Titre : Pollution chimique de l'eau

Pollution chimique de l'eau : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Radiographic Image Interpretation, Computer-Assisted

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment détecter la pollution chimique de l'eau ?

Des tests de laboratoire analysent la présence de contaminants chimiques dans l'eau.
Pollution de l'eau Analyse de l'eau
#2

Quels tests sont utilisés pour la pollution de l'eau ?

Les tests incluent la chromatographie et la spectrométrie de masse pour identifier les polluants.
Chromatographie Spectrométrie de masse
#3

Quels indicateurs révèlent la pollution chimique ?

Des indicateurs comme le pH, la turbidité et la concentration de métaux lourds sont utilisés.
Métaux lourds pH
#4

Peut-on détecter la pollution par des organismes vivants ?

Oui, des bioindicateurs comme certaines espèces de poissons peuvent signaler la pollution.
Bioindicateurs Écologie aquatique
#5

Quels symptômes indiquent une pollution de l'eau ?

Des symptômes comme des maladies gastro-intestinales peuvent indiquer une pollution de l'eau.
Maladies gastro-intestinales Santé publique

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à la consommation d'eau polluée ?

Des nausées, vomissements et diarrhées peuvent survenir après ingestion d'eau contaminée.
Nausées Diarrhée
#2

La pollution de l'eau peut-elle causer des maladies cutanées ?

Oui, l'exposition à l'eau polluée peut entraîner des irritations et infections cutanées.
Maladies de la peau Irritation cutanée
#3

Quels effets sur la santé à long terme ?

Une exposition prolongée peut causer des maladies chroniques, y compris des cancers.
Cancers Maladies chroniques
#4

Les enfants sont-ils plus vulnérables ?

Oui, les enfants sont plus sensibles aux effets néfastes de la pollution de l'eau.
Enfants Vulnérabilité
#5

Quels symptômes neurologiques peuvent apparaître ?

Des troubles neurologiques comme des maux de tête et des vertiges peuvent se manifester.
Troubles neurologiques Maux de tête

Prévention 5

#1

Comment prévenir la pollution chimique de l'eau ?

Des réglementations strictes sur les déchets industriels et l'agriculture peuvent aider.
Réglementation environnementale Déchets industriels
#2

Quelles pratiques agricoles réduisent la pollution ?

L'agriculture durable et l'utilisation de produits chimiques limités peuvent réduire la pollution.
Agriculture durable Produits chimiques
#3

Comment sensibiliser le public à la pollution de l'eau ?

Des campagnes d'éducation et des ateliers communautaires peuvent sensibiliser à la pollution.
Éducation à l'environnement Sensibilisation
#4

Quels rôles jouent les gouvernements dans la prévention ?

Les gouvernements établissent des lois et des normes pour protéger les ressources en eau.
Politiques environnementales Protection de l'eau
#5

Comment les entreprises peuvent-elles réduire leur impact ?

Les entreprises peuvent adopter des pratiques écologiques et réduire les déchets chimiques.
Responsabilité sociale des entreprises Pratiques écologiques

Traitements 5

#1

Comment traiter les maladies causées par l'eau polluée ?

Le traitement dépend de la maladie, incluant des médicaments et des soins de soutien.
Traitement médical Soins de soutien
#2

Y a-t-il des antidotes pour les polluants chimiques ?

Certains polluants ont des antidotes spécifiques, mais cela dépend du type de contaminant.
Antidotes Toxicologie
#3

Comment décontaminer l'eau ?

Des méthodes comme la filtration, l'osmose inverse et le traitement chimique sont utilisées.
Filtration de l'eau Osmose inverse
#4

Quels soins d'urgence en cas d'intoxication ?

En cas d'intoxication, il est crucial de consulter immédiatement un professionnel de santé.
Intoxication Urgences médicales
#5

Peut-on prévenir les effets de la pollution par des traitements ?

