Par des tests de typage HLA, souvent réalisés sur des échantillons de sang.
Antigènes HLATypage HLA
#2
Quels tests sont utilisés pour le HLA-B37 ?
Les tests de compatibilité tissulaire et les analyses de sang sont courants.
Tests de compatibilitéAntigènes
#3
Le HLA-B37 est-il associé à des maladies spécifiques ?
Oui, il est lié à certaines maladies auto-immunes et à des réactions de greffe.
Maladies auto-immunesGreffe
#4
Qui doit se faire tester pour HLA-B37 ?
Les personnes ayant des antécédents familiaux de maladies auto-immunes ou nécessitant une greffe.
Antécédents familiauxGreffe
#5
Quelle est l'importance du HLA-B37 dans le diagnostic ?
Il aide à évaluer la compatibilité pour les greffes et à identifier des risques de maladies.
Compatibilité tissulaireMaladies
Symptômes
5
#1
Quels symptômes sont liés à HLA-B37 ?
Les symptômes varient selon les maladies associées, comme la fatigue ou des douleurs articulaires.
SymptômesMaladies auto-immunes
#2
HLA-B37 cause-t-il des symptômes directs ?
Non, il n'y a pas de symptômes directs, mais il est associé à des maladies symptomatiques.
SymptômesAntigènes HLA
#3
Peut-on avoir des symptômes sans HLA-B37 ?
Oui, de nombreuses maladies auto-immunes peuvent survenir sans HLA-B37.
Maladies auto-immunesAntigènes
#4
Les symptômes varient selon les individus ?
Oui, la réponse immunitaire et les symptômes peuvent varier d'une personne à l'autre.
Réponse immunitaireSymptômes
#5
HLA-B37 est-il lié à des symptômes allergiques ?
Non, HLA-B37 est principalement associé à des maladies auto-immunes, pas aux allergies.
AllergiesMaladies auto-immunes
Prévention
5
#1
Peut-on prévenir les maladies liées à HLA-B37 ?
La prévention est difficile, mais un suivi médical régulier peut aider à détecter précocement.
PréventionSuivi médical
#2
Y a-t-il des mesures préventives spécifiques ?
Adopter un mode de vie sain et éviter les facteurs de risque peut être bénéfique.
Mode de vie sainFacteurs de risque
#3
Les tests génétiques aident-ils à la prévention ?
Oui, les tests peuvent identifier les personnes à risque et permettre une surveillance.
Tests génétiquesPrévention
#4
Les vaccinations sont-elles utiles ?
Les vaccinations peuvent aider à prévenir certaines infections, mais pas directement liées à HLA-B37.
VaccinationInfections
#5
Le stress influence-t-il les maladies liées à HLA-B37 ?
Le stress peut aggraver les symptômes des maladies auto-immunes, donc sa gestion est importante.
StressMaladies auto-immunes
Traitements
5
#1
Quels traitements sont disponibles pour les maladies liées à HLA-B37 ?
Les traitements incluent des immunosuppresseurs et des thérapies ciblées selon la maladie.
ImmunosuppresseursThérapies ciblées
#2
Le traitement dépend-il du type de maladie ?
Oui, le traitement est adapté en fonction de la maladie auto-immune spécifique.
Maladies auto-immunesTraitement
#3
Les greffes sont-elles affectées par HLA-B37 ?
Oui, HLA-B37 influence la compatibilité et le risque de rejet lors des greffes.
GreffeCompatibilité tissulaire
#4
Y a-t-il des traitements préventifs pour HLA-B37 ?
Il n'existe pas de traitement préventif spécifique, mais un suivi médical est conseillé.
PréventionSuivi médical
#5
Les traitements sont-ils efficaces ?
L'efficacité varie selon la maladie et la réponse individuelle au traitement.
Efficacité des traitementsMaladies auto-immunes
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent survenir avec HLA-B37 ?
Des complications incluent le rejet de greffe et des exacerbations de maladies auto-immunes.
ComplicationsRejet de greffe
#2
HLA-B37 augmente-t-il le risque de cancer ?
Certaines études suggèrent un risque accru de cancers associés aux maladies auto-immunes.
CancerMaladies auto-immunes
#3
Les complications sont-elles réversibles ?
Certaines complications peuvent être gérées, mais d'autres peuvent être permanentes.
ComplicationsGestion des maladies
#4
Comment prévenir les complications liées à HLA-B37 ?
Un suivi médical régulier et un traitement approprié peuvent aider à prévenir les complications.
PréventionSuivi médical
#5
Les complications varient-elles selon les individus ?
Oui, les complications peuvent varier en fonction de la génétique et de l'état de santé général.
