Titre : Bases de données pharmaceutiques

Bases de données pharmaceutiques : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Cicatrix

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier un médicament dans une base de données ?

Utilisez le nom commercial, le principe actif ou le code ATC pour rechercher.
Bases de données pharmaceutiques Médicaments
#2

Quelles informations sont disponibles sur les effets secondaires ?

Les bases fournissent des listes d'effets indésirables et leur fréquence.
Effets indésirables Pharmacovigilance
#3

Comment vérifier les interactions médicamenteuses ?

Consultez les sections dédiées aux interactions dans les bases de données.
Interactions médicamenteuses Bases de données pharmaceutiques
#4

Peut-on trouver des informations sur les médicaments génériques ?

Oui, les bases de données incluent des informations sur les équivalents génériques.
Médicaments génériques Pharmacie
#5

Comment évaluer l'efficacité d'un médicament ?

Recherchez des études cliniques et des revues systématiques dans les bases.
Efficacité des médicaments Essais cliniques

Symptômes 5

#1

Où trouver des informations sur les symptômes liés à un médicament ?

Les bases de données listent les symptômes associés aux effets secondaires.
Symptômes Effets indésirables
#2

Comment les symptômes sont-ils classés dans les bases ?

Ils sont souvent classés par système corporel ou par fréquence d'apparition.
Classification des symptômes Bases de données pharmaceutiques
#3

Les bases fournissent-elles des exemples de symptômes ?

Oui, elles incluent des exemples pour chaque médicament et ses effets.
Exemples de symptômes Pharmacovigilance
#4

Comment les symptômes sont-ils liés aux médicaments ?

Les bases établissent des liens entre médicaments et symptômes rapportés.
Rapports de symptômes Médicaments
#5

Peut-on trouver des symptômes rares dans les bases ?

Oui, les bases documentent également des effets indésirables rares.
Effets indésirables rares Bases de données pharmaceutiques

Prévention 5

#1

Les bases fournissent-elles des conseils de prévention ?

Oui, elles incluent des recommandations pour éviter les effets indésirables.
Prévention des effets indésirables Pharmacovigilance
#2

Comment prévenir les interactions médicamenteuses ?

Consultez les bases pour identifier les médicaments à éviter ensemble.
Prévention des interactions Bases de données pharmaceutiques
#3

Y a-t-il des recommandations pour les populations à risque ?

Oui, les bases fournissent des conseils spécifiques pour les groupes vulnérables.
Populations à risque Pharmacothérapie
#4

Comment les bases aident-elles à la prévention des maladies ?

Elles offrent des informations sur les médicaments préventifs et leur utilisation.
Prévention des maladies Médicaments préventifs
#5

Peut-on trouver des stratégies de prévention dans les bases ?

Oui, elles incluent des stratégies basées sur des données probantes pour la prévention.
Stratégies de prévention Bases de données pharmaceutiques

Traitements 5

#1

Comment rechercher des traitements dans une base de données ?

Utilisez des mots-clés comme le nom du médicament ou la pathologie traitée.
Traitements médicamenteux Bases de données pharmaceutiques
#2

Les bases incluent-elles des protocoles de traitement ?

Oui, elles fournissent des recommandations et des protocoles basés sur des preuves.
Protocoles de traitement Pharmacothérapie
#3

Comment comparer l'efficacité de différents traitements ?

Consultez les études comparatives et les méta-analyses disponibles.
Comparaison des traitements Efficacité des médicaments
#4

Peut-on trouver des alternatives aux traitements ?

Oui, les bases proposent souvent des alternatives thérapeutiques.
Alternatives thérapeutiques Pharmacothérapie
#5

Comment les traitements sont-ils mis à jour dans les bases ?

Les bases sont régulièrement mises à jour avec les dernières recherches et recommandations.
Mise à jour des traitements Bases de données pharmaceutiques

Complications 5

#1

Comment identifier les complications liées à un médicament ?

Les bases de données listent les complications possibles et leur fréquence.
Complications médicamenteuses Effets indésirables
#2

Les bases fournissent-elles des études de cas sur les complications ?

Oui, elles incluent des études de cas documentant des complications spécifiques.
Études de cas Complications
#3

Comment les complications sont-elles signalées dans les bases ?

Elles sont souvent signalées par des professionnels de santé et des patients.
Signalement des complications Pharmacovigilance
#4

Peut-on trouver des statistiques sur les complications ?

