Titre : Virulence

Virulence : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Area Under Curve

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer la virulence d'un pathogène ?

La virulence peut être évaluée par des tests de culture, des modèles animaux et des analyses génétiques.
Virulence Pathogénie
#2

Quels tests sont utilisés pour diagnostiquer une infection virulente ?

Des cultures microbiologiques, des tests PCR et des sérologies sont couramment utilisés.
Infections Tests de diagnostic
#3

La virulence peut-elle être mesurée quantitativement ?

Oui, des indices comme le LD50 (dose létale) permettent de quantifier la virulence.
Virulence Dose létale
#4

Quels signes cliniques indiquent une virulence élevée ?

Une virulence élevée se manifeste par des symptômes graves, une progression rapide de la maladie.
Symptômes Infections
#5

Comment les tests génétiques aident-ils au diagnostic ?

Les tests génétiques identifient des gènes de virulence spécifiques, facilitant le diagnostic.
Génétique Virulence

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une infection virulente ?

Les symptômes varient, mais incluent fièvre, douleur, inflammation et fatigue intense.
Symptômes Infections
#2

La virulence influence-t-elle la gravité des symptômes ?

Oui, une virulence élevée entraîne souvent des symptômes plus graves et des complications.
Virulence Complications
#3

Quels symptômes sont associés à des bactéries hautement virulentes ?

Des symptômes comme septicémie, choc toxique et défaillance multi-organes peuvent survenir.
Bactéries Septicémie
#4

Les symptômes varient-ils selon le pathogène ?

Oui, chaque pathogène a un profil symptomatique distinct en fonction de sa virulence.
Pathogénie Symptômes
#5

Comment les symptômes évoluent-ils avec la virulence ?

Une virulence accrue peut entraîner une progression rapide et des symptômes plus sévères.
Virulence Évolution des maladies

Prévention 5

#1

Comment prévenir les infections virulentes ?

La prévention inclut l'hygiène, la vaccination et l'éducation sur les modes de transmission.
Prévention Vaccination
#2

Les mesures d'hygiène réduisent-elles la virulence ?

Oui, une bonne hygiène diminue la transmission et donc l'impact de la virulence.
Hygiène Transmission
#3

Quel rôle joue la vaccination dans la virulence ?

La vaccination prépare le système immunitaire, réduisant ainsi la virulence des infections.
Vaccination Immunité
#4

Les campagnes de sensibilisation sont-elles efficaces ?

Oui, elles augmentent la connaissance des risques et des mesures préventives contre la virulence.
Sensibilisation Prévention
#5

Comment le contrôle des infections aide-t-il à prévenir la virulence ?

Le contrôle des infections limite la propagation des agents pathogènes virulents dans la population.
Contrôle des infections Virulence

Traitements 5

#1

Quels traitements sont efficaces contre les infections virulentes ?

Les antibiotiques, antiviraux et traitements symptomatiques sont utilisés selon le pathogène.
Traitements Infections
#2

La résistance aux antibiotiques affecte-t-elle la virulence ?

Oui, la résistance peut augmenter la virulence en rendant les infections plus difficiles à traiter.
Résistance aux antibiotiques Virulence
#3

Comment la virulence influence-t-elle le choix du traitement ?

Une virulence élevée nécessite souvent des traitements plus agressifs et une surveillance étroite.
Traitements Surveillance médicale
#4

Les vaccins peuvent-ils réduire la virulence ?

Oui, les vaccins peuvent diminuer la virulence en préparant le système immunitaire à réagir.
Vaccins Immunité
#5

Quels sont les défis dans le traitement des infections virulentes ?

Les défis incluent la résistance aux médicaments, la virulence variable et les co-infections.
Infections Résistance aux médicaments

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec une virulence élevée ?

Des complications comme la septicémie, l'insuffisance organique et la mort peuvent survenir.
Complications Septicémie
#2

La virulence peut-elle entraîner des complications à long terme ?

