Titre : Recherche biomédicale

Recherche biomédicale : Questions médicales fréquentes

Nom anglais: Biomedical Research

Descriptor UI: D035843

Tree Number: H01.770.644.145

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment la recherche biomédicale aide-t-elle au diagnostic ?

Elle développe des tests et des biomarqueurs pour identifier les maladies précocement.
Diagnostic Biomarqueurs
#2

Quels outils sont utilisés pour le diagnostic ?

Des techniques comme l'imagerie, la génomique et les tests sanguins sont couramment utilisés.
Imagerie médicale Génomique
#3

Quel rôle joue la biologie moléculaire dans le diagnostic ?

Elle permet d'analyser les gènes et les protéines pour détecter des anomalies spécifiques.
Biologie moléculaire Anomalies génétiques
#4

Comment les essais cliniques influencent-ils le diagnostic ?

Ils testent de nouvelles méthodes de diagnostic pour évaluer leur efficacité et leur sécurité.
Essais cliniques Méthodes de diagnostic
#5

Qu'est-ce qu'un diagnostic précoce ?

C'est l'identification d'une maladie à un stade initial, souvent facilitée par la recherche.
Diagnostic précoce Recherche biomédicale

Symptômes 5

#1

Comment la recherche identifie-t-elle les symptômes des maladies ?

Elle analyse les données cliniques et les retours des patients pour établir des corrélations.
Symptômes Analyse des données cliniques
#2

Les symptômes peuvent-ils varier selon les populations ?

Oui, des facteurs génétiques et environnementaux peuvent influencer l'expression des symptômes.
Facteurs génétiques Épidémiologie
#3

Quel est l'impact des symptômes sur la qualité de vie ?

Des symptômes persistants peuvent réduire la qualité de vie et nécessiter des interventions.
Qualité de vie Interventions médicales
#4

Comment les symptômes sont-ils mesurés en recherche ?

Ils sont souvent évalués par des échelles standardisées et des questionnaires validés.
Échelles de mesure Questionnaires
#5

Les symptômes peuvent-ils être prévisibles ?

Oui, certains symptômes peuvent être prédits par des facteurs de risque identifiés par la recherche.
Facteurs de risque Prédiction des symptômes

Prévention 5

#1

Quel est l'impact de la recherche sur la prévention des maladies ?

Elle identifie des facteurs de risque et développe des stratégies pour réduire l'incidence des maladies.
Prévention des maladies Facteurs de risque
#2

Comment les vaccins sont-ils développés ?

La recherche biomédicale étudie les agents pathogènes pour créer des vaccins efficaces et sûrs.
Vaccins Agents pathogènes
#3

Quels sont les programmes de prévention courants ?

Des programmes de dépistage, de vaccination et d'éducation à la santé sont souvent mis en place.
Dépistage Éducation à la santé
#4

Comment la recherche évalue-t-elle l'efficacité des programmes de prévention ?

Elle utilise des études épidémiologiques pour mesurer l'impact des interventions sur la santé publique.
Études épidémiologiques Santé publique
#5

Quel rôle joue l'éducation dans la prévention ?

L'éducation sensibilise les populations aux comportements sains et aux risques de maladies.
Éducation à la santé Comportements sains

Traitements 5

#1

Comment la recherche biomédicale influence-t-elle les traitements ?

Elle permet le développement de nouveaux médicaments et thérapies basés sur des découvertes scientifiques.
Traitements Développement de médicaments
#2

Quels types de traitements sont souvent étudiés ?

Les traitements médicamenteux, les thérapies géniques et les interventions chirurgicales sont courants.
Thérapies géniques Interventions chirurgicales
#3

Comment les essais cliniques testent-ils les traitements ?

Ils évaluent l'efficacité et la sécurité des traitements sur des groupes de patients contrôlés.
Essais cliniques Efficacité des traitements
#4

Quel est le rôle des traitements personnalisés ?

Ils sont adaptés aux caractéristiques génétiques et biologiques de chaque patient pour une meilleure efficacité.
Médecine personnalisée Caractéristiques génétiques
#5

Comment la recherche évalue-t-elle les effets secondaires ?

