Titre : Dérive génétique

Dérive génétique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Patient Acuity

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier la dérive génétique ?

Elle est identifiée par l'analyse des variations génétiques au fil des générations.
Dérive génétique Génétique des populations
#2

Quels tests génétiques sont utilisés ?

Des tests de séquençage et d'analyse de marqueurs génétiques sont utilisés.
Séquençage génétique Marqueurs génétiques
#3

La dérive génétique peut-elle être mesurée ?

Oui, elle peut être mesurée par des indices de diversité génétique.
Diversité génétique Indices de diversité
#4

Quels outils bioinformatiques sont utiles ?

Des logiciels comme STRUCTURE et Arlequin aident à analyser la dérive génétique.
Bioinformatique Analyse génétique
#5

La dérive génétique affecte-t-elle tous les gènes ?

Non, elle affecte principalement les gènes dans des populations isolées.
Génétique des populations Isolement génétique

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à la dérive génétique ?

La dérive génétique n'a pas de symptômes directs, mais peut affecter la santé des populations.
Santé des populations Évolution
#2

La dérive génétique cause-t-elle des maladies ?

Indirectement, elle peut augmenter la fréquence de maladies génétiques dans une population.
Maladies génétiques Épidémiologie
#3

Y a-t-il des signes de dérive génétique ?

Les signes sont des changements dans la fréquence des traits génétiques au fil du temps.
Traits génétiques Évolution
#4

La dérive génétique affecte-t-elle la fertilité ?

Elle peut influencer la fertilité en modifiant la diversité génétique, mais pas directement.
Fertilité Diversité génétique
#5

Les populations isolées montrent-elles des symptômes ?

Oui, elles peuvent présenter des traits spécifiques dus à la dérive génétique.
Populations isolées Traits spécifiques

Prévention 5

#1

Comment prévenir la dérive génétique ?

Favoriser la diversité génétique par des échanges entre populations peut aider.
Prévention Diversité génétique
#2

Les réserves naturelles aident-elles ?

Oui, elles préservent la diversité génétique et limitent la dérive dans les populations.
Réserves naturelles Biodiversité
#3

L'élevage sélectif est-il efficace ?

L'élevage sélectif peut réduire les effets de la dérive en maintenant la diversité.
Élevage sélectif Diversité génétique
#4

Les programmes de conservation sont-ils utiles ?

Oui, ils aident à maintenir la diversité génétique et à prévenir la dérive.
Programmes de conservation Biodiversité
#5

La migration des espèces aide-t-elle ?

Oui, la migration peut introduire de nouveaux gènes et réduire la dérive.
Migration Génétique des populations

Traitements 5

#1

Y a-t-il des traitements pour la dérive génétique ?

Il n'existe pas de traitements, car c'est un processus évolutif naturel.
Évolution Traitements
#2

Comment gérer les effets de la dérive génétique ?

La gestion passe par la conservation de la diversité génétique dans les populations.
Conservation Diversité génétique
#3

Peut-on prévenir la dérive génétique ?

On peut réduire ses effets par des programmes de reproduction contrôlée.
Reproduction contrôlée Gestion de la biodiversité
#4

Les thérapies géniques aident-elles ?

Les thérapies géniques ne ciblent pas la dérive génétique, mais des maladies spécifiques.
Thérapie génique Maladies génétiques
#5

La sélection naturelle peut-elle contrer la dérive ?

Oui, la sélection naturelle peut influencer les fréquences alléliques et contrer la dérive.
Sélection naturelle Fréquences alléliques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir ?

La dérive peut entraîner une perte de diversité génétique et des maladies héréditaires.
Complications Maladies héréditaires
#2

La dérive génétique augmente-t-elle le risque d'extinction ?

Oui, elle peut accroître le risque d'extinction des populations en réduisant la diversité.
Extinction Diversité génétique
#3

Les populations en danger sont-elles plus affectées ?

Oui, les populations en danger sont plus vulnérables à la dérive génétique.
Populations en danger Vulnérabilité
#4

La dérive peut-elle affecter l'adaptation ?

Oui, elle peut limiter l'adaptation des populations aux changements environnementaux.
Adaptation Changements environnementaux
#5

Y a-t-il des effets sur la santé publique ?

Oui, la dérive peut influencer la prévalence de certaines maladies dans les populations.
Santé publique Prévalence des maladies

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent la dérive génétique ?

Les petites tailles de population et l'isolement géographique augmentent le risque.
Taille de population Isolement géographique
#2

Les événements fondateurs influencent-ils ?

