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Maladies de l'appareil digestif
Maladies du foie
Insuffisance hépatique
Défaillance hépatique
Défaillance hépatique : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Unsupervised Machine Learning
Diagnostic
5
Défaillance hépatique
Tests de fonction hépatique
Tests de fonction hépatique
Bilirubine
Échographie
Imagerie hépatique
Biopsie hépatique
Défaillance hépatique
Symptômes
5
Encéphalopathie hépatique
Confusion
Traitements
5
Traitement
Transplantation hépatique
Médicaments
Défaillance hépatique
Transplantation hépatique
Défaillance hépatique
Encéphalopathie hépatique
Traitement
Complications
5
Complications
Encéphalopathie hépatique
Encéphalopathie hépatique
Troubles neurologiques
Syndrome hépatopulmonaire
Complications
Facteurs de risque
5
Facteurs de risque
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Hépatite C
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"text": "Oui, une alimentation équilibrée et riche en nutriments peut soutenir la santé du foie."
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 31/03/2025
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Department of Hepatology, Asian Institute of Gastroenterology, Hyderabad, India.
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Digestive and Liver Diseases Division, University of Texas Southwestern Medical Center at Dallas, Dallas, TX, USA. Electronic address: william.lee@utsouthwestern.edu.
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Division of Gastroenterology (Liver Unit), Division of Critical Care Medicine, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada.
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University College London Medical School, London, UK r.jalan@ucl.ac.uk.
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Division of Gastroenterology and Hepatology. University of Pennsylvania, Philadelphia, USA. Electronic address: reddyr@pennmedicine.upenn.edu.
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Department of Hepatology, Institute of Liver and Biliary Sciences, New Delhi, India. Electronic address: rakhi_2011@yahoo.co.in.
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Department of Infectious Diseases, the Third Affiliated Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang 050051, China; Huaihe Hospital of Henan University, Kaifeng 475000, China.
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Affiliations :
Department of Infectious Diseases, the Third Affiliated Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang 050051, China; Baodi District Hospital of Traditional Chinese Medicine in Tianjin, Tianjin 301800, China.
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Department of Infectious Diseases, the Third Affiliated Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang 050051, China.
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Department of Infectious Diseases, the Third Affiliated Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang 050051, China.
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Department of Infectious Diseases, the Third Affiliated Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang 050051, China.
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Hume-Lee Transplant Center of Virginia Commonwealth University, Richmond, VA, USA.
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Affiliations :
Klinik für Intensivmedizin, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Martinistraße 52, 20246 Hamburg, Deutschland.
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Klinik für Intensivmedizin, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Martinistraße 52, 20246 Hamburg, Deutschland.
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Affiliations :
Klinik für Intensivmedizin, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Martinistraße 52, 20246 Hamburg, Deutschland.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Liver Intensive Care Unit, Institute of Liver Studies, King's College Hospital, London, UK; Department of Inflammation Biology, School of Infection and Microbial Sciences, King's College London, London, UK; Liver Disease Unit, Rennes University Hospital, Rennes, France; Inerm 1241 NuMeCan, University of Rennes, Rennes, France.
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Affiliations :
AP-HP Hôpital Paul Brousse, Hepato-Biliary Center and Liver Transplant ICU, University Paris Saclay, INSERM unit N°1193, Villejuif, France.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Pediatrics, Division of Pediatric Gastroenterology, Hepatology, and Nutrition, University of Minnesota, 2450 Riverside Avenue, Minneapolis, MN 55454, USA.
Publications dans "Défaillance hépatique" :
Unsupervised machine learning methods are important analytical tools that can facilitate the analysis and interpretation of high-dimensional data. Unsupervised machine learning methods identify latent...
Quantifying the severity of head shape deformity and establishing a threshold for operative intervention remains challenging in patients with metopic craniosynostosis (MCS). This study combines three-...