GénétiqueÉtat de santé
Facteurs de risque
5
#1
Quels sont les facteurs de risque pour HLA-B37 ?
Les antécédents familiaux de maladies auto-immunes et certains facteurs environnementaux.
Facteurs de risqueAntécédents familiaux
#2
L'âge influence-t-il le risque lié à HLA-B37 ?
Oui, certaines maladies auto-immunes liées à HLA-B37 apparaissent plus fréquemment chez les jeunes adultes.
ÂgeMaladies auto-immunes
#3
Le sexe joue-t-il un rôle dans le risque ?
Oui, certaines maladies auto-immunes sont plus fréquentes chez les femmes que chez les hommes.
SexeMaladies auto-immunes
#4
Les infections augmentent-elles le risque ?
Certaines infections peuvent déclencher des maladies auto-immunes chez les individus prédisposés.
InfectionsMaladies auto-immunes
#5
Le mode de vie influence-t-il le risque ?
Oui, un mode de vie malsain peut augmenter le risque de développer des maladies auto-immunes.
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Biomolecular Mass Spectrometry and Proteomics, Bijvoet Center for Biomolecular Research and Utrecht Institute for Pharmaceutical Sciences, Utrecht University, Utrecht, Netherlands.
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Center for Computational and Genomic Medicine, Department of Pathology and Laboratory Medicine, The Children's Hospital of Philadelphia, Philadelphia, PA, United States.
Department of Biochemistry and Biophysics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, United States.
Laboratory of Protein Biochemistry, Department of Biology, Chemistry and Pharmacy, Freie Universität Berlin, Thielallee 63, 14195, Berlin, Germany. malvaro@zedat.fu-berlin.de.
Laboratory of Protein Biochemistry, Department of Biology, Chemistry and Pharmacy, Freie Universität Berlin, Thielallee 63, 14195, Berlin, Germany. chfreund@zedat.fu-berlin.de.
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From 2005-2014, CT (n=28,607) represented less than 1% of the total ambulatory surgeries (n=12,695,932) performed in Florida. EK volume increased while PKP and ALK volume decreased, year-over-year. St...
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We provide a brief overview of the connotation and characteristics of data mining technology in the era of big data, analyze the feasibility of data mining technology in business management from the e...
The tyrosyl-DNA phosphodiesterase 1 (TDP1) enzyme hydrolyzes the phosphodiester bond between a tyrosine residue and the 3'-phosphate of DNA in the DNA-topoisomerase I (TopI) complex, being involved in...
Image-based data mining (IBDM) is a novel voxel-based method for analyzing radiation dose responses that has been successfully applied in adult data. Because anatomic variability and side effects of i...
We tested IBDM with CT images and dose distributions collected from 167 children (aged 10 months to 20 years) who received proton radiotherapy for primary brain tumors. We used data from four referenc...
Spatial normalizations and dose comparisons were insensitive to reference selection. Normalization discrepancies were small (average contour distance < 2.5 mm, average center-of-mass deviation < 6 mm)...
IBDM is feasible for childhood late-effects research. Our findings may inform cohort selection in future studies of pediatric radiotherapy dose responses and facilitate treatment planning to reduce tr...
Censorship is the primary challenge in survival modeling, especially in human health studies. The classical methods have been limited by applications like Kaplan-Meier or restricted assumptions like t...
We proposed a two-slice temporal Bayesian network model for the survival data, introducing the survival and censorship status in each observed time as the dynamic states. A score-based algorithm learn...
The simulation study shows the superiority of DBN in bias reduction for many scenarios compared with Cox regression and Kaplan-Meier, especially in the late survival times. In the real-world data, the...
Our proposed dynamic Bayesian network model could be used as a data mining technique in the context of survival data analysis. The advantages of this approach are feature selection ability, straightfo...
Sequential pattern mining (SPM) is a major class of data mining topics with a wide range of applications. The continuity and uncertain nature of trajectory data make it distinctively different from ty...
Healthcare programs and insurance initiatives play a crucial role in ensuring that people have access to medical care. There are many benefits of healthcare insurance programs but fraud in healthcare ...
In this study, a fraud detection methodology is presented that utilizes association rule mining augmented with unsupervised learning techniques to detect healthcare insurance fraud. Dataset from the C...
Descriptive analysis shows patterns and trends in the data revealing interesting relationship among diagnosis codes, procedure codes and the physicians. The baseline anomaly detection algorithms gener...
The proposed methodology enhances healthcare insurance fraud detection by using association rule mining for pattern discovery and unsupervised classifiers for effective anomaly detection....
Water quality monitoring programs are essential planning and management tools, but they face many challenges in the developing world. The scarcity of financial and human resources and the unavailabili...