Oui, les événements fondateurs peuvent réduire la diversité génétique et favoriser la dérive.
Événements fondateurs Diversité génétique
#3

Le changement climatique est-il un facteur ?

Oui, il peut isoler des populations et augmenter la dérive génétique.
Changement climatique Isolement
#4

Les maladies peuvent-elles influencer la dérive ?

Oui, les épidémies peuvent réduire la taille de la population et favoriser la dérive.
Maladies Épidémies
#5

Les pratiques agricoles affectent-elles la dérive ?

Oui, l'agriculture intensive peut réduire la diversité génétique et favoriser la dérive.
Agriculture intensive Diversité génétique
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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 26/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Katia Koelle

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biology, Emory University, Atlanta, GA, 30322.
  • Emory Center of Excellence for Influenza Research and Response (Emory-CEIRR).

Robert J Zupko

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Infectious Disease Dynamics, Department of Biology, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA.
Publications dans "Dérive génétique" :

Joseph L Servadio

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Infectious Disease Dynamics, Department of Biology, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA.
Publications dans "Dérive génétique" :

Tran Dang Nguyen

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Infectious Disease Dynamics, Department of Biology, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA.
Publications dans "Dérive génétique" :

Thu Nguyen-Anh Tran

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Affiliations :
  • Center for Infectious Disease Dynamics, Department of Biology, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA.
Publications dans "Dérive génétique" :

Kien Trung Tran

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Affiliations :
  • Center for Infectious Disease Dynamics, Department of Biology, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA.
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Anyirékun Fabrice Somé

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institut de Recherche en Sciences de la Santé, Direction Régionale de l'Ouest, Bobo Dioulasso, Burkina Faso.
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Maciej F Boni

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Affiliations :
  • Center for Infectious Disease Dynamics, Department of Biology, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA.
  • Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, UK.
Publications dans "Dérive génétique" :

Florian Bénitière

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Affiliations :
  • Laboratoire de Biometrie et Biologie Evolutive, CNRS, Universite Lyon 1, Villeurbanne, France.

Anamaria Necsulea

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Affiliations :
  • Laboratoire de Biometrie et Biologie Evolutive, CNRS, Universite Lyon 1, Villeurbanne, France.

Laurent Duret

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratoire de Biometrie et Biologie Evolutive, CNRS, Universite Lyon 1, Villeurbanne, France.

Oskar Hallatschek

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departments of Physics and Integrative Biology, University of California, Berkeley, CA, 94720, USA.

Alexis Simon

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Center for Population Biology, University of California, Davis, CA 95616.
  • Department of Evolution and Ecology, University of California, Davis, CA 95616.
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Graham Coop

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Affiliations :
  • Center for Population Biology, University of California, Davis, CA 95616.
  • Department of Evolution and Ecology, University of California, Davis, CA 95616.
Publications dans "Dérive génétique" :

David VanInsberghe

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Affiliations :
  • Department of Microbiology and Immunology, Emory University, Atlanta, GA, 30322.
  • Department of Biology, Emory University, Atlanta, GA, 30322.

Dillon S McBride

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Veterinary Preventive Medicine, The Ohio State University, Columbus, OH 43210.

Juliana DaSilva

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Affiliations :
  • Influenza Division, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, GA.

Thomas J Stark

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Affiliations :
  • Influenza Division, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, GA.

Max S Y Lau

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Affiliations :
  • Department of Biostatistics and Bioinformatics, Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, GA, 30322.

Samuel S Shepard

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Affiliations :
  • Influenza Division, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, GA.

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The introduction of large language models (LLMs), such as Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4; OpenAI), has generated significant interest in health care, yet studies evaluating their performa... To determine whether an LLM can accurately assess clinical acuity in the emergency department (ED).... This cross-sectional study identified all adult ED visits from January 1, 2012, to January 17, 2023, at the University of California, San Francisco, with a documented Emergency Severity Index (ESI) ac... The potential of the LLM to classify acuity levels of patients in the ED based on the ESI across 10 000 patient pairs. Using deidentified clinical text, the LLM was queried to identify the patient wit... Accuracy score was calculated to evaluate the performance of both LLMs across the 10 000-pair sample. A 500-pair subsample was manually classified by a physician reviewer to compare performance betwee... From a total of 251 401 adult ED visits, a balanced sample of 10 000 patient pairs was created wherein each pair comprised patients with disparate ESI acuity scores. Across this sample, the LLM correc... In this cross-sectional study of 10 000 pairs of ED visits, the LLM accurately identified the patient with higher acuity when given pairs of presenting histories extracted from patients' first ED docu...

