Titre : Trouble lié au tabagisme

Trouble lié au tabagisme : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Body Composition

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer un trouble lié au tabagisme ?

Le diagnostic repose sur l'évaluation des habitudes de consommation et des symptômes de dépendance.
Dépendance au tabac Diagnostic médical
#2

Quels critères sont utilisés pour le diagnostic ?

Les critères incluent la consommation régulière, le désir de réduire et les symptômes de sevrage.
Trouble lié au tabagisme Critères diagnostiques
#3

Qui peut poser le diagnostic ?

Un professionnel de santé, comme un médecin ou un psychologue, peut poser le diagnostic.
Professionnels de santé Évaluation clinique
#4

Y a-t-il des tests spécifiques pour le diagnostic ?

Il n'existe pas de tests spécifiques, le diagnostic est basé sur l'entretien clinique.
Évaluation Tests diagnostiques
#5

Le diagnostic peut-il être fait à distance ?

Oui, des consultations en ligne peuvent permettre d'évaluer les habitudes de consommation.
Télémédecine Évaluation à distance

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes du trouble lié au tabagisme ?

Les symptômes incluent le besoin urgent de fumer, l'irritabilité et les symptômes de sevrage.
Symptômes de sevrage Dépendance au tabac
#2

Comment se manifeste le sevrage tabagique ?

Le sevrage peut provoquer anxiété, dépression, troubles du sommeil et fringales.
Sevrage Troubles de l'humeur
#3

Le tabagisme peut-il affecter l'humeur ?

Oui, le tabagisme peut entraîner des fluctuations d'humeur et des troubles émotionnels.
Troubles de l'humeur Dépendance au tabac
#4

Y a-t-il des symptômes physiques associés ?

Oui, des symptômes comme la toux, l'essoufflement et des douleurs thoraciques peuvent apparaître.
Symptômes physiques Maladies respiratoires
#5

Les symptômes varient-ils selon les individus ?

Oui, les symptômes peuvent varier en fonction de la durée et de l'intensité de la consommation.
Variabilité individuelle Dépendance au tabac

Prévention 5

#1

Comment prévenir le trouble lié au tabagisme ?

La prévention passe par l'éducation, la sensibilisation et des politiques anti-tabac efficaces.
Prévention Éducation à la santé
#2

Les campagnes anti-tabac sont-elles efficaces ?

Oui, elles sensibilisent le public aux dangers du tabagisme et encouragent l'arrêt.
Campagnes de sensibilisation Santé publique
#3

Quel rôle jouent les écoles dans la prévention ?

Les écoles peuvent éduquer les jeunes sur les dangers du tabac et promouvoir des modes de vie sains.
Éducation scolaire Prévention du tabagisme
#4

Les lois anti-tabac aident-elles à réduire la consommation ?

Oui, des lois strictes sur la vente et la consommation de tabac réduisent son usage.
Législation Santé publique
#5

Les programmes de cessation sont-ils accessibles ?

Oui, de nombreux programmes de cessation sont disponibles dans les centres de santé et en ligne.
Programmes de cessation Accès aux soins

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour le tabagisme ?

Les traitements incluent les substituts nicotiniques, les médicaments et la thérapie comportementale.
Thérapie comportementale Substituts nicotiniques
#2

Les médicaments sont-ils efficaces contre le tabagisme ?

Oui, des médicaments comme la varénicline et le bupropion sont efficaces pour réduire le besoin de fumer.
Varénicline Bupropion
#3

Qu'est-ce que la thérapie comportementale ?

C'est une approche qui aide à modifier les comportements liés à la consommation de tabac.
Thérapie comportementale Intervention psychologique
#4

Les groupes de soutien sont-ils utiles ?

Oui, les groupes de soutien offrent un environnement d'encouragement et de partage d'expériences.
Groupes de soutien Intervention sociale
#5

Combien de temps dure un traitement pour le tabagisme ?

La durée du traitement varie, mais il est souvent recommandé de suivre un programme de plusieurs mois.
Durée du traitement Plan de traitement

Complications 5

#1

Quelles sont les complications du tabagisme ?

Les complications incluent des maladies cardiovasculaires, des cancers et des maladies respiratoires.
Maladies cardiovasculaires Cancers
#2

Le tabagisme affecte-t-il la santé mentale ?

Oui, il est associé à des troubles de l'humeur, de l'anxiété et des problèmes de dépendance.
Santé mentale Troubles de l'humeur
#3

Le tabagisme peut-il entraîner des problèmes de fertilité ?