Elle surveille les patients lors des essais cliniques pour identifier et analyser les effets indésirables.
Effets secondaires Surveillance des patients

Complications 5

#1

Comment la recherche identifie-t-elle les complications des maladies ?

Elle analyse les données cliniques pour déterminer les effets à long terme des maladies.
Complications Analyse des données cliniques
#2

Quelles sont les complications courantes des maladies chroniques ?

Les maladies chroniques peuvent entraîner des complications comme des infections, des douleurs et des handicaps.
Maladies chroniques Infections
#3

Comment les complications sont-elles gérées ?

Elles sont gérées par des traitements médicaux, des interventions chirurgicales et des soins palliatifs.
Gestion des complications Soins palliatifs
#4

Quel est l'impact des complications sur le traitement ?

Les complications peuvent compliquer le traitement et nécessiter des ajustements thérapeutiques.
Ajustements thérapeutiques Impact des complications
#5

Comment la recherche aide-t-elle à prévenir les complications ?

Elle identifie les facteurs de risque et développe des protocoles pour minimiser les complications.
Prévention des complications Protocoles médicaux

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque identifiés par la recherche ?

Les facteurs incluent l'âge, le mode de vie, la génétique et l'environnement.
Facteurs de risque Génétique
#2

Comment la recherche évalue-t-elle les facteurs de risque ?

Elle utilise des études épidémiologiques pour établir des corrélations entre facteurs et maladies.
Études épidémiologiques Corrélations
#3

Les facteurs de risque peuvent-ils être modifiés ?

Oui, des changements de mode de vie comme l'alimentation et l'exercice peuvent réduire les risques.
Changements de mode de vie Prévention
#4

Quel rôle joue la génétique dans les facteurs de risque ?

La génétique peut prédisposer certains individus à des maladies, influençant leur risque global.
Génétique Prédisposition
#5

Comment la recherche aide-t-elle à identifier de nouveaux facteurs de risque ?

Elle utilise des technologies avancées comme la génomique et l'analyse des données massives.
Génomique Analyse des données massives
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Dr Olivier Menir

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Embryo Research D033041 - H01.770.644.145.250
└─

Recherche foetale

Fetal Research D033042 - H01.770.644.145.300
└─

Recherche génétique

Genetic Research D036281 - H01.770.644.145.350
└─

Expérimentation humaine

Human Experimentation D006805 - H01.770.644.145.365
└─

Recherche pharmaceutique

Pharmaceutical Research D000071220 - H01.770.644.145.442
└─

Recherche en réadaptation

Rehabilitation Research D000066768 - H01.770.644.145.472
└─

Recherche sur les cellules souches

Stem Cell Research D057905 - H01.770.644.145.512
└─

Recherche médicale translationnelle

Translational Research, Biomedical D057170 - H01.770.644.145.675
└─└─

Projet HapMap

HapMap Project D060148 - H01.770.644.145.350.249
└─└─

Expérimentation sur soi-même

Autoexperimentation D032762 - H01.770.644.145.365.100
└─└─

Expérimentation humaine non thérapeutique

Nontherapeutic Human Experimentation D033281 - H01.770.644.145.365.750
└─└─

Expérimentation thérapeutique humaine

Therapeutic Human Experimentation D036302 - H01.770.644.145.365.875

Auteurs principaux

Serghei Mangul

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Affiliations :
  • Titus Family Department of Clinical Pharmacy, USC Alfred E. Mann School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of Southern California, 1540 Alcazar Street, Los Angeles, CA 90033, USA.
  • Department of Quantitative and Computational Biology, University of Southern California Dornsife College of Letters, Arts, and Sciences, Los Angeles, CA 90089, USA.
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Jeffrey S Flier

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Ram Sarup Singh

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Affiliations :
  • Carbohydrate and Protein Biotechnology Laboratory, Department of Biotechnology, Punjabi University, Patiala, Punjab 147 002, India. Electronic address: rssbt@pbi.ac.in.
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John F Kennedy

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Affiliations :
  • Chembiotech Laboratories, Advanced Science and Technology Institute, 5 The Croft, Buntsford Drive, Stoke Heath, Bromsgrove, Worcs B604JE, UK.
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Alexander G Little

