Titre : Dermatoses métaboliques

Dermatoses métaboliques : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Intra-Abdominal Fat

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dermatoses métabolique ?

Le diagnostic repose sur l'examen clinique, les antécédents médicaux et des tests de laboratoire.
Dermatoses métaboliques Diagnostic médical
#2

Quels tests sont utilisés pour le diagnostic ?

Des analyses sanguines, des biopsies cutanées et des tests génétiques peuvent être nécessaires.
Biopsie Tests génétiques
#3

Les dermatoses métaboliques sont-elles héréditaires ?

Certaines dermatoses métaboliques ont une composante génétique, mais pas toutes.
Hérédité Dermatoses métaboliques
#4

Quels signes cliniques indiquent une dermatoses métabolique ?

Des lésions cutanées atypiques, des démangeaisons et des changements de pigmentation peuvent indiquer une maladie.
Lésions cutanées Symptômes
#5

Peut-on confondre ces dermatoses avec d'autres maladies ?

Oui, elles peuvent être confondues avec d'autres affections cutanées, nécessitant un diagnostic précis.
Diagnostic différentiel Dermatoses

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants des dermatoses métaboliques ?

Les symptômes incluent des éruptions cutanées, des démangeaisons et des changements de texture.
Symptômes Dermatoses métaboliques
#2

Les démangeaisons sont-elles fréquentes ?

Oui, les démangeaisons sont un symptôme courant et peuvent varier en intensité.
Démangeaisons Symptômes
#3

Y a-t-il des signes de gravité à surveiller ?

Des signes comme des infections secondaires ou des lésions étendues nécessitent une attention médicale.
Infections cutanées Symptômes graves
#4

Les symptômes varient-ils selon le type de maladie ?

Oui, les symptômes peuvent varier considérablement selon le type de dermatoses métaboliques.
Variabilité des symptômes Dermatoses
#5

Peut-on avoir des symptômes systémiques ?

Certaines dermatoses métaboliques peuvent être associées à des symptômes systémiques comme la fatigue.
Symptômes systémiques Dermatoses métaboliques

Prévention 5

#1

Comment prévenir les dermatoses métaboliques ?

Une alimentation équilibrée, l'exercice régulier et un suivi médical peuvent aider à prévenir.
Prévention Alimentation équilibrée
#2

Les facteurs environnementaux jouent-ils un rôle ?

Oui, certains facteurs environnementaux peuvent exacerber les dermatoses métaboliques.
Facteurs environnementaux Dermatoses
#3

Est-il possible de prévenir les complications ?

Oui, un traitement précoce et un suivi régulier peuvent aider à prévenir les complications.
Complications Prévention
#4

Les habitudes de vie influencent-elles ces maladies ?

Oui, des habitudes de vie saines peuvent réduire le risque de développer des dermatoses métaboliques.
Habitudes de vie Prévention
#5

Faut-il éviter certains aliments ?

Oui, certains aliments peuvent aggraver les symptômes, il est conseillé de les éviter.
Alimentation Dermatoses métaboliques

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour ces dermatoses ?

Les traitements incluent des crèmes topiques, des médicaments systémiques et des thérapies ciblées.
Traitement Dermatoses métaboliques
#2

Les traitements sont-ils personnalisés ?

Oui, le traitement est souvent adapté en fonction du type de dermatoses et des symptômes.
Médecine personnalisée Traitement
#3

Les traitements sont-ils efficaces ?

L'efficacité varie selon le type de dermatoses et la réponse individuelle au traitement.
Efficacité du traitement Dermatoses
#4

Y a-t-il des effets secondaires aux traitements ?

Oui, certains traitements peuvent avoir des effets secondaires, nécessitant un suivi médical.
Effets secondaires Traitement
#5

Les traitements nécessitent-ils un suivi régulier ?

Oui, un suivi régulier est souvent nécessaire pour ajuster le traitement et surveiller les progrès.
Suivi médical Traitement

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Les complications incluent des infections cutanées, des cicatrices et des troubles psychologiques.
Complications Infections cutanées
#2

Les dermatoses métaboliques peuvent-elles affecter la qualité de vie ?

Oui, elles peuvent avoir un impact significatif sur la qualité de vie et le bien-être psychologique.
Qualité de vie Dermatoses
#3

Comment gérer les complications ?

