Titre : Régulation négative

Régulation négative : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Decision Support Techniques

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une régulation négative ?

Des tests génétiques et des analyses d'expression génique peuvent être utilisés.
Analyse génétique Expression génique
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer la régulation négative ?

Les tests PCR et les microarrays sont couramment utilisés pour évaluer l'expression.
PCR Microarrays
#3

Quels biomarqueurs indiquent une régulation négative ?

Des niveaux réduits de certaines protéines ou ARN peuvent indiquer une régulation négative.
Biomarqueurs ARN
#4

La régulation négative est-elle visible sur des imageries ?

Non, elle nécessite des analyses moléculaires pour être détectée.
Imagerie médicale Analyse moléculaire
#5

Peut-on mesurer la régulation négative in vivo ?

Oui, des techniques comme l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle peuvent aider.
Imagerie par résonance magnétique In vivo

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont associés à la régulation négative ?

Les symptômes varient selon le contexte, mais peuvent inclure fatigue ou dysfonctionnement cellulaire.
Fatigue Dysfonctionnement cellulaire
#2

La régulation négative provoque-t-elle des douleurs ?

Indirectement, si elle affecte des processus biologiques liés à la douleur.
Douleur Processus biologiques
#3

Y a-t-il des symptômes neurologiques ?

Oui, des troubles neurologiques peuvent survenir si des gènes régulés affectent le système nerveux.
Troubles neurologiques Système nerveux
#4

La régulation négative affecte-t-elle l'humeur ?

Elle peut influencer l'humeur si elle impacte des neurotransmetteurs ou hormones.
Humeur Neurotransmetteurs
#5

Des symptômes métaboliques peuvent-ils apparaître ?

Oui, la régulation négative peut perturber le métabolisme, entraînant divers symptômes.
Métabolisme Perturbation

Prévention 5

#1

Peut-on prévenir la régulation négative ?

Prévenir les facteurs de risque et maintenir un mode de vie sain peut aider.
Prévention Mode de vie sain
#2

L'exercice physique joue-t-il un rôle ?

Oui, l'exercice régulier peut influencer positivement l'expression génique.
Exercice physique Expression génique
#3

Le stress impacte-t-il la régulation négative ?

Oui, le stress chronique peut exacerber la régulation négative de certains gènes.
Stress Régulation des gènes
#4

Une bonne hygiène de vie est-elle suffisante ?

Elle peut réduire les risques, mais d'autres facteurs génétiques et environnementaux jouent aussi.
Hygiène de vie Facteurs environnementaux
#5

Les vaccinations influencent-elles la régulation ?

Certaines vaccinations peuvent moduler l'expression immunitaire, mais pas directement la régulation négative.
Vaccinations Expression immunitaire

Traitements 5

#1

Quels traitements ciblent la régulation négative ?

Des thérapies géniques et des médicaments peuvent être utilisés pour moduler l'expression.
Thérapie génique Médicaments
#2

Les inhibiteurs peuvent-ils aider ?

Oui, les inhibiteurs de certaines voies de signalisation peuvent réduire la régulation négative.
Inhibiteurs Voies de signalisation
#3

Y a-t-il des traitements naturels ?

Certaines plantes médicinales peuvent influencer l'expression génique, mais des études sont nécessaires.
Plantes médicinales Expression génique
#4

Comment la nutrition influence-t-elle la régulation ?

Une alimentation équilibrée peut moduler l'expression des gènes et réduire la régulation négative.
Nutrition Expression des gènes
#5

Les thérapies comportementales sont-elles efficaces ?

Elles peuvent aider à gérer les symptômes associés, mais ne ciblent pas directement la régulation.
Thérapies comportementales Gestion des symptômes

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Des maladies chroniques ou des troubles métaboliques peuvent résulter d'une régulation négative prolongée.
Maladies chroniques Troubles métaboliques
#2

La régulation négative peut-elle causer des cancers ?

Oui, une régulation négative de gènes suppresseurs de tumeurs peut augmenter le risque de cancer.
Cancers Gènes suppresseurs de tumeurs
#3

Y a-t-il des risques cardiovasculaires ?

Oui, des déséquilibres dans l'expression génique peuvent contribuer à des maladies cardiovasculaires.
Risques cardiovasculaires Maladies cardiovasculaires
#4

Des troubles endocriniens peuvent-ils apparaître ?

