Titre : Études observationnelles comme sujet

Études observationnelles comme sujet : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Overweight

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment les études observationnelles aident-elles au diagnostic ?

Elles identifient des facteurs associés à des maladies, améliorant ainsi le diagnostic précoce.
Diagnostic médical Études observationnelles
#2

Quels types de diagnostics sont souvent étudiés ?

Les maladies chroniques, les infections et les troubles mentaux sont fréquemment analysés.
Maladies chroniques Troubles mentaux
#3

Les études observationnelles peuvent-elles remplacer des tests diagnostiques ?

Non, elles complètent les tests mais ne les remplacent pas, car elles ne prouvent pas de causalité.
Tests diagnostiques Causalité
#4

Quel est le rôle des biais dans le diagnostic ?

Les biais peuvent fausser les résultats, rendant le diagnostic moins fiable dans certaines études.
Biais Fiabilité des tests
#5

Comment les études observationnelles évaluent-elles la précision des diagnostics ?

Elles comparent les diagnostics cliniques avec des résultats de référence pour mesurer la précision.
Précision diagnostique Résultats de référence

Symptômes 5

#1

Quels symptômes sont souvent observés dans les études ?

Les symptômes varient selon les maladies, incluant douleur, fatigue et troubles cognitifs.
Symptômes Fatigue
#2

Comment les symptômes sont-ils mesurés dans ces études ?

Ils sont souvent évalués par des questionnaires standardisés ou des échelles de mesure.
Questionnaires Échelles de mesure
#3

Les études observationnelles identifient-elles des symptômes nouveaux ?

Oui, elles peuvent révéler des symptômes non documentés ou mal compris dans certaines conditions.
Symptômes nouveaux Conditions médicales
#4

Quel est l'impact des symptômes sur la qualité de vie ?

Les symptômes peuvent significativement affecter la qualité de vie, limitant les activités quotidiennes.
Qualité de vie Activités quotidiennes
#5

Les symptômes sont-ils toujours fiables dans les études ?

Non, leur fiabilité peut être influencée par des biais de déclaration ou des facteurs contextuels.
Fiabilité Biais de déclaration

Prévention 5

#1

Les études observationnelles aident-elles à identifier des stratégies de prévention ?

Oui, elles identifient des facteurs de risque et des comportements protecteurs pour la santé.
Prévention Facteurs de risque
#2

Quels comportements sont souvent étudiés pour la prévention ?

L'alimentation, l'exercice physique et le tabagisme sont fréquemment analysés.
Comportements de santé Alimentation
#3

Comment les résultats influencent-ils les politiques de santé ?

Les résultats peuvent guider les politiques de santé publique en matière de prévention des maladies.
Politiques de santé Santé publique
#4

Les études observationnelles mesurent-elles l'impact des programmes de prévention ?

Oui, elles évaluent l'efficacité des programmes de prévention dans des populations spécifiques.
Programmes de prévention Efficacité
#5

Quels sont les défis dans l'étude de la prévention ?

Les défis incluent le suivi à long terme et la variabilité des comportements individuels.
Défis de recherche Suivi à long terme

Traitements 5

#1

Comment les études observationnelles évaluent-elles les traitements ?

Elles analysent les résultats des traitements dans des populations réelles sans randomisation.
Traitements Résultats cliniques
#2

Les études observationnelles comparent-elles différents traitements ?

Oui, elles peuvent comparer l'efficacité de plusieurs traitements dans des conditions réelles.
Comparaison de traitements Efficacité
#3

Quels traitements sont souvent étudiés ?

Les traitements médicamenteux, les interventions chirurgicales et les thérapies comportementales.
Traitements médicamenteux Interventions chirurgicales
#4

Les effets secondaires sont-ils documentés dans ces études ?

Oui, les études observationnelles rapportent souvent des effets secondaires observés chez les patients.
Effets secondaires Patients
#5

Comment les résultats des traitements sont-ils interprétés ?

Ils sont interprétés en tenant compte des biais potentiels et des facteurs de confusion.
Interprétation des résultats Biais

Complications 5

#1

Les études observationnelles identifient-elles des complications ?

Oui, elles documentent les complications associées à des maladies ou traitements spécifiques.
Complications Maladies
#2

Comment les complications sont-elles mesurées ?

