Comment mesurer le taux de HDL ?

Le taux de HDL se mesure par une analyse sanguine lipidique.

Quel est le taux normal de HDL ?

Un taux de HDL supérieur à 1,0 g/L est considéré comme normal chez les hommes.

Quels tests diagnostiques sont utilisés ?

Les tests incluent le profil lipidique et parfois des tests génétiques.

Comment interpréter un faible taux de HDL ?

Un faible taux de HDL augmente le risque de maladies cardiovasculaires.

Les lipoprotéines HDL sont-elles mesurables ?

Oui, elles sont mesurables par des tests sanguins spécifiques.

Quels symptômes indiquent un faible HDL ?

Un faible HDL est souvent asymptomatique mais peut indiquer un risque accru de maladies cardiaques.

Le faible HDL cause-t-il des douleurs ?

Non, un faible taux de HDL ne cause pas de douleurs directement.

Y a-t-il des signes cliniques associés ?

Il n'y a pas de signes cliniques spécifiques liés uniquement au HDL.

Un HDL bas peut-il affecter l'énergie ?

Un HDL bas n'affecte pas directement les niveaux d'énergie.

Le HDL bas est-il lié à d'autres maladies ?

Oui, un HDL bas est souvent associé à des maladies métaboliques et cardiovasculaires.

Comment prévenir un faible taux de HDL ?

Maintenir un mode de vie actif et une alimentation équilibrée aide à prévenir un faible HDL.

Le tabagisme affecte-t-il le HDL ?

Oui, le tabagisme réduit le taux de HDL, augmentant le risque cardiovasculaire.

L'alcool influence-t-il le HDL ?

Une consommation modérée d'alcool peut augmenter le HDL, mais l'excès est nuisible.

Le stress impacte-t-il le HDL ?

Le stress chronique peut affecter négativement le taux de HDL.

Les examens réguliers sont-ils nécessaires ?

Oui, des examens réguliers aident à surveiller le taux de HDL et la santé cardiovasculaire.

Comment augmenter le taux de HDL ?

L'exercice régulier, une alimentation saine et l'arrêt du tabac peuvent augmenter le HDL.

Les médicaments peuvent-ils aider ?

Oui, certains médicaments comme les statines peuvent aider à augmenter le HDL.

Quels aliments favorisent le HDL ?

Les acides gras oméga-3, les noix et l'huile d'olive favorisent le HDL.

Le HDL peut-il être traité par des suppléments ?

Certains suppléments comme les oméga-3 peuvent aider à augmenter le HDL.

Les changements de mode de vie sont-ils efficaces ?

Oui, des changements de mode de vie peuvent significativement améliorer le taux de HDL.

Quelles complications sont liées à un faible HDL ?

Un faible HDL est associé à un risque accru de maladies cardiaques et d'accidents vasculaires.

Le HDL bas cause-t-il des AVC ?

Oui, un faible taux de HDL peut augmenter le risque d'accidents vasculaires cérébraux.

Un faible HDL affecte-t-il la santé mentale ?

Des études suggèrent un lien entre un faible HDL et des troubles de l'humeur.

Le HDL bas est-il lié au diabète ?

Oui, un faible HDL est souvent observé chez les personnes diabétiques.

Le HDL bas peut-il entraîner des maladies rénales ?

Un faible HDL peut être associé à un risque accru de maladies rénales.

Quels sont les principaux facteurs de risque pour un faible HDL ?

L'obésité, le tabagisme, l'inactivité physique et une mauvaise alimentation sont des facteurs de risque.

L'âge influence-t-il le taux de HDL ?

Oui, le taux de HDL tend à diminuer avec l'âge, surtout chez les femmes après la ménopause.

Le sexe affecte-t-il le HDL ?

Oui, les femmes ont généralement des taux de HDL plus élevés que les hommes.

Le stress est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut contribuer à un faible taux de HDL.

Les antécédents familiaux influencent-ils le HDL ?

Oui, des antécédents familiaux de maladies cardiovasculaires peuvent augmenter le risque de faible HDL.

Lipoprotéines HDL - Informations médicales vérifiées

DEEP MOVEMENT: Deep learning of movie files for management of endovascular thrombectomy.

Aug 2023

DOI: 10.1007/s00330-023-09478-3 PMID: 36847835

Treatment and outcomes of acute stroke have been revolutionised by mechanical thrombectomy. Deep learning has shown great promise in diagnostics but applications in video and interventional radiology ... All patients who underwent DSA for anterior circulation acute ischaemic stroke between 2012 and 2019 were included. Consecutive normal studies were included to balance classes. An external validation ... In total, 1024 videos comprising 287 patients were included (44 for EV). Occlusion identification was achieved with 100% sensitivity and 91.67% specificity (EV 91.30% and 81.82%). Accuracy of location... Our model can successfully identify normal DSA studies from those with LVO and classify thrombectomy outcome and solve a clinical radiology problem with two temporal elements (dynamic video and pre an... • DEEP MOVEMENT represents a novel application of a model applied to acute stroke imaging to handle two types of temporal complexity, dynamic video and pre and post intervention. • The model takes as ...