Oui, la régulation négative peut affecter les hormones et entraîner des troubles endocriniens.
Troubles endocriniens Hormones
#5

La régulation négative affecte-t-elle la fertilité ?

Oui, elle peut perturber l'équilibre hormonal et affecter la fertilité chez les individus.
Fertilité Équilibre hormonal

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque principaux ?

Les facteurs génétiques, environnementaux et le mode de vie peuvent influencer la régulation négative.
Facteurs génétiques Environnement
#2

Le tabagisme est-il un facteur de risque ?

Oui, le tabagisme peut induire une régulation négative de gènes liés à la santé pulmonaire.
Tabagisme Santé pulmonaire
#3

L'alimentation influence-t-elle la régulation ?

Oui, une alimentation déséquilibrée peut affecter l'expression génique et la régulation.
Alimentation Expression génique
#4

Le manque de sommeil est-il un risque ?

Oui, le manque de sommeil peut perturber la régulation des gènes liés au stress et à la santé.
Manque de sommeil Santé
#5

Le vieillissement est-il un facteur de risque ?

Oui, le vieillissement peut affecter la régulation négative des gènes, augmentant les risques de maladies.
Vieillissement Maladies
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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 02/05/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Mohammad Taheri

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Affiliations :
  • Urology and Nephrology Research Center, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
  • Institute of Human Genetics, Jena University Hospital, Jena, Germany.
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Soudeh Ghafouri-Fard

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Affiliations :
  • Department of Medical Genetics, School of Medicine, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
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Susumu Ohya

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pharmacology, Graduate School of Medical Sciences, Nagoya City University, Nagoya 467-8601, Japan.
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Nelsy Beatriz Medina

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Affiliations :
  • Instituto de Investigaciones Farmacológicas (ININFA). Facultad de Farmacia y Bioquímica. Universidad de Buenos Aires. CONICET. Buenos Aires, Argentina.
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María Clara Gravielle

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Affiliations :
  • Instituto de Investigaciones Farmacológicas (ININFA). Facultad de Farmacia y Bioquímica. Universidad de Buenos Aires. CONICET. Buenos Aires, Argentina. Electronic address: graviell@ffyb.uba.ar.
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Qing Zhang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Microsporidia Infection and Control, Southwest University, Chongqing 400715, China.
  • State Key Laboratory of Silkworm Genome Biology, Southwest University, Chongqing 400715, China.
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Liping Zhang

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Affiliations :
  • Chongqing Fisheries Technical Extension Center, Chongqing 400014, China.
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Lianju Shen

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Department of Urology, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Pediatric Research Institute, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China.
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Chunlan Long

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Department of Urology, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Pediatric Research Institute, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China.
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Xing Liu

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Affiliations :
  • Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering, Chongqing Key Laboratory of Pediatrics, Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders, National Clinical Research Center for Child Health and Disorders, China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Department of Urology, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Pediatric Research Institute, Children's Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China; Program for Youth Innovation in Future Medicine, Chongqing Medical University, Chongqing, 400014, PR China. Electronic address: liux@hospital.cqmu.edu.cn.
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Shahram Arsang-Jang

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Affiliations :
  • Clinical Research Development Center (CRDU), Qom University of Medical Sciences, Qom, Iran.
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Jing Zeng

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Xiao Ma

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Carcinogenesis and Translational Research, Department of Head and Neck, Perking University Cancer Hospital and Institute, Beijing 100142, China.
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Jinjing Wang

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Ran Liu

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Yun Shao

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Affiliations :
  • Department of Pathology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Yanwei Hou

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Zhiyuan Li

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China.
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Yi Fang

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Affiliations :
  • Department of Endocrinology, The Fifth Medical Center, Chinese PLA General Hospital (Former 307th Hospital of the PLA), Beijing 100071, China fangyi307@163.com.
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Sidra Habib

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Affiliations :
  • Key Laboratory of Plant Hormones and Development Regulation of Chongqing, School of Life Sciences, Chongqing University, Chongqing 400044, China.
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Sources (10000 au total)

The Use of Multicriteria Decision Analysis to Support Decision Making in Healthcare: An Updated Systematic Literature Review.

Multicriteria decision analysis (MCDA) is increasingly used for decision making in healthcare. However, its application in different decision-making contexts is still unclear. This study aimed to prov... We updated a systematic review conducted in 2013 by searching Embase, MEDLINE, and Google Scholar for MCDA studies in healthcare, published in English between August 2013 and November 2020. We also ex... From the 4295 identified studies, 473 studies were eligible for full-text review after assessing titles and abstracts. Of those, 228 studies met the inclusion criteria and underwent data extraction. T... A guide on how to conduct and report MCDA that acknowledges the particularities of the different decision contexts and methods needs to be developed....