Des traitements préventifs comme les vaccinations peuvent réduire certains risques de maladies.
Prévention Vaccination

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir après une exposition ?

Des complications comme des maladies chroniques, des troubles neurologiques et des cancers peuvent survenir.
Maladies chroniques Troubles neurologiques
#2

La pollution de l'eau affecte-t-elle la reproduction ?

Oui, certains polluants peuvent nuire à la fertilité et au développement fœtal.
Fertilité Développement fœtal
#3

Quels impacts sur la santé mentale ?

L'anxiété et le stress liés à la pollution de l'eau peuvent affecter la santé mentale.
Santé mentale Anxiété
#4

Les maladies infectieuses peuvent-elles augmenter ?

Oui, la pollution de l'eau peut favoriser la propagation de maladies infectieuses.
Maladies infectieuses Propagation
#5

Quels effets sur les écosystèmes aquatiques ?

La pollution chimique peut détruire les habitats aquatiques et réduire la biodiversité.
Écosystèmes aquatiques Biodiversité

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les principaux facteurs incluent l'industrialisation, l'agriculture intensive et l'urbanisation.
Industrialisation Agriculture intensive
#2

Les pays en développement sont-ils plus à risque ?

Oui, les pays en développement manquent souvent de réglementations strictes sur la pollution.
Pays en développement Réglementation environnementale
#3

Comment le climat influence-t-il la pollution de l'eau ?

Les événements climatiques extrêmes peuvent aggraver la pollution de l'eau par le ruissellement.
Changement climatique Ruissellement
#4

Les zones urbaines sont-elles plus touchées ?

Oui, les zones urbaines concentrent souvent des sources de pollution chimique dans l'eau.
Zones urbaines Sources de pollution
#5

Quel rôle joue l'industrie chimique ?

L'industrie chimique est une source majeure de pollution de l'eau par les déchets et les déversements.
Industrie chimique Déchets industriels
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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 19/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Gabriel Sigmund

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Environmental Geosciences, Centre for Microbiology and Environmental Systems Science, University of Vienna, Josef-Holaubeck-Platz 2, 1090 Vienna, Austria.
  • Environmental Technology, Wageningen University & Research, P.O. Box 17, 6700 AA Wageningen, the Netherlands.
Publications dans "Pollution chimique de l'eau" :

Zhanyun Wang

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Empa Swiss - Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Technology and Society Laboratory, 9014 St. Gallen, Switzerland.

Tomas Brodin

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Wildlife, Fish, and Environmental Studies, Swedish University of Agricultural Sciences, 90187, Umeå, Sweden.
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Michael G Bertram

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Wildlife, Fish, and Environmental Studies, Swedish University of Agricultural Sciences, Umeå, SE-901 83, Sweden.
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Leo Posthuma

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • National Institute for Public Health and the Environment (Centre for Sustainability, Environment and Health, DMG), PO Box 1, 3720 BA, Bilthoven, The Netherlands. leo.posthuma@rivm.nl.
  • Department of Environmental Science, Radboud University Nijmegen, Heyendaalseweg, Nijmegen, The Netherlands. leo.posthuma@rivm.nl.

Adelene Lai

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB), University of Luxembourg, 6 Avenue du Swing, 4367 Belvaux, Luxembourg.
  • Institute for Inorganic and Analytical Chemistry, Friedrich-Schiller-University, 07743 Jena, Germany.
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Jiaqi Wang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Environmental Science, Institute for Water and Wetland Research, Radboud University, P.O. Box 9010, Nijmegen, 6500 GL, the Netherlands. Electronic address: jiaqi.wang.1@ru.nl.
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Matthew A Pendergraft

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Affiliations :
  • Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, San Diego, La Jolla, California 92037, United States.
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Kimberly A Prather

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Affiliations :
  • Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, San Diego, La Jolla, California 92037, United States.
  • Department of Chemistry and Biochemistry, University of California, San Diego, La Jolla, California 92093, United States.
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Marlene Ågerstrand

