Titre : Guerre hispano-américaine de 1898

Guerre hispano-américaine de 1898 : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer les blessures de guerre ?

Les blessures de guerre sont diagnostiquées par examen physique et imageries médicales.
Blessures de guerre Diagnostic médical
#2

Quels tests pour évaluer les traumatismes ?

Des tests d'imagerie comme les radiographies et IRM sont utilisés pour évaluer les traumatismes.
Traumatismes Imagerie médicale
#3

Comment identifier les maladies infectieuses ?

Les maladies infectieuses sont identifiées par des analyses sanguines et cultures microbiologiques.
Maladies infectieuses Analyses sanguines
#4

Quels signes indiquent un choc traumatique ?

Les signes incluent une pression artérielle basse, une fréquence cardiaque élevée et confusion.
Choc traumatique Signes cliniques
#5

Comment évaluer les blessures par balle ?

L'évaluation se fait par examen physique et imageries pour localiser les projectiles.
Blessures par balle Évaluation médicale

Symptômes 5

#1

Quels symptômes des blessures de guerre ?

Les symptômes incluent douleur, saignement, et incapacité fonctionnelle selon la blessure.
Blessures de guerre Symptômes
#2

Quels signes de stress post-traumatique ?

Les signes incluent anxiété, cauchemars, et évitement des rappels du traumatisme.
Stress post-traumatique Anxiété
#3

Comment reconnaître une infection ?

Les infections se manifestent par rougeur, chaleur, gonflement et fièvre.
Infections Fièvre
#4

Quels symptômes de malnutrition en guerre ?

Les symptômes incluent fatigue, faiblesse, et perte de poids significative.
Malnutrition Fatigue
#5

Quels signes de déshydratation ?

Les signes incluent soif intense, sécheresse de la peau et confusion mentale.
Déshydratation Confusion mentale

Prévention 5

#1

Comment prévenir les blessures de guerre ?

La prévention passe par une formation militaire adéquate et des équipements de protection.
Prévention des blessures Équipements de protection
#2

Quelles mesures pour éviter les infections ?

Les mesures incluent l'hygiène, la vaccination et des soins appropriés des plaies.
Infections Hygiène
#3

Comment réduire le stress en situation de guerre ?

Des techniques de relaxation et de soutien psychologique aident à réduire le stress.
Stress Soutien psychologique
#4

Quelles stratégies pour la nutrition en guerre ?

Assurer un approvisionnement alimentaire adéquat et équilibré est essentiel.
Nutrition Approvisionnement alimentaire
#5

Comment prévenir la déshydratation ?

Il est crucial de s'hydrater régulièrement et d'avoir accès à de l'eau potable.
Déshydratation Hydratation

Traitements 5

#1

Quels traitements pour les blessures de guerre ?

Les traitements incluent la chirurgie, les antibiotiques et la rééducation physique.
Chirurgie Antibiotiques
#2

Comment traiter le stress post-traumatique ?

Le traitement comprend la thérapie cognitivo-comportementale et des médicaments.
Thérapie cognitivo-comportementale Médicaments
#3

Quels soins pour les infections ?

Les infections sont traitées par antibiotiques et soins locaux des plaies.
Infections Antibiotiques
#4

Comment gérer la douleur des blessures ?

La douleur est gérée par des analgésiques et des techniques de gestion de la douleur.
Douleur Analgésiques
#5

Quels traitements pour la malnutrition ?

Le traitement inclut une alimentation enrichie et des suppléments nutritionnels.
Malnutrition Suppléments nutritionnels

Complications 5

#1

Quelles complications des blessures de guerre ?

Les complications incluent infections, hémorragies et amputations.
Complications Infections
#2

Quels risques de stress post-traumatique ?

Le stress post-traumatique peut entraîner des troubles de l'humeur et des addictions.
Stress post-traumatique Troubles de l'humeur
#3

Quelles complications des infections ?

Les infections peuvent mener à des septicémies et des défaillances organiques.
Infections Septicémie
#4

Quels effets à long terme de la malnutrition ?

La malnutrition peut causer des retards de croissance et des troubles immunitaires.
Malnutrition Troubles immunitaires
#5

Quelles séquelles psychologiques possibles ?

Les séquelles incluent anxiété chronique, dépression et troubles de l'adaptation.
Anxiété Dépression

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque pour les blessures ?

Les facteurs incluent l'exposition au combat, l'absence d'équipement de protection.
Facteurs de risque Équipement de protection
#2

Quels risques liés à la malnutrition ?

Les risques incluent le manque d'accès à la nourriture et des conditions de vie précaires.
Malnutrition Conditions de vie
#3

Quels facteurs aggravent le stress ?

Les facteurs incluent l'isolement, le manque de soutien et l'exposition prolongée au combat.
Stress Isolement
#4

Quels risques d'infections en milieu de guerre ?

Les risques augmentent avec des conditions d'hygiène précaires et des blessures ouvertes.
Infections Hygiène
#5

Quels facteurs de risque pour la déshydratation ?

Les facteurs incluent des températures élevées, un effort physique intense et un accès limité à l'eau.
Déshydratation Températures élevées
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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 02/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

J Edwin Nieves

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Eastern Virginia Medical School, Norfolk, VA 23507, USA.
  • Integrated Disability Evaluation Services, Defense Health Agency, McDonald Agency, McDonald Army Health Center, Fort Eustis, VA 23604, USA.