La gestion des complications nécessite souvent une approche multidisciplinaire et un suivi médical.
Gestion des complications Suivi médical
#4

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec un traitement approprié, d'autres non.
Réversibilité Complications
#5

Les complications peuvent-elles être évitées ?

Oui, un traitement précoce et un suivi régulier peuvent aider à éviter certaines complications.
Prévention Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des désordres métaboliques et des habitudes alimentaires.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

L'obésité est-elle un facteur de risque ?

Oui, l'obésité est un facteur de risque connu pour plusieurs dermatoses métaboliques.
Obésité Facteurs de risque
#3

Le stress influence-t-il ces maladies ?

Oui, le stress peut aggraver les symptômes et augmenter le risque de dermatoses métaboliques.
Stress Facteurs de risque
#4

Les maladies chroniques augmentent-elles le risque ?

Oui, certaines maladies chroniques peuvent augmenter le risque de développer des dermatoses métaboliques.
Maladies chroniques Facteurs de risque
#5

L'âge est-il un facteur de risque ?

Oui, certains types de dermatoses métaboliques sont plus fréquents chez les personnes âgées.
Âge Facteurs de risque
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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 09/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Christoph Schlapbach

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland.
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Hans-Uwe Simon

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Affiliations :
  • Institute of Pharmacology, University of Bern, Bern, Switzerland.
  • Department of Clinical Immunology and Allergology, Sechenov University, Moscow, Russia.
  • Laboratory of Molecular Immunology, Institute of Fundamental Medicine and Biology, Kazan Federal University, Kazan, Russia.
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Dagmar Simon

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland. dagmar.simon@insel.ch.
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Ashley E Brown

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Affiliations :
  • McGovern Medical School, University of Texas Health Science Center at Houston,Houston, Texas, USA. Electronic address: Ashley.brown@uth.tmc.edu.
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Connie C Qiu

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Affiliations :
  • Lewis Katz School of Medicine, Temple University, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
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Sylvia Hsu

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Temple University Lewis Katz School of Medicine, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
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Vakul Mohanty

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Affiliations :
  • Department of Bioinformatics and Computational Biology, University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, Texas 77030, USA.
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Yu Hu

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Molecular Biology for Skin Diseases and Sexually Transmitted Infections, Institute of Dermatology, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Nanjing, China.
  • Department of Internal Medicine, Southern Illinois University School of Medicine, Springfield, IL, United States.
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Yun Zhu

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Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Southern Illinois University School of Medicine, Springfield, IL, United States.
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Ni Lian

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Molecular Biology for Skin Diseases and Sexually Transmitted Infections, Institute of Dermatology, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Nanjing, China.
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Min Chen

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Molecular Biology for Skin Diseases and Sexually Transmitted Infections, Institute of Dermatology, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Nanjing, China.
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Andrzej Bartke

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Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Southern Illinois University School of Medicine, Springfield, IL, United States.
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Rong Yuan

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Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Southern Illinois University School of Medicine, Springfield, IL, United States.
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Angelica Misitzis

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Alpert Medical School of Brown University, Providence, Rhode Island.
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Paulo R Cunha

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Medical School of Jundiaí, Jundiaí, São Paulo, Brazil.
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George Kroumpouzos

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Alpert Medical School of Brown University, Providence, Rhode Island.
  • Department of Dermatology, Medical School of Jundiaí, Jundiaí, São Paulo, Brazil.
  • GK Dermatology, PC, South Weymouth, Massachusetts.
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Leonhard von Meyenn

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland.
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Nicole Leonie Bertschi

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Affiliations :
  • Department of Dermatology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland.
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Nilika Bhattacharya

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Affiliations :
  • Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, Oregon State University (OSU), Corvallis, OR, USA.
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Gitali Ganguli-Indra

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Affiliations :
  • Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, Oregon State University (OSU), Corvallis, OR, USA.
  • Knight Cancer Institute, Oregon Health & Science University (OHSU), Portland, OR, USA.
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Sources (10000 au total)

Intra-abdominal fat volume estimation by multi-detector rows computed tomography: relevance in surgical fellowship training program in Shanghai: a retrospective study.

