Titre : Amérique du Sud

Amérique du Sud : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Spatial Regression

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer le paludisme en Amérique du Sud ?

Le diagnostic repose sur des tests sanguins pour détecter le parasite Plasmodium.
Paludisme Plasmodium Diagnostic médical
#2

Quels tests pour la dengue ?

Les tests sérologiques et PCR sont utilisés pour confirmer une infection par le virus de la dengue.
Dengue Virus de la dengue Tests diagnostiques
#3

Comment identifier la fièvre jaune ?

Un diagnostic est établi par des tests sérologiques et l'historique de vaccination.
Fièvre jaune Vaccination Diagnostic médical
#4

Quels examens pour la leptospirose ?

Des tests sérologiques et PCR sont utilisés pour diagnostiquer la leptospirose.
Leptospirose Tests diagnostiques Infections bactériennes
#5

Comment diagnostiquer la maladie de Chagas ?

Le diagnostic se fait par des tests sérologiques et parfois par biopsie de tissu.
Maladie de Chagas Trypanosoma cruzi Diagnostic médical

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes du paludisme ?

Fièvre, frissons, sueurs, maux de tête et douleurs musculaires sont fréquents.
Paludisme Symptômes Fièvre
#2

Quels signes de la dengue ?

Fièvre élevée, douleurs articulaires, éruptions cutanées et saignements peuvent survenir.
Dengue Symptômes Fièvre
#3

Quels symptômes de la fièvre jaune ?

Fièvre, douleurs abdominales, jaunisse et saignements sont des signes typiques.
Fièvre jaune Symptômes Infections virales
#4

Quels symptômes de la leptospirose ?

Fièvre, maux de tête, douleurs musculaires et éruptions cutanées peuvent apparaître.
Leptospirose Symptômes Infections bactériennes
#5

Quels signes de la maladie de Chagas ?

Fatigue, fièvre, gonflement des paupières et douleurs abdominales peuvent se manifester.
Maladie de Chagas Symptômes Trypanosomose

Prévention 5

#1

Comment prévenir le paludisme ?

Utiliser des moustiquaires, des répulsifs et prendre des médicaments préventifs.
Paludisme Prévention Moustiquaires
#2

Quelles mesures pour éviter la dengue ?

Éliminer les eaux stagnantes et utiliser des répulsifs contre les moustiques.
Dengue Prévention Moustiques
#3

Comment se protéger contre la fièvre jaune ?

La vaccination est la meilleure méthode de prévention contre la fièvre jaune.
Fièvre jaune Vaccination Prévention
#4

Quelles précautions pour la leptospirose ?

Éviter les contacts avec des eaux contaminées et porter des vêtements de protection.
Leptospirose Prévention Eaux contaminées
#5

Comment prévenir la maladie de Chagas ?

Éviter les piqûres de triatomes et améliorer les conditions de logement.
Maladie de Chagas Prévention Triatomes

Traitements 5

#1

Quel traitement pour le paludisme ?

Les antipaludiques comme la chloroquine et l'artémisinine sont couramment utilisés.
Paludisme Traitement Antipaludiques
#2

Comment traiter la dengue ?

Il n'existe pas de traitement spécifique ; le repos et l'hydratation sont essentiels.
Dengue Traitement Hydratation
#3

Quel traitement pour la fièvre jaune ?

Il n'y a pas de traitement antiviral ; la prévention par vaccination est cruciale.
Fièvre jaune Vaccination Traitement
#4

Comment traiter la leptospirose ?

Les antibiotiques comme la doxycycline sont utilisés pour traiter la leptospirose.
Leptospirose Antibiotiques Traitement
#5

Quel traitement pour la maladie de Chagas ?

Les médicaments comme le benznidazole sont utilisés pour traiter l'infection.
Maladie de Chagas Benznidazole Traitement

Complications 5

#1

Quelles complications du paludisme ?

Anémie sévère, défaillance organique et coma peuvent survenir dans les cas graves.
Paludisme Complications Anémie
#2

Quelles complications de la dengue ?

La dengue sévère peut entraîner des hémorragies et un choc hypovolémique.
Dengue Complications Choc hypovolémique
#3

Quelles complications de la fièvre jaune ?

Insuffisance hépatique et hémorragies peuvent survenir dans les cas graves.
Fièvre jaune Complications Insuffisance hépatique
#4

Quelles complications de la leptospirose ?

Insuffisance rénale, méningite et hémorragies peuvent être des complications graves.
Leptospirose Complications Insuffisance rénale
#5

Quelles complications de la maladie de Chagas ?

Les complications incluent des troubles cardiaques et des problèmes digestifs chroniques.
Maladie de Chagas Complications Troubles cardiaques

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque du paludisme ?

Vivre dans des zones endémiques et ne pas utiliser de protection contre les moustiques.
Paludisme Facteurs de risque Moustiques
#2

Quels facteurs de risque pour la dengue ?