Paola Galbany-Estragués

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Research Group on Methodology, Methods, Models and Outcomes of Health and Social Sciences (M3O), Faculty of Health Science and Welfare, Centre for Health and Social Care Research, University of Vic-Central University of Catalonia, C. Sagrada Família, 7, 08500 Vic, Spain.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Gloria Gallego-Caminero

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Nursing and Physiotherapy, University of Balearic Island, Ctra de Valldemosa Km 7,5 Palma, Spain.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Scott C Roesch

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 1 SDSU/UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology, USA.
  • 3 San Diego State University, USA.

Georgia Robins Sadler

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 1 SDSU/UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology, USA.
  • 2 UC San Diego Moores Cancer Center, USA.
  • 4 UC San Diego School of Medicine, USA.

Vanessa L Malcarne

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 1 SDSU/UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology, USA.
  • 2 UC San Diego Moores Cancer Center, USA.
  • 3 San Diego State University, USA.

Kathleen M Stack

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Psychiatry, Eastern Virginia Medical School, Norfolk, VA 23507, USA.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

April A Pace

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Associate Director Library Services, Brickell Medical Library, Eastern Virginia Medical School, Norfolk, VA 23507, USA.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Lourdes Herrasti

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departamento de Antropología. Sociedad de Ciencias Aranzadi, Donostia-San Sebastián, Spain.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Nicholas Márquez-Grant

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Cranfield Forensic Institute, Cranfield University, Defence Academy of the United Kingdom, UK. Electronic address: n.marquezgrant@cranfield.ac.uk.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Francisco Etxeberria

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departamento de Antropología. Sociedad de Ciencias Aranzadi, Donostia-San Sebastián, Spain; Facultad de Medicina y Enfermería, Universidad del País Vasco, Spain.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Patricia Ana Vic H Arcega

1 publication dans cette catégorie

Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Chiara Louise P Cabantac

1 publication dans cette catégorie

Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Ronald Allan L Cruz

1 publication dans cette catégorie

Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Sioban Nelson

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Lawrence S. Bloomberg Faculty of Nursing, University of Toronto, 155 College Street, Toronto, ON, M5T 1P8, Canada.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

April Adams Pace

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Eastern Virginia Medical School, Norfolk, VA 23507, USA.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Laura Elizabeth Smith

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of History, Tennessee Technological University, Cookeville, Tennessee, USA.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Allen Driggers

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of History, Tennessee Technological University, Cookeville, Tennessee, USA.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Cheyenne L Douthitt

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of History, Tennessee Technological University, Cookeville, Tennessee, USA.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Francisco J Leira-Castiñeira

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Florída Univèrsitaria-Center affiliated to the Universitat de València, Spain.
Publications dans "Guerre hispano-américaine de 1898" :

Sources (10000 au total)

scMuffin: an R package to disentangle solid tumor heterogeneity by single-cell gene expression analysis.

Single-cell (SC) gene expression analysis is crucial to dissect the complex cellular heterogeneity of solid tumors, which is one of the main obstacles for the development of effective cancer treatment... scMuffin provides a series of functions to calculate qualitative and quantitative scores, such as: expression of marker sets for normal and tumor conditions, pathway activity, cell state trajectories,... The analyses offered by scMuffin and the results achieved in the case study show that our tool helps addressing the main challenges in the bioinformatics analysis of SC expression data from solid tumo...

Robustness of single-cell RNA-seq for identifying differentially expressed genes.

A common feature of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data is that the number of cells in a cell cluster may vary widely, ranging from a few dozen to several thousand. It is not clear whether scRNA-seq ... We addressed this question by performing scRNA-seq and poly(A)-dependent bulk RNA-seq in comparable aliquots of human induced pluripotent stem cells-derived, purified vascular endothelial and smooth m... Findings of the current study provide a quantitative reference for designing studies that aim for identifying DEGs for specific cell clusters using scRNA-seq data and for interpreting results of such ...

Feature selection followed by a novel residuals-based normalization that includes variance stabilization simplifies and improves single-cell gene expression analysis.

Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...

Deconvolution from bulk gene expression by leveraging sample-wise and gene-wise similarities and single-cell RNA-Seq data.

The widely adopted bulk RNA-seq measures the gene expression average of cells, masking cell type heterogeneity, which confounds downstream analyses. Therefore, identifying the cellular composition and... We propose a new deconvolution algorithm, DSSC, which infers cell type-specific gene expression and cell type proportions of heterogeneous samples simultaneously by leveraging gene-gene and sample-sam... DSSC provides a practical and promising alternative to the experimental techniques to characterize cellular composition and heterogeneity in the gene expression of heterogeneous samples....

scMEB: a fast and clustering-independent method for detecting differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data.

Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f... Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ... We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...

Single-cell transcriptome analysis reveals the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.

The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.... Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi... Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the... The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....

Single-cell transcriptome analysis profiles the expression features of TMEM173 in BM cells of high-risk B-cell acute lymphoblastic leukemia.

As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi... Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w... The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t... Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...

Integrated analysis of single-cell RNA-seq and chipset data unravels PANoptosis-related genes in sepsis.

The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm... We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d... Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit... We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....

Integrating the characteristic genes of macrophage pseudotime analysis in single-cell RNA-seq to construct a prediction model of atherosclerosis.

Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ... Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR... Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ... IL1RN...