Leuven, Belgium.

Kian Peng Koh

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory for Stem Cell and Developmental Epigenetics, Department of Development and Regeneration, Katholieke Universiteit Leuven, 3000 Leuven, Belgium.

Ulrich Technau

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department for Molecular Evolution and Development, Centre of Organismal Systems Biology, University of Vienna, Althanstrasse 14, A-1090 Vienna, Austria ulrich.technau@univie.ac.at.
Publications dans "Feuillets embryonnaires" :

Patrick P L Tam

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Embryology Research Unit, Children's Medical Research Institute, and School of Medical Sciences, Faculty of Medicine and Health, University of Sydney, Sydney, NSW, Australia.

Jelena Tosic

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.
  • Spemann Graduate School of Biology and Medicine (SGBM), University of Freiburg, Freiburg, Germany.
  • Faculty of Biology, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Gwang-Jin Kim

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Mihael Pavlovic

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Chiara M Schröder

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.
  • Spemann Graduate School of Biology and Medicine (SGBM), University of Freiburg, Freiburg, Germany.
  • Faculty of Biology, University of Freiburg, Freiburg, Germany.
  • Signaling Research Centers BIOSS and CIBSS, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Sophie-Luise Mersiowsky

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Margareta Barg

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Alexis Hofherr

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Renal Division, Department of Medicine, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Simone Probst

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Michael Köttgen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Signaling Research Centers BIOSS and CIBSS, University of Freiburg, Freiburg, Germany.
  • Renal Division, Department of Medicine, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Lutz Hein

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany.
  • Signaling Research Centers BIOSS and CIBSS, University of Freiburg, Freiburg, Germany.

Sebastian J Arnold

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Experimental and Clinical Pharmacology and Toxicology, Faculty of Medicine, University of Freiburg, Freiburg, Germany. sebastian.arnold@pharmakol.uni-freiburg.de.
  • Signaling Research Centers BIOSS and CIBSS, University of Freiburg, Freiburg, Germany. sebastian.arnold@pharmakol.uni-freiburg.de.

Cong Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Women's Hospital, Institute of Genetics, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, Zhejiang, China.

Ruth Lehmann

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Whitehead Institute for Biomedical Research, Cambridge, MA, USA. lehmann@wi.mit.edu.
  • Department of Biology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA. lehmann@wi.mit.edu.
Publications dans "Feuillets embryonnaires" :

Najeeb U Siddiqui

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Molecular Genetics, University of Toronto, 661 University Avenue, Toronto, ON M5G 1M1, Canada.
  • Program in Developmental and Stem Cell Biology, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto, ON M5G 0A4, Canada.

Angelo Karaiskakis

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Affiliations :
  • Department of Molecular Genetics, University of Toronto, 661 University Avenue, Toronto, ON M5G 1M1, Canada.

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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...