Titre : Virulence

Virulence : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Speech

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 10/02/2025

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 (3803 au total)

Maturation of Speech-in-Speech Recognition for Whispered and Voiced Speech.

Some speech recognition data suggest that children rely less on voice pitch and harmonicity to support auditory scene analysis than adults. Two experiments evaluated development of speech-in-speech re... Listeners were 5- to 7-year-olds and adults with normal hearing. Targets were monosyllabic words organized into three-word sets that differ in vowel content. Maskers were two-talker or one-talker stre... Children performed more poorly than adults overall. For the two-talker masker, this age effect was smaller for the whispered target and masker than for the other three conditions. Children's SRTs in t... These results provide no compelling evidence that young school-age children and adults are differentially sensitive to the cues present in voiced and whispered speech. Both groups benefit from mismatc...

Automatic Speech Recognition in Primary Progressive Apraxia of Speech.

Transcribing disordered speech can be useful when diagnosing motor speech disorders such as primary progressive apraxia of speech (PPAOS), who have sound additions, deletions, and substitutions, or di... Forty-five patients with PPAOS and 22 healthy controls were recorded repeating 13 words, 3 times each, which were transcribed manually and using wav2vec 2.0. The WER and phonetic and prosodic speech e... Mean overall WER was 0.88 for patients and 0.33 for controls. WER significantly correlated with AOS severity and accurately distinguished between patients and controls but not between AOS subtypes. Th... This study demonstrates that ASR can be useful in differentiating healthy from disordered speech and evaluating PPAOS severity but does not distinguish PPAOS subtypes. ASR transcriptions showed weak a... https://doi.org/10.23641/asha.26359417....

Quantifying and Improving the Performance of Speech Recognition Systems on Dysphonic Speech.

This study seeks to quantify how current speech recognition systems perform on dysphonic input and if they can be improved.... Experimental machine learning methods based on a retrospective database.... Single academic voice center.... A database of dysphonic speech recordings was created and tested against 3 speech recognition platforms. Platform performance on dysphonic voice input was compared to platform performance on normal vo... All platforms performed well on normal voice, and 2 platforms performed significantly worse on dysphonic speech. Accuracy metrics on dysphonic speech returned values of 84.55%, 88.57%, and 93.56% for ... Current speech recognition systems generally perform worse on dysphonic speech than on normal speech. We theorize that poor performance is a consequence of a lack of dysphonic voices in each platform'...

The effects of face masks on speech-in-speech recognition for children and adults.

This study explored the effects of different face masks on school-age children's and young adults' word recognition.... Speech recognition thresholds were measured adaptively in a two-talker speech masker using a closed-set picture pointing task. Target words were recorded by a female talker in five conditions: no mask... Thirty children (8-12 years) and 25 adults (18-25 years) with normal hearing.... Both children's and adults' word recognition was most negatively impacted by the face shield. Children's recognition was also impaired by the transparent mask. No negative effects were observed for th... School-age children, like young adults, are negatively affected by face masks when recognising speech in a two-talker speech masker, but the effects depend on the type of face mask being worn. Acousti...

Three-Dimensional Speech Profiles in Stroke Aphasia and Apraxia of Speech.

Behaviorally, acquired apraxia of speech (AOS) is a multidimensional syndrome that the experienced clinician recognizes based on impaired articulation and abnormal temporal prosody. We conducted this ... The study involved retrospective analysis of 195 participants with stroke-induced aphasia. We used three quantitative measures (phonemic error frequency, distortion error frequency, and word syllable ... The measures distributed as multidimensional spectra rather than discrete diagnostic entities, and there was considerable behavioral overlap among participant groups. Thirty percent of participants pr... The results suggest that the current AOS-APP dichotomy has limited validity. We conclude that a continuous multidimensional view of speech variation would be a constructive perspective from which to u... https://doi.org/10.23641/asha.21807609....

Differences in a Musician's Advantage for Speech-in-Speech Perception Based on Age and Task.

This study investigates the debate that musicians have an advantage in speech-in-noise perception from years of targeted auditory training. We also consider the effect of age on any such advantage, co... Participants (ranging in age from 18 to 66 years) included 29 musicians and 26 nonmusicians. They completed two tasks varying in attentional demands: (a) a selective attention task where listeners ide... Results show that increasing differences in... Overall, we find support for a hybrid... https://doi.org/10.23641/asha.21956777....