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Maladies urogénitales
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Diabète insipide néphrogénique
Diabète insipide néphrogénique : Questions médicales fréquentes
Termes MeSH sélectionnés :
Diagnostic
5
Diabète insipide
Néphrogénie
Tests diagnostiques
Tests de restriction hydrique
Hormone antidiurétique
Diabète insipide
Symptômes
Diabète insipide
Polyurie
Diabète insipide
Tests d'hydratation
Diagnostic différentiel
Imagerie médicale
Anomalies rénales
Hypophyse
Symptômes
5
Polyurie
Polydipsie
Déshydratation
Soif
Déshydratation
Diabète insipide
Symptômes
Polyurie
Diabète insipide
Déshydratation
Fatigue
Symptômes
Âge
Symptômes
Diabète insipide
Prévention
5
Prévention
Médicaments néphrotoxiques
Diabète insipide
Déshydratation
Surveillance des symptômes
Prévention
Antécédents familiaux
Risque
Prévention
Examens réguliers
Détection précoce
Santé rénale
Éducation des patients
Gestion
Prévention
Traitements
5
Diurétiques
Hydratation
Traitement
Médicaments
Gestion des symptômes
Diabète insipide
Hydratation
Alimentation
Traitement non médicamenteux
Suivi médical
Efficacité du traitement
Diabète insipide
Cas réfractaires
Thérapies géniques
Traitements expérimentaux
Complications
5
Complications
Déshydratation
Déséquilibres électrolytiques
Déshydratation
Santé rénale
Troubles cardiaques
Infections urinaires
Excès d'urine
Complications
Déséquilibres électrolytiques
Problèmes cardiaques
Neurologie
Prévention des complications
Suivi médical
Gestion des symptômes
Facteurs de risque
5
Facteurs de risque
Antécédents familiaux
Maladies rénales
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Prédisposition
Diabète insipide
Médicaments
Lithium
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Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale
Validation scientifique effectuée le 26/04/2025
Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales
6 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Departments of Medicine, Pharmacology and Physiology, Université de Montréal, Montréal, Québec, Canada.
Unité de recherche clinique, Centre de recherche et Service de néphrologie, Hôpital du Sacré-Coeur de Montréal, Québec, Canada.
5 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Translational Medical Sciences, University of Campania "L.Vanvitelli", Naples,Italy.
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4 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Pediatric Nephrology, Great Ormond Street Hospital for Children NHS Foundation Trust, London, UK.
Centre for Nephrology, University College London, London, UK.
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4 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Nephrology, Tokyo Medical and Dental University, Fukui, Japan.
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3 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Pediatric Nephrology, Great Ormond Street Hospital for Children NHS Foundation Trust, London, UK.
Centre for Nephrology, University College London, London, UK.
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3 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Department of Endocrinology, Zhejiang Provincial People's Hospital, Affiliated People's Hospital, Hangzhou Medical College, Hangzhou, 310003, Zhejiang province, China.
Key Laboratory of Endocrine Gland Diseases of Zhejiang Province, Affiliated People's Hospital, Hangzhou Medical College, Hangzhou, 310003, Zhejiang province, China.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Faculty of Medicine, Department of Physiology, Semmelweis University, Budapest, Hungary.
MTA-SE Laboratory of Molecular Physiology, Hungarian Academy of Sciences, Semmelweis University, Budapest, Hungary.
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Affiliations :
Faculty of Medicine, Department of Physiology, Semmelweis University, Budapest, Hungary. hunyady.laszlo@med.semmelweis-univ.hu.
MTA-SE Laboratory of Molecular Physiology, Hungarian Academy of Sciences, Semmelweis University, Budapest, Hungary. hunyady.laszlo@med.semmelweis-univ.hu.
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Affiliations :
Assistance Publique Hôpitaux de Paris, Hôpital Européen Georges-Pompidou, Department of Genetics, France and University of Paris Cité, Paris, France; Centre de Référence des Maladies Rénales Héréditaires de l'Enfant et de l'Adulte (MARHEA), Paris, France. Electronic address: rosa.vargas@aphp.fr.