Les zones urbaines avec des eaux stagnantes et un climat chaud favorisent la dengue.
Dengue Facteurs de risque Climat
#3

Quels facteurs de risque pour la fièvre jaune ?

Voyager dans des zones endémiques sans vaccination augmente le risque d'infection.
Fièvre jaune Facteurs de risque Vaccination
#4

Quels facteurs de risque pour la leptospirose ?

Travailler dans l'agriculture ou être exposé à des eaux contaminées augmente le risque.
Leptospirose Facteurs de risque Eaux contaminées
#5

Quels facteurs de risque pour la maladie de Chagas ?

Vivre dans des habitations en terre et être exposé aux triatomes augmente le risque.
Maladie de Chagas Facteurs de risque Triatomes
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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 20/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

M Mabel Ribicich

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Cátedra de Parasitología y Enfermedades Parasitarias, Av. San Martín 5285 (1417DSM), Buenos Aires, Argentina; CONICET - Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Instituto de Investigaciones en Producción Animal (INPA), Buenos Aires, Argentina. Electronic address: mribicich@fvet.uba.ar.
Publications dans "Amérique du Sud" :

Fernando A Fariña

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Affiliations :
  • Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Cátedra de Parasitología y Enfermedades Parasitarias, Av. San Martín 5285 (1417DSM), Buenos Aires, Argentina; CONICET - Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Instituto de Investigaciones en Producción Animal (INPA), Buenos Aires, Argentina.
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Tatiana Aronowicz

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  • Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Cátedra de Parasitología y Enfermedades Parasitarias, Av. San Martín 5285 (1417DSM), Buenos Aires, Argentina; Servicio Nacional de Sanidad Animal, SENASA, Argentina.
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Mariano E Ercole

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  • Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Cátedra de Parasitología y Enfermedades Parasitarias, Av. San Martín 5285 (1417DSM), Buenos Aires, Argentina; CONICET - Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Instituto de Investigaciones en Producción Animal (INPA), Buenos Aires, Argentina.
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Clara Bessi

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  • Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Cátedra de Parasitología y Enfermedades Parasitarias, Av. San Martín 5285 (1417DSM), Buenos Aires, Argentina; CONICET - Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Instituto de Investigaciones en Producción Animal (INPA), Buenos Aires, Argentina.
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Marina Winter

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  • Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica, Centro de Investigaciones y Transferencia de Río Negro, Argentina.
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Mariana I Pasqualetti

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  • Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Cátedra de Parasitología y Enfermedades Parasitarias, Av. San Martín 5285 (1417DSM), Buenos Aires, Argentina; CONICET - Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Veterinarias, Instituto de Investigaciones en Producción Animal (INPA), Buenos Aires, Argentina.
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Alexandra Giraldo-Osorio

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  • Department of Preventive Medicine and Public Health, University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Department of Public Health, Health Promotion and Disease Prevention Research Group (Grupo de Investigación Promoción de la Salud y Prevención de la Enfermedad - GIPSPE), Universidad de Caldas, Manizales, Colombia.
  • Carolina Foundation, Madrid, Spain.
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Mónica Pérez-Ríos

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  • Department of Preventive Medicine and Public Health, University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Consortium for Biomedical Research in Epidemiology & Public Health (CIBER en Epidemiología y Salud Pública - CIBERESP), Madrid, Spain.
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Leonor Varela-Lema

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  • Department of Preventive Medicine and Public Health, University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
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Alberto Ruano-Ravina

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  • Department of Preventive Medicine and Public Health, University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Consortium for Biomedical Research in Epidemiology & Public Health (CIBER en Epidemiología y Salud Pública - CIBERESP), Madrid, Spain.
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Franklin Riet-Correa

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  • Postgraduate Program in Animal Science in the Tropics, Federal University of Bahia, Salvador, Bahia, CEP: 40170-110, Brazil. Electronic address: franklinrietcorrea@gmail.com.
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Juan F Micheloud

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  • Universidad Católica de Salta. Facultad de ciencias agrarias y veterinarias; Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Área de Sanidad Animal "Dr. Bernardo Jorge Carrillo"-Instituto de Investigación Animal Chaco Semiárido (Sede Salta) CIAP-INTITUTO NACIONAL DE TECNOLOGIA AGROPECUARIA. (INTA).
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Mizael Machado

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Affiliations :
  • Plataforma de Investigación en Salud Animal (PSA), Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Estación Experimental del Norte, Tacuarembó, 45000, Uruguay.
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Nicolás R Chimento

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  • Laboratorio de Anatomía Comparada y Evolución de los Vertebrados, Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia" (CONICET); Av. Ángel Gallardo 470, C1405DJR Ciudad Autónoma de, Buenos Aires, Argentina. nicochimento@hotmail.com.
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Federico L Agnolín

