Titre : Transcription inverse

Transcription inverse : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Radiographic Image Enhancement

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une infection par rétrovirus ?

Des tests sérologiques et des tests PCR peuvent détecter les rétrovirus dans le sang.
Infections à rétrovirus Diagnostic médical
#2

Quels tests sont utilisés pour la transcription inverse ?

La PCR en temps réel et les tests d'amplification de l'ADN sont couramment utilisés.
Transcription inverse PCR
#3

Quels marqueurs sont recherchés dans le diagnostic ?

On recherche des marqueurs viraux spécifiques comme l'ARN viral ou des anticorps.
Marqueurs biologiques Anticorps
#4

La biopsie est-elle nécessaire pour le diagnostic ?

Une biopsie n'est généralement pas nécessaire, des tests sanguins suffisent.
Biopsie Tests sanguins
#5

Peut-on diagnostiquer sans symptômes ?

Oui, des tests de dépistage peuvent être effectués même sans symptômes visibles.
Dépistage Symptômes

Symptômes 5

#1

Quels sont les symptômes d'une infection par rétrovirus ?

Les symptômes peuvent inclure fièvre, fatigue, et éruptions cutanées.
Symptômes Infections à rétrovirus
#2

Les symptômes apparaissent-ils rapidement ?

Les symptômes peuvent apparaître plusieurs semaines après l'infection initiale.
Infection Temps d'incubation
#3

Y a-t-il des symptômes spécifiques à la transcription inverse ?

Non, la transcription inverse elle-même n'a pas de symptômes, c'est un processus cellulaire.
Transcription inverse Processus cellulaire
#4

Les symptômes varient-ils selon le virus ?

Oui, les symptômes peuvent varier selon le type de rétrovirus impliqué.
Variabilité des symptômes Rétrovirus
#5

Les symptômes peuvent-ils être confondus avec d'autres maladies ?

Oui, les symptômes peuvent être similaires à ceux d'autres infections virales.
Maladies infectieuses Symptômes

Prévention 5

#1

Comment prévenir les infections rétrovirales ?

L'utilisation de préservatifs et le dépistage régulier sont essentiels.
Prévention Dépistage
#2

Les vaccins existent-ils contre les rétrovirus ?

Actuellement, il n'existe pas de vaccin efficace contre les rétrovirus comme le VIH.
Vaccins Rétrovirus
#3

Le partage d'aiguilles est-il risqué ?

Oui, le partage d'aiguilles augmente le risque de transmission des rétrovirus.
Transmission Aiguilles
#4

Les femmes enceintes doivent-elles se faire dépister ?

Oui, le dépistage est recommandé pour prévenir la transmission au bébé.
Grossesse Dépistage
#5

Les traitements préventifs existent-ils ?

Oui, la prophylaxie pré-exposition (PrEP) est une option pour les personnes à risque.
Prophylaxie PrEP

Traitements 5

#1

Quels traitements existent pour les infections rétrovirales ?

Les traitements incluent les antirétroviraux qui inhibent la transcription inverse.
Antirétroviraux Traitement des infections
#2

La thérapie génique est-elle une option ?

La thérapie génique est en recherche, mais pas encore une option standard.
Thérapie génique Recherche médicale
#3

Les traitements sont-ils curatifs ?

Les traitements actuels contrôlent l'infection mais ne guérissent pas complètement.
Traitement Guérison
#4

Comment les antirétroviraux agissent-ils ?

Ils bloquent la transcription inverse, empêchant le virus de se multiplier.
Antirétroviraux Mécanisme d'action
#5

Y a-t-il des effets secondaires aux traitements ?

Oui, les effets secondaires peuvent inclure nausées, fatigue et troubles digestifs.
Effets secondaires Traitement

Complications 5

#1

Quelles sont les complications des infections rétrovirales ?

Les complications peuvent inclure des infections opportunistes et des cancers.
Complications Infections opportunistes
#2

Les complications sont-elles évitables ?

Certaines complications peuvent être évitées avec un traitement antirétroviral précoce.
Prévention Traitement antirétroviral
#3

Comment les complications affectent-elles la qualité de vie ?

Elles peuvent gravement affecter la qualité de vie et nécessiter des soins continus.
Qualité de vie Soins médicaux
#4

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être gérées, mais pas toutes sont réversibles.
Gestion des complications Réversibilité
#5

Les complications varient-elles selon le patient ?

Oui, les complications peuvent varier en fonction de l'état de santé général du patient.
État de santé Variabilité

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les principaux facteurs de risque ?

Les principaux facteurs incluent le sexe non protégé, le partage d'aiguilles et les antécédents d'infections.
Facteurs de risque Infections
#2

L'usage de drogues augmente-t-il le risque ?

Oui, l'usage de drogues injectables augmente considérablement le risque d'infection.
Drogues Risque d'infection
#3

Les antécédents familiaux jouent-ils un rôle ?

Les antécédents familiaux de maladies infectieuses peuvent influencer le risque.
Antécédents familiaux Maladies infectieuses
#4

Les comportements sexuels à risque augmentent-ils le risque ?

