Bases de données pharmaceutiques : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Databases, Pharmaceutical
Descriptor UI:D062313
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Termes MeSH sélectionnés :
Immunophenotyping
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 pharmaceutiquesMédicaments
#2
Quelles informations sont disponibles sur les effets secondaires ?
Les bases fournissent des listes d'effets indésirables et leur fréquence.
Effets indésirablesPharmacovigilance
#3
Comment vérifier les interactions médicamenteuses ?
Consultez les sections dédiées aux interactions dans les bases de données.
Interactions médicamenteusesBases 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 génériquesPharmacie
#5
Comment évaluer l'efficacité d'un médicament ?
Recherchez des études cliniques et des revues systématiques dans les bases.
Efficacité des médicamentsEssais 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.
SymptômesEffets 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 symptômesBases 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 symptômesPharmacovigilance
#4
Comment les symptômes sont-ils liés aux médicaments ?
Les bases établissent des liens entre médicaments et symptômes rapportés.
Rapports de symptômesMédicaments
#5
Peut-on trouver des symptômes rares dans les bases ?
Oui, les bases documentent également des effets indésirables rares.
Effets indésirables raresBases 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 indésirablesPharmacovigilance
#2
Comment prévenir les interactions médicamenteuses ?
Consultez les bases pour identifier les médicaments à éviter ensemble.
Prévention des interactionsBases 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 risquePharmacothérapie
#4
Comment les bases aident-elles à la prévention des maladies ?
Elles offrent des informations sur les médicaments préventifs et leur utilisation.
Prévention des maladiesMédicaments 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 préventionBases 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 médicamenteuxBases 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 traitementPharmacothérapie
#3
Comment comparer l'efficacité de différents traitements ?
Consultez les études comparatives et les méta-analyses disponibles.
Comparaison des traitementsEfficacité des médicaments
#4
Peut-on trouver des alternatives aux traitements ?
Oui, les bases proposent souvent des alternatives thérapeutiques.
Alternatives thérapeutiquesPharmacothérapie
#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 traitementsBases 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 médicamenteusesEffets 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 casComplications
#3
Comment les complications sont-elles signalées dans les bases ?
Elles sont souvent signalées par des professionnels de santé et des patients.
Signalement des complicationsPharmacovigilance
#4
Peut-on trouver des statistiques sur les complications ?
Oui, les bases fournissent des données statistiques sur la fréquence des complications.
Statistiques des complicationsBases de données pharmaceutiques
#5
Comment prévenir les complications médicamenteuses ?
Les bases offrent des recommandations pour minimiser les risques de complications.
Prévention des complicationsPharmacovigilance
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 risquePharmacothérapie
#2
Comment les bases évaluent-elles les facteurs de risque ?
Elles utilisent des études épidémiologiques et des données cliniques pour évaluer.
ÉpidémiologieFacteurs 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 cliniquesBases 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 risquePharmacothérapie
#5
Les bases incluent-elles des informations sur les facteurs de risque environnementaux ?
Oui, elles peuvent inclure des facteurs environnementaux influençant l'efficacité.
Facteurs environnementauxPharmacothérapie
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School of Electrical and Computer Engineering, Biomedical Engineering Laboratory, National Technical University of Athens, Heroon Polytecniou 9, Athens, 15780, Athens, Greece.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
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.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
School of Electrical and Computer Engineering, Biomedical Engineering Laboratory, National Technical University of Athens, Heroon Polytecniou 9, Athens, 15780, Athens, Greece.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
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.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
Osakidetza Basque Health Service, Debagoiena Integrated Health Organisation, Pharmacy Service, Nafarroa Hiribidea 16, 20500, Arrasate, Gipuzkoa, Spain.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
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.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
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.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
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.
Publications dans "Bases de données pharmaceutiques" :
Previous studies have suggested that patients with pulmonary sarcomatoid carcinoma (PSC)may benefit from immune checkpoint inhibitors (ICIs); however, relevant data are lacking. This study aimed to es...
A retrospective analysis of pathologically confirmed PSC cases from two centers was performed from January 2009 to May 2021. According to the infiltration of CD8+ T cells in different spatial regions,...
