Tuberculose ultrarésistante aux médicaments : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Extensively Drug-Resistant Tuberculosis
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Termes MeSH sélectionnés :
Regression Analysis
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment diagnostiquer la XDR-TB ?
Le diagnostic se fait par culture bactérienne et tests de sensibilité aux antibiotiques.
TuberculoseRésistance aux médicaments
#2
Quels tests sont utilisés pour la XDR-TB ?
Les tests incluent la culture, le test de sensibilité et la PCR pour Mycobacterium tuberculosis.
Mycobacterium tuberculosisTests de laboratoire
#3
Quels symptômes indiquent une XDR-TB ?
Les symptômes incluent toux persistante, fièvre, sueurs nocturnes et perte de poids.
SymptômesTuberculose
#4
La radiographie est-elle utile pour la XDR-TB ?
Oui, la radiographie thoracique peut montrer des lésions pulmonaires caractéristiques.
RadiographieTuberculose
#5
Peut-on détecter la XDR-TB par un test rapide ?
Des tests rapides comme GeneXpert peuvent détecter la résistance aux médicaments.
Tests rapidesRésistance aux médicaments
Symptômes
5
#1
Quels sont les symptômes principaux de la XDR-TB ?
Les symptômes principaux sont toux, fièvre, fatigue, et perte d'appétit.
SymptômesTuberculose
#2
La douleur thoracique est-elle un symptôme ?
Oui, la douleur thoracique peut survenir en raison de l'infection pulmonaire.
Douleur thoraciqueTuberculose
#3
Les sueurs nocturnes sont-elles fréquentes ?
Oui, les sueurs nocturnes sont un symptôme courant de la tuberculose avancée.
Sueurs nocturnesTuberculose
#4
La fatigue est-elle un symptôme de la XDR-TB ?
Oui, la fatigue persistante est souvent rapportée par les patients atteints de XDR-TB.
FatigueTuberculose
#5
Peut-on avoir des symptômes gastro-intestinaux ?
Oui, des symptômes comme la diarrhée peuvent survenir, surtout avec des traitements prolongés.
Symptômes gastro-intestinauxTuberculose
Prévention
5
#1
Comment prévenir la XDR-TB ?
La prévention inclut le dépistage précoce, l'isolement des cas et la vaccination BCG.
PréventionVaccination
#2
Le port de masques est-il recommandé ?
Oui, le port de masques peut réduire le risque de transmission dans les zones à risque.
MasquesTransmission
#3
La vaccination BCG est-elle efficace contre la XDR-TB ?
La vaccination BCG offre une protection limitée contre la XDR-TB, mais reste recommandée.
Vaccination BCGTuberculose
#4
Les contacts doivent-ils être testés ?
Oui, les contacts des patients doivent être testés régulièrement pour détecter la tuberculose.
DépistageContacts
#5
Les soins de santé doivent-ils être formés ?
Oui, la formation des professionnels de santé est cruciale pour gérer la XDR-TB efficacement.
FormationSoins de santé
Traitements
5
#1
Quel est le traitement standard pour la XDR-TB ?
Le traitement standard inclut des antibiotiques spécifiques pendant au moins 18 mois.
TraitementAntibiotiques
#2
Les médicaments de première ligne sont-ils efficaces ?
Non, les médicaments de première ligne ne sont généralement pas efficaces contre la XDR-TB.
Médicaments de première ligneRésistance aux médicaments
#3
Y a-t-il des effets secondaires aux traitements ?
Oui, les traitements peuvent causer des effets secondaires comme nausées et hépatotoxicité.
Effets secondairesHépatotoxicité
#4
La chirurgie est-elle une option de traitement ?
Oui, la chirurgie peut être envisagée pour retirer des lésions pulmonaires dans certains cas.
ChirurgieTuberculose
#5
Les traitements sont-ils coûteux ?
Oui, les traitements de la XDR-TB peuvent être très coûteux et nécessitent un suivi régulier.
Coût des soinsTuberculose
Complications
5
#1
Quelles sont les complications de la XDR-TB ?
Les complications incluent l'insuffisance respiratoire, la septicémie et la mort.
ComplicationsInsuffisance respiratoire
#2
La XDR-TB peut-elle causer des infections secondaires ?
Oui, les patients peuvent développer des infections secondaires en raison d'une immunité affaiblie.
Infections secondairesImmunité
#3
Y a-t-il un risque de transmission accrue ?
Oui, la XDR-TB augmente le risque de transmission dans les communautés vulnérables.
TransmissionCommunautés vulnérables
#4
Les complications affectent-elles la qualité de vie ?
Oui, les complications peuvent gravement affecter la qualité de vie des patients.
Qualité de vieComplications
#5
La résistance aux médicaments complique-t-elle le traitement ?
Oui, la résistance aux médicaments rend le traitement plus long et plus complexe.
Résistance aux médicamentsTraitement
Facteurs de risque
5
#1
Quels sont les principaux facteurs de risque ?
Les facteurs incluent le VIH, la malnutrition, et l'exposition à des cas de tuberculose.
