Titre : Huiles végétales

Huiles végétales : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Accuracy

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier une huile végétale de qualité ?

Une huile de qualité est claire, sans sédiments, et a une odeur agréable.
Huiles végétales Qualité des aliments
#2

Quels tests pour détecter les huiles raffinées ?

Des tests chimiques comme l'analyse de l'acide gras peuvent révéler le raffinage.
Huiles végétales Analyse chimique
#3

Comment reconnaître une huile rance ?

Une odeur désagréable et un goût amer indiquent que l'huile est rance.
Huiles végétales Oxydation
#4

Quels critères pour évaluer l'huile d'olive ?

L'acidité, le goût et l'origine géographique sont des critères clés.
Huiles végétales Huile d'olive
#5

Comment tester la pureté d'une huile ?

Des tests de chromatographie peuvent déterminer la pureté des huiles.
Huiles végétales Chromatographie

Symptômes 5

#1

Quels symptômes d'une allergie aux huiles végétales ?

Des démangeaisons, rougeurs ou éruptions cutanées peuvent survenir.
Allergies Huiles végétales
#2

Quels effets d'une consommation excessive d'huile ?

Une surconsommation peut entraîner des troubles digestifs et une prise de poids.
Obésité Huiles végétales
#3

Comment une huile peut-elle provoquer des irritations ?

Certaines huiles peuvent causer des irritations cutanées chez les personnes sensibles.
Irritation cutanée Huiles végétales
#4

Quels signes d'intolérance aux huiles ?

Des nausées, vomissements ou douleurs abdominales peuvent indiquer une intolérance.
Intolérance alimentaire Huiles végétales
#5

Quels symptômes d'une huile périmée ?

Une odeur désagréable et un goût amer sont des signes d'huile périmée.
Huiles végétales Conservation des aliments

Prévention 5

#1

Comment choisir une huile saine ?

Privilégiez les huiles pressées à froid et riches en acides gras insaturés.
Huiles végétales Nutrition
#2

Quelles huiles éviter pour la santé ?

Évitez les huiles riches en acides gras trans et saturés, comme l'huile de palme.
Huiles végétales Acides gras trans
#3

Comment conserver les huiles pour éviter le rancissement ?

Conservez les huiles dans un endroit frais et sombre, bien fermées.
Huiles végétales Conservation des aliments
#4

Les huiles peuvent-elles prévenir certaines maladies ?

Oui, certaines huiles peuvent réduire le risque de maladies cardiovasculaires.
Maladies cardiovasculaires Huiles végétales
#5

Comment intégrer les huiles dans un régime équilibré ?

Utilisez-les avec modération dans les salades, cuissons et marinades.
Régime alimentaire Huiles végétales

Traitements 5

#1

Comment utiliser les huiles pour la peau ?

Les huiles peuvent hydrater et apaiser la peau, appliquées directement.
Huiles végétales Soins de la peau
#2

Les huiles végétales aident-elles à la digestion ?

Certaines huiles, comme l'huile d'olive, peuvent faciliter la digestion.
Huiles végétales Digestion
#3

Comment les huiles peuvent-elles réduire l'inflammation ?

Des huiles comme l'huile de lin contiennent des oméga-3, anti-inflammatoires.
Inflammation Huiles végétales
#4

Peut-on utiliser des huiles pour les cheveux ?

Oui, les huiles nourrissent et renforcent les cheveux, en évitant la sécheresse.
Huiles végétales Soins capillaires
#5

Comment les huiles peuvent-elles améliorer la santé cardiaque ?

Les huiles riches en acides gras insaturés, comme l'huile d'olive, favorisent la santé cardiaque.
Santé cardiaque Huiles végétales

Complications 5

#1

Quelles complications d'une surconsommation d'huile ?

Une surconsommation peut entraîner des maladies métaboliques et cardiovasculaires.
Obésité Maladies cardiovasculaires
#2

Les huiles peuvent-elles causer des allergies graves ?

Oui, certaines personnes peuvent développer des allergies sévères aux huiles.
Allergies Huiles végétales
#3

Quels risques d'interactions médicamenteuses avec les huiles ?

Certaines huiles peuvent interagir avec des médicaments anticoagulants, augmentant le risque de saignement.
Interactions médicamenteuses Huiles végétales
#4

Comment les huiles peuvent-elles affecter le cholestérol ?

