Titre : Hérédité multifactorielle

Hérédité multifactorielle : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Cephalometry

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une maladie multifactorielle ?

Le diagnostic repose sur l'historique familial, les tests génétiques et l'évaluation clinique.
Maladies héréditaires Tests génétiques
#2

Quels tests sont utilisés pour le diagnostic ?

Des tests génétiques, des analyses sanguines et des examens cliniques sont couramment utilisés.
Analyse sanguine Tests génétiques
#3

Les antécédents familiaux sont-ils importants ?

Oui, ils aident à évaluer le risque et à orienter le diagnostic des maladies multifactorielle.
Antécédents familiaux Évaluation du risque
#4

Peut-on identifier des marqueurs génétiques ?

Oui, certains marqueurs génétiques peuvent indiquer une prédisposition à des maladies spécifiques.
Marqueurs génétiques Prédisposition génétique
#5

Quel rôle joue la génétique dans le diagnostic ?

La génétique aide à comprendre les facteurs héréditaires contribuant à la maladie.
Génétique Maladies héréditaires

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes courants des maladies multifactorielle ?

Les symptômes varient selon la maladie, mais peuvent inclure fatigue, douleurs et anomalies physiques.
Symptômes Maladies multifactoriales
#2

Les symptômes apparaissent-ils à un âge spécifique ?

Oui, certains symptômes peuvent se manifester à l'enfance, tandis que d'autres apparaissent à l'âge adulte.
Âge d'apparition Symptômes
#3

Les symptômes sont-ils similaires à d'autres maladies ?

Oui, les symptômes peuvent se chevaucher avec d'autres conditions, rendant le diagnostic complexe.
Diagnostic différentiel Symptômes
#4

Peut-on avoir des symptômes sans antécédents familiaux ?

Oui, des facteurs environnementaux peuvent également déclencher des symptômes sans antécédents héréditaires.
Facteurs environnementaux Symptômes
#5

Les symptômes peuvent-ils varier d'une personne à l'autre ?

Oui, l'expression des symptômes peut varier en fonction de la génétique et de l'environnement.
Variabilité Symptômes

Prévention 5

#1

Comment prévenir les maladies multifactorielle ?

La prévention inclut un mode de vie sain, des dépistages réguliers et la gestion des facteurs de risque.
Prévention Facteurs de risque
#2

L'éducation génétique aide-t-elle à la prévention ?

Oui, l'éducation sur les risques génétiques peut aider les individus à prendre des décisions éclairées.
Éducation génétique Prévention
#3

Les tests génétiques peuvent-ils aider à la prévention ?

Oui, les tests peuvent identifier les personnes à risque et orienter les mesures préventives.
Tests génétiques Prévention
#4

Les changements de mode de vie sont-ils efficaces ?

Oui, adopter un mode de vie sain peut réduire le risque de développer certaines maladies.
Mode de vie sain Prévention
#5

Les vaccinations jouent-elles un rôle dans la prévention ?

Certaines vaccinations peuvent prévenir des infections qui aggravent les maladies multifactorielle.
Vaccination Prévention

Traitements 5

#1

Quels traitements sont disponibles pour les maladies multifactorielle ?

Les traitements incluent des médicaments, des thérapies physiques et des interventions chirurgicales selon la maladie.
Traitements médicaux Thérapies
#2

Les traitements sont-ils personnalisés ?

Oui, les traitements peuvent être adaptés en fonction des caractéristiques génétiques et des symptômes.
Médecine personnalisée Traitements
#3

Y a-t-il des traitements préventifs ?

Des interventions préventives peuvent réduire le risque, comme des changements de mode de vie et des dépistages.
Prévention Dépistage
#4

Les traitements sont-ils efficaces à long terme ?

L'efficacité varie selon la maladie et le traitement, nécessitant un suivi régulier.
Efficacité des traitements Suivi médical
#5

Les traitements peuvent-ils avoir des effets secondaires ?

Oui, comme tout traitement, il peut y avoir des effets secondaires qui doivent être surveillés.
Effets secondaires Traitements

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

Les complications varient selon la maladie, mais peuvent inclure des problèmes chroniques et des handicaps.
Complications Maladies chroniques
#2

Les complications sont-elles évitables ?

Certaines complications peuvent être évitées par un traitement précoce et une gestion appropriée.
Gestion des complications Prévention
#3

Les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Oui, les complications peuvent significativement impacter la qualité de vie des patients.
Qualité de vie Complications
#4

Les complications peuvent-elles être gérées ?

Oui, de nombreuses complications peuvent être gérées avec des traitements appropriés et un suivi.
Gestion des complications Traitements
#5

Y a-t-il des complications à long terme ?

Oui, certaines maladies multifactorielle peuvent entraîner des complications à long terme nécessitant un suivi.
Complications à long terme Suivi médical

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les facteurs incluent l'hérédité, l'environnement, le mode de vie et des conditions médicales préexistantes.
Facteurs de risque Environnement
#2

L'alimentation influence-t-elle le risque ?