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Affiliations :
  • Department of Biology, Queen's University, Kingston, Canada.
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Matthew E Pamenter

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Affiliations :
  • Department of Biology, University of Ottawa, Ottawa, Canada.
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Divya Sitaraman

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Affiliations :
  • Department of Psychology, California State University, East Bay, Hayward, CA, USA.
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Nicole M Templeman

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Affiliations :
  • Department of Biology, University of Victoria, Victoria, Canada.
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William G Willmore

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Affiliations :
  • Institute of Biochemistry, Carleton University, Ottawa, Canada.
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Michael S Hedrick

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Affiliations :
  • Department of Biological Sciences, California State University, East Bay, Hayward, CA, USA.
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Christopher D Moyes

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Affiliations :
  • Department of Biology, Queen's University, Kingston, Canada. Electronic address: chris.moyes@queensu.ca.
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None None

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Nitesh Kumar Sharma

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Affiliations :
  • Titus Family Department of Clinical Pharmacy, USC Alfred E. Mann School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of Southern California, 1540 Alcazar Street, Los Angeles, CA 90033, USA.
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Ram Ayyala

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Affiliations :
  • Quantitative and Computational Biology Department, USC Dana and David Dornsife College of Letters, Arts, and Sciences, University of Southern California, 1050 Childs Way, Los Angeles, CA 90089, USA.
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Dhrithi Deshpande

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Affiliations :
  • Titus Family Department of Clinical Pharmacy, USC Alfred E. Mann School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of Southern California, 1540 Alcazar Street, Los Angeles, CA 90033, USA.
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Viorel Munteanu

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Affiliations :
  • Department of Computers, Informatics and Microelectronics, Technical University of Moldova, Chisinau, 2045, Moldova.
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Dumitru Ciorba

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Affiliations :
  • Department of Computers, Informatics and Microelectronics, Technical University of Moldova, Chisinau, 2045, Moldova.
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Andrada Fiscutean

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Affiliations :
  • Faculty of Journalism and Communication Studies, University of Bucharest, Soseaua Panduri, nr. 90, Sector 5, 050663, Bucharest, Romania.
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Mohammad Vahed

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Affiliations :
  • Titus Family Department of Clinical Pharmacy, USC Alfred E. Mann School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of Southern California, 1540 Alcazar Street, Los Angeles, CA 90033, USA.
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Aditya Sarkar

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Affiliations :
  • School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Mandi, North Campus, Kamand, Mandi, Himachal Pradesh, 175005, India.
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Sources (10000 au total)

Data Provenance in Biomedical Research: Scoping Review.

27 03 2023
DOI: 10.2196/42289 PMID: 36972116

Data provenance refers to the origin, processing, and movement of data. Reliable and precise knowledge about data provenance has great potential to improve reproducibility as well as quality in biomed... The aim of this scoping review was to provide a structured overview of the body of knowledge on provenance methods in biomedical research by systematizing articles covering data provenance technologie... Following a methodological framework for scoping studies and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines, articles were... We identified 44 original articles published between 2010 and 2021. We found that the solutions described were heterogeneous along all axes. We also identified relationships among motivations for the ... The heterogeneity of provenance methods, models, and implementations found in the literature points to the lack of a unified understanding of provenance concepts for biomedical data. Providing a commo...

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Ethical regulation of biomedical research in Brazil: a quality improvement initiative.

10 Jun 2024
DOI: 10.1186/s12910-024-01065-5 PMID: 38858731

Q-CEP (Qualificação dos Comitês de Ética em Pesquisa que compõem o Sistema CEP/Conep) is a nationwide project resulting from a partnership between the Brazilian National Research Ethics Commission (Co... An observational, retrospective study includes data from the Q-CEP, obtained from visits to all the institutional research ethics committees (RECs) in the country. The actions implemented by Q-CEP wer... In 2019-2021, Q-CEP visited 832 RECs and trained 11,197 people. This sample covered almost all active RECs in the country; only 4 (0.5%) were not evaluated. Of the 94 items evaluated, 62% did not reac... Overall, Brazilian RECs showed poor compliance in several aspects of their operation, both in ethics evaluation and in other processes, which justifies additional training. The Q-CEP project is part o...

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