Titre : Dépistage multiple

Dépistage multiple : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Income

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Qu'est-ce que le dépistage multiple ?

C'est une évaluation simultanée de plusieurs maladies pour un diagnostic précoce.
Dépistage Diagnostic précoce
#2

Quels tests sont inclus dans le dépistage multiple ?

Il peut inclure des analyses sanguines, des examens d'imagerie et des tests fonctionnels.
Tests de dépistage Analyses sanguines
#3

Comment le dépistage multiple est-il réalisé ?

Il est effectué lors d'une consultation médicale, souvent en une seule visite.
Consultation médicale Méthodes de dépistage
#4

Qui peut bénéficier du dépistage multiple ?

Les adultes, en particulier ceux à risque accru de maladies chroniques, peuvent en bénéficier.
Population à risque Prévention des maladies
#5

Le dépistage multiple est-il efficace ?

Oui, il permet de détecter plusieurs maladies à un stade précoce, améliorant les résultats.
Efficacité du dépistage Résultats cliniques

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent être détectés par dépistage ?

Des symptômes de maladies comme le diabète, l'hypertension ou le cancer peuvent être identifiés.
Symptômes Maladies chroniques
#2

Le dépistage multiple peut-il révéler des maladies asymptomatiques ?

Oui, il peut détecter des maladies sans symptômes apparents, comme certains cancers.
Maladies asymptomatiques Dépistage du cancer
#3

Comment les symptômes influencent-ils le dépistage ?

La présence de symptômes peut orienter le choix des tests à réaliser lors du dépistage.
Symptômes Choix des tests
#4

Les symptômes sont-ils toujours présents lors du dépistage ?

Non, le dépistage peut identifier des maladies avant l'apparition de symptômes.
Dépistage précoce Prévention
#5

Quels symptômes nécessitent un dépistage urgent ?

Des symptômes comme une perte de poids inexpliquée ou des douleurs persistantes doivent être évalués.
Symptômes urgents Évaluation médicale

Prévention 5

#1

Comment le dépistage multiple contribue-t-il à la prévention ?

Il permet de détecter des maladies à un stade précoce, facilitant des interventions préventives.
Prévention des maladies Interventions précoces
#2

Le dépistage multiple est-il recommandé pour tous ?

Non, il est recommandé en fonction des facteurs de risque individuels et de l'âge.
Facteurs de risque Recommandations de dépistage
#3

À quelle fréquence doit-on se soumettre à un dépistage multiple ?

La fréquence dépend des recommandations médicales et des antécédents de santé.
Fréquence de dépistage Antécédents médicaux
#4

Le dépistage multiple peut-il prévenir des maladies graves ?

Oui, il peut prévenir des maladies graves en permettant un traitement précoce.
Prévention des maladies graves Dépistage précoce
#5

Quels modes de vie favorisent un dépistage efficace ?

Un mode de vie sain, incluant une alimentation équilibrée et de l'exercice, favorise le dépistage.
Mode de vie sain Prévention

Traitements 5

#1

Quels traitements suivent un dépistage positif ?

Des traitements peuvent inclure des médicaments, des interventions chirurgicales ou des thérapies.
Traitements médicaux Interventions chirurgicales
#2

Le dépistage multiple influence-t-il le traitement ?

Oui, il permet d'adapter le traitement en fonction des maladies détectées simultanément.
Adaptation du traitement Dépistage multiple
#3

Comment le dépistage multiple aide-t-il au suivi des traitements ?

Il permet de surveiller l'évolution de plusieurs conditions de santé en même temps.
Suivi médical Évolution des maladies
#4

Les traitements sont-ils standardisés après un dépistage ?

Non, les traitements sont personnalisés selon le patient et les maladies détectées.
Traitements personnalisés Dépistage
#5

Le dépistage multiple peut-il réduire les coûts de traitement ?

Oui, il peut réduire les coûts en évitant des traitements tardifs et des complications.
Coûts de santé Prévention des complications

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir sans dépistage ?

Sans dépistage, des maladies peuvent progresser, entraînant des complications graves.
Complications Progrès des maladies
#2

Le dépistage multiple peut-il réduire les complications ?

Oui, il permet de traiter les maladies avant qu'elles ne causent des complications.
Réduction des complications Dépistage
#3

Quelles complications sont souvent évitées par le dépistage ?

Des complications comme les maladies cardiaques ou certains cancers peuvent être évitées.
Maladies cardiaques Prévention du cancer
#4

Le dépistage multiple peut-il entraîner des complications ?

Dans de rares cas, des faux positifs peuvent entraîner des traitements inutiles et des complications.
Faux positifs Complications des traitements
#5

Comment gérer les complications après un dépistage ?