Head computed tomography scans from subjects with MCS and normal controls (5 to 15 months of age) were used for objective three-dimensional shape analysis using ShapeWorks software and in a survey for...
One hundred twenty-four computed tomography scans were used to develop the model; 50 (24% MCS, 76% controls) were rated by 36 craniofacial surgeons, with an average of 20.8 ratings per skull. The inte...
This study describes a novel metric to quantify the head shape deformity associated with MCS and contextualizes the results using clinical assessments of head shapes by craniofacial experts. This metr...
To identify and evaluate predictive lung imaging markers and their pathways of change during progression of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) from sequential data of an IPF cohort. To test if these ...
We studied radiological disease progression in 76 patients with IPF, including overall 190 computed tomography (CT) examinations of the chest. An algorithm identified candidates for imaging patterns m...
Progression marker patterns were identified and exhibited high stability in a repeatability experiment with 20 random sub-cohorts of the overall cohort. The 4 top-ranked progression markers were consi...
Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome. Local tracking of pattern transitions reveals pathways of radiological disease progression from health...
• Unsupervised learning can identify radiological disease progression markers that predict outcome in patients with idiopathic pulmonary fibrosis. • Local tracking of pattern transitions reveals pathw...
Treatment and preventative advances for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have been slow due, in part, to limited subphenotypes. We tested if unsupervised machine learning on CT images woul...
New CT emphysema subtypes were identified by unsupervised machine learning on only the texture and location of emphysematous regions on CT scans from 2853 participants in the Subpopulations and Interm...
The algorithm discovered six reproducible (interlearner intraclass correlation coefficient, 0.91-1.00) CT emphysema subtypes. The most common subtype in SPIROMICS, the combined bronchitis-apical subty...
Large-scale unsupervised machine learning on CT scans defined six reproducible, familiar CT emphysema subtypes that suggest paths to specific diagnosis and personalised therapies in COPD and pre-COPD....
Inverse design of short single-stranded RNA and DNA sequences (aptamers) is the task of finding sequences that satisfy a set of desired criteria. Relevant criteria may be, for example, the presence of...
The purpose of this study was to introduce a new machine learning approach for differentiation of a pachychoroid from a healthy choroid based on enhanced depth-optical coherence tomography (EDI-OCT) i...
Integrative taxonomy, combining data from multiple axes of biologically relevant variation, is a major goal of systematics. Ideally, such taxonomies will derive from similarly integrative species-deli...
The 2016 American Society of Echocardiography guidelines have been widely used to assess left ventricular diastolic function. However, limitations are present in the current classification system. The...
Baseline demographics, heart failure hospitalization, and all-cause mortality data were obtained for all adult patients who underwent transthoracic echocardiography at Mayo Clinic Rochester in 2015. P...
Among 24,414 patients (mean age, 63.6 ± 16.2 years), all-cause mortality occurred in 4,612 patients (18.9%) during a median follow-up period of 3.1 years. The algorithm determined three clusters with ...
Unsupervised machine learning identified physiologically and prognostically distinct clusters on the basis of nine diastolic function Doppler variables. The clusters can be potentially applied in echo...
The symptoms of diseases can vary among individuals and may remain undetected in the early stages. Detecting these symptoms is crucial in the initial stage to effectively manage and treat cases of var...
Significant regional variations in the HIV epidemic hurt effective common interventions in sub-Saharan Africa. It is crucial to analyze HIV positivity distributions within clusters and assess the homo...
We used an agglomerative hierarchical, unsupervised machine learning, approach for clustering to analyse data for 146,733 male and 155,622 female respondents from 13 sub-Saharan African countries with...
Two principal components were obtained, with the first describing 62.3% and 70.1% and the second explaining 18.3% and 20.6% variance of the total socio-behavioural variation in females and males, resp...
The findings provide a potential use of unsupervised machine learning approaches for substantially identifying clustered countries based on the underlying socio-behavioural characteristics....