Titre : Oryza

Oryza : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Decision Support Techniques

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier les variétés de riz ?

Les variétés de riz peuvent être identifiées par des caractéristiques morphologiques et génétiques.
Riz Identification des espèces
#2

Quels tests pour évaluer la qualité du riz ?

Des tests de grain, d'humidité et de contaminants sont utilisés pour évaluer la qualité du riz.
Qualité du riz Tests de laboratoire
#3

Comment détecter les maladies du riz ?

L'observation des symptômes sur les feuilles et les grains aide à détecter les maladies du riz.
Maladies des plantes Riz
#4

Quels outils pour le diagnostic des cultures ?

Des outils comme les microscopes et les tests PCR sont utilisés pour diagnostiquer les cultures.
Microscopie PCR
#5

Comment évaluer la résistance des variétés de riz ?

Des essais en champ et des tests en laboratoire évaluent la résistance des variétés de riz.
Résistance des plantes Essais en champ

Symptômes 5

#1

Quels symptômes de maladies du riz ?

Les symptômes incluent des taches, un flétrissement et des décolorations des feuilles.
Symptômes des maladies Riz
#2

Comment reconnaître le stress hydrique sur le riz ?

Le stress hydrique se manifeste par un flétrissement et un jaunissement des feuilles.
Stress hydrique Riz
#3

Quels signes de carences nutritionnelles ?

Les carences se traduisent par des décolorations et des croissances anormales des plantes.
Carences nutritionnelles Riz
#4

Comment identifier les ravageurs du riz ?

Les ravageurs causent des dommages visibles comme des trous dans les feuilles et des déformations.
Ravageurs des plantes Riz
#5

Quels symptômes d'infections fongiques ?

Les infections fongiques se manifestent par des taches brunes et des moisissures sur les grains.
Infections fongiques Riz

Prévention 5

#1

Comment prévenir les maladies du riz ?

La rotation des cultures et l'utilisation de semences saines aident à prévenir les maladies.
Prévention des maladies Riz
#2

Quelles pratiques culturales pour le riz ?

Des pratiques comme le désherbage et la fertilisation régulière sont essentielles pour le riz.
Pratiques culturales Riz
#3

Comment éviter le stress hydrique ?

L'irrigation adéquate et le choix de variétés adaptées aident à éviter le stress hydrique.
Irrigation Stress hydrique
#4

Quels traitements préventifs contre les ravageurs ?

L'utilisation de pièges et de traitements biologiques peut prévenir les infestations.
Prévention des ravageurs Riz
#5

Comment choisir des semences résistantes ?

Sélectionner des semences certifiées et adaptées aux conditions locales est crucial.
Semences Riz

Traitements 5

#1

Quels traitements pour les maladies du riz ?

Les traitements incluent l'utilisation de fongicides et de pratiques culturales adaptées.
Traitements phytosanitaires Riz
#2

Comment gérer les ravageurs du riz ?

La gestion intégrée des ravageurs combine des méthodes chimiques et biologiques.
Gestion des ravageurs Riz
#3

Quels engrais pour améliorer le riz ?

Des engrais riches en azote, phosphore et potassium sont recommandés pour le riz.
Engrais Riz
#4

Comment traiter le stress hydrique ?

L'irrigation contrôlée et le choix de variétés résistantes aident à traiter le stress hydrique.
Irrigation Stress hydrique
#5

Quels remèdes naturels pour le riz ?

Des extraits de plantes et des solutions biologiques peuvent être utilisés comme remèdes.
Remèdes naturels Riz

Complications 5

#1

Quelles complications des maladies du riz ?

Les complications incluent des pertes de rendement et des impacts économiques significatifs.
Complications des maladies Riz
#2

Comment les ravageurs affectent-ils le rendement ?

Les ravageurs peuvent réduire le rendement en endommageant les feuilles et les grains.
Ravageurs des plantes Riz
#3

Quels impacts du stress hydrique sur le riz ?

Le stress hydrique peut entraîner une réduction de la croissance et des rendements.
Stress hydrique Riz
#4

Quelles pertes économiques liées aux maladies ?

Les maladies peuvent entraîner des pertes économiques importantes pour les agriculteurs.
Pertes économiques Riz
#5

Comment les conditions climatiques affectent-elles le riz ?