Des huiles riches en acides gras saturés peuvent augmenter le cholestérol LDL.
Cholestérol Huiles végétales
#5

Quelles complications d'une mauvaise conservation des huiles ?

Une mauvaise conservation peut entraîner la formation de composés toxiques dans l'huile.
Toxicité Huiles végétales

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque d'allergies aux huiles ?

Des antécédents familiaux d'allergies et une exposition précoce peuvent augmenter le risque.
Allergies Huiles végétales
#2

Comment le mode de vie influence-t-il l'utilisation des huiles ?

Un mode de vie sédentaire et une alimentation déséquilibrée augmentent les risques liés aux huiles.
Mode de vie Huiles végétales
#3

Quels aliments augmentent le risque de maladies liées aux huiles ?

Une consommation excessive d'aliments frits et transformés augmente les risques.
Alimentation Huiles végétales
#4

Comment l'âge influence-t-il la tolérance aux huiles ?

Les personnes âgées peuvent avoir une tolérance réduite aux huiles grasses.
Âge Huiles végétales
#5

Quels facteurs environnementaux influencent la qualité des huiles ?

La pollution et les méthodes de culture peuvent affecter la qualité des huiles végétales.
Environnement Huiles végétales
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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 14/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Wei Ma

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Biological Sciences, Nanyang Technological University, Singapore 637551, Singapore.

Hazem S Elshafie

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Agricultural, Forestry, Food and Environmental Sciences, University of Basilicata, Via dell'Ateneo Lucano 10, 85100 Potenza, Italy.
Publications dans "Huiles végétales" :

Stefan Mecking

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Chair of Chemical Materials Science, Department of Chemistry, University of Konstanz, Konstanz, Germany.
Publications dans "Huiles végétales" :

Maurizio Bruno

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biological, Chemical and Pharmaceutical Sciences and Technologies (STEBICEF), Università degli Studi di Palermo, Palermo, Italy.
  • Centro Interdipartimentale di Ricerca "Riutilizzo bio-based degli scarti da matrici agroalimentari" (RIVIVE), Università di Palermo, Palermo, Italy.
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David Julian McClements

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  • Department of Food Science, University of Massachusetts Amherst, Amherst, MA 01003, USA. mcclements@foodsci.umass.edu ytan@umass.edu and Department of Food Science & Bioengineering, Zhejiang Gongshang University, 18 Xuezheng Street, Hangzhou, Zhejiang 310018, China.

Que Kong

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  • School of Biological Sciences, Nanyang Technological University, Singapore 637551, Singapore.

Hyunjung Lee

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  • Aging and Metabolism Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
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Young In Kim

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  • Aging and Metabolism Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
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Min Jung Kim

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  • Healthcare Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
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Jeong-Hoon Hahm

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  • Aging and Metabolism Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
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Hyo Deok Seo

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  • Aging and Metabolism Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
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Tae Youl Ha

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  • Aging and Metabolism Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
  • Department of Food Biotechnology, University of Science and Technology, Daejeon-si, South Korea.
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Chang Hwa Jung

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  • Aging and Metabolism Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
  • Department of Food Biotechnology, University of Science and Technology, Daejeon-si, South Korea.
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Jiyun Ahn

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Affiliations :
  • Aging and Metabolism Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju-gun, South Korea.
  • Department of Food Biotechnology, University of Science and Technology, Daejeon-si, South Korea.
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Shima Khezrian

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Affiliations :
  • Department of Fisheries, Faculty of Marine Natural Resources, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr,Iran.
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Amir Parviz Salati

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  • Department of Fisheries, Faculty of Marine Natural Resources, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr,Iran.
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Naser Agh

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Affiliations :
  • Department of Biology and Aquaculture, Artemia and Aquaculture Research Institute, Urmia University, Urmia, Iran.
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Hossein Pasha-Zanoosi

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  • Department of Physical Oceanography, Faculty of Marine Science, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran.
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Le Thi Huong

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  • Faculty of Biology, College of Education, Vinh University, 182 Le Duan, Vinh City, Nghệ An Province 4300, Vietnam.
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Ninh The Son

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Affiliations :
  • Institute of Chemistry, Vietnam Academy of Science and Technology (VAST), 18 Hoang Quoc Viet, Caugiay, Hanoi, Vietnam.
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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...