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Phénomènes physiologiques de l'appareil locomoteur et du système nerveux
Phénomènes physiologiques du système nerveux
Potentiels de membrane
Potentiels de membrane : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Unsupervised Machine Learning
Diagnostic
5
Électrophysiologie
Potentiel de membrane
Neurones
Électrophysiologie
IRM fonctionnelle
Potentiel de membrane
Appareils de mesure
Électrophysiologie
Dysfonctionnement neuronal
Potentiel de membrane
Symptômes
5
Contraction musculaire
Potentiel de membrane
Troubles de la mémoire
Potentiel de membrane
Signes neurologiques
Faiblesse musculaire
Troubles de l'humeur
Potentiel de membrane
Prévention
5
Alimentation équilibrée
Exercice physique
Stress
Santé neurologique
Hydratation
Potentiel de membrane
Examens médicaux
Anomalies
Traitements
5
Médicaments
Thérapie physique
Médicaments
Potentiel de membrane
Rééducation
Fonction musculaire
Thérapie physique
Thérapie occupationnelle
Intervention chirurgicale
Potentiel de membrane
Complications
5
Troubles moteurs
Crises épileptiques
Maladies chroniques
Potentiel de membrane
Complications neurologiques
Potentiel de membrane
Troubles cognitifs
Potentiel de membrane
Facteurs de risque
5
Âge
Antécédents familiaux
Alimentation
Potentiel de membrane
Manque d'exercice
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Tabagisme
Potentiel de membrane
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 18/04/2026
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School of Life Sciences, University of Warwick, Coventry, CV4 7AL, UK; Bio-Electrical Engineering Innovation Hub, University of Warwick, Coventry, CV4 7AL, UK; Warwick Integrative Synthetic Biology Centre, University of Warwick, Coventry, CV4 7AL, UK. Electronic address: m.asally@warwick.ac.uk.
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Affiliations :
Department of Chemistry, University of California, Berkeley, California 94720, USA; email: jldean@berkeley.edu, evanwmiller@berkeley.edu.
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Department of Chemistry, University of California, Berkeley, California 94720, USA; email: jldean@berkeley.edu, evanwmiller@berkeley.edu.
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Frankfurt Initiative for Regenerative Medicine, Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Germany.
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Frankfurt Initiative for Regenerative Medicine, Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Germany.
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Frankfurt Initiative for Regenerative Medicine, Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Germany.
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Frankfurt Initiative for Regenerative Medicine, Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Germany.
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Frankfurt Initiative for Regenerative Medicine, Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Germany.
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Frankfurt Initiative for Regenerative Medicine, Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Germany.
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Frankfurt Initiative for Regenerative Medicine, Johann Wolfgang Goethe Universität Frankfurt am Main, Frankfurt am Main, Hessen, Germany.
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Affiliations :
Department of Biotransformation, Faculty of Biotechnology, University of Wroclaw, 50-383 Wrocław, Poland. jakub.suchodolski@uwr.edu.pl.
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Department of Biotransformation, Faculty of Biotechnology, University of Wroclaw, 50-383 Wrocław, Poland. anna.krasowska@uwr.edu.pl.
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Affiliations :
Aging and Metabolism Research Program, Oklahoma Medical Research Foundation, Oklahoma City, Oklahoma.
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Affiliations :
Department of Biophysics and Cell Biology, Faculty of Medicine, University of Debrecen, H-4032 Debrecen, Hungary.
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Affiliations :
Department of Biophysics and Cell Biology, Faculty of Dentistry, University of Debrecen, H-4032 Debrecen, Hungary.
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Department of Biophysics and Cell Biology, Faculty of Medicine, University of Debrecen, H-4032 Debrecen, Hungary.
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Affiliations :
Department of Biophysics and Cell Biology, Faculty of Medicine, University of Debrecen, H-4032 Debrecen, Hungary.
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Despite the increasing availability of electronic healthcare record (EHR) data and wide availability of plug-and-play machine learning (ML) Application Programming Interfaces, the adoption of data-dri...
Observational EHR data from a tertiary paediatric hospital, containing 61 522 unique patients and 3315 unique ICD-10 diagnosis codes was used, after preprocessing. K-means clustering was applied to id...
Four age clusters of diseases were identified, broadly aligning to ages between: 0 and 1; 1 and 5; 5 and 13; 13 and 18. Diagnoses, within the clusters, aligned to existing knowledge regarding the prop...
Unsupervised ML applied to EHR data identifies clinically relevant age distributions of diagnoses which can augment existing decision making. However, biases within healthcare datasets dramatically im...
To achieve high quality omics results, systematic variability in mass spectrometry (MS) data must be adequately addressed. Effective data normalization is essential for minimizing this variability. Th...
Statins could elevate hepatic transaminase in ischemic stroke patients. There needed to be more evidence on which method stopped statins or adjusting the dose of statins was better for patients. And n...
We collected ischaemic stroke patients with elevated hepatic transaminase when they take statins. The outcome was a recurrent stroke rate, transaminase value after stopping or adjusted, mortality, and...
The patients stopping statins had a higher stroke recurrence and rate of FFO (mRS 0-2), a lower mean value of transaminase, and mortality. By difference unsupervised machine learning group, the km2 gr...
For ischemic patients with elevated hepatic transaminase, stopping statins temporarily was a better choice of treatment strategy. These patients who were younger, male, with a lesser NIHSS score at ad...
In this study, we propose an Ethanol Pretreatment Gram staining method that significantly enhances the color contrast of the stain, thereby improving the accuracy of judgement, and demonstrated the ef...
Late-onset epilepsy is a heterogenous entity associated with specific aetiologies and an elevated risk of premature mortality. Specific multimorbid-socioeconomic profiles and their unique prognostic t...
We performed a retrospective observational cohort study linking primary and hospital-based UK electronic health records with vital statistics data (covering years 1998-2019) to identify all cases of i...
From 1,032,129 people aged ≥65, we identified 1048 cases of late onset epilepsy who were matched to 10,259 controls. Median age at epilepsy diagnosis was 68 (interquartile range: 66-72) and 474 (45%) ...
Late-onset epilepsy is an amalgam of unique phenotypic clusters that can be quantitatively defined. Late-onset epilepsy and cluster-specific comorbid profiles have complex effects on premature mortali...
Reference intervals (RIs) for clinical laboratory values are extremely important for diagnostics and treatment of patients. However, the determination of these ranges is costly and time-consuming. As ...