Redirection of low-acuity emergency department patients to nearby medical clinics using an electronic medical support system: effects on emergency department performance indicators.

Overcrowded emergency departments (EDs) are associated with higher morbidity and mortality and suboptimal quality-of-care. Most ED flow management strategies focus on early identification and redirect... We performed a retrospective observational study in the ED of a Canadian tertiary trauma center where a redirection process for low-acuity patients was implemented. The process was based on a clinical... Of 242,972 ED attendees over the study period, 9546 (8% of 121,116 post-intervention patients) were redirected to a nearby primary medical clinic. After the redirection process was implemented, length... Implementing a redirection process for low-acuity ED patients based on a clinical support system was associated with improvements in two of four ED performance indicators....

"I do not know the advantages of having a general practitioner" - a qualitative study exploring the views of low-acuity emergency patients without a regular general practitioner toward primary care.

Emergency departments (ED) worldwide have to cope with rising patient numbers. Low-acuity consulters who could receive a more suitable treatment in primary care (PC) increase caseloads, and lack of PC... Qualitative semi-structured telephone interviews were conducted with 32 low-acuity ED consulters with no self-reported attachment to a GP. Participants were recruited from three EDs in the city center... Interviewed patients reported heterogeneous factors contributing to their PC utilization behavior and underlying views and experiences. Participants most prominently voiced a rare need for medical ser... Understanding reasons of low-acuity ED patients for GP non-utilization can play an important role in the design and implementation of patient-centered care interventions for PC integration. Increasing... German Clinical Trials Register: DRKS00023480; date: 2020/11/27....

The potential of virtual triage AI to improve early detection, care acuity alignment, and emergent care referral of life-threatening conditions.

To evaluate the extent to which patient-users reporting symptoms of five severe/acute conditions requiring emergency care to an AI-based virtual triage (VT) engine had no intention to get such care, a... A dataset of 3,022,882 VT interviews conducted over 16 months was evaluated to quantify and describe patient-users reporting symptoms of five potentially life-threatening conditions whose pre-triage h... Healthcare intent data was obtained for 12,101 VT patient-user interviews. Across all five conditions a weighted mean of 38.5% of individuals whose VT indicated a condition requiring emergency care ha... AI-based VT may offer a vehicle for early detection and care acuity alignment of severe evolving pathology by engaging patients who believe their symptoms are not serious, and for accelerating care re...

Prediction of Visual Acuity in Patients With Microbial Keratitis.

The purpose of this study was to predict visual acuity (VA) 90 days after presentation for patients with microbial keratitis (MK) from data at the initial clinical ophthalmic encounter.... Patients with MK were identified in the electronic health record between August 2012 and February 2021. Random forest (RF) models were used to predict 90-day VA < 20/40 [visual impairment (VI)]. Predi... One thousand seven hundred ninety-one patients were identified. The presenting logMAR VA was on average 0.86 (Snellen equivalent and standard deviation = 20/144 ± 12.6 lines) in the affected or worse ... RF modeling yielded good sensitivity and specificity to predict VI at 90 days which could guide clinicians about the risk of poor vision outcomes for patients with MK....

Refractive Surgery Patient Characteristics Associated With Satisfaction Scores.

To determine factors influencing patient satisfaction scores in recipients of refractive surgery.... In this prospective survey-based study, patients who had refractive surgery at an outpatient refractive clinic completed a survey of selected questions from the Press Ganey survey and the National Eye... Fifty-three patients were recruited over a 3-year period. Most were male (55%) and middle aged (mean age: 34 years). Eleven percent underwent photorefractive keratectomy surgery and the rest had laser... This study found persistent high patient satisfaction score across a variation of characteristics, suggesting that optimal scores are mainstay after refractive surgery procedures with excellent visual...

Lung function trajectories in patients with idiopathic pulmonary fibrosis.

Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive fibrosing interstitial lung disease characterised by decline in lung function. We evaluated trajectories of forced vital capacity (FVC) and diffusi... Patients with IPF that was diagnosed or confirmed at the enrolling centre in the previous 6 months were enrolled into the IPF-PRO Registry between June 2014 and October 2018. Patients were followed pr... Of 1002 patients in the registry, 941 had ≥ 1 FVC and/or DLco measurement after enrolment. The median (Q1, Q3) follow-up period was 35.1 (18.9, 47.2) months. Overall, mean estimated declines in FVC an... Data from the IPF-PRO Registry suggest a constant rate of decline in lung function over a prolonged period, supporting the inexorably progressive nature of IPF. A graphical abstract summarising the da... NCT01915511....