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Patients with PSC are characterized by immune-inflamed type and type I (PD-L1+/CD8+, adaptive immune resistance), explaining the intrinsic reasons for their high response rate to immunotherapy....
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To characterize the immunophenotypic profile of acute leukemias in the population of the state of Bahia, Brazil....
This is a descriptive, retrospective study. From 2014 to 2018, 796 new cases of acute leukemia were evaluated. The data were obtained from analysis of reports and records of tests performed by flow cy...
Most cases were diagnosed as acute myeloid leukemia and 42.7% as acute lymphoblastic leukemia. Significant differences were found in expression of markers in acute leukemias when age groups were compa...
Significant differences were found as to several antigens when comparing adults and children, and these findings may contribute to future studies correlating the phenotypic profile to genetic characte...
Flow cytometry enables multiparametric characterization of hematopoietic cell immunophenotype. Deviations from normal immunophenotypic patterns comprise a cardinal feature of many hematopoietic neopla...
Plasma cell myeloma (PCM) is defined as a clonal disease of terminally differentiated plasma cells that secrete immunoglobulin. The biologic underpinnings of IgA-type multiple myeloma's (IgAMM) aggres...
ASD reconstructions are a major, sterile traumatic insult, likely causing perturbations to the immune systems. The immune response to surgery is associated with outcomes. The purpose of this study was...
Consecutive patients undergoing ASD surgery were approached and enrolled. Peripheral blood was drawn before incision, 4 h after, and 24 h after incision. Blood was stabilized and comprehensive flow cy...
Thirteen patients were enrolled; 11(85%) F, 65.4 years (± 7.5), surgical duration 418 ± 83 min, EBL 1928 ± 1253 mL. Hierarchical clustering and PCA found consistent time from incision-dependent change...
Despite surgery and patient heterogeneity, we identified an immune signature associated with the sterile trauma of ASD surgery. Circulating leukocyte populations change in composition and signaling pr...
We aimed to provide an autophagy-related signature to seek immunophenotyping biomarkers in osteoarthritis (OA)....
Microarray expression profiling of OA subchondral bone samples and screening of an autophagy database for autophagy-related differentially expressed genes (au-DEGs) between OA and normal samples were ...
We screened 754 au-DEGs between OA and control samples, and co-expression networks were constructed using au-DEGs. Three OA-related autophagy hub genes (HSPA5, HSP90AA1, and ITPKB) were identified. Ba...
Three autophagy-related markers of OA were identified using bioinformatics methods, and these markers may be useful for the autophagy-related immunophenotyping of OA. The present data may facilitate t...
Prompt diagnosis of acute promyelocytic leukemia (APL) is critical for patient care. In this study, we aimed to characterize the immunophenotype of APL and explore immunophenotypic difference between ...
Eighty-five cases were collected, including 47 APL, 26 NPM1-mutated acute myeloid leukemia (AML) and 12 KMT2A-rearranged AML with an APL-like immunophenotype. Immunophenotypes were analyzed using flow...
APL showed four distinct patterns (designated a-d) based on CD45/SSC plots. Blasts in patterns a-c showed high side scatter, whereas blasts in pattern d had low side scatter and were located in the tr...
APL and its immunophenotypic mimics share some immunophenotypic similarities but can be distinguished by CD2, CD13, CD34, CD64, and MPO....
Acute myeloid leukemia (AML) with RAM immunophenotype is a distinct subtype of AML, as described by the Children's Oncology Group (COG), with characteristic morphological and immunophenotypic properti...
Seven cases with the characteristic RAM immunophenotype were identified in this retrospective analysis of newly diagnosed pediatric AML cases from January 2019 to December 2021. Herein, we have critic...
Of 302 cases of pediatric AML (age <18 years), seven cases (2.3%) with the distinct RAM phenotype were observed, with age ranging from 9 months to 5 years. Two patients were misdiagnosed earlier as sm...
AML with RAM immunophenotype, a distinct form of pediatric AML with a poor prognosis, may pose a diagnostic challenge if presented as a soft tissue mass. A comprehensive immunophenotypic evaluation, i...
Tγδ large granular lymphocyte leukemia (Tγδ LGLL) is a rare lymphoproliferative disease, scantily described in literature. A deep-analysis, in an initial cohort of 9 Tγδ LGLL compared to 23 healthy co...