Comment diagnostique-t-on une infection virale ?

Le diagnostic repose sur des tests sanguins, des cultures virales et des analyses cliniques.

Quels tests sont utilisés pour le VIH ?

Les tests de dépistage incluent les tests ELISA et les tests de charge virale.

Les symptômes peuvent-ils indiquer un virus spécifique ?

Oui, certains symptômes comme la fièvre ou la toux peuvent orienter vers un virus particulier.

Quelle est l'importance des tests PCR ?

Les tests PCR détectent l'ADN ou l'ARN viral, permettant un diagnostic précoce et précis.

Peut-on diagnostiquer une grippe sans test ?

Oui, un médecin peut diagnostiquer la grippe par l'examen clinique et les symptômes.

Quels sont les symptômes courants des maladies virales ?

Fièvre, fatigue, douleurs musculaires, toux et maux de tête sont fréquents.

La diarrhée est-elle un symptôme viral ?

Oui, certaines infections virales, comme le rotavirus, peuvent provoquer des diarrhées.

Les éruptions cutanées sont-elles liées aux virus ?

Oui, des virus comme la varicelle peuvent provoquer des éruptions cutanées.

Comment la fatigue se manifeste-t-elle dans les infections virales ?

La fatigue peut être intense et persistante, souvent due à la réponse immunitaire.

Les symptômes varient-ils selon le virus ?

Oui, chaque virus peut provoquer un ensemble de symptômes distincts.

Comment prévenir les infections virales ?

Se laver les mains, éviter les contacts étroits et se faire vacciner sont essentiels.

Les vaccins sont-ils sûrs ?

Oui, les vaccins sont rigoureusement testés pour leur sécurité et leur efficacité.

Le port du masque aide-t-il à prévenir les virus ?

Oui, le port du masque réduit la transmission des virus respiratoires.

Quelles sont les recommandations pour les voyages ?

Se faire vacciner et éviter les foules sont recommandés lors de voyages.

L'hygiène alimentaire peut-elle prévenir les infections ?

Oui, une bonne hygiène alimentaire réduit le risque d'infections virales d'origine alimentaire.

Quels traitements sont disponibles pour les infections virales ?

Les traitements incluent des antiviraux, des soins symptomatiques et des vaccins.

Les antibiotiques sont-ils efficaces contre les virus ?

Non, les antibiotiques ne traitent que les infections bactériennes, pas virales.

Comment les antiviraux fonctionnent-ils ?

Les antiviraux inhibent la réplication virale, réduisant la gravité et la durée de l'infection.

Les vaccins préviennent-ils les maladies virales ?

Oui, les vaccins stimulent le système immunitaire pour prévenir certaines infections virales.

Quels sont les traitements pour l'hépatite virale ?

Les traitements incluent des antiviraux spécifiques et des soins de soutien.

Quelles complications peuvent survenir avec la grippe ?

Des complications comme la pneumonie et l'aggravation des maladies chroniques peuvent survenir.

Les infections virales peuvent-elles causer des maladies chroniques ?

Oui, certaines infections virales peuvent entraîner des maladies chroniques comme l'hépatite.

Quelles sont les complications du VIH ?

Le VIH peut entraîner des infections opportunistes et des cancers liés à l'immunodéficience.

Les virus peuvent-ils affecter le système nerveux ?

Oui, des virus comme le virus de la rage peuvent causer des atteintes neurologiques graves.

Quelles complications peuvent survenir après une infection par le COVID-19 ?

Des complications comme le syndrome post-COVID, des problèmes respiratoires et neurologiques peuvent survenir.

Quels sont les facteurs de risque pour les infections virales ?

Les facteurs incluent un système immunitaire affaibli, le vieillissement et le manque de vaccination.

Le stress augmente-t-il le risque d'infections virales ?

Oui, le stress peut affaiblir le système immunitaire, augmentant le risque d'infections.

Les enfants sont-ils plus à risque d'infections virales ?

Oui, les enfants ont un système immunitaire en développement, les rendant plus vulnérables.

Le tabagisme influence-t-il les infections virales ?

