Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Respiratory Distress Syndrome
Descriptor UI:D012128
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Termes MeSH sélectionnés :
Single-Cell Gene Expression Analysis
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment diagnostique-t-on le SDRA ?
Le SDRA est diagnostiqué par des examens cliniques, radiographies et tests de gaz du sang.
Syndrome de détresse respiratoireDiagnostic médical
#2
Quels examens sont utilisés pour le SDRA ?
Les radiographies thoraciques et les tomodensitométries sont couramment utilisées.
RadiographieTomodensitométrie
#3
Quels critères sont utilisés pour le SDRA ?
Les critères de Berlin classifient le SDRA en léger, modéré et sévère selon l'hypoxie.
Critères de BerlinSyndrome de détresse respiratoire
#4
Le SDRA peut-il être confondu avec d'autres maladies ?
Oui, il peut être confondu avec des pneumonies ou des embolies pulmonaires.
PneumonieEmbolie pulmonaire
#5
Quels signes cliniques indiquent le SDRA ?
Les signes incluent une respiration rapide, une cyanose et une détresse respiratoire.
CyanoseDétresse respiratoire
Symptômes
5
#1
Quels sont les symptômes du SDRA ?
Les symptômes incluent une dyspnée, une tachypnée et une hypoxie sévère.
DyspnéeHypoxie
#2
Le SDRA provoque-t-il de la toux ?
Oui, une toux sèche peut être présente, mais elle n'est pas toujours significative.
TouxSyndrome de détresse respiratoire
#3
Comment se manifeste l'hypoxie dans le SDRA ?
L'hypoxie se manifeste par une saturation en oxygène faible et une cyanose.
HypoxieCyanose
#4
Le SDRA entraîne-t-il des douleurs thoraciques ?
Des douleurs thoraciques peuvent survenir, mais elles ne sont pas toujours présentes.
Douleur thoraciqueSyndrome de détresse respiratoire
#5
Y a-t-il des signes d'anxiété avec le SDRA ?
Oui, l'anxiété peut être présente en raison de la difficulté à respirer.
AnxiétéDétresse respiratoire
Prévention
5
#1
Comment prévenir le SDRA ?
La prévention passe par la gestion des facteurs de risque et le traitement précoce des infections.
PréventionInfections
#2
Le sevrage tabagique aide-t-il à prévenir le SDRA ?
Oui, arrêter de fumer réduit le risque de complications pulmonaires, y compris le SDRA.
Sevrage tabagiqueSyndrome de détresse respiratoire
#3
Les vaccinations peuvent-elles prévenir le SDRA ?
Oui, les vaccinations contre la grippe et le pneumocoque peuvent réduire le risque.
VaccinationSyndrome de détresse respiratoire
#4
Le contrôle des maladies chroniques aide-t-il ?
Oui, un bon contrôle des maladies chroniques comme l'asthme peut aider à prévenir le SDRA.
Maladies chroniquesSyndrome de détresse respiratoire
#5
Les soins postopératoires peuvent-ils prévenir le SDRA ?
Oui, des soins postopératoires appropriés peuvent réduire le risque de SDRA après une chirurgie.
Soins postopératoiresSyndrome de détresse respiratoire
Traitements
5
#1
Quels traitements sont disponibles pour le SDRA ?
Le traitement inclut l'oxygénothérapie, la ventilation mécanique et le traitement de la cause sous-jacente.
OxygénothérapieVentilation mécanique
#2
Le SDRA nécessite-t-il une hospitalisation ?
Oui, la plupart des cas de SDRA nécessitent une hospitalisation en soins intensifs.
HospitalisationSoins intensifs
#3
Les corticostéroïdes sont-ils utilisés pour le SDRA ?
Oui, les corticostéroïdes peuvent réduire l'inflammation dans certains cas de SDRA.
CorticostéroïdesSyndrome de détresse respiratoire
#4
La ventilation non invasive est-elle efficace pour le SDRA ?
Elle peut être efficace dans les cas légers, mais la ventilation invasive est souvent nécessaire.
Ventilation non invasiveSyndrome de détresse respiratoire
#5
Le SDRA peut-il être traité par des médicaments ?
Des médicaments peuvent être utilisés pour traiter la cause sous-jacente, mais pas le SDRA directement.
MédicamentsSyndrome de détresse respiratoire
Complications
5
#1
Quelles sont les complications du SDRA ?
Les complications incluent l'insuffisance respiratoire, les infections et les lésions pulmonaires.
Insuffisance respiratoireInfections
#2
Le SDRA peut-il entraîner des séquelles ?
Oui, des séquelles pulmonaires peuvent persister après la guérison du SDRA.
SéquellesSyndrome de détresse respiratoire
#3
Le SDRA augmente-t-il le risque de décès ?
Oui, le SDRA a un taux de mortalité élevé, surtout dans les cas sévères.