Un suivi médical régulier et des ajustements de traitement sont essentiels pour gérer les complications.
Suivi médical Gestion des complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque pour le dépistage multiple ?

Les antécédents familiaux, l'âge avancé et les habitudes de vie sont des facteurs de risque.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

Comment les facteurs de risque influencent-ils le dépistage ?

Ils déterminent la nécessité et la fréquence des tests de dépistage recommandés.
Influence des facteurs de risque Recommandations de dépistage
#3

Les facteurs de risque sont-ils les mêmes pour tous ?

Non, ils varient selon les populations et les maladies ciblées par le dépistage.
Variabilité des facteurs de risque Populations à risque
#4

Peut-on modifier les facteurs de risque ?

Oui, des changements de mode de vie peuvent réduire certains facteurs de risque, comme l'obésité.
Modification des facteurs de risque Mode de vie
#5

Comment évaluer ses facteurs de risque ?

Un bilan de santé régulier et des consultations médicales aident à évaluer les facteurs de risque.
Bilan de santé Évaluation des risques
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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 05/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Dihao Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
  • Program of Biochemistry, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
Publications dans "Dépistage multiple" :

Xiankun Li

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
  • Department of Chemistry and Biochemistry, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
Publications dans "Dépistage multiple" :

Lijuan Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
Publications dans "Dépistage multiple" :

Xiaojing Yang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL 60607.
Publications dans "Dépistage multiple" :

Dongping Zhong

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Physics, The Ohio State University, Columbus, OH 43210; zhong.28@osu.edu.
  • Program of Biochemistry, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
  • Department of Chemistry and Biochemistry, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
  • Program of Biophysics, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
  • Program of Chemical Physics, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.
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Athanasios Nenes

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Earth and Atmospheric Sciences, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30331, USA.
  • School of Architecture, Civil & Environmental Engineering, École polytechnique fédérale de Lausanne, 1015, Lausanne, Switzerland.
  • Institute for Chemical Engineering Sciences, Foundation for Research and Technology Hellas, Patras, 26504, Greece.
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Kathleen M Fahey

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Atmospheric & Environmental Systems Modeling Division, U.S. EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA.
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M J Zuidhof

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Agricultural, Food and Nutritional Science, University of Alberta, Edmonton, AB T6G 2P5, Canada. Electronic address: mzuidhof@ualberta.ca.
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Jeffrey E Dick

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemistry, Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University, West Lafayette, Indiana 47907, United States.
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Kathleen Doyle Lyons

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dartmouth-Hitchcock Norris Cotton Cancer Center, Lebanon, NH.
  • Department of Psychiatry Research, Dartmouth Hitchcock Health System, Lebanon, NH.
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Linda S Kennedy

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dartmouth-Hitchcock Norris Cotton Cancer Center, Lebanon, NH.
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Ethan P M Larochelle

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Thayer School of Engineering, Dartmouth College, Hanover, NH.
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Gregory J Tsongalis

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dartmouth-Hitchcock Norris Cotton Cancer Center, Lebanon, NH.
  • Laboratory for Clinical Genomics and Advanced Technology Dartmouth Hitchcock Health System, Lebanon, NH.
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H Sarahi Reyes

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • La Liga Contra el Cancer, San Pedro Sula, Honduras.
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J C Zuniga-Moya

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Affiliations :
  • La Liga Contra el Cancer, San Pedro Sula, Honduras.
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Mary D Chamberlin

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Affiliations :
  • Dartmouth-Hitchcock Norris Cotton Cancer Center, Lebanon, NH.
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Martha L Bruce

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Affiliations :
  • Department of Psychiatry Research, Dartmouth Hitchcock Health System, Lebanon, NH.
  • The Dartmouth Institute for Health Policy, Geisel School of Medicine at Dartmouth, Hanover, NH.
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Suyapa Bejarno

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Affiliations :
  • La Liga Contra el Cancer, San Pedro Sula, Honduras.
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Leslie Fletcher

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Affiliations :
  • InjectAbility Institute, Torrance, California.
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Mohsen Beheshti

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nuclear Medicine, University Hospital, RWTH University, Aachen, Germany mbeheshti@ukaachen.de.
  • Department of Nuclear Medicine, Paracelsus Medical University, Salzburg, Austria.
  • Department of Nuclear Medicine and Endocrinology, PET-CT Center Linz, St. Vincent's Hospital, Linz, Austria.
Publications dans "Dépistage multiple" :
  • Multiphasic
    Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine 2020-02-14

Sources (6045 au total)

Effects of disability on income and income composition.