Oui, il peut réduire la fertilité chez les hommes et les femmes, affectant la reproduction.
Fertilité Santé reproductive
#4

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être réversibles avec l'arrêt du tabac, mais pas toutes.
Réversibilité Arrêt du tabac
#5

Le tabagisme augmente-t-il le risque d'infections ?

Oui, il affaiblit le système immunitaire, augmentant le risque d'infections respiratoires.
Infections respiratoires Système immunitaire

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque du tabagisme ?

Les facteurs incluent l'exposition à la fumée, l'hérédité et des influences sociales.
Facteurs de risque Exposition à la fumée
#2

L'âge influence-t-il le risque de tabagisme ?

Oui, les jeunes adultes sont plus susceptibles de commencer à fumer en raison de la pression sociale.
Âge Pression sociale
#3

Le stress est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress peut inciter à fumer comme moyen de gestion des émotions et de l'anxiété.
Stress Gestion des émotions
#4

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Oui, avoir des membres de la famille fumeurs augmente le risque de développer une dépendance.
Antécédents familiaux Dépendance au tabac
#5

Les publicités influencent-elles le tabagisme ?

Oui, les publicités peuvent normaliser le tabagisme et inciter les jeunes à commencer à fumer.
Publicité Influence sociale
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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 26/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Joseph Guydish

9 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Philip R. Lee Institute for Health Policy Studies, University of California San Francisco, 3333 California St., Ste. 265, San Francisco, CA 94118, United States of America. Electronic address: joseph.guydish@ucsf.edu.

Thao Le

8 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Philip R. Lee Institute for Health Policy Studies, University of California San Francisco, 3333 California St., Ste. 265, San Francisco, CA 94118, United States of America. Electronic address: thao.le@ucsf.edu.

Kevin Delucchi

5 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychiatry, University of California San Francisco, 401 Parnassus Ave., San Francisco, CA 94143, United States of America. Electronic address: kevin.delucchi@ucsf.edu.

Guang-Heng Dong

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychology, Yunnan Normal University, Kunming, Yunnan Province, PR China. Electronic address: dongguangheng@ynnu.edu.cn.

Caravella McCuistian

4 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of California, San Francisco 1001 Potrero Ave, San Francisco, CA 94110, United States. Electronic address: caravella.mccuistian@ucsf.edu.

Jill M Williams

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Rutgers Robert Wood Johnson Medical School, Piscataway, New Jersey.
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Min Wang

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Affiliations :
  • Institute of Psychological Science, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China.

Bernard Le Foll

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Affiliations :
  • Translational Addiction Research Laboratory, Centre for Addiction and Mental Health, University of Toronto , Toronto, ON, Canada.
  • Acute Care Program, Centre for Addiction and Mental Health, Centre for Addiction and Mental Health , Toronto, ON, Canada.
  • Campbell Family Mental Health Research Institute, Centre for Addiction and Mental Health , Toronto, ON, Canada.
  • Department of Family and Community Medicine, University of Toronto , Toronto, ON, Canada.
  • Department of Pharmacology and Toxicology, University of Toronto , Toronto, ON, Canada.
  • Department of Psychiatry, Division of Brain and Therapeutics, University of Toronto , Toronto, ON, Canada.
  • Institute of Medical Sciences, University of Toronto , Toronto, ON, Canada.
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Kwinoja Kapiteni

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Affiliations :
  • Philip R. Lee Institute for Health Policy Studies, University of California San Francisco, 3333 California St., Ste. 265, San Francisco, CA, 94118, United States. Electronic address: kwinoja.kapiteni@ucsf.edu.

Barbara Campbell

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Affiliations :
  • OHSU/PSU School of Public Health, Oregon Health and Sciences University, 3181 SW Sam Jackson Park Road, Portland, OR, 97239-3098, United States. Electronic address: drbarbaracampbell@earthlink.net.

Sean Esteban McCabe

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Affiliations :
  • Center for the Study of Drugs, Alcohol, Smoking and Health, School of Nursing, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan; School of Nursing, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan.
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Carol J Boyd

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Affiliations :
  • Center for the Study of Drugs, Alcohol, Smoking and Health, School of Nursing, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan; School of Nursing, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan; Addiction Center, Department of Psychiatry, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan.
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Thiago P Fernandes

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  • Perception, Neuroscience and Behavior Laboratory, Joao Pessoa, Brazil. Electronic address: thiagompfernandes@hotmail.com.
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Natalia L Almeida

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Affiliations :
  • Perception, Neuroscience and Behavior Laboratory, Joao Pessoa, Brazil.
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Natanael A Santos

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  • Perception, Neuroscience and Behavior Laboratory, Joao Pessoa, Brazil.
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Neal L Benowitz

