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Phénomènes chimiques
Viscosité
Viscosité : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Hématocrite
Protéine C-réactive
Douleur thoracique
Circulation sanguine
Viscosité
Équipement de laboratoire
Maladies cardiovasculaires
Thrombose
Symptômes
5
Circulation sanguine
Douleurs
Douleurs articulaires
Circulation sanguine
Troubles de la mémoire
Concentration
Prévention
5
Tabagisme
Maladies cardiovasculaires
Stress
Pression artérielle
Examens médicaux
Détection précoce
Traitements
5
Anticoagulants
Hydratation
Hydratation
Circulation sanguine
Transfusion sanguine
Complications
Complications
5
Embolies pulmonaires
Problèmes respiratoires
Facteurs de risque
5
Âge
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Viscosité
Hypertension
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 31/03/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
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Affiliations :
Pathology, Idaho College of Osteopathic Medicine, Meridian, USA.
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Cardiology, Radboud University Medical Center, Nijmegen, NLD.
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Affiliations :
Internal Medicine, Independent Researcher, Columbia, USA.
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Affiliations :
Cardiac/Thoracic/Vascular Surgery, Jacqmar, Inc., Minneapolis, USA.
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Affiliations :
Department of Mechanical Systems Engineering, Tokyo Metropolitan University, Hachioji, Tokyo, Japan.
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Department of Mechanical Systems Engineering, Tokyo Metropolitan University, Hachioji, Tokyo, Japan.
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Affiliations :
Department of Materials, Imperial College London, South Kensington Campus, Exhibition Road, London SW7 2AZ, UK.
Department of Materials Science and Engineering, The University of Sheffield, Sir Robert Hadfield Building, Mappin Street, Sheffield S1 3JD, UK.
Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR), Tohoku University, Aoba-Ku, Sendai 980-8577, Japan.
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Affiliations :
Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR), Tohoku University, Aoba-Ku, Sendai 980-8577, Japan.
MathAM-OIL, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Sendai 980-8577, Japan.
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Affiliations :
Key Laboratory of Pulp and Paper Science & Technology of Ministry of Education, State Key Laboratory of Biobased Material and Green Papermaking, Faculty of Light Industry, Qi Lu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250353, PR China.
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Affiliations :
Key Laboratory of Pulp and Paper Science & Technology of Ministry of Education, State Key Laboratory of Biobased Material and Green Papermaking, Faculty of Light Industry, Qi Lu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250353, PR China.
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Affiliations :
Key Laboratory of Pulp and Paper Science & Technology of Ministry of Education, State Key Laboratory of Biobased Material and Green Papermaking, Faculty of Light Industry, Qi Lu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250353, PR China.
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Affiliations :
Key Laboratory of Pulp and Paper Science & Technology of Ministry of Education, State Key Laboratory of Biobased Material and Green Papermaking, Faculty of Light Industry, Qi Lu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250353, PR China.
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Affiliations :
Key Laboratory of Pulp and Paper Science & Technology of Ministry of Education, State Key Laboratory of Biobased Material and Green Papermaking, Faculty of Light Industry, Qi Lu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250353, PR China. Electronic address: wjy@qlu.edu.cn.
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Affiliations :
Department d'Enginyeria Química, ETSEQ, Universitat Rovira i Virgili, Tarragona, Spain.
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Affiliations :
CNR-INM, Institute of Marine Engineering, Rome, Italy.
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Affiliations :
CNR-INM, Institute of Marine Engineering, Rome, Italy and Ecole Centrale Nantes, LHEEA Research Department (ECN and CNRS), Nantes, France.
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Affiliations :
CEHINAV, DACSON, ETSIN, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, Spain.
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Affiliations :
Institute of Optical Materials and Chemical Biology, Guangxi Key Laboratory of Electrochemical Energy Materials, School of Chemistry and Chemical Engineering, Guangxi University, Nanning, Guangxi, China.
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Affiliations :
Institute of Optical Materials and Chemical Biology, Guangxi Key Laboratory of Electrochemical Energy Materials, School of Chemistry and Chemical Engineering, Guangxi University, Nanning, Guangxi, China.