Oui, une alimentation déséquilibrée peut augmenter le risque de certaines maladies multifactorielle.
Alimentation Facteurs de risque
#3

Le stress est-il un facteur de risque ?

Oui, le stress chronique peut contribuer à l'apparition de maladies multifactorielle.
Stress Facteurs de risque
#4

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

Oui, un manque d'exercice peut augmenter le risque de développer certaines maladies.
Exercice physique Facteurs de risque
#5

Les facteurs environnementaux sont-ils significatifs ?

Oui, l'exposition à des toxines et à des polluants peut augmenter le risque de maladies multifactorielle.
Facteurs environnementaux Maladies multifactoriales
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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 21/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Zexuan Zhu

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Publications dans "Hérédité multifactorielle" :

Muhammad Umar Nasir

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Affiliations :
  • Riphah School of Computing & Innovation, Faculty of Computing, Riphah International University Lahore Campus, Lahore 54000, Pakistan.
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Mohammed Gollapalli

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Affiliations :
  • Department of Computer Information Systems, College of Computer Science and Information Technology, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, P.O. Box 1982, Dammam 31441, Saudi Arabia.
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Muhammad Adnan Khan

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Pattern Recognition and Machine Learning Lab, Department of Software, Gachon University, Seongnam, Gyeonggido 13120, Republic of Korea.
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Kord M Kober

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Affiliations :
  • University of California, San Francisco.
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Christine Miaskowski

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Affiliations :
  • University of California, San Francisco.
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Sara I Zandalinas

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Affiliations :
  • Department of Agricultural and Environmental Sciences, University Jaume I, Av. de Vicent Sos Baynat, s/n, Castelló de la Plana, 12071, Spain.
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Ron Mittler

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Affiliations :
  • Division of Plant Sciences and Interdisciplinary Plant Group, College of Agriculture, Food and Natural Resources, Christopher S. Bond Life Sciences Center, University of Missouri, 1201 Rollins Street, Columbia, MO, 65201, USA.
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Devesh C Pant

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Affiliations :
  • Department of Biology, Georgia State University, Atlanta, GA 30303, USA.
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Sergio Aguilera-Albesa

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Affiliations :
  • Pediatric Neurology Unit, Department of Pediatrics, Navarra Health Service Hospital, Irunlarrea 4, 310620 Pamplona, Spain; Navarrabiomed-Miguel Servet Research Foundation, Pamplona, Spain.
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Aurora Pujol

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Affiliations :
  • Neurometabolic Diseases Laboratory, IDIBELL, Hospital Duran i Reynals, Gran Via 199, 08908, L'Hospitalet de Llobregat, Barcelona, Spain; Catalan Institution of Research and Advanced Studies (ICREA), Barcelona, Catalonia, Spain; Center for Biomedical Research on Rare Diseases (CIBERER), ISCIII, Madrid, Spain. Electronic address: apujol@idibell.cat.
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Taher M Ghazal

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Affiliations :
  • School of Information Technology, Skyline University College, Sharjah 1797, UAE.
  • Network and Communication Technology Lab, Center for Cyber Security, Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan, Malaysia 43600, Malaysia.
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Hussam Al Hamadi

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Affiliations :
  • Center for Cyber Physical Systems, Khalifa University, Abu Dhabi, 127788, UAE.
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None Atta-Ur-Rahman

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Affiliations :
  • Department of Computer Science, College of Computer Science and Information Technology, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, P.O. Box 1982, Dammam 31441, Saudi Arabia.
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Muhammad Zubair

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Affiliations :
  • Faculty of Computing, Riphah International University, Islamabad 45000, Pakistan.
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Chan Yeob Yeun

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Affiliations :
  • Center for Cyber Physical Systems, Khalifa University, Abu Dhabi, 127788, UAE.
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Atta-Ur Rahman

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Affiliations :
  • Department of Computer Science (CS), College of Computer Science and Information Technology (CCSIT), Imam Abdulrahman Bin Faisal University, P.O. Box 1982, Dammam 31441, Saudi Arabia.
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Suleiman Ali Alsaif

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Affiliations :
  • Department of Computer, Deanship of Preparatory Year and Supporting Studies, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, P.O. Box 1982, Dammam 31441, Saudi Arabia.
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Ahmad S Almadhor

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Affiliations :
  • College of Computer and Information Sciences (CCIS), Jouf University, Saudi Arabia.
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Shahid Mehmood

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Affiliations :
  • Riphah School of Computing and Innovation, Faculty of Computing, Riphah International University, Lahore Campus, Lahore 54000, Pakistan.
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Sources (485 au total)

Artificial intelligence system for automated landmark localization and analysis of cephalometry.

Cephalometric analysis is essential for diagnosis, treatment planning and outcome assessment of orthodontics and orthognathic surgery. Utilizing artificial intelligence (AI) to achieve automated landm... A robust and clinically applicable AI system was proposed for automatic cephalometric analysis. First, 9870 cephalograms taken by different radiography machines with various malocclusions of patients ... The average landmark prediction error of this system was as low as 0.94 ± 0.74 mm and the system achieved an average classification accuracy of 89.33%.... An automatic cephalometric analysis system based on convolutional neural network was proposed, which can realize automatic landmark location and cephalometric measurements classification. This system ...