Income composition is highly associated with individual financial sustainability and income inequality at the macro level. Although studies have investigated the effects of disability on wage income, ... We sampled 72,000 households using tax data sourced from the Taiwan Ministry of Finance in 2015. Data for each household member were traced back to 1999. We identified 23,346 individuals with disabili... Wage income constitutes the largest proportion of income in Taiwan. The total income is estimated to increase by 10.4% (P < 0.001) after disability onset. Moreover, most income categories did not expe... The effect of disability on income varied across different sources of income. The income composition observed for the individuals with disabilities changed considerably at various ages. Accordingly, p...

Preterm Birth, Family Income, and Intergenerational Income Mobility.

Preterm birth (PTB) has been associated with lower income in adulthood, but associations with intergenerational income mobility and the role of family socioeconomic status (SES) as modifying factor ar... To assess whether the association between PTB and income differs according to family SES at birth and to assess the association between PTB and intergenerational income mobility.... This study comprised a matched cohort of live births in Canada between January 1, 1990, and December 31, 1996, with follow-up until December 31, 2018. Statistical analysis was performed between May 20... Preterm birth, defined as birth between 24 and 37 weeks' gestational age (with gestational age subcategories of 34-36, 32-33, 28-31, and 24-27 weeks) vs early and full term births (gestational age, 37... Associations between PTB and annual adulthood income in 2018 Canadian dollars were assessed overall (current exhange rate: $1 = CAD $1.37) and stratified by family income quintiles, using generalized ... Of 1.6 million included births (51.1% boys and 48.9% girls), 6.9% infants were born preterm (5.4% born at 34-36 weeks, 0.7% born at 32-33 weeks, 0.5% born at 28-31 weeks, and 0.2% born at 24-27 weeks)... In this population-based matched cohort study, PTB was associated with lower adulthood income, lower upward social mobility, and higher downward mobility, with greater differences among those belongin...

Burden of respiratory problems in low-income and middle-income countries.

Chronic respiratory diseases are a leading cause of morbidity and mortality in low-income and middle-income countries (LMICs). We aim to review prevalence of respiratory diseases and related symptoms,... We report findings from 16 studies, highlighting key issues relevant to burden of respiratory problems in LMICs. COPD and associated symptoms are identified as important drivers of increasing respirat... Prevention and treatment of respiratory diseases is essential for improved wellbeing. We identify missed opportunities for measurement and understanding of burden caused by respiratory problems within...

Estimating the causal effects of income on health: how researchers' definitions of "income" matter.

There is a well-established cross-sectional association between income and health, but estimates of the causal effects of income vary substantially. Different definitions of income may lead to substan... The aim of this paper is to introduce a taxonomy for definitional and conceptual issues in studying individual- or household-level income for health research. We focus on (1) the definition of the inc... Quantified estimates of causal effects of income on health and wellbeing have crucial relevance for policymakers to anticipate the consequences of policies targeting the social determinants of health....

Integrating eye care in low-income and middle-income settings: a scoping review.

Integrated people-centred eye care has been recommended as a strategic framework for reducing global vision impairment and blindness. The extent to which eye care has integrated with other services ha... Rapid scoping review based on Cochrane Rapid Review and Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines.... MEDLINE, Embase, Web of Science, Scopus and Cochrane Library databases were searched in September 2021.... Papers with interventions involving eye care or preventative eye care integrated into other health systems, peer-reviewed in English, conducted in low-income or middle-income countries, and published ... Two independent reviewers screened, quality appraised and coded included papers. A deductive-inductive iterative analysis approach was used with a focus on integrating service delivery.... The search identified 3889 potential papers, of which 24 were included. Twenty papers incorporated more than one intervention type (promotion, prevention and/or treatment), but none included rehabilit... Integrating eye care into low resource health systems is a challenging task, compounded by resource limitations, competing priorities and ongoing support needs. This review highlighted a need for peop...

Describing and assessing a new method of approximating categorical individual-level income using community-level income from the census (weighting by income probabilities).

To assess a new approach (weighting by "income probabilities [IP]") that uses US Census data from the patients' communities to approximate individual-level income, an important but often missing varia... Community (census tract level) income data came from the 2017 5-year American Community Survey (ACS). The patient data included those diagnosed with cancer in 2017 in Ohio (n = 65,759). The reference ... We applied the traditional approach of income approximation using median census tract income along with two IP based approaches to estimate the proportions in the patient data with incomes of 0%-149%,... The patient data came from Ohio's cancer registry. The other data were publicly available.... Both IP based approaches consistently outperformed the traditional approach overall and in subgroup analyses, as measured by the weighted average absolute percentage point differences between the prop... Weighting by IP substantially outperformed the conventional approach of estimating the distribution of incomes in patient data....