Oui, certaines infections virulentes peuvent causer des séquelles chroniques et des maladies persistantes.
Complications Maladies chroniques
#3

Comment gérer les complications liées à la virulence ?

La gestion inclut un traitement rapide, un suivi médical et des soins de soutien appropriés.
Gestion des complications Soins de soutien
#4

Les complications varient-elles selon le pathogène ?

Oui, chaque pathogène peut entraîner des complications spécifiques en fonction de sa virulence.
Pathogénie Complications
#5

Quels facteurs aggravent les complications virulentes ?

L'âge, les comorbidités et l'immunodépression peuvent aggraver les complications virulentes.
Facteurs de risque Immunodépression

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque de virulence ?

Les facteurs incluent l'âge, l'état immunitaire, les maladies chroniques et l'exposition environnementale.
Facteurs de risque Immunité
#2

L'immunodépression augmente-t-elle la virulence ?

Oui, les personnes immunodéprimées sont plus susceptibles de développer des infections virulentes.
Immunodépression Virulence
#3

Comment l'environnement influence-t-il la virulence ?

Des conditions environnementales comme l'hygiène et la densité de population affectent la virulence.
Environnement Transmission
#4

Les habitudes de vie peuvent-elles affecter la virulence ?

Oui, des habitudes comme le tabagisme et l'alcoolisme peuvent augmenter le risque d'infections virulentes.
Habitudes de vie Facteurs de risque
#5

Les voyages augmentent-ils le risque de virulence ?

Oui, les voyages peuvent exposer à des agents pathogènes virulents non présents localement.
Voyages Infections
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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 11/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Zhensheng Kang

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Affiliations :
  • Yangling, ShaanxiYangling, China, 712100; kangzs@nwsuaf.edu.cn.
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Tianya Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Agronomy, Shenyang Agricultural University, Shenyang, Liaoning 110866, China.
  • College of Plant Protection, Shenyang Agricultural University, Shenyang, Liaoning 110866, China.
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Yiwei Xu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • College of Plant Protection, Shenyang Agricultural University, Shenyang, Liaoning 110866, China.
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Xianxin Wu

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Affiliations :
  • College of Plant Protection, Shenyang Agricultural University, Shenyang, Liaoning 110866, China.
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Yazhao Zhang

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Affiliations :
  • College of Plant Protection, Shenyang Agricultural University, Shenyang, Liaoning 110866, China.
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Paula Elizabeth Jameson

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Affiliations :
  • School of Biological Sciences, University of Canterbury, Christchurch 8140, New Zealand.
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Yan Zhao

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Affiliations :
  • College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
  • Laboratory for Marine Biology and Biotechnology, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao, China.
  • CAS and Shandong Province Key Laboratory of Experimental Marine Biology, Institute of Oceanology, Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, China.
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Shuai Jiang

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Affiliations :
  • Laboratory for Marine Biology and Biotechnology, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao, China.
  • CAS and Shandong Province Key Laboratory of Experimental Marine Biology, Institute of Oceanology, Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, China.
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Jian Zhang

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Affiliations :
  • Laboratory for Marine Biology and Biotechnology, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao, China.
  • CAS and Shandong Province Key Laboratory of Experimental Marine Biology, Institute of Oceanology, Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, China.
  • Deep Sea Research Center, Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, China.
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Xiao-Lu Guan

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Affiliations :
  • Laboratory for Marine Biology and Biotechnology, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao, China.
  • CAS and Shandong Province Key Laboratory of Experimental Marine Biology, Institute of Oceanology, Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, China.
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Bo-Guang Sun

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Affiliations :
  • Laboratory for Marine Biology and Biotechnology, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao, China.
  • CAS and Shandong Province Key Laboratory of Experimental Marine Biology, Institute of Oceanology, Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, China.
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Li Sun