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Affiliations :
  • Clinical Pharmacology Research Program, Division of Cardiology, Department of Medicine, University of California, San Francisco, CA, USA.
  • Center for Tobacco Control Research and Education, University of California, San Francisco, CA, USA.
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Raul Poulsen

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Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Miller School of Medicine, Jackson Memorial Hospital, University of Miami, Miami, Florida.
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Vamsee Chaguturu

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Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Rutgers Robert Wood Johnson Medical School, Piscataway, New Jersey.
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Anthony Tobia

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Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Rutgers Robert Wood Johnson Medical School, Piscataway, New Jersey.
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Barbara Palmeri

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Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Rutgers Robert Wood Johnson Medical School, Piscataway, New Jersey.
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Sources (10000 au total)

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Although obesity is associated with chronic disease, a large section of the population with high BMI does not have an increased risk of metabolic disease. Increased visceral adiposity and sarcopenia a... We searched the following databases: Embase, Web of Science, and PubMed. There was a total of 354 search results. After removing duplicates, irrelevant studies, and reviews(a total of 303), 51 studies... AI techniques have been studied for body composition analysis in the context of diabetes mellitus, hypertension, cancer and many specialized diseases. Imaging techniques employed for AI methods includ... AI assisted measurement of body composition might assist in improved cardiovascular risk stratification when applied in the appropriate clinical context....

Associations of weight and body composition at birth with body composition and cardiometabolic markers in children aged 10 y: the Ethiopian infant anthropometry and body composition birth cohort study.

Although birth weight (BW) has been associated with later cardiovascular disease and type 2 diabetes, the role of birth fat mass (BFM) and birth fat-free mass (BFFM) on cardiometabolic health is uncle... To examine associations of BW, BFM, and BFFM with later anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers.... Birth cohort data on standardized exposure variables (BW, BFM, and BFFM) and follow-up information at age 10 y on anthropometry, body composition, abdominal fat, and cardiometabolic markers were inclu... Among 353 children, mean (SD) age was 9.8 (1.0) y, and 51.5% were boys. In the fully adjusted model, 1-SD higher BW and BFFM were associated with 0.81 cm (95% CI: 0.21, 1.41 cm) and 1.25 cm (95% CI: 0... BW and BFFM rather than BFM are predictors of height and FFM index at 10 y. Children with higher BW and BFFM showed higher insulin concentrations and homeostasis model assessment of insulin resistance...

Prenatal weight and regional body composition trajectories and neonatal body composition: The NICHD Foetal Growth Studies.

Gestational weight gain (GWG) and anthropometric trajectories may affect foetal programming and are potentially modifiable.... To assess concomitant patterns of change in weight, circumferences and adiposity across gestation as an integrated prenatal exposure, and determine how they relate to neonatal body composition.... Data are from a prospective cohort of singleton pregnancies (n = 2182) enrolled in United States perinatal centres, 2009-2013. Overall and by prepregnancy BMI group (overweight/obesity and healthy wei... Six trajectory patterns reflecting co-occurring changes in weight and MUAC, SSF and TSF across pregnancy were identified overall and by body mass index (BMI) group. Among people with a healthy weight ... Six integrated trajectory patterns of prenatal weight, subcutaneous adipose tissue and circumferences were observed that were minimally associated with neonatal body composition, suggesting a stronger...

Changes in body weight and body composition during the menstrual cycle.

The general perception is that menstrual cycle is a factor related to body weight and body composition fluctuations in women. The lack of a standardized methodology of the so far conducted studies has... In the current study measurements of body weight, circumferences, skinfolds and body composition with bioelectrical impedance analysis were conducted twice per week in 42 women during their menstrual ... Body weight was found to be statistically significantly higher during menstruation compared to the first week of the menstrual cycle by 0.450 kg, which could be attributed to a statistically significa... An increase of approximately 0.5 kg was observed during women's menstrual cycle, mostly due to extracellular fluid retention at menstruation days. These findings could be taken into account to interpr...

A compositional analysis study of body composition and cardiometabolic risk factors.

This cross-sectional study used compositional data analysis (CoDA) to do the following: 1) analyze the relative associations between fat and lean tissues with cardiometabolic risk factors; and 2) esti... A total of 397 adults with overweight or obesity were studied. Body composition consisted of visceral fat, abdominal subcutaneous fat, peripheral subcutaneous fat, other fat depots, skeletal muscle, a... Visceral fat mass, relative to the mass of the remaining tissues, was significantly associated with the metabolic syndrome score and five of eight remaining risk factors (p < 0.05). The relative contr... These CoDA findings reinforce that excess visceral fat contributes to less-favorable cardiometabolic risk factors....