Oui, le tabagisme peut affaiblir les défenses immunitaires et augmenter le risque d'infections.

Les voyages augmentent-ils le risque d'infections virales ?

Oui, les voyages peuvent exposer à de nouveaux virus et augmenter le risque d'infection.

Maladies virales - Informations médicales vérifiées

Predicting nutritional status for women of childbearing age from their economic, health, and demographic features: A supervised machine learning approach.

2023

DOI: 10.1371/journal.pone.0277738 PMID: 37172042

Malnutrition imposes enormous costs resulting from lost investments in human capital and increased healthcare expenditures. There is a dearth of research focusing on the prediction of women's body mas... Data from the 2017-18 Bangladesh Demographic and Health Survey and a series of supervised machine learning (SML) techniques are used. Additionally, this study circumvents the imbalanced distribution p... Study findings demonstrate that the support vector machine and k-nearest neighbor are the two best-performing methods in BMI prediction based on the coefficient of determination (R2), root mean square... To the best of our knowledge, this is the first study that predicts BMI and one of the pioneer studies to classify all three malnutrition outcomes for women of childbearing age in Bangladesh, let alon...

Female Humans Nutritional Status Socioeconomic Factors Prevalence +5 autres

Can Data-Driven Supervised Machine Learning Approaches Applied to Infrared Thermal Imaging Data Estimate Muscular Activity and Fatigue?

11 Jan 2023

DOI: 10.3390/s23020832 PMID: 36679631

Surface electromyography (sEMG) is the acquisition, from the skin, of the electrical signal produced by muscle activation. Usually, sEMG is measured through electrodes with electrolytic gel, which oft...

Humans Muscle, Skeletal Electromyography Quadriceps Muscle Fatigue +2 autres

Development and validation of prediction models for gestational diabetes treatment modality using supervised machine learning: a population-based cohort study.

15 09 2022

DOI: 10.1186/s12916-022-02499-7 PMID: 36104698

Gestational diabetes (GDM) is prevalent and benefits from timely and effective treatment, given the short window to impact glycemic control. Clinicians face major barriers to choosing effectively amon... Among a population-based cohort of 30,474 pregnancies with GDM delivered at Kaiser Permanente Northern California in 2007-2017, we selected those in 2007-2016 as the discovery set and 2017 as the temp... The super learner using levels 1-4 predictors had higher predictability [tenfold cross-validated C-statistic in discovery/validation set: 0.934 (95% CI: 0.931-0.936)/0.815 (0.800-0.829)], compared to ... Clinical data demonstrated reasonably high predictability for GDM treatment modality at the time of GDM diagnosis and high predictability at 1-week post GDM diagnosis. These population-based, clinical...

Blood Glucose Cohort Studies Diabetes, Gestational Female Humans +4 autres

A supervised machine learning approach identifies gene-regulating factor-mediated competing endogenous RNA networks in hormone-dependent cancers.

08 2022

DOI: 10.1002/jcb.30300 PMID: 35757968

Competing endogenous RNAs (ceRNAs) have become an emerging topic in cancer research due to their role in gene regulatory networks. To date, traditional ceRNA bioinformatic studies have investigated mi...

Colorectal Neoplasms Female Gene Expression Regulation, Neoplastic Gene Regulatory Networks Hormones +5 autres

Developing supervised machine learning algorithms to evaluate the therapeutic effect and laboratory-related adverse events of cyclosporine and tacrolimus in renal transplants.

Jun 2023

DOI: 10.1007/s11096-023-01545-5 PMID: 36848022

Single nucleotide polymorphisms influence the effects of tacrolimus and cyclosporine in renal transplants.... We set out to use machine learning algorithms (MLAs) to identify variables that predict the therapeutic effects and adverse events following tacrolimus and cyclosporine administration in renal transpl... We sampled 120 adult renal transplant patients (on cyclosporine or tacrolimus). Generalized linear model (GLM), support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), Chi-square automatic inte... For a stable dose of tacrolimus, the MAEs (RMSEs) of GLM, SVM, and ANN were 1.3 (1.5), 1.3 (1.8), and 1.7 (2.3) mg/day, respectively. GLM revealed that the POR*28 genotype and age significantly predic... We observed that various MLAs could identify significant predictors that were useful to optimize tacrolimus and cyclosporine dosing regimens; yet, the findings must be externally validated....

