Comment diagnostiquer une infection virale par ARN ?

Un test PCR détecte l'ARN viral dans les échantillons biologiques.

Quels tests pour évaluer l'ARN messager ?

Des tests de quantification de l'ARNm par RT-qPCR sont utilisés.

Peut-on détecter des mutations dans l'ARN ?

Oui, des techniques comme le séquençage permettent d'identifier des mutations.

Quels marqueurs pour le cancer lié à l'ARN ?

Des biomarqueurs d'ARN spécifiques peuvent indiquer la présence de cancer.

L'ARN peut-il être analysé dans le sang ?

Oui, l'ARN circulant peut être isolé et analysé pour diverses pathologies.

Quels symptômes d'une infection par ARN ?

Fièvre, fatigue, toux et douleurs musculaires sont fréquents.

L'ARN peut-il causer des symptômes neurologiques ?

Certaines infections virales à ARN peuvent entraîner des symptômes neurologiques.

Quels signes d'une maladie génétique liée à l'ARN ?

Des anomalies de développement et des troubles métaboliques peuvent apparaître.

Des symptômes respiratoires liés à l'ARN ?

Oui, des infections virales à ARN peuvent provoquer des symptômes respiratoires.

L'ARN peut-il affecter le système immunitaire ?

Certaines infections à ARN peuvent altérer la réponse immunitaire, causant des symptômes.

Comment prévenir les infections à ARN ?

Vaccination, hygiène et mesures de distanciation sociale sont essentielles.

Les vaccins à ARN sont-ils efficaces ?

Oui, ils montrent une efficacité élevée contre certaines infections virales.

Des mesures spécifiques pour les virus à ARN ?

Éviter les contacts étroits et se laver les mains régulièrement sont recommandés.

L'éducation sanitaire aide-t-elle à prévenir ?

Oui, informer sur les risques et les mesures préventives est crucial.

Les masques protègent-ils contre l'ARN ?

Oui, les masques réduisent la transmission des virus à ARN par voie respiratoire.

Quels traitements pour les infections à ARN ?

Les antiviraux spécifiques et les traitements symptomatiques sont utilisés.

L'ARN peut-il être ciblé par des thérapies géniques ?

Oui, des thérapies géniques visent à corriger des anomalies d'ARN.

Comment traiter une maladie liée à l'ARN ?

Le traitement dépend de la maladie, incluant médicaments et thérapies de soutien.

Des vaccins basés sur l'ARN existent-ils ?

Oui, des vaccins à ARN messager sont utilisés pour prévenir certaines infections.

Peut-on utiliser des inhibiteurs d'ARN ?

Des inhibiteurs ciblant l'ARN viral sont en développement pour traiter les infections.

Quelles complications des infections à ARN ?

Pneumonie, encéphalite et syndromes de fatigue chronique peuvent survenir.

L'ARN peut-il causer des maladies auto-immunes ?

Certaines infections à ARN sont associées à des maladies auto-immunes.

Des complications neurologiques possibles ?

Oui, des infections à ARN peuvent entraîner des complications neurologiques graves.

Les infections à ARN peuvent-elles être mortelles ?

Certaines infections virales à ARN peuvent entraîner des décès, surtout chez les vulnérables.

Des complications à long terme après une infection ?

Oui, des symptômes persistants comme la fatigue peuvent survenir après l'infection.

Quels sont les facteurs de risque d'infections à ARN ?

Âge avancé, immunodépression et conditions médicales préexistantes augmentent le risque.

Le mode de vie influence-t-il le risque ?

Oui, le tabagisme et une mauvaise hygiène augmentent le risque d'infections.

Les voyages augmentent-ils le risque d'infection ?

Oui, voyager dans des zones à forte incidence d'infections à ARN augmente le risque.

Les contacts avec des animaux sont-ils un risque ?

Oui, certains virus à ARN peuvent être transmis par des animaux à l'homme.

Les conditions de vie affectent-elles le risque ?

Oui, vivre dans des environnements surpeuplés augmente le risque d'infections.

ARN - Informations médicales vérifiées

Profiling Physical Fitness of Physical Education Majors Using Unsupervised Machine Learning.

22 12 2022

DOI: 10.3390/ijerph20010146 PMID: 36612474

The academic curriculum has shown to promote sedentary behavior in college students. This study aimed to profile the physical fitness of physical education majors using unsupervised machine learning a...

Male Female Humans Cross-Sectional Studies Unsupervised Machine Learning +4 autres

Communicating exploratory unsupervised machine learning analysis in age clustering for paediatric disease.

29 Jul 2024

DOI: 10.1136/bmjhci-2023-100963 PMID: 39074912

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...

Humans Unsupervised Machine Learning Child Electronic Health Records Child, Preschool +7 autres

Cell deformability heterogeneity recognition by unsupervised machine learning from in-flow motion parameters.

06 12 2022

DOI: 10.1039/d2lc00902a PMID: 36398860

Cell deformability is a well-established marker of cell states for diagnostic purposes. However, the measurement of a wide range of different deformability levels is still challenging, especially in c...