Quality of patient decision aids to support the public making COVID-19 decisions: An online environmental scan.

To identify and appraise the quality of COVID-19 patient decision aids (PtDAs).... We conducted an environmental scan of online publicly available COVID-19 PtDAs. Two reviewers independently searched and extracted data. We calculated median International Patient Decision Aid Standar... Of 876 resources identified, 12 were PtDAs. Decisions focused on initial COVID-19 vaccination series (n = 9), location of care for elderly (n = 2), and social distancing (n = 1). All 12 PtDAs were wri... We identified few online publicly available COVID-19 PtDAs and none were about COVID-19 vaccination boosters or treatment. PtDAs scored poorly on actionability and none met all IPDAS criteria for mini... PtDA developers for COVID-19 and future pandemics should ensure their PtDAs meet all IPDAS criteria for minimizing risk of bias, have adequate scores for actionability, and are disseminated in the A t...

Supporting older patients in making healthcare decisions: The effectiveness of decision aids; A systematic review and meta-analysis.

To systematically review randomized controlled trials and clinical controlled trials evaluating the effectiveness of Decision Aids (DAs) compared to usual care or alternative interventions for older p... A systematic search of several databases was conducted. Eligible studies included patients ≥ 65 years or reported a mean of ≥ 70 years. Primary outcomes were attributes of the choice made and decision... Overall, 15 studies were included. Using DAs were effective in increasing knowledge (SMD 0.90; 95% CI [0.48, 1.32]), decreasing decisional conflict (SMD -0.15; 95% CI [-0.29, -0.01]), improving patien... This review shows a number of favourable results for the effectiveness of DAs in decision making with older patients.... Current DAs can be used to support shared decision making with older patients when faced with treatment, screening or care decisions....

Supporting rehabilitation stakeholders in making service delivery decisions: a rapid review of multi-criteria decision analysis methods.

This review aimed to synthesize knowledge about multi-criteria decision analysis methods for supporting rehabilitation service design and delivery decisions, including: (1) describing the use of these... We conducted a rapid review in collaboration with a knowledge partner, searching four databases for peer-reviewed articles reporting primary research. We extracted relevant data from included studies ... We identified 717 records, of which 54 met inclusion criteria. Multi-criteria decision analysis methods were primarily used to understand the strength of clients' and clinicians' preferences (... Multi-criteria decision analysis methods are promising for better understanding client and family preferences and priorities across rehabilitation professions, contexts, and caseloads. Further work is...

Machine learning decision support model for radical cystectomy discharge planning.

Timely and appropriate discharge placement for patients who have undergone radical cystectomy (RC) remains challenging. Our objective was to improve the discharge planning process by creating a machin... Patients undergoing elective radical cystectomy for bladder cancer from 2014-2019 were identified in the ACS-NSQIP database. A gradient boosted decision tree was trained on selected predischarge varia... A total of 11,881 patients met inclusion criteria with a mean age of 68.6 years. 10.6% of patients undergoing RC had non-home discharges. Our model predicting non-home discharge achieved an area under...

Free Online Decision Tools to Support Parents Making Decisions About Their Children's Chronic Health Condition: An Environmental Scan.

Medical decisions parents make on their children's behalf can be challenging. Free online decision support tools are created to help parents faced with these decisions.... We used an environmental scan to identify free, online tools that support parents in making decisions about their children's chronic health condition. We described the tools and assessed their potenti... Decision aid repositories, Google searches, and key informants identified decision support tools. Eligible tools were freely available online and for parents of children with chronic health conditions... Two reviewers independently assessed the tools' quality based on the International Patient Decision Aid Standards (IPDAS). Tool readability was assessed using the Flesch Reading Ease test.... From 21 free, online decision support tools, 14 (67%) provided sufficient detail for making a specific decision (IPDAS qualifying criteria). None sufficiently met IPDAS certification criteria necessar... Google searches and key informant sources are not replicable.... Free, online decision support tools for parents of children with chronic health conditions are of variable quality, most are difficult to read, and there is limited evidence their use achieves intende... Registered with Open Science Framework 20 July 2021(AEST) osf.io/b94yj....