Oui, les comportements sexuels à risque sont un facteur majeur d'infection par rétrovirus.
Comportements sexuels Risque d'infection
#5

L'âge est-il un facteur de risque ?

Oui, les jeunes adultes sont souvent plus à risque en raison de comportements à risque.
Âge Facteurs de risque
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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 13/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Christopher Aiken

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Pathology, Microbiology and Immunology, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA. chris.aiken@vumc.org.
Publications dans "Transcription inverse" :

Feng Zhang

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Affiliations :
  • Howard Hughes Medical Institute, Cambridge, MA, 02139, USA. zhang@broadinstitute.org.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, 02142, USA. zhang@broadinstitute.org.
  • McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA. zhang@broadinstitute.org.
  • Department of Brain and Cognitive Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA. zhang@broadinstitute.org.
  • Department of Biological Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA. zhang@broadinstitute.org.

Stephanie Kath-Schorr

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Affiliations :
  • Institute of Organic Chemistry, Department of Chemistry, University of Cologne Greinstrasse 4 50939 Cologne Germany skathsch@uni-koeln.de.
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Betty Ha

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Affiliations :
  • Department of Structural Biology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94305, USA; Department of Molecular and Cellular Physiology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94305, USA.
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Elisabetta Viani Puglisi

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  • Department of Structural Biology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA 94305, USA. Electronic address: epuglisi@stanford.edu.
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Chris J Frangieh

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Affiliations :
  • Howard Hughes Medical Institute, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, 02142, USA.
  • McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Department of Brain and Cognitive Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Department of Biological Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.

Max E Wilkinson

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  • Howard Hughes Medical Institute, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, 02142, USA.
  • McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Department of Brain and Cognitive Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Department of Biological Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.

Rhiannon K Macrae

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  • Howard Hughes Medical Institute, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, 02142, USA.
  • McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Department of Brain and Cognitive Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.
  • Department of Biological Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.

Ricardo Iván Martínez-Zamudio

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Affiliations :
  • Institut Pasteur, Paris, France.
  • INSERM U993, Paris, France.
  • Center for Cell Signaling, Department of Microbiology, Biochemistry and Molecular Genetics, New Jersey Medical School of Rutgers Biomedical and Health Sciences, Rutgers University, Newark, NJ, USA.

Pierre-François Roux

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  • Institut Pasteur, Paris, France.
  • INSERM U993, Paris, France.
  • Johnson & Johnson, Upstream Skin Research, Issy-les-Moulineaux, France.

José Américo N L F de Freitas

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Affiliations :
  • Institut Pasteur, Paris, France.
  • INSERM U993, Paris, France.
  • Université de Paris, Sorbonne Paris Cité, Paris, France.

Lucas Robinson

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  • Institut Pasteur, Paris, France.
  • INSERM U993, Paris, France.
  • Université de Paris, Sorbonne Paris Cité, Paris, France.

Gregory Doré

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  • Institut Pasteur, Paris, France.
  • INSERM U993, Paris, France.

Bin Sun

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Affiliations :
  • MRC London Institute of Medical Sciences (LMS), London, UK.
  • Institute of Clinical Sciences (ICS), Faculty of Medicine, Imperial College London, London, UK.

Dimitri Belenki

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Affiliations :
  • Department of Hematology, Oncology and Tumor Immunology, Virchow Campus, and Molekulares Krebsforschungszentrum, Charité-University Medical Center, Berlin, Germany.
  • Max-Delbrück-Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association, Berlin, Germany.

Maja Milanovic

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Affiliations :
  • Department of Hematology, Oncology and Tumor Immunology, Virchow Campus, and Molekulares Krebsforschungszentrum, Charité-University Medical Center, Berlin, Germany.
  • Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (German Cancer Consortium), Berlin, Germany.

Utz Herbig

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  • Center for Cell Signaling, Department of Microbiology, Biochemistry and Molecular Genetics, New Jersey Medical School of Rutgers Biomedical and Health Sciences, Rutgers University, Newark, NJ, USA.

Clemens A Schmitt

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Hematology, Oncology and Tumor Immunology, Virchow Campus, and Molekulares Krebsforschungszentrum, Charité-University Medical Center, Berlin, Germany.
  • Max-Delbrück-Center for Molecular Medicine in the Helmholtz Association, Berlin, Germany.
  • Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (German Cancer Consortium), Berlin, Germany.
  • Department of Hematology and Oncology, Kepler University Hospital, Johannes Kepler University, Linz, Austria.

Jesús Gil

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Affiliations :
  • MRC London Institute of Medical Sciences (LMS), London, UK.
  • Institute of Clinical Sciences (ICS), Faculty of Medicine, Imperial College London, London, UK.

Oliver Bischof

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Affiliations :
  • Institut Pasteur, Paris, France. oliver.bischof@pasteur.fr.
  • INSERM U993, Paris, France. oliver.bischof@pasteur.fr.

Sources (10000 au total)

Revisiting dynamic range and image enhancement ability of contemporary digital radiographic systems-part 2: a subjective assessment.