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Affiliations :
Interdisciplinary Laboratory of Medical Investigation, Unit of Pediatric Nephrology, Faculty of Medicine, Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil.
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Interdisciplinary Laboratory of Medical Investigation, Unit of Pediatric Nephrology, Faculty of Medicine, Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil.
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Interdisciplinary Laboratory of Medical Investigation, Unit of Pediatric Nephrology, Faculty of Medicine, Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil.
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Interdisciplinary Laboratory of Medical Investigation, Unit of Pediatric Nephrology, Faculty of Medicine, Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil.
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Interdisciplinary Laboratory of Medical Investigation, Unit of Pediatric Nephrology, Faculty of Medicine, Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil.
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Affiliations :
Division of Endocrinology, Department of Internal Medicine, Faculty of Medicine, UFMG, Belo Horizonte, Brazil.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
Division of Endocrinology, Department of Internal Medicine, Faculty of Medicine, UFMG, Belo Horizonte, Brazil.
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Interdisciplinary Laboratory of Medical Investigation, Unit of Pediatric Nephrology, Faculty of Medicine, Federal University of Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brazil.
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Affiliations :
Department of Pediatrics, Apollo Gleneagles Hospitals, 58, Canal Circular Road, Kolkata, India.
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Affiliations :
Department of Pediatric Nephrology, Great Ormond Street Hospital for Children NHS Foundation Trust, London, UK.
Max Super Speciality Hospital & PSRI Hospital, New Delhi, India.
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2 publications dans cette catégorie
Affiliations :
North East Thames Regional Genetics Service Laboratories, Great Ormond Street Hospital for Children NHS Foundation Trust, London, UK.
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Statistical regression models are used for predicting outcomes based on the values of some predictor variables or for describing the association of an outcome with predictors. With a data set at hand,...
We propose a censored quantile regression model for the analysis of relative survival data. We create a hybrid data set consisting of the study observations and counterpart randomly sampled pseudopopu...
The recently proposed proportional win-fractions (PW) model extends the two-sample win ratio analysis of prioritized composite endpoints to regression. Its proportionality assumption ensures that the ...
Tensor regression analysis is finding vast emerging applications in a variety of clinical settings, including neuroimaging, genomics, and dental medicine. The motivation for this paper is a study of p...
Compositional data reside in a simplex and measure fractions or proportions of parts to a whole. Most existing regression methods for such data rely on log-ratio transformations that are inadequate or...
It is highly desirable but difficult to understand how microscopic molecular details influence the macroscopic material properties, especially for soft materials with complex molecular architectures. ...
Spatially referenced data arise in many fields, including imaging, ecology, public health, and marketing. Although principled smoothing or interpolation is paramount for many practitioners, regression...
In modern biomedical datasets, it is common for recurrent outcomes data to be collected in an incomplete manner. More specifically, information on recurrent events is routinely recorded as a mixture o...
Transcriptome-wide association studies (TWASs) have shown great promise in interpreting the findings from genome-wide association studies (GWASs) and exploring the disease mechanisms, by integrating G...
Comprehensive and realistic simulations indicated NeRiT had calibrated type I error control for testing both the node effect and edge effect, and yields higher power than the existed methods, especial...
NeRiT is a powerful and efficient network regression method in TWAS....
The prediction of multiple drug efficacies using machine learning prediction techniques based on clinical and molecular attributes of tumors is a new approach in the field of precision medicine of onc...
We developed multiple drug efficacy prediction models based on three types of tumor characteristics by applying machine learning methods, including multi-target regression (MTR) and support vector reg...
When 30 real tumor samples were used for the train-test and CV methods, MTR models predicted the efficacy with less error than SVR models. Comparatively, using 340 theoretical samples for the train-te...
We developed efficient statistical and machine learning models using MTR and SVR analysis for anticancer drug efficacy, which will be useful in the field of precision medicine to choose the most suita...