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Affiliations :
  • Laboratory for Marine Biology and Biotechnology, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao, China.
  • CAS and Shandong Province Key Laboratory of Experimental Marine Biology, Institute of Oceanology, Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, China.
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Monica Larucci Vieira

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Affiliations :
  • Department of Microbiology, Institute of Biological Sciences, Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil.
  • Laboratório de Desenvolvimento de Vacinas, Butantan Institute, São Paulo, Brazil.
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Ana Lucia T O Nascimento

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Affiliations :
  • Laboratório de Desenvolvimento de Vacinas, Butantan Institute, São Paulo, Brazil.
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Muhammad Saleem Iqbal Khan

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  • Department of Biochemistry, Cancer Institute of the Second Affiliated Hospital (Key Laboratory of Cancer Prevention and Intervention, China National Ministry of Education), School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China.
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Xiangzheng Gao

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Affiliations :
  • Department of Biochemistry, Cancer Institute of the Second Affiliated Hospital (Key Laboratory of Cancer Prevention and Intervention, China National Ministry of Education), School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China.
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Keying Liang

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Affiliations :
  • Department of Biochemistry, Cancer Institute of the Second Affiliated Hospital (Key Laboratory of Cancer Prevention and Intervention, China National Ministry of Education), School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China.
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Shengsheng Mei

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Affiliations :
  • Department of Biochemistry, Cancer Institute of the Second Affiliated Hospital (Key Laboratory of Cancer Prevention and Intervention, China National Ministry of Education), School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China.
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Jinbiao Zhan

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Affiliations :
  • Department of Biochemistry, Cancer Institute of the Second Affiliated Hospital (Key Laboratory of Cancer Prevention and Intervention, China National Ministry of Education), School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China.
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Robert Ndzeidze

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Affiliations :
  • Department of Biomedical Sciences, Carlson College of Veterinary Medicine, Corvallis, OR, USA.
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Sources (10000 au total)

Area under the inspiratory flow-volume curve (AIN): Proposed normative values.

Area under expiratory flow-volume curve (AEX) has been shown to be a valuable functional measurement in respiratory physiology. Area under inspiratory flow-volume loop (AIN) also shows promise in char... we aimed here to develop normative reference values for AIN, able to ascertain deviations from normal.... We analyzed AIN in 4,980 spirometry tests recorded in non-smoking, healthy individuals in the Pulmonary Function Testing Laboratory.... The mean (95% confidence interval, CI), standard deviation and median (25th-75th interquartile range) AIN were 16.05 (15.79-16.31), 9.08 and 14.72 (9.12-21.42) L2·sec-1, respectively. The mean (95% CI... The availability of area under the inspiratory flow-volume curve (AIN) and the derived indices offers a promising opportunity to assess upper airway disease (e.g., involvement of larynx, trachea or ma...

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In factor VIII (FVIII) prophylaxis for haemophilia A, cost comparisons have used price per international unit (IU) based on the once reasonable assumption of equivalent outcome per IU. Now, with sever... To develop a decision analytical model for making indirect comparisons of FVIII replacement products based on AUC.... A literature search identified 11 crossover studies with relevant pharmacokinetic data. A common comparator FVIII level curve was calculated using pooled data from selected studies. Absolute curves fo... In scenario 1, Jivi (+50%) and Kovaltry (+14%) showed larger AUCs versus Kogenate. In scenario 2, EHL products, Elocta and Adynovate, had the largest AUC (+64% and +58%, respectively) versus Advate. C... This analysis concludes that EHL products differ in relative AUC, have a larger AUC compared with standard half-life, and thus, different FVIII levels over time after infusion. This model may aid deci...

Revefenacin Area Under the Curve Spirometry in Patients with Moderate to Very Severe COPD.