To assess the subjective image quality of original and manually enhanced radiographs acquired at different X-ray exposure times and using different digital systems.... A total of 500 radiographs obtained under 10 exposure times, 5 digital systems, and 2 enhancement conditions were assessed by 5 observers, who were asked to categorize each radiograph into acceptable ... Express had six exposure times producing acceptable original images within a range from 0.063 to 0.4 s, followed by Digora Toto, which had five within a range from 0.063 to 0.32 s, Digora Optime, whic... Image enhancement based on brightness and/or contrast adjustments may be necessary to reveal the useful dynamic range of some digital radiographic systems and PSP-based systems may not necessarily hav...

Can advanced edge enhancement software improve image quality to visualise tubes, catheters and wires in digital chest radiographs?

This study aimed to test whether Advanced Edge Enhancement (AEE) software could improve the localisation of tubes, catheters or wires, while also affecting the overall image quality in chest x-rays (C... In total, 50 retrospective CXRs were included. All images were obtained utilising the Canon X-ray system (CANON/Arcoma Precision T3 DR System, Canon Europe, Amsterdam, NL) with a CXDI-810C wireless de... The three AEE algorithms contributed to an overall improvement (average 16-49%) in visualisation of tube, catheter or wire on CXR images. The Mann-Whitney U tests showed a statistically significant (p... An overall improvement in the visualisation of tube, catheter and wire placement was obtained using the three AEE-algorithms. The bone and catheter algorithms showed the highest consistency, with the ... AEE filtered images appear to be a supplement to the current practice of using CXRs in the diagnosis in placement of catheters, tubes and wires in the chest region. The use of AEE-algorithms has the p...

Image feature index: A novel metric for quantifying chest radiographic image quality.

Radiographic X-ray imaging is a common clinical examination. Current objective methods for quantifying image quality for radiographs struggle to capture the combined impact of factors throughout the i... We proposed the image feature index (IFI) to comprehensively quantify radiographic X-ray image quality. We also aimed to study the correlation between IFI and observer-perceived image quality for ches... The IFI algorithm was developed, which measured the amount of information, textural features, and noise in the image. A total of 70 chest phantom radiographs were generated under 60-120 kV and 0.2-80 ... The curves of IFI versus DAP and IFI versus EI both demonstrated a similar three-stage form where IFI is above zero: in the first stage, IFI increases rapidly with increased DAP or EI, whereas in the ... IFI is a feasible and efficient descriptor for image quality for chest radiographs. Future studies with larger sample sizes and sample types are needed to confirm the feasibility of IFI for other exam...

Perceptual and objective physical quality of chest images: a comparison between digital radiographic chest images processed for cancer screening and pneumoconiosis screening in Japan.

This study (1) evaluated the perceptual and objective physical quality of digital radiographic chest images processed for different purposes (routine hospital use, lung cancer screening, and pneumocon...

The effect of different spatial resolutions and enhancement filters on radiographic detection of simulated furcation defects with intraoral digital radiography.

The objective of this study was to evaluate the effects of spatial resolution and the application of enhancement filters in the diagnosis of simulated furcation defects and image quality with intraora... Periapical images were acquired with photostimulable phosphor plates of molars in dry skulls (n = 8) and mandibles (n = 10) with 4 stages of furcation defect simulation. The plates were scanned in fas... There were no significant differences in overall diagnostic values comparing image spatial resolutions and filters. Diagnostic outcomes were significantly better for the largest defects than the small... Varying spatial resolution and applying enhancement filters did not significantly affect the diagnosis of furcation defects....

Do radiographers collimate? A retrospective analysis of radiographic collimation of common musculoskeletal examinations at an adult trauma centre.

Collimation of the primary beam is an important factor in radiography to reduce dose and improve image quality. The introduction of larger detector plates in direct digital radiography (DR) allows the... A retrospective clinical audit of five common musculoskeletal radiographic projections (AP knee, AP shoulder, horizontal beam lateral hip, lateral cervical spine and lateral facial bones), of 359 pati... From the five projections, 1071 measurements were analysed. 416 (38.8%) of these measurements were less than or equal to the agreed reference standard. 655 (61.2%) were greater than the agreed referen... The study demonstrates that the majority (61.2%) of the measurements taken were above the reference standard. This results in an increase in radiation dose to patients and detrimental impacts on image...

Comparison of different iterative reconstruction algorithms with contrast-enhancement boost technique on the image quality of CT pulmonary angiography for obese patients.

To evaluate the effect of the contrast-enhancement-boost (CE-boost) postprocessing technique on improving the image quality of obese patients in computed tomography pulmonary angiography (CTPA) compar... This prospective study was conducted on 100 patients who underwent CTPA for suspected pulmonary embolism. Non-obese patients with a body mass index (BMI) under 25 were designated as group 1, while obe... The CE-boost had significantly higher CT values than HIR and MBIR in both groups (all p < 0.001). The MBIR yielded the lowest image noise compared with HIR and CE-boost (all p < 0.001). The SNR and CN... Compared to the HIR algorithm, both the CE-boost technique and the MBIR algorithm can improve the image quality of CTPA in obese patients. CE-boost had the greatest potential in increasing the visuali...