Facteurs de risqueVIH
#2
Le tabagisme augmente-t-il le risque ?
Oui, le tabagisme est un facteur de risque connu pour la tuberculose et ses formes résistantes.
TabagismeTuberculose
#3
Les personnes âgées sont-elles plus à risque ?
Oui, les personnes âgées ont un risque accru en raison d'un système immunitaire affaibli.
Personnes âgéesSystème immunitaire
#4
Les conditions de vie affectent-elles le risque ?
Oui, les conditions de vie surpeuplées et insalubres augmentent le risque de XDR-TB.
Conditions de vieTuberculose
#5
Les travailleurs de la santé sont-ils à risque ?
Oui, les travailleurs de la santé sont exposés à un risque accru de contracter la XDR-TB.
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Pulmonary Medicine and Tuberculosis, The Third People's Hospital of Shenzhen, The National Clinical Research Center for Infectious Diseases, Shenzhen, China.
Beijing Tuberculosis and Thoracic Tumor Institute, Beijing, China.
Publications dans "Tuberculose ultrarésistante aux médicaments" :
Pulmonary Medicine and Tuberculosis, The Third People's Hospital of Shenzhen, The National Clinical Research Center for Infectious Diseases, Shenzhen, China.
Publications dans "Tuberculose ultrarésistante aux médicaments" :
Graduate Program in Social, Economic and Administrative Pharmacy, Department of Pharmacy, Faculty of Pharmacy, Mahidol University, Bangkok 10400, Thailand.
Publications dans "Tuberculose ultrarésistante aux médicaments" :
Department of Economic and Administrative Pharmacy (EAP), Faculty of Pharmacy, Pham Ngoc Thach University of Medicine, Ho Chi Minh City 700000, Vietnam.
Publications dans "Tuberculose ultrarésistante aux médicaments" :
Department of Bacteriology and Immunology, Beijing Chest Hospital, Capital Medical University/Beijing Tuberculosis and Thoracic Tumor Research Institute, Postal No 9, Beiguan Street, Tongzhou District, Beijing, 101149, People's Republic of China.
Publications dans "Tuberculose ultrarésistante aux médicaments" :
Department of Bacteriology and Immunology, Beijing Chest Hospital, Capital Medical University/Beijing Tuberculosis and Thoracic Tumor Research Institute, Postal No 9, Beiguan Street, Tongzhou District, Beijing, 101149, People's Republic of China. pangyupound@163.com.
Publications dans "Tuberculose ultrarésistante aux médicaments" :
DSI-NRF Centre of Excellence for Biomedical Tuberculosis Research, SAMRC Centre for Tuberculosis Research, Division of Molecular Biology and Human Genetics, Stellenbosch University, Cape Town, South Africa.
Publications dans "Tuberculose ultrarésistante aux médicaments" :
Statistical regression models are used for predicting outcomes based on the values of some predictor variables or for describing the association of an outcome with predictors. With a data set at hand,...
We propose a censored quantile regression model for the analysis of relative survival data. We create a hybrid data set consisting of the study observations and counterpart randomly sampled pseudopopu...
The recently proposed proportional win-fractions (PW) model extends the two-sample win ratio analysis of prioritized composite endpoints to regression. Its proportionality assumption ensures that the ...
Tensor regression analysis is finding vast emerging applications in a variety of clinical settings, including neuroimaging, genomics, and dental medicine. The motivation for this paper is a study of p...
Compositional data reside in a simplex and measure fractions or proportions of parts to a whole. Most existing regression methods for such data rely on log-ratio transformations that are inadequate or...
It is highly desirable but difficult to understand how microscopic molecular details influence the macroscopic material properties, especially for soft materials with complex molecular architectures. ...
Spatially referenced data arise in many fields, including imaging, ecology, public health, and marketing. Although principled smoothing or interpolation is paramount for many practitioners, regression...
In modern biomedical datasets, it is common for recurrent outcomes data to be collected in an incomplete manner. More specifically, information on recurrent events is routinely recorded as a mixture o...
Transcriptome-wide association studies (TWASs) have shown great promise in interpreting the findings from genome-wide association studies (GWASs) and exploring the disease mechanisms, by integrating G...
Comprehensive and realistic simulations indicated NeRiT had calibrated type I error control for testing both the node effect and edge effect, and yields higher power than the existed methods, especial...
NeRiT is a powerful and efficient network regression method in TWAS....
The prediction of multiple drug efficacies using machine learning prediction techniques based on clinical and molecular attributes of tumors is a new approach in the field of precision medicine of onc...
We developed multiple drug efficacy prediction models based on three types of tumor characteristics by applying machine learning methods, including multi-target regression (MTR) and support vector reg...
When 30 real tumor samples were used for the train-test and CV methods, MTR models predicted the efficacy with less error than SVR models. Comparatively, using 340 theoretical samples for the train-te...
We developed efficient statistical and machine learning models using MTR and SVR analysis for anticancer drug efficacy, which will be useful in the field of precision medicine to choose the most suita...