Oui, les bases fournissent des données statistiques sur la fréquence des complications.
Statistiques des complications Bases de données pharmaceutiques
#5

Comment prévenir les complications médicamenteuses ?

Les bases offrent des recommandations pour minimiser les risques de complications.
Prévention des complications Pharmacovigilance

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont associés aux médicaments ?

Les bases identifient des facteurs comme l'âge, le sexe et les comorbidités.
Facteurs de risque Pharmacothérapie
#2

Comment les bases évaluent-elles les facteurs de risque ?

Elles utilisent des études épidémiologiques et des données cliniques pour évaluer.
Épidémiologie Facteurs de risque
#3

Peut-on trouver des recommandations sur les facteurs de risque ?

Oui, les bases fournissent des recommandations pour gérer les facteurs de risque.
Recommandations cliniques Bases de données pharmaceutiques
#4

Comment les facteurs de risque influencent-ils le traitement ?

Ils peuvent modifier le choix du médicament et la posologie recommandée.
Influence des facteurs de risque Pharmacothérapie
#5

Les bases incluent-elles des informations sur les facteurs de risque environnementaux ?

Oui, elles peuvent inclure des facteurs environnementaux influençant l'efficacité.
Facteurs environnementaux Pharmacothérapie
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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 30/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Michele B Kaufman

5 publications dans cette catégorie

Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :

Konstantinos Vezertzis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Electrical and Computer Engineering, Biomedical Engineering Laboratory, National Technical University of Athens, Heroon Polytecniou 9, Athens, 15780, Athens, Greece.

George I Lambrou

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Electrical and Computer Engineering, Biomedical Engineering Laboratory, National Technical University of Athens, Heroon Polytecniou 9, Athens, 15780, Athens, Greece.
  • First Department of Pediatrics, Choremeio Research Laboratory, National and Kapodistrian University of Athens, Thivon & Levadeias 8, 11527, Goudi, Athens, Greece.

Dimitrios Koutsouris

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Electrical and Computer Engineering, Biomedical Engineering Laboratory, National Technical University of Athens, Heroon Polytecniou 9, Athens, 15780, Athens, Greece.

Piotr Ozieranski

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Social and Policy Sciences, University of Bath, Bath, United Kingdom.

Shai Mulinari

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Sociology, Lund University, Lund, Sweden.

Kazuki Kushida

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Showa Pharmaceutical University.
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Masayoshi Hirohara

2 publications dans cette catégorie

Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :

Mary Choy

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Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :

Maitane Alzola-Andrés

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Affiliations :
  • School of Pharmacy, NanoBioCel Group, Laboratory of Pharmaceutics, School of Pharmacy, University of the Basque Country UPV/EHU, Paseo de la Universidad 7, 01006, Vitoria-Gasteiz, Spain.
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Saioa Domingo-Echaburu

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Osakidetza Basque Health Service, Debagoiena Integrated Health Organisation, Pharmacy Service, Nafarroa Hiribidea 16, 20500, Arrasate, Gipuzkoa, Spain.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :

Yolanda Segura

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Chemical and Environmental Technology Department, University Rey Juan Carlos, Avenida Tulipan s/n, 28933, Mostoles, Madrid, Spain.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :

Yolanda Valcárcel

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Health and Environment Risk Assessment Group, (RiSAMA), University Rey Juan Carlos, Avda Tulipán sn, Móstoles, Madrid, Spain.
  • Department of Medical Specialties and Public Health, Faculty of Health Sciences, Rey Juan Carlos University, Avda. Atenas s/n, 28922 Alcorcón, Madrid, Spain.
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Gorka Orive

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • NanoBioCel Group, Laboratory of Pharmaceutics, School of Pharmacy, University of the Basque Country UPV/EHU, Paseo de la Universidad 7, 01006, Vitoria-Gasteiz, Spain.
  • Biomedical Research Networking Centre in Bioengineering, Biomaterials and Nanomedicine (CIBER-BBN), Vitoria-Gasteiz, Spain.
  • University Institute for Regenerative Medicine and Oral Implantology - UIRMI (UPV/EHU-Fundación Eduardo Anitua), Vitoria, Spain.
  • Bioaraba, NanoBioCel Research Group, Vitoria-Gasteiz, Spain.
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Unax Lertxundi

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Affiliations :
  • Bioaraba Health Research Institute, Osakidetza Basque Health Service, Araba Mental Health Network, Araba Psychiatric Hospital, Pharmacy Service, c/Alava 43, 01006, Vitoria-Gasteiz, Álava, Spain. unax.lertxundietxebarria@osakidetza.net.
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Patricia Parris

