Titre : Solutions

Solutions : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Unsupervised Machine Learning

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment les solutions sont-elles utilisées en diagnostic ?

Elles servent à diluer des échantillons ou à administrer des agents de contraste.
Diagnostic Solutions Agents de contraste
#2

Quelles solutions sont utilisées pour les tests sanguins ?

Les solutions salines et les anticoagulants sont couramment utilisés.
Tests sanguins Solutions salines Anticoagulants
#3

Quel rôle des solutions dans l'imagerie médicale ?

Elles améliorent la visibilité des structures internes lors des examens d'imagerie.
Imagerie médicale Solutions Contraste
#4

Les solutions peuvent-elles aider au diagnostic des infections ?

Oui, certaines solutions permettent d'identifier des agents pathogènes dans des échantillons.
Infections Solutions Pathogènes
#5

Comment les solutions sont-elles utilisées en microbiologie ?

Elles servent à cultiver des micro-organismes pour les identifier.
Microbiologie Solutions Cultures

Symptômes 5

#1

Quels symptômes peuvent nécessiter des solutions intraveineuses ?

Déshydratation, déséquilibre électrolytique ou choc hypovolémique.
Déshydratation Solutions intraveineuses Choc hypovolémique
#2

Les solutions peuvent-elles soulager des douleurs ?

Certaines solutions anesthésiques peuvent être utilisées pour soulager la douleur.
Douleur Solutions anesthésiques Analgésiques
#3

Quels symptômes indiquent une réaction à une solution ?

Rougeur, démangeaisons ou gonflement au site d'injection peuvent survenir.
Réaction allergique Solutions Injection
#4

Comment les solutions affectent-elles l'hydratation ?

Elles aident à rétablir l'équilibre hydrique dans le corps.
Hydratation Solutions Équilibre hydrique
#5

Quels symptômes peuvent résulter d'une surhydratation ?

Œdème, hypertension et troubles respiratoires peuvent se manifester.
Surhydratation Œdème Hypertension

Prévention 5

#1

Comment les solutions peuvent-elles prévenir les infections ?

Les solutions antiseptiques et désinfectantes réduisent le risque d'infection.
Prévention Solutions antiseptiques Infections
#2

Les solutions de vaccination sont-elles efficaces ?

Oui, elles contiennent des agents immunisants pour prévenir diverses maladies.
Vaccination Solutions Immunisation
#3

Quel rôle des solutions dans la prévention de la déshydratation ?

Les solutions de réhydratation orale aident à maintenir l'hydratation, surtout chez les enfants.
Déshydratation Solutions de réhydratation Prévention
#4

Comment les solutions peuvent-elles prévenir les complications post-opératoires ?

Elles aident à maintenir l'équilibre hydrique et électrolytique après une chirurgie.
Complications post-opératoires Solutions Équilibre électrolytique
#5

Les solutions peuvent-elles prévenir les allergies ?

Certaines solutions peuvent être utilisées pour désensibiliser les patients allergiques.
Allergies Solutions Désensibilisation

Traitements 5

#1

Quelles solutions sont utilisées pour traiter la déshydratation ?

Les solutions de réhydratation orale et intraveineuse sont couramment utilisées.
Déshydratation Solutions de réhydratation Traitement
#2

Comment les solutions salines sont-elles utilisées en médecine ?

Elles sont utilisées pour l'hydratation et comme diluants pour d'autres médicaments.
Solutions salines Hydratation Médicaments
#3

Les solutions peuvent-elles être utilisées en chimiothérapie ?

Oui, elles servent à administrer des agents chimiothérapeutiques par voie intraveineuse.
Chimiothérapie Solutions Administration intraveineuse
#4

Quel est l'usage des solutions antiseptiques ?

Elles sont utilisées pour désinfecter les plaies et prévenir les infections.
Antiseptiques Solutions Infections
#5

Comment les solutions de glucose sont-elles utilisées ?

Elles fournissent une source rapide d'énergie et sont utilisées en cas d'hypoglycémie.
Glucose Solutions Hypoglycémie

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des solutions intraveineuses ?

Infections, phlébite ou surhydratation peuvent se produire.
Complications Solutions intraveineuses Infections
#2

Comment éviter les complications liées aux solutions ?

Une administration correcte et une surveillance régulière sont essentielles.
Complications Solutions Surveillance
#3

Les solutions peuvent-elles causer des réactions allergiques ?