Elles sont mesurées par des événements indésirables rapportés ou des critères cliniques définis.
Événements indésirables Critères cliniques
#3

Les complications sont-elles toujours prévisibles ?

Non, certaines complications peuvent survenir de manière inattendue, rendant leur prévision difficile.
Prévisibilité Complications inattendues
#4

Quel est l'impact des complications sur le traitement ?

Les complications peuvent nécessiter des ajustements de traitement ou des interventions supplémentaires.
Ajustements de traitement Interventions supplémentaires
#5

Les études observationnelles aident-elles à comprendre les complications ?

Oui, elles fournissent des données sur la fréquence et les facteurs associés aux complications.
Fréquence des complications Facteurs associés

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs de risque sont souvent étudiés ?

Les facteurs de risque incluent l'âge, le sexe, le mode de vie et les antécédents médicaux.
Facteurs de risque Antécédents médicaux
#2

Comment les études observationnelles identifient-elles les facteurs de risque ?

Elles analysent les données de santé et les comportements des populations sur de longues périodes.
Analyse de données Comportements de santé
#3

Les facteurs de risque sont-ils modifiables ?

Certains sont modifiables, comme le tabagisme et l'alimentation, tandis que d'autres ne le sont pas.
Facteurs modifiables Tabagisme
#4

Quel est l'impact des facteurs de risque sur la santé ?

Ils augmentent la probabilité de développer des maladies, influençant la santé publique.
Santé publique Probabilité de maladie
#5

Les études observationnelles peuvent-elles établir des liens de causalité ?

Elles peuvent suggérer des associations, mais ne peuvent pas prouver la causalité directement.
Causalité Associations
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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 18/03/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

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Sonia Laneri

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Raj Kumar Thapa

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  • Section for Pharmaceutics and Social Pharmacy, Department of Pharmacy, University of Oslo, P. O. Box 1068 Blindern, NO-0316 Oslo, Norway. Electronic address: r.k.thapa@farmasi.uio.no.
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Hanne Cecilie Winther-Larsen

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Affiliations :
  • Centre for Integrative Microbial Evolution (CIME) and Department of Pharmacology and Pharmaceutical Biosciences, University of Oslo, Sem Sælands vei 3, NO-0371 Oslo, Norway.
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Dzung B Diep

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  • Department of Chemistry, Biotechnology, and Food Science, Norwegian University of Life Sciences, P.O. Box 5003, NO-1432 Ås, Norway.
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Hanne Hjorth Tønnesen

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Affiliations :
  • Section for Pharmaceutics and Social Pharmacy, Department of Pharmacy, University of Oslo, P. O. Box 1068 Blindern, NO-0316 Oslo, Norway.
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Romina Nemecek

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Affiliations :
  • Department of Dermatology and Tropical Medicine, Military Medical Center East, Austrian Armed Forces, Vienna, Austria.
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Anna Stockbauer

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Affiliations :
  • Department of Dermatology and Tropical Medicine, Military Medical Center East, Austrian Armed Forces, Vienna, Austria.
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Martina Lexa

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Affiliations :
  • Military Pharmacy, Military Medical Center East, Austrian Armed Forces, Vienna, Austria.
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Wolfgang Poeppl

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Affiliations :
  • Department of Dermatology and Tropical Medicine, Military Medical Center East, Austrian Armed Forces, Vienna, Austria.
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Gerhard Mooseder

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  • Department of Dermatology and Tropical Medicine, Military Medical Center East, Austrian Armed Forces, Vienna, Austria.
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Giuseppe Quarto

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  • Division of Urology, IRCCS Fondazione G. Pascale, Naples. giuseppe.quarto@gmail.com.
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Luigi Castaldo

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Affiliations :
  • Division of Urology, IRCCS Fondazione G. Pascale, Naples. office@pagepress.org.
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Giovanni Grimaldi

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Affiliations :
  • Division of Urology, IRCCS Fondazione G. Pascale, Naples. office@pagepress.org.
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Alessandro Izzo

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Affiliations :
  • Division of Urology, IRCCS Fondazione G. Pascale, Naples. office@pagepress.org.
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Raffaele Muscariello

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Affiliations :
  • Division of Urology, IRCCS Fondazione G. Pascale, Naples. office@pagepress.org.
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Sisto Perdonà