Les conditions climatiques extrêmes peuvent aggraver les maladies et réduire les rendements.
Conditions climatiques Riz

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque pour les maladies du riz ?

Les facteurs incluent l'humidité élevée, la densité de plantation et les semences infectées.
Facteurs de risque Riz
#2

Comment le climat influence-t-il le riz ?

Le climat, notamment la température et les précipitations, influence la croissance du riz.
Climat Riz
#3

Quels sols favorisent les maladies du riz ?

Les sols mal drainés et riches en matière organique peuvent favoriser les maladies.
Sols Riz
#4

Comment la monoculture affecte-t-elle le riz ?

La monoculture augmente le risque de maladies et de ravageurs en réduisant la biodiversité.
Monoculture Riz
#5

Quels impacts des pratiques agricoles sur le riz ?

Des pratiques inappropriées peuvent accroître les risques de maladies et réduire les rendements.
Pratiques agricoles Riz
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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 27/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Jong Hee Im

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Jeonju, 54874, Republic of Korea; Department of Biology Education, Jeju National University, Jeju, 63243, Republic of Korea. Electronic address: paper777@jejunu.ac.kr.

Supattra Muangham

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 1​Department of Microbiology, Faculty of Science, Kasetsart University, Bangkok, Thailand.

Kannika Duangmal

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 1​Department of Microbiology, Faculty of Science, Kasetsart University, Bangkok, Thailand.

Fan Zhang

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Crop Sciences/National Key Facility for Crop Gene Resources and Genetic Improvement, Chinese Academy of Agricultural Sciences, 12 South Zhong-Guan-Cun Street, Beijing, 100081, China.
  • Graduate School of Chinese Academy of Agricultural Sciences, 12 Zhong-Guan-Cun Street, Beijing, 100081, China.

Yu Chen

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Plant Protection, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China; Key Laboratory of Agri-products Quality and Biosafety (Anhui Agricultural University), Ministry of Education, Hefei 230036, China; Key Laboratory of Integrated Crop Pest Management of Anhui Province, School of Plant Protection, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China. Electronic address: chenyu66891@sina.com.

Seungmin Son

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Jeonju, 54874, Republic of Korea.

Casiana Vera Cruz

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Rice Breeding Platform, International Rice Research Institute, DAPO Box 7777, Metro Manila, Philippines.

Fahad Nasir

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mollisols Agroecology, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130102, Jilin Province, China; Key Laboratory of Vegetation Ecology, Ministry of Education, Institute of Grassland Science, Northeast Normal University, Changchun, 130024, Jilin Province, China.
Publications dans "Oryza" :

Lei Tian

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mollisols Agroecology, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130102, Jilin Province, China.
Publications dans "Oryza" :

Shaohua Shi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mollisols Agroecology, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130102, Jilin Province, China.
Publications dans "Oryza" :

Chunling Chang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mollisols Agroecology, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130102, Jilin Province, China.
Publications dans "Oryza" :

Lina Ma

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mollisols Agroecology, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130102, Jilin Province, China.
Publications dans "Oryza" :

Yingzhi Gao

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Vegetation Ecology, Ministry of Education, Institute of Grassland Science, Northeast Normal University, Changchun, 130024, Jilin Province, China. Electronic address: gaoyz108@nenu.edu.cn.
Publications dans "Oryza" :

Chunjie Tian

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Mollisols Agroecology, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, 130102, Jilin Province, China. Electronic address: tiancj@neigae.ac.cn.
Publications dans "Oryza" :

Amina Nazir

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Molecular Medicine and Biotherapy in the Ministry of Industry and Information Technology, Department of Biology, School of Life Sciences, Beijing Institute of Technology, Beijing, People's Republic of China.
  • State Key Laboratory of Pathogen and Biosecurity, Beijing Institute of Microbiology and Epidemiology, Beijing, 100071, People's Republic of China.

Zhaoxia Dong

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Agricultural Microbiology, College of Life Science and Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan, 430070, Hubei, People's Republic of China.

Jin Liu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • State Key Laboratory of Agricultural Microbiology, College of Life Science and Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan, 430070, Hubei, People's Republic of China.

Rana Adnan Tahir

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Molecular Medicine and Biotherapy in the Ministry of Industry and Information Technology, Department of Biology, School of Life Sciences, Beijing Institute of Technology, Beijing, People's Republic of China.

