Bases de données pharmaceutiques : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Databases, Pharmaceutical
Descriptor UI:D062313
Tree Number:L01.470.750.750.400
Termes MeSH sélectionnés :
Vision Tests
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" :
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For a good vision screening battery to quickly and accurately reflect the status of the human visual system it should be relevant, reliable, and streamlined. Because the early visual system has limite...
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The subjective refraction of 64 subjects aged 23 to 60 years was measured during a comprehensive optometric examination, and the Ocular Surface Disease Index questionnaire was collected. Twenty succes...
The three-way analysis of variance tests showed that there is no influence of accommodation dysfunctions (P = .22 for ARK-510A), binocular vision anomalies (P = .97 for ARK-510A), and ocular surface d...
The study showed that the presence of accommodative dysfunctions or binocular vision anomalies might increase the range of short-term refractive state variation. The impact of vision anomalies differs...
Digital reading devices have become increasingly popular among people with low vision. Because displays come in many sizes ranging from smart watches to large desktop computer displays, it is importan...
The selection of effective digital displays for reading by people with low vision focuses attention on the interacting effects of print size, display size, font, visual acuity, and reading distance. T...
We emphasize two critical factors in selecting an appropriate reading display: angular print size, which should exceed the individual's critical print size, and display size, which should allow at lea...
Through an illustrative example, we demonstrate how our approach can be used to determine display size for a low-vision individual with 20/200 acuity and central field loss who wants to read at 30-cm ...
We provide a procedure to guide the selection of appropriate displays for a wide range of acuities. Our approach can help clinicians in making recommendations for their patients, digital product desig...
This study aimed to investigate the difference between cycloplegic and noncycloplegic refraction and evaluate the pseudomyopia prevalence in Chinese preschool children during the outbreak of COVID-19....
A cross-sectional study was conducted in the Tongzhou District of Beijing, China. Refractive error was measured under both noncycloplegic and cycloplegic conditions with autorefraction. The difference...
Out of the 1487 participants who were enrolled in the study, 1471 individuals (98.92%) between the ages of 3-6 years completed all required procedures. A statistically significant difference in refrac...
Cycloplegic refraction is more sensitive than a noncycloplegic one for measuring refractive error in preschool children. Pseudomyopia is prevalent in preschool children during the COVID-19 outbreak pe...
For a transparent well with a known volume capacity, changes in fluid level result in predictable changes in magnification of an overhead light source. For a given well size and fluid, the relationshi...
Contrast sensitivity measurements using a computer display have been reported to lack accuracy when displaying small contrasts. This report investigates if the characterization/calibration of display ...
This study aimed to investigate what errors in contrast sensitivity may result from characterizing a display by fitting a gamma curve through physical or psychophysical luminance measurement data....
The luminance functions of four different in-plane switching liquid crystal displays (IPS LCDs) have been measured for all 256 gray levels (the actual luminance function). This has been compared with ...
The amount of error differs considerably between the displays. In general, for large contrasts (Michelson log CS <1.2), the error is acceptable (<<0.15 log unit). However, for smaller contrasts (Miche...
To improve the accuracy of testing contrast sensitivity with an LCD, it is necessary to fully characterize the display, measuring the luminance of each gray level instead of fitting a smooth gamma fun...
To investigate the agreement between a mobile applet-based visual acuity (VA) self-test program and the conventional VA tests....
This consecutive case series study included 121 children and adults (242 eyes). Patients were classified into three groups according to age (children, adolescents, and adults). They underwent uncorrec...
Correlations among UDVA, DVA with ASC, UNVA, and NVA with ASC between the two methods were significant in all subjects (all p < 0.001). The intraclass correlation coefficient were 0.960, 0.845, 0.960,...
There is good agreement between the mobile applet-based VA self-test program and the conventional VA tests. The VA self-test has good practical value especially in the current pandemic, allowing self-...