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Affiliations :
  • Division of Urology, IRCCS Fondazione G. Pascale, Naples. office@pagepress.org.
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Jalal Maghfour

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This study aimed to investigate the association between overweight and obesity in postmenopausal women and different aspects related to health such as quality of life, physical activity, sleep quality... An observational cross-sectional study was carried out during 2021-2022 in Spain in postmenopausal women. Health-related quality of life was assessed using the 12-item short-form survey (SF-12). The P... A total of 395 postmenopausal women participated: 64.6% (... Obesity in postmenopausal women negatively affects perceived quality of life, sleep quality, physical activity, the development of cardiovascular problems and pelvic floor-related problems....

Gene-Environment Interplay in the Development of Overweight.

Overweight in youth is influenced by genes and environment. Gene-environment interaction (G×E) has been demonstrated in twin studies and recent developments in genetics allow for studying G×E using in... Latent class growth models of overweight were fitted using data from the TRacking Adolescents' Individual Lives Survey (n = 2720). A polygenic score for body mass index (BMI) was derived using summary... A three-class model of developmental pathways of overweight fitted the data best ("non-overweight", "adolescent-onset overweight", and "persistent overweight"). The polygenic score for BMI and socioec... Higher genetic predisposition increased the risk of developing overweight during adolescence and young adulthood and was associated with an earlier age at onset. We did not find that genetic predispos...

Calcium supplementation for people with overweight or obesity.

Obesity is a major health problem worldwide as it can lead to high blood pressure, heart disease, stroke, diabetes, and insulin resistance. The prevalence of overweight and obesity is increasing world... To assess the effects of calcium supplementation on weight loss in individuals living with overweight or obesity.... We searched CENTRAL, MEDLINE, Embase, LILACS (Latin American and Caribbean Health Science Information database), and two clinical trials registries. The date of the last search of all databases (excep... We included randomised controlled trials evaluating the effect of calcium in participants with overweight or obesity of any age or gender. We excluded studies in participants with absorption problems.... We used standard methodological procedures expected by Cochrane. Our primary outcomes were body weight, health-related quality of life, and adverse events. Our secondary outcomes were anthropometric m... We found 18 studies that evaluated the effect of calcium compared to placebo or control, with a total of 1873 randomised participants (950 participants in the calcium supplementation groups and 923 in... Calcium supplementation for eight weeks to 24 months may result in little to no difference in body weight in people with overweight or obesity. The current evidence is of low certainty, due to concern...

Fish Oil And/Or Probiotics Intervention in Overweight/Obese Pregnant Women and Overweight Risk in 24-Month-Old Children.

To evaluate whether a fish oil and/or probiotics intervention in pregnant women with overweight or obesity would influence the tendency of their 24-month-old children to become overweight and alter th... Women (n = 439) were double-blindly randomized into 4 intervention groups: fish oil+placebo, probiotics+placebo, probiotics+fish oil, and placebo+placebo (fish oil: 1.9 g docosahexaenoic acid and 0.22... Probiotics+placebo [weight-for-height% adj. Odds ratio (OR) = 0.36, 95% confidence interval (CI) = 0.14-0.95] and probiotics+fish oil [weight-for-age standard deviation score (SD-score) adj. OR = 0.22... The administration of probiotics solely and in combination with fish oil during pregnancy to women with overweight or obesity lowered the overweight odds of their 24-month-old children....

Inflammatory profile associated with insulin resistance in non-overweight versus overweight people living with HIV in Pune, Western India.

People living with HIV have greater diabetes (T2DM) than the general population despite lower prevalence of overweight/obesity. Both insulin resistance (IR), a T2DM precursor, and HIV are independentl... To study the association between inflammation and IR in non-overweight and overweight people living with HIV.... In a cohort of adult people living with HIV with undetectable viral load in Pune, India, we measured fasting insulin, glucose, and 9 inflammatory markers. IR was defined as HOMA-IR ≥2, and non-overwei... Of 288 participants, 66% (n = 189) were non-overweight. Among non-overweight, prevalence of IR was 34% (n = 65). Each doubling of MCP-1 and leptin was associated with IR on univariate analysis (preval... One in 3 non-overweight people living with HIV in India with controlled viremia have IR. Leptin was associated with IR among non-overweight people living with HIV and may provide insight into the path...