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An interpretable deep learning model for detecting

2024

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Determining the status of breast cancer susceptibility genes (... A total of 319 histopathological slides from 254 breast cancer patients were included, comprising two dependent cohorts. Following image pre-processing, 633,484 tumor tiles from the training dataset w... BiAMIL achieved AUC values of 0.819 (95% CI [0.673-0.965]) in the internal test set, and 0.817 (95% CI [0.712-0.923]) in the external test set. To explore the relationship between... An interpretable deep neural network model based on the attention mechanism was developed to predict the...

Humans Breast Neoplasms Deep Learning Female Eosine Yellowish-(YS) +6 autres

Deep learning for metabolic pathway design.

Nov 2023

DOI: 10.1016/j.ymben.2023.09.012 PMID: 37734652

The establishment of a bio-based circular economy is imperative in tackling the climate crisis and advancing sustainable development. In this realm, the creation of microbial cell factories is central...

Metabolic Engineering Deep Learning Metabolic Networks and Pathways

Deep learning applications in osteoarthritis imaging.

Nov 2023

DOI: 10.1007/s00256-023-04296-6 PMID: 36759367

Deep learning (DL) is one of the most exciting new areas in medical imaging. This article will provide a review of current applications of DL in osteoarthritis (OA) imaging, including methods used for...

Humans Prospective Studies Deep Learning Cartilage, Articular Knee Joint +2 autres

Multimodal deep learning model on interim [

Jan 2023

DOI: 10.1007/s00330-022-09031-8 PMID: 36029345

The prediction of primary treatment failure (PTF) is necessary for patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) since it serves as a prominent means for improving front-line outcomes. Using int... Initially, 205 DLBCL patients undergoing interim [... The final model with contrastive objective optimization, named the contrastive hybrid learning model, performed best, with an accuracy of 91.22% and an area under the receiver operating characteristic... The proposed model achieved good performance, validated the predictive value of interim PET/CT, and holds promise for directing individualized clinical treatment.... • The proposed multimodal models achieved accurate prediction of primary treatment failure in DLBCL patients. • Using an appropriate feature-level fusion strategy can make the same class close to each...

Humans Fluorodeoxyglucose F18 Positron Emission Tomography Computed Tomography Deep Learning Positron-Emission Tomography +4 autres

A Customized Deep Sleep Recommender System Using Hybrid Deep Learning.

25 Jul 2023

DOI: 10.3390/s23156670 PMID: 37571454

This paper proposes a recommendation system based on a hybrid learning approach for a personal deep sleep service, called the Customized Deep Sleep Recommender System (CDSRS). Sleep is one of the most...

Humans Deep Learning Sleep, Slow-Wave Algorithms Cluster Analysis

Deep multiple instance learning versus conventional deep single instance learning for interpretable oral cancer detection.

2024

DOI: 10.1371/journal.pone.0302169 PMID: 38687694

The current medical standard for setting an oral cancer (OC) diagnosis is histological examination of a tissue sample taken from the oral cavity. This process is time-consuming and more invasive than ...

Mouth Neoplasms Humans Deep Learning Neural Networks, Computer

Deep Learning-Based Computed Tomography Image Standardization to Improve Generalizability of Deep Learning-Based Hepatic Segmentation.

04 2023

DOI: 10.3348/kjr.2022.0588 PMID: 36907592

We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segment... We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and... The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.... Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion ...

Humans Child Deep Learning Liver Tomography, X-Ray Computed +3 autres

A model for skin cancer using combination of ensemble learning and deep learning.

2024

DOI: 10.1371/journal.pone.0301275 PMID: 38820401

Skin cancer has a significant impact on the lives of many individuals annually and is recognized as the most prevalent type of cancer. In the United States, an estimated annual incidence of approximat...

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Advances and applications of machine learning and deep learning in environmental ecology and health.

15 Oct 2023

DOI: 10.1016/j.envpol.2023.122358 PMID: 37567408

Machine learning (ML) and deep learning (DL) possess excellent advantages in data analysis (e.g., feature extraction, clustering, classification, regression, image recognition and prediction) and risk...

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Lipoprotéines HDL : Questions médicales fréquentes

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Lipoprotéines HDL2

Lipoprotéines HDL3

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DEEP MOVEMENT: Deep learning of movie files for management of endovascular thrombectomy.

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