Several lung function endpoints are utilized in clinical trials of inhaled bronchodilators for chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Trough forced expiratory volume in 1 second (FEV... This post hoc analysis examined substudy data from 12-week replicate Phase 3 trials (NCT02459080/NCT02512510); patients with moderate to very severe COPD were randomized 1:1 to revefenacin 175 μg or p... Fifty and 47 patients who received revefenacin and placebo underwent 24-hour serial spirometry; most baseline characteristics were aligned between groups. At Day 84 postdose, revefenacin demonstrated ... This substudy analysis supplements previous findings that revefenacin provides sustained bronchodilation over 24 hours. Assessing additional complementary COPD clinical trial endpoints can help clinic...

A Simulation Study of the Comparative Performance of Partial Area under the Curve (pAUC) and Partial Area under the Effect Curve (pAUEC) Metrics in Crossover Versus Replicated Crossover Bioequivalence Studies for Concerta and Ritalin LA.

Concerta and Ritalin LA are methylphenidate (MPH) drugs with different release mechanisms. Generic bioequivalence (BE) to these conventionally uses pAUC (partial area under the curve) as metrics in ad...

Efficacy and Safety of Vancomycin Bayesian-Estimated Area Under the Curve Versus Trough-Based Dosing.

Vancomycin guidelines by the Infectious Diseases Society of America and American Society of Health-System Pharmacists endorse Bayesian-software-assisted area under the curve (AUC... The purpose of this study is to evaluate the safety benefits and efficacy outcomes of using Bayesian-assisted AUC... Hospitalized patients from before February 1, 2020, (preimplementation of AUC... There was a significant reduction in AKI between the AUC... Bayesian-assisted AUC...

The clinical meaning of the area under a receiver operating characteristic curve for the evaluation of the performance of disease markers.

The area under a receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) is a popular measure of pure diagnostic accuracy that is independent from the proportion of diseased subjects in the analysed sampl... We demonstrate that AUC represents an upward-biased measure of GDA at an optimal accuracy cut-off for balanced groups. The magnitude of bias depends on the shape of the ROC plot and on the proportion ... Applications to 3 real datasets are provided: a marker for a hormone deficit in children, 2 tumour markers for malignant mesothelioma, and 2 gene expression profiles in ovarian cancer patients.... The AUC is a measure of accuracy with potential clinical relevance for the evaluation of disease markers. The clinical meaning of ROC parameters should always be evaluated with an analysis of the shap...

Can the Area Under the Curve/Trough Level Ratio Be Used to Optimize Tacrolimus Individual Dose Adjustment?

The aim of this work was to evaluate, in a large data set of renal transplant recipients, the intraindividual variability of the area under the curve (AUC)/predose concentration (C0) ratio in comparis... Patients with at least 2 tacrolimus AUC estimation requests were extracted from the Immunosuppressant Bayesian dose Adjustment website, and relative variations between 2 consecutive visits for the dif... Data from 1325 patients on tacrolimus (3827 measured C0 and estimated AUC) showed that the lowest mean relative variation between 2 consecutives visits was for the AUC/C0 ratio (95% confidence interva... In this study, we confirmed in a large data set that the AUC/C0 ratio yields low intraindividual variability, whereas C0 shows the largest, and we propose to calculate individualized C0 targets based ...

Mycophenolic acid therapeutic drug monitoring using area under the curve in pediatric heart transplant recipients.

Pharmacokinetics of mycophenolic acid (MPA) display substantial interpatient variability, with up to 10-fold difference of exposure in individual patients under a fixed-dose regimen. MPA trough level ... Single-center, observational analysis of 135 de novo pediatric HTx recipients ≤21 years old who underwent MPA AUC between 2011 and 2021.... Median age was 4 years (IQR .6-12.1). Median time from transplant to MPA AUC sampling was 15 days (IQR 11-19). MMF doses (mg or mg/day) had low, negative Pearson correlation coefficients (r) while dos... MMF at fixed or weight-adjusted doses, as well as MPA trough levels, correlate poorly with MPA AUC...