Adult Humans Cyclosporine Tacrolimus Immunosuppressive Agents +3 autres

Automatic Detection of Twitter Users Who Express Chronic Stress Experiences via Supervised Machine Learning and Natural Language Processing.

01 Sep 2023

DOI: 10.1097/CIN.0000000000000985 PMID: 36445331

Americans bear a high chronic stress burden, particularly during the COVID-19 pandemic. Although social media have many strengths to complement the weaknesses of conventional stress measures, includin...

Humans COVID-19 Social Media Natural Language Processing Pandemics +1 autres

Supervised learning and model analysis with compositional data.

Jun 2023

DOI: 10.1371/journal.pcbi.1011240 PMID: 37390111

Supervised learning, such as regression and classification, is an essential tool for analyzing modern high-throughput sequencing data, for example in microbiome research. However, due to the compositi...

Phylogeny Algorithms Linear Models Machine Learning Supervised Machine Learning

Supervised machine learning to validate a novel scoring system for the prediction of disease remission of functional pituitary adenomas following transsphenoidal surgery.

16 09 2023

DOI: 10.1038/s41598-023-42157-3 PMID: 37717023

Functional pituitary adenomas (FPAs) are associated with hormonal hypersecretion resulting in systemic endocrinopathies and increased mortality. The heterogenous composition of the FPA population has ...

Humans Pituitary Neoplasms Retrospective Studies Adenoma Ambulatory Care Facilities +1 autres

Exploratory analysis of 5 supervised machine learning models for predicting the efficacy of the endogenous pain inhibitory pathway in patients with musculoskeletal pain.

Aug 2023

DOI: 10.1016/j.msksp.2023.102788 PMID: 37315499

The identification of factors that influence the efficacy of endogenous pain inhibitory pathways remains challenging due to different protocols and populations. We explored five machine learning (ML) ... Exploratory, cross-sectional design.... This study was conducted in an outpatient setting and included 311 patients with musculoskeletal pain.... Data collection included sociodemographic, lifestyle, and clinical characteristics. CPM efficacy was calculated by comparing the pressure pain thresholds before and after patients submerged their non-... Model performance were assessed using receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, precision, recall, F1-score, and the Matthews Correlation Coefficient (MCC). To... The XGBoost model presented the highest performance with an accuracy of 0.81 (95% CI = 0.73 to 0.89), F1 score of 0.80 (95% CI = 0.74 to 0.87), AUC of 0.81 (95% CI: 0.74 to 0.88), MCC of 0.61, and Kap... XGBoost showed potential in predicting the CPM efficacy in patients with musculoskeletal pain on our dataset. Further research is needed to ensure the external validity and clinical utility of this mo...

Humans Musculoskeletal Pain Cross-Sectional Studies Supervised Machine Learning Outpatients +1 autres

Noise2Recon: Enabling SNR-robust MRI reconstruction with semi-supervised and self-supervised learning.

11 2023

DOI: 10.1002/mrm.29759 PMID: 37427449

To develop a method for building MRI reconstruction neural networks robust to changes in signal-to-noise ratio (SNR) and trainable with a limited number of fully sampled scans.... We propose Noise2Recon, a consistency training method for SNR-robust accelerated MRI reconstruction that can use both fully sampled (labeled) and undersampled (unlabeled) scans. Noise2Recon uses unlab... In label-limited settings, Noise2Recon achieved better structural similarity, peak signal-to-noise ratio, and normalized-RMS error than all baselines and matched performance of supervised models, whic... Noise2Recon is a label-efficient reconstruction method that is robust to distribution shifts, such as changes in SNR, acceleration factors, and others, with limited or no fully sampled training data....

Humans Image Processing, Computer-Assisted Deep Learning Signal-To-Noise Ratio Retrospective Studies +2 autres

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