An MRI-only Three-dimensional Cephalometry Protocol based on the Integrated and Modular Architecture of the Human Head.

Currently, three-dimensional cephalometry measurements are mainly based on cone beam computed tomography (CBCT), which has limitations of ionizing radiation, lack of soft tissue information, and lack ... This study investigated magnetic resonance imaging (MRI)-only based 3D cephalometry measurement based on the integrated and modular characteristics of the human head.... Double U-Net CycleGAN was used for CT image synthesis from MRI. This method enabled the synthesis of a CT-like image from MRI and measurements were made using 3D slicer registration and fusion.... A protocol for generating and optimizing MRI-based synthetic CT was described and found to meet the precision requirements of 3D head measurement using MRI midline positioning methods reported in neur... The reported method provided a new protocol for MRI-only cephalometric analysis of craniofacial growth and development, malformation occurrence, treatment planning, and outcomes....

Correlation of Clivus Length and Angle with Chronological Age, Gender, Sagittal Growth Pattern of the Jaws, and Skeletal Maturation Using Lateral Cephalometry.

Determination of remaining growth potential of patients is the most important factor in orthodontic treatment.... This study aimed to assess the correlation of clivus length and angle with age, gender, sagittal growth pattern of the jaws, and skeletal maturation using lateral cephalometry.... This cross-sectional study was conducted on 390 lateral cephalograms (Vatech, paX-i3D Green, South Korea) of patients aged 6 to 25 years. The patients were assigned to three groups of skeletal class I... Clivus length had a significant correlation with SNA (r= 0.103,... All parameters were greater in males, and increased with age (except Welcher angle). Clivus length and angle had significant correlations with position of both jaws but not with sagittal relationship....

Divergence between CBCT and Optical Scans for Soft Tissue Analysis and Cephalometry in Facial Imaging: A cross-sectional study on healthy adults.

Facial soft tissue analysis is becoming increasingly emphasized in orthodontic diagnosis and treatment planning. While traditional cephalometry primarily focuses on hard tissues, recent non-invasive i... A cross-sectional study was conducted from January 2020 to May 2023. CBCT and 3D facial scans were obtained simultaneously using a specialized imaging system. Reproducible landmark points were selecte... Comparisons between 10 CBCT-derived and 10 facial scan-based soft tissue representations resulted into 1.8mm mean root median square (RMS). Angular measurements, such as ANB, right gonial angle, and l... Facial soft tissue analysis using either 3D facial scans or CBCT-derived offers similar results for orthodontic diagnosis and treatment planning. These findings support the use of non-invasive diagnos...

Cephalic index and horizontal point of maximum width in children with normal brain development in China.

To identify the normal range and distribution in the cephalic index(CI) and horizontal point of maximum width(H-PMW) of Chinese children with normal brain development.... We retrospectively analyzed Chinese Han children who visited our hospitals between June 2015 and June 2020 because of headache or suspected head injuries. 456 children (257 males, 199 females; aged 0-... The overall mean CI was 86.6 ± 5.2. The mean CI for males was 87.0 ± 5.1, and that for females was 86.0 ± 5.2. The overall mean H-PMW was 53.7 ± 2.4. The mean H-PMW for males was 53.8 ± 2.5, and that ... The CI and H-PMW values of Chinese normal children reported in this study will provide a valuable reference to diagnose cranial deformities, assess the severity of the disease and the effectiveness of...

Comparative evaluation of commercially available AI-based cephalometric tracing programs.

Compare the accuracy and diagnostic concordance of three commercially available AI-based lateral cephalometric tracing software.... Sixty-three lateral cephalometric radiographs were analyzed using semi-automatic (Dolphin Imaging Systems LLC) and AI-based software programs (WebCeph™, Cephio, and Ceppro DDH Inc.). Intra- and inter-... Human expert reliability was excellent (ICC > 0.9) for most cephalometric parameters. Compared to human experts, significant differences were observed for all three AI-based cephalometric programs (We... All three AI-based tracing programs showed inaccuracies compared to human expert measurements and lacked reliability in measuring key cephalometric parameters. Clinicians should exercise caution when ...

Upper airways changes associated with orthodontic molar distalization by Pendulum appliance in adolescent patients: a multicenter retrospective cephalometric study.

The purpose of this multicenter retrospective study was to perform a two-dimensional analysis of upper airway changes in adolescent patients following molar distalization with the Pendulum appliance.... The study involved the cephalometric analysis of 88 patients, retrospectively categorized into two groups: skeletal Class II with a dental Class II molar relationship (36 patients, mean age 12.6 ± 1.1... Statistically significant differences were observed in the skeletal measurements that characterized both groups, particularly in ANB and Wits appraisal, at T0 (P < 0.001). After molar distalization, C... The Pendulum appliance does not significantly change the upper airway dimensions in Class I and Class II malocclusion patients, thereby minimizing potential respiratory risks....