Oui, certaines solutions peuvent provoquer des réactions allergiques chez certains patients.
Réactions allergiques Solutions Patients
#4

Quelles complications peuvent résulter d'une surhydratation ?

Œdème pulmonaire et hypertension intracrânienne peuvent survenir.
Surhydratation Complications Œdème pulmonaire
#5

Comment les solutions mal administrées peuvent-elles affecter la santé ?

Elles peuvent entraîner des déséquilibres électrolytiques et des complications graves.
Solutions Déséquilibres électrolytiques Complications

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque d'infections liées aux solutions ?

Une mauvaise hygiène et des techniques d'administration inappropriées augmentent le risque.
Infections Solutions Hygiène
#2

Les allergies aux composants des solutions sont-elles courantes ?

Oui, certaines personnes peuvent être allergiques à des agents présents dans les solutions.
Allergies Solutions Composants
#3

Comment l'âge influence-t-il l'utilisation des solutions ?

Les jeunes enfants et les personnes âgées sont plus sensibles aux effets des solutions.
Âge Solutions Sensibilité
#4

Quels médicaments peuvent interagir avec les solutions ?

Certains médicaments peuvent provoquer des interactions indésirables avec des solutions.
Médicaments Interactions Solutions
#5

Les maladies chroniques augmentent-elles les risques liés aux solutions ?

Oui, les patients atteints de maladies chroniques peuvent avoir des risques accrus.
Maladies chroniques Risques Solutions
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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 23/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Xiao Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Analytical Research and Development, Merck & Co., Inc., Kenilworth, New Jersey 07033, United States.
Publications dans "Solutions" :

Xi Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute of Nanosurface Science and Engineering , Shenzhen University , Shenzhen 518060 , China.
Publications dans "Solutions" :

Sara Dovrat

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Central Virology Laboratory, Public Health Services, Ministry of Health, Sheba Medical Center, Tel Hashomer, Israel.
Publications dans "Solutions" :

Ela Kashi-Zagdoun

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Central Virology Laboratory, Public Health Services, Ministry of Health, Sheba Medical Center, Tel Hashomer, Israel.
Publications dans "Solutions" :

Zvia Soufiev

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Affiliations :
  • Central Virology Laboratory, Public Health Services, Ministry of Health, Sheba Medical Center, Tel Hashomer, Israel.
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Ella Mendelson

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  • Central Virology Laboratory, Public Health Services, Ministry of Health, Sheba Medical Center, Tel Hashomer, Israel.
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Tzion Schlossberg

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  • Israel Ministry of Health, Tel Aviv, Israel.
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Sushil S Sakpal

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  • Physical and Materials Chemistry Division, National Chemical Laboratory (CSIR-NCL), Dr.Homi Bhabha Road, Pune 411008, India.
  • Academy of Scientific and Innovative Research (AcSIR), Ghaziabad 201002, India.
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Samadhan H Deshmukh

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Affiliations :
  • Physical and Materials Chemistry Division, National Chemical Laboratory (CSIR-NCL), Dr.Homi Bhabha Road, Pune 411008, India.
  • Academy of Scientific and Innovative Research (AcSIR), Ghaziabad 201002, India.
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Srijan Chatterjee

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Affiliations :
  • Physical and Materials Chemistry Division, National Chemical Laboratory (CSIR-NCL), Dr.Homi Bhabha Road, Pune 411008, India.
  • Academy of Scientific and Innovative Research (AcSIR), Ghaziabad 201002, India.
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Deborin Ghosh

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Affiliations :
  • Physical and Materials Chemistry Division, National Chemical Laboratory (CSIR-NCL), Dr.Homi Bhabha Road, Pune 411008, India.
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Sayan Bagchi

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Affiliations :
  • Physical and Materials Chemistry Division, National Chemical Laboratory (CSIR-NCL), Dr.Homi Bhabha Road, Pune 411008, India.
  • Academy of Scientific and Innovative Research (AcSIR), Ghaziabad 201002, India.
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Suwei Xu

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  • Department of Natural Resources and Environmental Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois 61801, United States.
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  • Solution
    Environmental science & technology 2021-10-11

Ai Chen

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Affiliations :
  • Department of Natural Resources and Environmental Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois 61801, United States.
Publications dans "Solutions" :
  • Solution
    Environmental science & technology 2021-10-11

Yuji Arai

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Affiliations :
  • Department of Natural Resources and Environmental Sciences, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, Illinois 61801, United States.
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  • Solution
    Environmental science & technology 2021-10-11