Unsupervised Machine Learning Rheology

Clustering using unsupervised machine learning to stratify the risk of immune-related liver injury.

Feb 2023

DOI: 10.1111/jgh.16038 PMID: 36302734

Immune-related liver injury (liver-irAE) is a clinical problem with a potentially poor prognosis.... We retrospectively collected clinical data from patients treated with immune checkpoint inhibitors between September 2014 and December 2021 at the Nagoya University Hospital. Using an unsupervised mac... This study included a total of 702 patients. Among them, 492 (70.1%) patients were male, and the mean age was 66.6 years. During the mean follow-up period of 423 days, severe liver-irAEs (Common Termi... The combined assessment of multiple markers and body temperature may help stratify high-risk groups for developing liver-irAE....

Humans Male Aged Female Antineoplastic Agents, Immunological +4 autres

Uncovering psychiatric phenotypes using unsupervised machine learning: A data-driven symptoms approach.

21 02 2023

DOI: 10.1192/j.eurpsy.2023.13 PMID: 36804948

Current categorical classification systems of psychiatric diagnoses lead to heterogeneity of symptoms within disorders and common co-occurrence of disorders. We investigated the heterogeneous and over... We assessed a total of 43 symptoms in a discovery sample of 6,602 participants of the population-based Rotterdam Study between 2009 and 2013, and in a replication sample of 3,005 participants between ... First, clustering analyses of the questionnaire items suggested a three-cluster solution representing clusters of "mixed" symptoms, "depressed affect and nervousness", and "troubled sleep and interper... We identified three clusters of psychiatric symptoms that most commonly co-occur in a population-based sample. These symptoms clustered stable over samples, but across the topics of depression, anxiet...

Humans Unsupervised Machine Learning Anxiety Anxiety Disorders Sleep Initiation and Maintenance Disorders +1 autres

Workflow for Evaluating Normalization Tools for Omics Data Using Supervised and Unsupervised Machine Learning.

06 Dec 2023

DOI: 10.1021/jasms.3c00295 PMID: 37897440

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...

Humans Unsupervised Machine Learning Workflow Software Spectrometry, Mass, Matrix-Assisted Laser Desorption-Ionization +1 autres

An unsupervised machine learning approach using passive movement data to understand depression and schizophrenia.

01 11 2022

DOI: 10.1016/j.jad.2022.08.013 PMID: 35964770

Schizophrenia and Major Depressive Disorder (MDD) are highly burdensome mental disorders, with significant cost to both individuals and society. Despite these disorders representing distinct clinical ... The present analyses utilized raw minute-level actigraphy data from three diagnostic groups: individuals with schizophrenia (N = 23), individuals with depression (N = 22), and controls (N = 32), respe... We find distinct actigraphic phenotypes, which differ between diagnostic groups, suggesting that unsupervised clustering of naturalistic data aligns with existing diagnostic constructs. Further, we fo... However, diagnostic group differences only consider biobehavioral trends captured by raw actigraphy information.... Passively-collected movement information combined with unsupervised deep learning algorithms shows promise in identifying naturalistic phenotypes in individuals with mental health disorders, specifica...

Cluster Analysis Depression Depressive Disorder, Major Humans Schizophrenia +1 autres

Unsupervised machine learning framework for discriminating major variants of concern during COVID-19.

2023

DOI: 10.1371/journal.pone.0285719 PMID: 37200352

Due to the high mutation rate of the virus, the COVID-19 pandemic evolved rapidly. Certain variants of the virus, such as Delta and Omicron emerged with altered viral properties leading to severe tran...

Humans Unsupervised Machine Learning Algorithms Pandemics COVID-19 +1 autres

Unsupervised machine learning model to predict cognitive impairment in subcortical ischemic vascular disease.

08 2023

DOI: 10.1002/alz.12971 PMID: 36786521

It is challenging to predict which patients who meet criteria for subcortical ischemic vascular disease (SIVD) will ultimately progress to subcortical vascular cognitive impairment (SVCI).... We collected clinical information, neuropsychological assessments, T1 imaging, diffusion tensor imaging, and resting-state functional magnetic resonance imaging from 83 patients with SVCI and 53 age-m... The accuracy, sensitivity, and specificity of the unsupervised machine learning model were 86.03%, 79.52%, and 96.23% and 80.52%, 71.11%, and 93.75% for internal and external cohort, respectively.... We developed an accurate and accessible clinical tool which requires only data from routine imaging to predict patients at risk of progressing from SIVD to SVCI.... Our unsupervised machine learning model provides an accurate and accessible clinical tool to predict patients at risk of progressing from subcortical ischemic vascular disease (SIVD) to subcortical va...

Humans Diffusion Tensor Imaging Unsupervised Machine Learning Cognitive Dysfunction Vascular Diseases +2 autres

The unsupervised machine learning to analyze the use strategy of statins for ischaemic stroke patients with elevated transaminase.

09 2023

DOI: 10.1016/j.clineuro.2023.107900 PMID: 37478641

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...

Humans Male Hydroxymethylglutaryl-CoA Reductase Inhibitors Stroke Brain Ischemia +4 autres

ARN : Questions médicales fréquentes

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