Titre : Lipoprotéines HDL

Lipoprotéines HDL : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Unsupervised Machine Learning

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment mesurer le taux de HDL ?

Le taux de HDL se mesure par une analyse sanguine lipidique.
Lipoprotéines HDL Cholestérol Analyse sanguine
#2

Quel est le taux normal de HDL ?

Un taux de HDL supérieur à 1,0 g/L est considéré comme normal chez les hommes.
Lipoprotéines HDL Cholestérol Santé cardiovasculaire
#3

Quels tests diagnostiques sont utilisés ?

Les tests incluent le profil lipidique et parfois des tests génétiques.
Lipoprotéines HDL Tests diagnostiques Profil lipidique
#4

Comment interpréter un faible taux de HDL ?

Un faible taux de HDL augmente le risque de maladies cardiovasculaires.
Lipoprotéines HDL Maladies cardiovasculaires Risque
#5

Les lipoprotéines HDL sont-elles mesurables ?

Oui, elles sont mesurables par des tests sanguins spécifiques.
Lipoprotéines HDL Analyse sanguine Cholestérol

Symptômes 5

#1

Quels symptômes indiquent un faible HDL ?

Un faible HDL est souvent asymptomatique mais peut indiquer un risque accru de maladies cardiaques.
Lipoprotéines HDL Symptômes Maladies cardiaques
#2

Le faible HDL cause-t-il des douleurs ?

Non, un faible taux de HDL ne cause pas de douleurs directement.
Lipoprotéines HDL Douleur Santé cardiovasculaire
#3

Y a-t-il des signes cliniques associés ?

Il n'y a pas de signes cliniques spécifiques liés uniquement au HDL.
Lipoprotéines HDL Signes cliniques Santé
#4

Un HDL bas peut-il affecter l'énergie ?

Un HDL bas n'affecte pas directement les niveaux d'énergie.
Lipoprotéines HDL Énergie Santé
#5

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

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

Prévention 5

#1

Comment prévenir un faible taux de HDL ?

Maintenir un mode de vie actif et une alimentation équilibrée aide à prévenir un faible HDL.
Lipoprotéines HDL Prévention Mode de vie
#2

Le tabagisme affecte-t-il le HDL ?

Oui, le tabagisme réduit le taux de HDL, augmentant le risque cardiovasculaire.
Lipoprotéines HDL Tabagisme Risque cardiovasculaire
#3

L'alcool influence-t-il le HDL ?

Une consommation modérée d'alcool peut augmenter le HDL, mais l'excès est nuisible.
Lipoprotéines HDL Alcool Santé
#4

Le stress impacte-t-il le HDL ?

Le stress chronique peut affecter négativement le taux de HDL.
Lipoprotéines HDL Stress Santé
#5

Les examens réguliers sont-ils nécessaires ?

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

Traitements 5

#1

Comment augmenter le taux de HDL ?

L'exercice régulier, une alimentation saine et l'arrêt du tabac peuvent augmenter le HDL.
Lipoprotéines HDL Traitement Exercice
#2

Les médicaments peuvent-ils aider ?

Oui, certains médicaments comme les statines peuvent aider à augmenter le HDL.
Lipoprotéines HDL Médicaments Statines
#3

Quels aliments favorisent le HDL ?

Les acides gras oméga-3, les noix et l'huile d'olive favorisent le HDL.
Lipoprotéines HDL Alimentation Acides gras
#4

Le HDL peut-il être traité par des suppléments ?

Certains suppléments comme les oméga-3 peuvent aider à augmenter le HDL.
Lipoprotéines HDL Suppléments Acides gras
#5

Les changements de mode de vie sont-ils efficaces ?

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

Complications 5

#1

Quelles complications sont liées à un faible HDL ?

Un faible HDL est associé à un risque accru de maladies cardiaques et d'accidents vasculaires.
Lipoprotéines HDL Complications Maladies cardiaques
#2

Le HDL bas cause-t-il des AVC ?

Oui, un faible taux de HDL peut augmenter le risque d'accidents vasculaires cérébraux.
Lipoprotéines HDL AVC Risque
#3

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

Des études suggèrent un lien entre un faible HDL et des troubles de l'humeur.
Lipoprotéines HDL Santé mentale Troubles de l'humeur
#4

Le HDL bas est-il lié au diabète ?