Qi Gao

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  • Analytical Research and Development, Merck & Co., Inc., Kenilworth, New Jersey 07033, United States.
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Ann E Cleves

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  • Applied Science, BioPharmics LLC, Santa Rosa, California 95404, United States.
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Yizhou Liu

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  • Analytical Research and Development, Merck & Co., Inc., Kenilworth, New Jersey 07033, United States.
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Sean Bowen

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Affiliations :
  • Analytical Research and Development, Merck & Co., Inc., Kenilworth, New Jersey 07033, United States.
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Robert Thomas Williamson

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Affiliations :
  • Analytical Research and Development, Merck & Co., Inc., Kenilworth, New Jersey 07033, United States.
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Quantifying the Severity of Metopic Craniosynostosis Using Unsupervised Machine Learning.

Quantifying the severity of head shape deformity and establishing a threshold for operative intervention remains challenging in patients with metopic craniosynostosis (MCS). This study combines three-... Head computed tomography scans from subjects with MCS and normal controls (5 to 15 months of age) were used for objective three-dimensional shape analysis using ShapeWorks software and in a survey for... One hundred twenty-four computed tomography scans were used to develop the model; 50 (24% MCS, 76% controls) were rated by 36 craniofacial surgeons, with an average of 20.8 ratings per skull. The inte... This study describes a novel metric to quantify the head shape deformity associated with MCS and contextualizes the results using clinical assessments of head shapes by craniofacial experts. This metr...

Unsupervised machine learning identifies predictive progression markers of IPF.

To identify and evaluate predictive lung imaging markers and their pathways of change during progression of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) from sequential data of an IPF cohort. To test if these ... We studied radiological disease progression in 76 patients with IPF, including overall 190 computed tomography (CT) examinations of the chest. An algorithm identified candidates for imaging patterns m... Progression marker patterns were identified and exhibited high stability in a repeatability experiment with 20 random sub-cohorts of the overall cohort. The 4 top-ranked progression markers were consi... Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome. Local tracking of pattern transitions reveals pathways of radiological disease progression from health... • Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome in patients with idiopathic pulmonary fibrosis. • Local tracking of pattern transitions reveals pathw...

Pulmonary emphysema subtypes defined by unsupervised machine learning on CT scans.

Treatment and preventative advances for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have been slow due, in part, to limited subphenotypes. We tested if unsupervised machine learning on CT images woul... New CT emphysema subtypes were identified by unsupervised machine learning on only the texture and location of emphysematous regions on CT scans from 2853 participants in the Subpopulations and Interm... The algorithm discovered six reproducible (interlearner intraclass correlation coefficient, 0.91-1.00) CT emphysema subtypes. The most common subtype in SPIROMICS, the combined bronchitis-apical subty... Large-scale unsupervised machine learning on CT scans defined six reproducible, familiar CT emphysema subtypes that suggest paths to specific diagnosis and personalised therapies in COPD and pre-COPD....

Unsupervised Machine Learning for Assessment of Left Ventricular Diastolic Function and Risk Stratification.

The 2016 American Society of Echocardiography guidelines have been widely used to assess left ventricular diastolic function. However, limitations are present in the current classification system. The... Baseline demographics, heart failure hospitalization, and all-cause mortality data were obtained for all adult patients who underwent transthoracic echocardiography at Mayo Clinic Rochester in 2015. P... Among 24,414 patients (mean age, 63.6 ± 16.2 years), all-cause mortality occurred in 4,612 patients (18.9%) during a median follow-up period of 3.1 years. The algorithm determined three clusters with ... Unsupervised machine learning identified physiologically and prognostically distinct clusters on the basis of nine diastolic function Doppler variables. The clusters can be potentially applied in echo...

Use of unsupervised machine learning to characterise HIV predictors in sub-Saharan Africa.

Significant regional variations in the HIV epidemic hurt effective common interventions in sub-Saharan Africa. It is crucial to analyze HIV positivity distributions within clusters and assess the homo... We used an agglomerative hierarchical, unsupervised machine learning, approach for clustering to analyse data for 146,733 male and 155,622 female respondents from 13 sub-Saharan African countries with... Two principal components were obtained, with the first describing 62.3% and 70.1% and the second explaining 18.3% and 20.6% variance of the total socio-behavioural variation in females and males, resp... The findings provide a potential use of unsupervised machine learning approaches for substantially identifying clustered countries based on the underlying socio-behavioural characteristics....