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Affiliations :
  • Laboratorio de Anatomía Comparada y Evolución de los Vertebrados, Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia" (CONICET); Av. Ángel Gallardo 470, C1405DJR Ciudad Autónoma de, Buenos Aires, Argentina.
  • Fundación de Historia Natural "Félix de Azara", Departamento de Ciencias Naturales y Antropología, CEBBAD - Universidad Maimónides, Hidalgo 767, C1405BDB, Buenos Aires, Argentina.
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Makoto Manabe

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  • National Museum of Nature and Science, 4‑1‑1 Amakubo, Tsukuba, 305‑0005, Japan.
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Takanobu Tsuihiji

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  • National Museum of Nature and Science, 4‑1‑1 Amakubo, Tsukuba, 305‑0005, Japan.
  • Department of Earth and Planetary Science, The University of Tokyo, 7‑3‑1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, 305‑0005, Japan.
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Fernando E Novas

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Affiliations :
  • Laboratorio de Anatomía Comparada y Evolución de los Vertebrados, Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia" (CONICET); Av. Ángel Gallardo 470, C1405DJR Ciudad Autónoma de, Buenos Aires, Argentina.
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Unveiling the spatial divide in open defecation practices across India: an application of spatial regression and Fairlie decomposition model.

The study contextualises the spatial heterogeneity and associated drivers of open defecation (OD) in India.... The present study involved a secondary cross-sectional survey data from the fifth round of the National Family Health Survey conducted during 2019-2021 in India. We mapped the spatial heterogeneity of... The study was conducted in India and included 636 699 sampled households within 36 states and union territories covering 707 districts of India.... The outcome measure was the prevalence of OD.... The prevalence of OD was almost 20%, with hot spots primarily located in the north-central belts of the country. The rural-urban (26% vs 6%), illiterate-higher educated (32% vs 4%) and poor-rich (52% ... The practice of OD is concentrated in the north-central belt of India and is particularly among the poor, illiterate and socially backward groups. Policy measures should be taken to improve sanitation...

Modeling spatial determinants of initiation of breastfeeding in Ethiopia: A geographically weighted regression analysis.

The World Health Organization (WHO) encourages breastfeeding to begin within the first hour after birth in order to save children's lives. In Ethiopia, different studies are done on the prevalence and... A cross-sectional study was undertaken using the nationally representative 2016 Ethiopian Demographic and Health Survey (EDHS) dataset. Global Moran's I statistic was used to measure whether delayed b... A total weighted sample of 4169 children of aged 0 to 23 months was included in this study. Delayed initiation of breastfeeding was spatially varies across the country with a global Moran's I value of... In Ethiopia initiation of breastfeeding varies geographically across region. A significant hotspot was identified in the Amhara, Afar, and Tigray regions. The GWR analysis revealed that orthodox relig...

Measuring spatial inequalities in maternal and child mortalities in Pakistan: evidence from geographically weighted regression.

In developing countries, the death probability of a child and mother is more significant than in developed countries; these inequalities in health outcomes are unfair. The present study encompasses a ... This study used micro-level household datasets from multiple indicator cluster surveys (MICS) to estimate the DMI. To find out how different the DMI scores were, the inequality ratio and slope were us... The inequality ratio for DMI showed that the upper decile districts are 16 times more prone to mortalities than districts in the lower decile, and the districts of Baluchistan depicted extreme spatial... The findings reveal a significant disparity in DMI and spatial relationships among all mortalities in Pakistan's districts. Additionally, socioeconomic, environmental, health, and housing variables ha...

Spatially clustered patterns of suicide mortality rates in South Korea: a geographically weighted regression analysis.

Suicide mortality remains a global health concern, and community characteristics affect regional variations in suicide. This study investigated spatially clustered patterns of suicide mortality rates ... Suicide mortality rates were estimated by sex, age group, and district, using the 2021 Cause of Death Statistics in South Korea from the MicroData Integrated Service. Community-determinant data for 20... Suicide mortality rates were significantly higher among men (40.64 per 100,000) and adults over the age of 65 years (43.18 per 100,000). The male suicide mortality rates exhibited strong spatial depen... Community cultural and structural factors exacerbate regional disparities in suicide among men. The influencing factors exhibit differential effects and significance depending on the community, highli...

A retrospective investigation of spatial clusters and determinants of diabetes prevalence: scan statistics and geographically weighted regression modeling approaches.

Diabetes and its complications represent a significant public health burden in the United States. Some communities have disproportionately high risks of the disease. Identification of these disparitie... Behavioral Risk Factor Surveillance System data for 2013 and 2016 were provided by the Florida Department of Health. Tests for equality of proportions were used to identify counties with significant c... There was a small but significant increase in the prevalence of diabetes in Florida (10.1% in 2013 to 10.4% in 2016), and statistically significant increases in prevalence occurred in 61% (41/67) of c... The persistent geographic disparities of diabetes prevalence and temporal increases identified in this study are concerning. There is evidence that the impacts of the determinants on diabetes risk var...