Titre : Dermatoses métaboliques

Dermatoses métaboliques : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Metabolic Networks and Pathways

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

2 publications dans cette catégorie

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)

A novel hybrid framework for metabolic pathways prediction based on the graph attention network.

Making clear what kinds of metabolic pathways a drug compound involves in can help researchers understand how the drug is absorbed, distributed, metabolized, and excreted. The characteristics of a com... We developed a novel hybrid framework based on the graph attention network (GAT) to predict the metabolic pathway classes that a compound involves in, named HFGAT, by making use of its global and loca... We compared the multi-class classification performance of HFGAT with six other representative methods, including five classic machine learning methods and one graph convolutional network (GCN) based d... Our proposed HFGAT makes use of both the global and local information of the compounds to predict their metabolic pathway categories and has achieved a significant performance. Compared with the GCN m...

Modulation of the Arabidopsis Starch Metabolic Network by the Cytosolic Acetyl-CoA Pathway in the Context of the Diurnal Illumination Cycle.

The starch metabolic network was investigated in relation to other metabolic processes by examining a mutant with altered single-gene expression of ATP citrate lyase (ACL), an enzyme responsible for g...

Network Preservation Analysis Reveals Dysregulated Metabolic Pathways in Human Vascular Smooth Muscle Cell Phenotypic Switching.

Vascular smooth muscle cells are key players involved in atherosclerosis, the underlying cause of coronary artery disease. They can play either beneficial or detrimental roles in lesion pathogenesis, ... We conducted a gene expression network preservation analysis in aortic smooth muscle cells isolated from 151 multiethnic heart transplant donors cultured under quiescent or proliferative conditions.... We identified 86 groups of coexpressed genes (modules) across the 2 conditions and focused on the 18 modules that are least preserved between the phenotypic conditions. Three of these modules were sig... Our work suggests that dysregulation of vascular smooth muscle cell metabolism participates in phenotypic transitioning, which may contribute to disease progression, and suggests that AMT (aminomethyl...