MortalitéSyndrome de détresse respiratoire
#4
Quelles infections peuvent survenir avec le SDRA ?
Les infections pulmonaires, comme la pneumonie, sont fréquentes chez les patients atteints de SDRA.
PneumonieInfections
#5
Le SDRA peut-il causer des problèmes cardiaques ?
Oui, le SDRA peut entraîner des complications cardiaques en raison de l'hypoxie prolongée.
Complications cardiaquesHypoxie
Facteurs de risque
5
#1
Quels sont les facteurs de risque du SDRA ?
Les facteurs incluent les infections, les traumatismes, la pneumonie et les maladies chroniques.
Facteurs de risqueSyndrome de détresse respiratoire
#2
L'âge influence-t-il le risque de SDRA ?
Oui, les personnes âgées ont un risque accru de développer un SDRA.
ÂgeSyndrome de détresse respiratoire
#3
Le tabagisme est-il un facteur de risque ?
Oui, le tabagisme augmente le risque de complications pulmonaires et de SDRA.
TabagismeSyndrome de détresse respiratoire
#4
Les maladies pulmonaires chroniques augmentent-elles le risque ?
Oui, des maladies comme la BPCO augmentent le risque de développer un SDRA.
BPCOSyndrome de détresse respiratoire
#5
Les interventions chirurgicales augmentent-elles le risque ?
Oui, certaines interventions chirurgicales, surtout thoraciques, peuvent augmenter le risque de SDRA.
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Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
Division of Pulmonary Critical Care, Allegheny General Hospital, Allegheny Health Network, Pittsburgh, Pennsylvania (Drs Patel, Rabold, Malik, Adurty, and Cheema); and Internal Medicine Residency, Department of Medicine, Allegheny General Hospital, Allegheny Health Network, Pittsburgh, Pennsylvania (Dr Baltaji).
Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
School of Basic Pharmaceutical and Toxicological Sciences, College of Pharmacy, University of Louisiana Monroe, 1800 Bienville Drive, Monroe, LA, 71201, USA. barabutis@ulm.edu.
Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
Department of Critical Care Medicine, Zhongda Hospital, School of Medicine, Southeast University, Jiangsu Provincial Key Laboratory of Critical Care Medicine, Nanjing 210009, China.
Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
Department of Anesthesiology and Critical Care Medicine, Children's Hospital of Philadelphia and University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, United States.
Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
Division of Pediatric Critical Care Medicine, Department of Pediatrics and Public Health Science, Penn State Hershey Children's Hospital, Hershey, Pennsylvania, United States.
Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
David Geffen School of Medicine at UCLA, 10833 Le Conte Avenue, Room 43-229 CHS, Los Angeles, CA 90095, USA. Electronic address: nqadir@mednet.ucla.edu.
Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
Division of Pulmonary & Critical Care Medicine, The Johns Hopkins University School of Medicine, 1830 East Monument Street, Suite 5000, Baltimore, MD 21205, USA.
Publications dans "Syndrome de détresse respiratoire de l'adulte" :
Single-cell (SC) gene expression analysis is crucial to dissect the complex cellular heterogeneity of solid tumors, which is one of the main obstacles for the development of effective cancer treatment...
scMuffin provides a series of functions to calculate qualitative and quantitative scores, such as: expression of marker sets for normal and tumor conditions, pathway activity, cell state trajectories,...
The analyses offered by scMuffin and the results achieved in the case study show that our tool helps addressing the main challenges in the bioinformatics analysis of SC expression data from solid tumo...
A common feature of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data is that the number of cells in a cell cluster may vary widely, ranging from a few dozen to several thousand. It is not clear whether scRNA-seq ...
We addressed this question by performing scRNA-seq and poly(A)-dependent bulk RNA-seq in comparable aliquots of human induced pluripotent stem cells-derived, purified vascular endothelial and smooth m...
Findings of the current study provide a quantitative reference for designing studies that aim for identifying DEGs for specific cell clusters using scRNA-seq data and for interpreting results of such ...
There is a wealth of software that utilizes single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data to deconvolve spatial transcriptomic spots, which currently are not yet at single-cell resolution. Here we provide prot...
Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...
The widely adopted bulk RNA-seq measures the gene expression average of cells, masking cell type heterogeneity, which confounds downstream analyses. Therefore, identifying the cellular composition and...
We propose a new deconvolution algorithm, DSSC, which infers cell type-specific gene expression and cell type proportions of heterogeneous samples simultaneously by leveraging gene-gene and sample-sam...
DSSC provides a practical and promising alternative to the experimental techniques to characterize cellular composition and heterogeneity in the gene expression of heterogeneous samples....
Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f...
Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ...
We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...
The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer....
Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi...
Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the...
The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....
As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi...
Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w...
The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t...
Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...
The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm...
We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d...
Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit...
We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....
Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ...
Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR...
Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ...
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