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Affiliations :
Institute of Optical Materials and Chemical Biology, Guangxi Key Laboratory of Electrochemical Energy Materials, School of Chemistry and Chemical Engineering, Guangxi University, Nanning, Guangxi, China.
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Periodontitis is one of the most common oral diseases resulting in gingival inflammation and tooth loss. Growing evidence indicates that it results from dysbiosis of the oral microbiome, which interfe...
Neutrophils represent the primary defense against microbial threats playing a pivotal role in maintaining tissue homeostasis. This review examines the multifaceted involvement of neutrophils in period...
Periodontitis is a microbiological condition that affects the tissues supporting the teeth. The fundamental to effective periodontal therapy is choosing the suitable antimicrobial and anti-inflammator...
To investigate the relationship between apical periodontitis [AP] severity and inflammatory markers [interleukin (IL)-12, tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), and Mid-Regional Pro Adrenomedullin (MR-p...
To identify tooth mobility (TM) by time-dependent tooth displacement using an electronic intra-oral loading device (ILD) in periodontally healthy and periodontally compromised patients....
Twenty-eight untreated periodontitis and 20 periodontally healthy patients [25 female and 26 male; ages: 20-81 years], contributing with 68 teeth (periodontitis: n...
Differences in TM-ILD values were found for periodontitis as compared to non-periodontitis patients derived from the same loading durations (differences of 3.9 (0.5 s), 3.1 (1 s), 2.8 (10 s), (95% CI ...
This clinical investigation could demonstrate that time-dependent tooth displacements using a new computerized electronic device were associated with attachment loss and bleeding on probing....
ILD can improve the monitoring of tooth mobility, as TM-ILD values reflect qualitative (inflammatory status interpreted by BOP) and quantitative parameters (interpreted as the amount of CAL loss) of p...
To compare the efficacy of surgical periodontal treatment (SPT) alone and PDT-assisted surgery in participants with severe periodontitis....
The present clinical trial was completed by 64 participants (n = 32 each). The selection was made according to predefined inclusion and exclusion criteria. Patients in group A were treated with SPT on...
The mean age of participants in the SPT group was 55.25±4.6yrs. Whereas, participants treated with PDT adjunct to SPT were 54.88±3.6yrs. Periodontal parameters (BoP, PD, PSc, CAL) showed no significan...
Photodynamic therapy (PDT) adjunct to surgical periodontal treatment (SPT) in severe periodontitis improves microbiological and periodontal parameters and lowers the level of proinflammatory cytokines...
The periodontal immune microenvironment is a delicate regulatory system that involves a variety of host immune cells including neutrophils, macrophages, T cells, dendritic cells and mesenchymal stem c...
To characterize the subgingival microbiome in subjects with different periodontal health statuses....
In this cross-sectional observational study, subgingival samples were harvested from Spanish subjects with different periodontal health statuses, based on the 2018 Classification of Periodontal and Pe...
The identified subgingival microbiome showed statistically significant differences among subjects, categorized into periodontal health, gingivitis and stages I-II and III-IV periodontitis (p < .05). I...
Significant differences were detected in the subgingival microbiome among periodontal health, gingivitis and stages I-II or III-IV periodontitis, suggesting overlapping, yet distinguishable microbial ...
This study assessed the ability of ChatGPT, an artificial intelligence(AI) language model, to determine the stage, grade, and extent of periodontitis based on the 2018 classification....
This study used baseline digital data of 200 untreated periodontitis patients to compare standardized reference diagnoses (RDs) with ChatGPT findings and determine the best criteria for assessing stag...
ChatGPT successfully identified the periodontitis stage, grade, and extent in 59.5%, 50.5%, and 84.0% of cases, respectively. Cohen's kappa values for stage, grade and extent were respectively 0.447, ...
The present performance of ChatGPT in the classification of periodontitis exhibited a reasonable level. However, it is expected that additional improvements would increase its effectiveness and broade...
Despite ChatGPT's current limitations in accurately classifying periodontitis, it is important to note that the model has not been specifically trained for this task. However, it is expected that with...
Periodontitis and diabetes mellitus (DM) have a bidirectional relationship. Periodontitis is initiated by dysbiosis of oral microorganisms, and in particular, the characteristics of the microorganisms...