Titre : Virulence

Virulence : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Patient Preference

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

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

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While clinical practice guidelines underscore the need to incorporate patient preferences in clinical decision making, incorporating meaningful assessment of patient preferences in clinical encounters... We propose an approach to efficiently diagnose preferences of patients for outcomes of treatment alternatives by leveraging prior information on patient preferences to generate adaptive choice questio... We identified 4 classes representing distinct preference profiles for patients who participated in a previous first-time anterior shoulder dislocation (FTASD) survey. Posterior probabilities of class ... Our results suggest that this approach could help diagnose patient preferences for treatments for a condition such as FTASD with acceptable precision using as few as 2 choice questions. Such preferenc... Approaches that combine patient preferences and clinical evidence can facilitate effective patient-provider communication and more patient-centric healthcare decisions. However, diagnosing individual-...

Patient Preferences for Lung Cancer Interception Therapy.

Interception therapy requires individuals to undergo treatment to prevent a future medical event, but little is known about preferences of individuals at high risk for lung cancer and whether they wou... To explore preferences of individuals at high risk for lung cancer for potential interception therapies to reduce this risk.... This survey study used a discrete-choice experiment and included hypothetical lung cancer interception treatments with 4 attributes: reduction in lung cancer risk over 3 years, injection site reaction... Attribute-level preference weights were estimated, and conditional relative attribute importance, maximum acceptable risks, and minimum acceptable benefits were calculated. Characteristics of responde... Of the 803 survey respondents, 495 (61.6%) were female, 138 (17.2%) were African American or Black, 55 (6.8%) were Alaska Native, American Indian, or Native American, 44 (5.5%) were Asian or Native Ha... In this survey study of individuals at high risk of lung cancer, most respondents were willing to consider interception therapy. These results suggest the importance of benefit-risk assessments for fu...

Adaptation of the WOMAC for Use in a Patient Preference Study.

To adapt a patient-reported outcome (PRO) measure, the Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), into efficacy attributes for a discrete choice experiment (DCE) survey design... The adaptation comprised four steps: (1) selecting domains of interest; (2) determining presentation and framing of selected attributes; (3) determining attribute levels; and (4) developing choice tas... The WOMAC pain and function domains were selected for adaption to two efficacy attributes. Two versions of the discrete choice experiment (DCE) instrument were created to compare efficacy using (1) to... This study adds to the growing literature regarding adapting PRO measures for patient preference studies. Such adaptation is important for designing a preference study that can incorporate a clinical ...

Patient Preferences for Waiting Time and Kidney Quality.

Approximately 20% of deceased donor kidneys are discarded each year in the United States. Some of these kidneys could benefit patients who are waitlisted. Understanding patient preferences regarding a... This study uses a discrete choice experiment that presents a deceased donor kidney to patients who are waiting for, or have received, a kidney transplant. The choices involve trade-offs between accept... In total, 605 participants completed the discrete choice experiment. Respondents made trade-offs between kidney quality and waiting time. The average respondent would accept a kidney today, with 6.5 y... Participants preferred accepting a lower-quality kidney in return for shorter waiting time, particularly those who were older and had lower functional status....

Preference of acromegaly patients for treatment attributes in Spain.

Acromegaly is a rare disease caused by increased growth hormone secretion and a subsequent increase in insulin-like growth factor I (IGF-I) levels. Patients display multiple comorbidities that affect ... A cross-sectional study based on interviews and a discrete choice experiment (DCE) in a Spanish cohort.... Adult patients diagnosed with acromegaly ≥1 year before the start of the study and under treatment were included. Treatment attributes were collected from patient testimony during face-to-face intervi... Sixty-seven patients completed the study. QoL improvement was the most important treatment attribute (37%), followed by IGF-I control (20%), blood sugar control (17%) and tumour control (13%). Seconda... QoL greatly influences patient treatment preference. Since acromegaly patients are informed and aware of their disease, treatment choices should always be shared with patients....

How culture influences patient preferences for patient-centered care with their doctors.

Patient-centered care (PCC) is the prevailing model of care globally. However, most research on PCC has been conducted in Westernized countries or has focused on only two facets of PCC: decision-makin... Participants (... Participants from all four countries had similar preferences for empathy and shared decision-making. For other facets of PCC, participants in the Philippines and Australia expressed somewhat similar p... Empathy, information exchange, and shared decision-making are values shared across countries, while preferences for how the information is shared, and the importance of the doctor-patient relationship...

Understanding treatment preferences and cognitive outcomes in patients with gliomas.

Understanding how glioma patients value cognitive outcomes is essential to personalizing their treatment plans. The purpose of this study was to identify the modifiable cognitive functions most affect... Patients with gliomas were prospectively enrolled in focus groups and individual interviews using a standardized guide focusing on cognitive functions until saturation was achieved. Patient values and... Twenty participants participated, of whom 60% were female. Racial identification consisted of 75% White, 15% Black/African American, and 10% Other Racial Identification. The cognitive functions most e... Glioma patients in this study prioritized cognitive functions according to memory, personal identity, and their ability to communicate with loved ones independently of experiencing deficits in these f...