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Environmental Science, Stockholm University, Stockholm, Sweden.
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Thomas Backhaus

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biological and Environmental Sciences, University of Gothenburg, 40530, Gothenburg, Sweden.
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Miriam L Diamond

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Affiliations :
  • Department of Earth Sciences and School of the Environment, University of Toronto, Toronto, Ontario, M5S 3B1, Canada.
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Leonie Mueller

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Affiliations :
  • Institute for Environmental Research, RWTH Aachen University, 52074, Aachen, Germany.
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Martin Scheringer

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Affiliations :
  • RECETOX, Masaryk University, 62500, Brno, Czech Republic.
  • ETH Zürich, Institute of Biogeochemistry and Pollutant Dynamics, 8092, Zürich, Switzerland.
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Anna Soehl

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Affiliations :
  • International Panel on Chemical Pollution, 8092, Zürich, Switzerland.
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Penny Vlahos

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Affiliations :
  • Department of Marine Sciences, University of Connecticut, Groton, Connecticut, USA.
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Ksenia J Groh

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Affiliations :
  • Eawag, Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, 8600, Dübendorf, Switzerland.
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Marcus Michelangeli

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Affiliations :
  • Department of Wildlife, Fish, and Environmental Studies, Swedish University of Agricultural Sciences, Umeå, SE-901 83, Sweden; School of Biological Sciences, Monash University, Melbourne, 3800, Australia. Electronic address: marcus.michelangeli@slu.se.
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Jake M Martin

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Affiliations :
  • School of Biological Sciences, Monash University, Melbourne, 3800, Australia.
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Erin S McCallum

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Affiliations :
  • Department of Wildlife, Fish, and Environmental Studies, Swedish University of Agricultural Sciences, Umeå, SE-901 83, Sweden.
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Sources (10000 au total)

Validation of deep learning-based computer-aided detection software use for interpretation of pulmonary abnormalities on chest radiographs and examination of factors that influence readers' performance and final diagnosis.

To evaluate the performance of a deep learning-based computer-aided detection (CAD) software for detecting pulmonary nodules, masses, and consolidation on chest radiographs (CRs) and to examine the ef... The CRs of 453 patients were retrospectively selected from two institutions. Among these CRs, 60 images with abnormal findings (pulmonary nodules, masses, and consolidation) and 140 without abnormal f... The mean wAFROC FOM score of the 12 readers significantly improved from 0.746 to 0.810 with software assistance (P = 0.007). In the reader group with < 6 years of experience, the mean FOM score signif... CAD software use improved doctors' performance in detecting nodules/masses and consolidation on CRs, particularly for non-expert doctors, by preventing doctors from missing distinct lesions rather tha...

Image feature index: A novel metric for quantifying chest radiographic image quality.

Radiographic X-ray imaging is a common clinical examination. Current objective methods for quantifying image quality for radiographs struggle to capture the combined impact of factors throughout the i... We proposed the image feature index (IFI) to comprehensively quantify radiographic X-ray image quality. We also aimed to study the correlation between IFI and observer-perceived image quality for ches... The IFI algorithm was developed, which measured the amount of information, textural features, and noise in the image. A total of 70 chest phantom radiographs were generated under 60-120 kV and 0.2-80 ... The curves of IFI versus DAP and IFI versus EI both demonstrated a similar three-stage form where IFI is above zero: in the first stage, IFI increases rapidly with increased DAP or EI, whereas in the ... IFI is a feasible and efficient descriptor for image quality for chest radiographs. Future studies with larger sample sizes and sample types are needed to confirm the feasibility of IFI for other exam...

Deep learning image reconstruction algorithm: impact on image quality in coronary computed tomography angiography.