Oui, un faible HDL est souvent observé chez les personnes diabétiques.
Lipoprotéines HDL Diabète Risque
#5

Le HDL bas peut-il entraîner des maladies rénales ?

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

Facteurs de risque 5

#1

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.
Lipoprotéines HDL Facteurs de risque Obésité
#2

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.
Lipoprotéines HDL Âge Ménopause
#3

Le sexe affecte-t-il le HDL ?

Oui, les femmes ont généralement des taux de HDL plus élevés que les hommes.
Lipoprotéines HDL Sexe Santé
#4

Le stress est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut contribuer à un faible taux de HDL.
Lipoprotéines HDL Stress Facteurs de risque
#5

Les antécédents familiaux influencent-ils le HDL ?

Oui, des antécédents familiaux de maladies cardiovasculaires peuvent augmenter le risque de faible HDL.
Lipoprotéines HDL Antécédents familiaux Maladies cardiovasculaires
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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 29/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Anatol Kontush

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Unité de Recherche sur les Maladies Cardiovasculaires, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), le Métabolisme et la Nutrition, ICAN, Sorbonne Université, F-75013 Paris, France.

Wilfried Le Goff

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Unité de Recherche sur les Maladies Cardiovasculaires, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), le Métabolisme et la Nutrition, ICAN, Sorbonne Université, F-75013 Paris, France.

Maryam Darabi

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • National Institute for Health and Medical Research (INSERM), UMRS 1166 ICAN, Faculty of Medicine Pitié-Salpêtrière, Sorbonne University, Paris, France.

Frank M Sacks

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA (F.M.S.).

Margery A Connelly

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory Corporation of America Holdings (LabCorp), Morrisville, NC (M.A.C.).

Dan McConnell

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Central Ligand Assay Satellite Services Laboratories, University of Michigan, Ann Arbor (D.M.).
Publications dans "Lipoprotéines HDL" :

Daniel J Rader

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia (J.B., D.J.R.).

Samia Mora

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Lipid Metabolomics, Divisions of Preventive and Cardiovascular Medicine, Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA (S.M.).
Publications dans "Lipoprotéines HDL" :

Angela M Zivkovic

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nutrition, University California Davis (A.M.Z.).

Uwe J F Tietge

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Clinical Chemistry, Department of Laboratory Medicine, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden (U.J.F.T.).
  • Clinical Chemistry, Karolinska University Laboratory, Karolinska University Hospital, Stockholm, Sweden (U.J.F.T.).
Publications dans "Lipoprotéines HDL" :

Mary G Sorci-Thomas

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Division of Endocrinology (D.S., M.G.S.-T.), Medical College of Wisconsin, Milwaukee.

Tomas Vaisar

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • UW Medicine Diabetes Institute, University of Washington, Seattle (T.V.).
Publications dans "Lipoprotéines HDL" :

Giacomo Ruotolo

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Eli Lilly and Company, Indianapolis, IN (G.R.).

Vishal Kothari

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Metabolism, Endocrinology and Nutrition, UW Medicine Diabetes Institute (V.K., Y.H., F.K., M.S.-A., J.E.K., B.S., J.W.H., T.V., K.E.B.).

Yi He

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Metabolism, Endocrinology and Nutrition, UW Medicine Diabetes Institute (V.K., Y.H., F.K., M.S.-A., J.E.K., B.S., J.W.H., T.V., K.E.B.).

Jay W Heinecke

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Metabolism, Endocrinology and Nutrition, UW Medicine Diabetes Institute (V.K., Y.H., F.K., M.S.-A., J.E.K., B.S., J.W.H., T.V., K.E.B.).

Karin E Bornfeldt

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Division of Metabolism, Endocrinology and Nutrition, UW Medicine Diabetes Institute (V.K., Y.H., F.K., M.S.-A., J.E.K., B.S., J.W.H., T.V., K.E.B.).
  • Department of Laboratory Medicine and Pathology, University of Washington, Seattle (K.E.B.).

Roberto Kalil Filho

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Instituto do Coracao, Hospital das Clinicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo 05403-900, Brazil.

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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....