Titre : Antigène HLA-B37

Antigène HLA-B37 : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Data Mining

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment détecte-t-on l'antigène HLA-B37 ?

Par des tests de typage HLA, souvent réalisés sur des échantillons de sang.
Antigènes HLA Typage HLA
#2

Quels tests sont utilisés pour le HLA-B37 ?

Les tests de compatibilité tissulaire et les analyses de sang sont courants.
Tests de compatibilité Antigènes
#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-immunes Greffe
#4

Qui doit se faire tester pour HLA-B37 ?

Les personnes ayant des antécédents familiaux de maladies auto-immunes ou nécessitant une greffe.
Antécédents familiaux Greffe
#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 tissulaire Maladies

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont liés à HLA-B37 ?

Les symptômes varient selon les maladies associées, comme la fatigue ou des douleurs articulaires.
Symptômes Maladies 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.
Symptômes Antigènes HLA
#3

Peut-on avoir des symptômes sans HLA-B37 ?

Oui, de nombreuses maladies auto-immunes peuvent survenir sans HLA-B37.
Maladies auto-immunes Antigènes
#4

Les symptômes varient selon les individus ?

Oui, la réponse immunitaire et les symptômes peuvent varier d'une personne à l'autre.
Réponse immunitaire Symptômes
#5

HLA-B37 est-il lié à des symptômes allergiques ?

Non, HLA-B37 est principalement associé à des maladies auto-immunes, pas aux allergies.
Allergies Maladies 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.
Prévention Suivi 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 sain Facteurs 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 génétiques Prévention
#4

Les vaccinations sont-elles utiles ?

Les vaccinations peuvent aider à prévenir certaines infections, mais pas directement liées à HLA-B37.
Vaccination Infections
#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.
Stress Maladies 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.
Immunosuppresseurs Thérapies 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-immunes Traitement
#3

Les greffes sont-elles affectées par HLA-B37 ?

Oui, HLA-B37 influence la compatibilité et le risque de rejet lors des greffes.
Greffe Compatibilité 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.
Prévention Suivi médical
#5

Les traitements sont-ils efficaces ?

L'efficacité varie selon la maladie et la réponse individuelle au traitement.
Efficacité des traitements Maladies 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.
Complications Rejet 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.
Cancer Maladies auto-immunes
#3

Les complications sont-elles réversibles ?

Certaines complications peuvent être gérées, mais d'autres peuvent être permanentes.
Complications Gestion 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.
Prévention Suivi 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.
Génétique État 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 risque Antécédents 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.
Âge Maladies 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.
Sexe Maladies auto-immunes
#4

Les infections augmentent-elles le risque ?

Certaines infections peuvent déclencher des maladies auto-immunes chez les individus prédisposés.
Infections Maladies 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.
Mode de vie 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 16/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Apostolos P Georgopoulos

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The HLA Research Group, Brain Sciences Center, Department of Veterans Affairs Health Care System, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Neuroscience, University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Psychiatry, University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Neurology, University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.

Lisa M James

7 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The HLA Research Group, Brain Sciences Center, Department of Veterans Affairs Health Care System, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Neuroscience, University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Psychiatry, University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.

Arie Admon

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Biology, Technion Israel Institute of Technology, Haifa, Israel admon@technion.ac.il Michael.peled@sheba.health.gov.il.

Spyros A Charonis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The HLA Research Group, Brain Sciences Center, Department of Veterans Affairs Health Care System, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Neuroscience, University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.

Matthew Sanders

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The HLA Research Group, Brain Sciences Center, Department of Veterans Affairs Health Care System, Minneapolis, MN, USA.
  • Department of Neuroscience, University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.

A Richard Kitching

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Centre for Inflammatory Diseases, Monash University, Clayton, Victoria, 3168, Australia; Dept. of Nephrology, Monash Health, Clayton, Victoria, 3168, Australia; Dept. of Paediatric Nephrology, Monash Health, Clayton, Victoria, 3168, Australia.

None None

2 publications dans cette catégorie

Wei Wu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biomolecular Mass Spectrometry and Proteomics, Bijvoet Center for Biomolecular Research and Utrecht Institute for Pharmaceutical Sciences, Utrecht University, Utrecht, Netherlands.
  • Netherlands Proteomics Centre, Utrecht University, Utrecht, Netherlands.

Albert J R Heck

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biomolecular Mass Spectrometry and Proteomics, Bijvoet Center for Biomolecular Research and Utrecht Institute for Pharmaceutical Sciences, Utrecht University, Utrecht, Netherlands.
  • Netherlands Proteomics Centre, Utrecht University, Utrecht, Netherlands.

Dganit Melamed Kadosh

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Faculty of Biology, Technion Israel Institute of Technology, Haifa, Israel.

Eilon Barnea

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • From the ‡Department of Biology, Technion, Israel Institute of Technology, Haifa 32000, Israel.

Hans-Georg Rammensee

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • ‡‡Eberhard Karls Universität Tübingen, Department of Immunology, Auf der Morgenstelle 15,72076 Tubingen, Germany.

Santrupti Nerli

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Biomolecular Engineering, University of California, Santa Cruz, Santa Cruz, CA, United States.
Publications dans "Antigène HLA-B37" :

Nikolaos G Sgourakis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • 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.
Publications dans "Antigène HLA-B37" :

Anish Suri

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Janssen Research & Development, Turnhoutseweg 30, BE-2340, Beerse, Belgium.

Soldano Ferrone

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Surgery, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA. Electronic address: sferrone@mgh.harvard.edu.

Miguel Álvaro-Benito

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Protein Biochemistry, Department of Biology, Chemistry and Pharmacy, Freie Universität Berlin, Thielallee 63, 14195, Berlin, Germany. malvaro@zedat.fu-berlin.de.

Christian Freund

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Protein Biochemistry, Department of Biology, Chemistry and Pharmacy, Freie Universität Berlin, Thielallee 63, 14195, Berlin, Germany. chfreund@zedat.fu-berlin.de.

Chengappa G Kavadichanda

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Clinical Immunology, Jawaharlal Institute of Postgraduate Medical Education and Research, Puducherry, India.
Publications dans "Antigène HLA-B37" :

Jie Geng

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Microbiology and Immunology, University of Michigan Medical School, Ann Arbor, MI, United States.
Publications dans "Antigène HLA-B37" :

Sources (10000 au total)

Application of data mining algorithms to study data trends for corneal transplantation.

To utilize data mining for analysis of corneal transplantations (CT) in Florida from 2005-2014, segmented by demographics, geography, and transplantation technique.... A retrospective, database study was performed utilizing data queried from the Healthcare and Cost Utilization Project using Current Procedural Terminology codes for lamellar keratoplasty (ALK), endoth... 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... CT rates in Florida appear to overrepresent the female sex and underrepresent ethnic minorities, with propensities between PKP and African Americans, EK and female patients, and EK and Medicare reimbu...

Image-based data mining applies to data collected from children.

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...

A novel dynamic Bayesian network approach for data mining and survival data analysis.

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...

Healthcare insurance fraud detection using data mining.

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....