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Affiliations :
  • Pfizer Worldwide Research, Development and Medical, Sandwich, UK; patricia.parris@pfizer.com.
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Geraldine Whelan

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Affiliations :
  • GlaxoSmithKline, Ware, UK.
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Anders Burild

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Affiliations :
  • Novo Nordisk A/S, Safety Sciences and Imaging, Malov, Denmark.
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Jessica Whritenour

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Affiliations :
  • Pfizer Worldwide Research, Development and Medical, Groton, CT, USA.
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Uma Bruen

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Affiliations :
  • Organon USA Inc., Jersey City, NJ, USA.
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Sources (914 au total)

Use of an autologous pericardial patch to repair a post-traumatic caudal vena cava cicatrix in a dog.

To report the use of a pericardial patch graft to repair a post-traumatic caudal vena cava cicatrix in a dog.... Case report.... A 1 year-old Rottweiler presenting with ascites following presumed blunt thoracic trauma.... Kinking of the caudal vena cava and resultant Budd-Chiari-like syndrome was diagnosed on echocardiography and computed tomographic angiography (CTA). Surgical exploration via right sixth intercostal t... The dog recovered from surgery and was discharged after 3 days. Follow-up at 6 weeks showed resolution of ascites and all clinical signs. Owner telephone follow-up at 24 months post-surgery confirmed ... A pericardial patch graft technique can be used successfully to reconstruct the thoracic caudal vena cava, in cases of traumatic kinking where dissection of the fibrotic band alone fails to reduce cau...

Surgical treatment of cesarean scar pregnancy based on the three-category system: a retrospective analysis.

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Fast gut cutaneous sutures have become more prominent due to their low tissue reactivity, rapid absorption, and elimination of suture removal visits. It is not known how fast gut sutures compare to ot... A comprehensive literature review was conducted to identify randomized controlled trials comparing fast gut sutures to alternative closure methods during dermatologic surgery. Data collected included ... Six studies were included in final analysis and reported on 208 patients. Fast gut sutures were associated with lower physician opinions of final scar when compared to polypropylene sutures (SMD 0.438... If no contraindications to polypropylene sutures exist, they may provide superior cosmetic outcomes compared to fast gut sutures. Further research is required to better quantify cosmetic outcomes and ...

Risk factors for acne scarring in Ecuador.

Acne is a common disease that is associated with scarring and substantial psychosocial burden. The Global Burden of Skin Disease reported that the burden from acne as measured by disability-adjusted l... This was an observational prospective study. Participants were recruited to complete a survey that was developed based on the potential risk factors for acne scarring and had facial photographs taken.... The study included 404 participants. Results from univariate analyses indicated that being male (OR = 2.76 95%CI [1.72; 4.43]), having severe or very severe acne scarring (OR = 4.28 95%CI [1.24; 14.79... By identifying acne scarring risk factors and applying the tool in everyday dermatology visits, we can reduce the physical and psychological burden that acne scarring causes in the adolescent and adul...

Comparison of keratoplasty outcomes at the scar versus edema stages of keratoconus.

To assess the outcomes of deep anterior lamellar keratoplasty or penetrating keratoplasty at the scar and the edema stages.... Forty-five patients (45 eyes) with keratoconus scar stage (scar group, n=26; penetrating keratoplasty a subgroup, n=7; deep anterior lamellar keratoplasty b subgroup, n=19) and keratoconus edema stage... The best-corrected visual acuity and average corneal endothelial cell loss rate were not significantly different between the scar and edema groups (p>0.05). At 6 and 12 months after surgery, the astig... In terms of the outcomes and prognosis for vision after keratoplasty with edema stage and scar stage, deep anterior lamellar keratoplasty may be as effective as penetrating keratoplasty....

A transvaginal ultrasound-based diagnostic calculator for uterus post-cesarean scar defect.

A cesarean scar defect (CSD) is incomplete healing of the myometrium at the site of a prior cesarean section (CS), complicating more than half of all cesarean sections. While transvaginal ultrasound (... A single-center cross-sectional study was conducted on 100 premenopausal and non-pregnant women with a history of CS complaining of AUB without a known systemic or structural etiology. Each participan... Hysteroscopy identified 74 (74%) participants with CSD. The variables age, the number of CSs, defect length, and defect width significantly contributed to the logistic regression model to diagnose CSD... Among non-pregnant women suspected of CSD due to AUB, looking at age, the number of previous CSs, and TVU-based defect width and length can efficiently rule CSD out....