Hong Qing

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Key Laboratory of Molecular Medicine and Biotherapy in the Ministry of Industry and Information Technology, Department of Biology, School of Life Sciences, Beijing Institute of Technology, Beijing, People's Republic of China. donghaipeng@mail.hzau.edu.cn.

Sources (10000 au total)

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To identify and appraise the quality of COVID-19 patient decision aids (PtDAs).... We conducted an environmental scan of online publicly available COVID-19 PtDAs. Two reviewers independently searched and extracted data. We calculated median International Patient Decision Aid Standar... Of 876 resources identified, 12 were PtDAs. Decisions focused on initial COVID-19 vaccination series (n = 9), location of care for elderly (n = 2), and social distancing (n = 1). All 12 PtDAs were wri... We identified few online publicly available COVID-19 PtDAs and none were about COVID-19 vaccination boosters or treatment. PtDAs scored poorly on actionability and none met all IPDAS criteria for mini... PtDA developers for COVID-19 and future pandemics should ensure their PtDAs meet all IPDAS criteria for minimizing risk of bias, have adequate scores for actionability, and are disseminated in the A t...

Supporting older patients in making healthcare decisions: The effectiveness of decision aids; A systematic review and meta-analysis.

To systematically review randomized controlled trials and clinical controlled trials evaluating the effectiveness of Decision Aids (DAs) compared to usual care or alternative interventions for older p... A systematic search of several databases was conducted. Eligible studies included patients ≥ 65 years or reported a mean of ≥ 70 years. Primary outcomes were attributes of the choice made and decision... Overall, 15 studies were included. Using DAs were effective in increasing knowledge (SMD 0.90; 95% CI [0.48, 1.32]), decreasing decisional conflict (SMD -0.15; 95% CI [-0.29, -0.01]), improving patien... This review shows a number of favourable results for the effectiveness of DAs in decision making with older patients.... Current DAs can be used to support shared decision making with older patients when faced with treatment, screening or care decisions....

Supporting rehabilitation stakeholders in making service delivery decisions: a rapid review of multi-criteria decision analysis methods.

This review aimed to synthesize knowledge about multi-criteria decision analysis methods for supporting rehabilitation service design and delivery decisions, including: (1) describing the use of these... We conducted a rapid review in collaboration with a knowledge partner, searching four databases for peer-reviewed articles reporting primary research. We extracted relevant data from included studies ... We identified 717 records, of which 54 met inclusion criteria. Multi-criteria decision analysis methods were primarily used to understand the strength of clients' and clinicians' preferences (... Multi-criteria decision analysis methods are promising for better understanding client and family preferences and priorities across rehabilitation professions, contexts, and caseloads. Further work is...

Machine learning decision support model for radical cystectomy discharge planning.

Timely and appropriate discharge placement for patients who have undergone radical cystectomy (RC) remains challenging. Our objective was to improve the discharge planning process by creating a machin... Patients undergoing elective radical cystectomy for bladder cancer from 2014-2019 were identified in the ACS-NSQIP database. A gradient boosted decision tree was trained on selected predischarge varia... A total of 11,881 patients met inclusion criteria with a mean age of 68.6 years. 10.6% of patients undergoing RC had non-home discharges. Our model predicting non-home discharge achieved an area under...

Free Online Decision Tools to Support Parents Making Decisions About Their Children's Chronic Health Condition: An Environmental Scan.

Medical decisions parents make on their children's behalf can be challenging. Free online decision support tools are created to help parents faced with these decisions.... We used an environmental scan to identify free, online tools that support parents in making decisions about their children's chronic health condition. We described the tools and assessed their potenti... Decision aid repositories, Google searches, and key informants identified decision support tools. Eligible tools were freely available online and for parents of children with chronic health conditions... Two reviewers independently assessed the tools' quality based on the International Patient Decision Aid Standards (IPDAS). Tool readability was assessed using the Flesch Reading Ease test.... From 21 free, online decision support tools, 14 (67%) provided sufficient detail for making a specific decision (IPDAS qualifying criteria). None sufficiently met IPDAS certification criteria necessar... Google searches and key informant sources are not replicable.... Free, online decision support tools for parents of children with chronic health conditions are of variable quality, most are difficult to read, and there is limited evidence their use achieves intende... Registered with Open Science Framework 20 July 2021(AEST) osf.io/b94yj....