Intra-abdominal fat volume (IFV) has been shown to have a negative impact on surgical outcomes in gastric cancer (GC) and other gastrointestinal surgeries. The purpose of this study is to look into th... Patients with GC who underwent open D2 gastrectomy between May 2015 and September 2017 were included in the study. Based on MDCT estimation, patients were divided into high IFV (IFV ≥ 3,000 ml) and lo... Out of 226 patients, 54 had early gastric carcinoma (EGC), while 172 had advanced gastric carcinoma (AGC). There were 64 patients in the high IFV group and 162 in the low IFV group. The high IFV group... High IFV estimated by MDCT prior to GC surgery was associated with increased IBL and postoperative complications. Incorporating this CT-IFV estimation into surgical fellowship programs may aid aspirin...

Abdominal fat quantification using convolutional networks.

To present software for automated adipose tissue quantification of abdominal magnetic resonance imaging (MRI) data using fully convolutional networks (FCN) and to evaluate its overall performance-accu... Single-center data of patients with obesity were analyzed retrospectively with institutional review board approval. Ground truth for subcutaneous (SAT) and visceral adipose tissue (VAT) segmentation w... The FCN models reached Dice coefficients of up to 0.954 for SAT and 0.889 for VAT segmentation during cross-validation. Volumetric SAT (VAT) assessment resulted in a Pearson correlation coefficient of... The presented methods for automated adipose-tissue quantification showed substantial improvements over common semiautomated approaches (no reader dependence, less effort) and thus provide a promising ... Deep learning techniques will likely enable image-based body composition analyses on a routine basis. The presented fully convolutional network models are well suited for full abdominopelvic adipose t... • This work compared the performance of different deep-learning approaches for adipose tissue quantification in patients with obesity. • Supervised deep learning-based methods using fully convolutiona...

Abdominal fat and muscle distributions in different stages of colorectal cancer.

The purpose of this study is to explore the difference of abdominal fat and muscle composition, especially subcutaneous and visceral adipose tissue, in different stages of colorectal cancer (CRC).... Patients were divided into 4 groups: healthy controls (patients without colorectal polyp), polyp group (patients with colorectal polyp), cancer group (CRC patients without cachexia), and cachexia grou... A total of 1513 patients were divided into healthy controls, polyp group, cancer group, and cachexia group, respectively. In the development of CRC from normal mucosa to polyp and cancer, the VAT area... Abdominal fat and muscle composition, especially SAT and VAT, was differently distributed in different stages of CRC. It is necessary to pay attention to the different roles of subcutaneous and viscer...

New sagittal abdominal diameter and transverse abdominal diameter based equations to estimate visceral fat area in type 2 diabetes patients.

Computed Tomography (CT) or Magnetic Resonance Imaging (MRI) are considered gold standards for measuring visceral fat area (VFA). However, their relatively high prices and potential radiation exposure... This study was designed as a cross-sectional, retrospective cohort survey. A total of 288 patients (167 males and 121 females) aged 18-80 with type 2 diabetes (T2D) were consecutively collected from a... In the female T2D population, triglyceride (TG), SAD, TAD were found to be independently correlated with VFA; in the male T2D population, BMI, TG, SAD and TAD showed independent correlations with VFA.... In the T2D population, a VFA estimated equation is developed by incorporating SAD and TAD along with other measurement indices. This equation demonstrates a favorable estimated performance, suggesting...

The association between the visceral to subcutaneous abdominal fat ratio and the risk of cardiovascular diseases: a systematic review.

Cardiovascular diseases (CVDs) are the primary cause of mortality globally. The prevalence of obesity is rising worldwide; there seems to be a significant positive association between obesity and CVDs... A comprehensive search strategy was used to retrieve all human observational studies indexed in PubMed, Scopus and Google Scholar databases/search engines (from Jan 2000 up to Oct 2023). The VAT-to-SA... Out of 1173 initial studies, 910 papers were screened. Based on the inclusion criteria, 883 papers were excluded. Finally, 27 papers (18 cross-sectional and 9 cohort studies) published between 2010 an... The distribution of abdominal fat seems to be associated with the risk of CVDs; the majority of the evidence suggests that a higher abdominal VAT-to-SAT ratio is associated with the development of CVD... Not applicable....