To perform a comprehensive intraindividual objective and subjective image quality evaluation of coronary CT angiography (CCTA) reconstructed with deep learning image reconstruction (DLIR) and to asses... Fifty-one patients (29 males) undergoing clinically indicated CCTA from April to December 2021 were prospectively enrolled. Fourteen datasets were reconstructed for each patient: three DLIR strength l... DLIR algorithm did not impact vascular attenuation (P ≥ 0.374). DLIR_H showed the lowest noise, comparable with ASiR-V 100% (P = 1) and significantly lower than other reconstructions (P ≤ 0.021). DLIR... DLIR_M significantly improves CCTA image quality and has very strong correlation with routinely applied ASiR-V 50% dataset in the diagnosis of CAD....

Ultra-low-dose computed tomography with deep learning reconstruction for craniosynostosis at radiation doses comparable to skull radiographs: a pilot study.

Craniofacial computed tomography (CT) is the diagnostic investigation of choice for craniosynostosis, but high radiation dose remains a concern.... To evaluate the image quality and diagnostic performance of an ultra-low-dose craniofacial CT protocol with deep learning reconstruction for diagnosis of craniosynostosis.... All children who underwent initial craniofacial CT for suspected craniosynostosis between September 2021 and September 2022 were included in the study. The ultra-low-dose craniofacial CT protocol usin... Among 29 patients (15 routine-dose CT and 14 ultra-low-dose CT), 23 patients had craniosynostosis. The 3-D volume-rendered images of ultra-low-dose CT without deep learning showed decreased image qual... In this pilot study, an ultra-low-dose CT protocol using radiation doses at a level similar to skull radiographs showed preserved diagnostic performance for craniosynostosis, but decreased image quali...

Radiographers' experiences of image interpretation training in a low-resource setting.

Radiographers extend their roles through formal and on-the-job training to keep up with clinical practice changes. One area of role extension that is now incorporated into undergraduate programmes is ... A qualitative phenomenological research design was employed to investigate the experiences of ten radiography graduates who were purposively selected from one higher education institution. Individual ... From the ten interviews conducted, teaching approach, clinical education, and assessment strategy emerged as areas of experience within the teaching and learning theme, while practitioner role modelli... The participants' experiences reflected a misalignment in the educational process due to inadequacies in the teaching approach, clinical education, and assessment strategies. Participants encountered ... While these findings are specific to the experiences of the participants, conducting similar research in comparable contexts and implementing competency-based image interpretation assessments could he...

UK reporting radiographers' perceptions of AI in radiographic image interpretation - Current perspectives and future developments.

Radiographer reporting is accepted practice in the UK. With a national shortage of radiographers and radiologists, artificial intelligence (AI) support in reporting may help minimise the backlog of un... A Qualtrics® survey was designed and piloted by a team of UK AI expert radiographers. This paper reports the third part of the survey, open to reporting radiographers only.... 86 responses were received. Respondents were confident in how an AI reached its decision (n = 53, 62%). Less than a third of respondents would be confident communicating the AI decision to stakeholder... Responses indicate that AI will have a strong impact on reporting radiographers' decision making in the future. Respondents are confident in how an AI makes decisions but less confident explaining thi... This survey clarifies UK reporting radiographers' perceptions of AI, used for image interpretation, highlighting key issues with AI integration....

Novel training approach to improve a cohort of radiographers' image interpretation skills of trauma chest radiographs.

Zambia is experiencing a critical shortage of radiologists responsible for interpreting X-ray images. Nine radiologists serve the entire population of over 18 million people. Consequently, referring p... A cohort of 27 radiographers employed at eight public hospitals in the Copperbelt Province of Zambia undertook a training intervention using face-to-face training and image discussions on the social m... The cohort of radiographers (n = 27) showed an improvement in their interpretation skills for trauma CXR images. The interpretation median scores ranged from approximately 82% to 93% in the pre-test a... This type of novel training intervention is urgently required in the Copperbelt Province of Zambia. The results show that the training process was implemented successfully to improve radiographers' im... Promoting radiographers' involvement in image interpretation will likely improve imaging services in Zambia, considering the critical shortage of radiologists....