Titre : Inhibiteurs de l'acétaldéhyde déshydrogénase

Inhibiteurs de l'acétaldéhyde déshydrogénase : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Models, Statistical

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment diagnostiquer une dépendance à l'alcool ?

Le diagnostic repose sur des critères cliniques, des antécédents et des tests de dépistage.
Dépendance à l'alcool Diagnostic médical
#2

Quels tests sont utilisés pour évaluer l'acétaldéhyde ?

Des tests sanguins peuvent mesurer les niveaux d'acétaldéhyde et d'enzymes hépatiques.
Acétaldéhyde Tests de laboratoire
#3

Quels symptômes indiquent une intoxication à l'alcool ?

Les symptômes incluent confusion, nausées, vomissements et troubles de la coordination.
Intoxication alcoolique Symptômes cliniques
#4

Comment évaluer l'efficacité des inhibiteurs ?

L'efficacité est évaluée par la réduction des symptômes de sevrage et des cravings.
Efficacité thérapeutique Sevrage alcoolique
#5

Quels marqueurs biologiques sont pertinents ?

Les marqueurs incluent les niveaux d'acétaldéhyde et les enzymes hépatiques comme l'ALAT.
Marqueurs biologiques Enzymes hépatiques

Symptômes 5

#1

Quels sont les effets secondaires des inhibiteurs ?

Les effets secondaires peuvent inclure des nausées, des maux de tête et des vertiges.
Effets secondaires Inhibiteurs de l'acétaldéhyde déshydrogénase
#2

Comment se manifeste une réaction au disulfirame ?

Une réaction peut inclure des rougeurs, des palpitations et des nausées après consommation d'alcool.
Disulfirame Réaction médicamenteuse
#3

Quels symptômes d'alcoolisme sont traités ?

Les symptômes incluent l'anxiété, les tremblements et les troubles du sommeil.
Alcoolisme Symptômes de sevrage
#4

Quels signes indiquent une surdose d'inhibiteurs ?

Les signes incluent confusion, hypotension et dépression respiratoire.
Surdose Inhibiteurs de l'acétaldéhyde déshydrogénase
#5

Comment l'acétaldéhyde affecte-t-il le corps ?

L'acétaldéhyde est toxique et peut causer des dommages au foie et au système nerveux.
Acétaldéhyde Toxicité

Prévention 5

#1

Comment prévenir l'alcoolisme ?

La prévention inclut l'éducation, le soutien social et des programmes de sensibilisation.
Prévention de l'alcoolisme Éducation à la santé
#2

Quels rôles jouent les familles dans la prévention ?

Les familles peuvent offrir un soutien émotionnel et encourager des comportements sains.
Soutien familial Comportements sains
#3

Comment les groupes de soutien aident-ils ?

Les groupes de soutien offrent un environnement de partage et de motivation pour l'abstinence.
Groupes de soutien Abstinence
#4

Quels programmes scolaires existent ?

Des programmes éducatifs abordent les dangers de l'alcool et encouragent des choix sains.
Programmes scolaires Éducation à la santé
#5

Comment les campagnes de sensibilisation aident-elles ?

Elles informent le public sur les risques de l'alcool et promeuvent des comportements responsables.
Campagnes de sensibilisation Comportements responsables

Traitements 5

#1

Quels médicaments inhibent l'acétaldéhyde ?

Le disulfirame est un médicament courant qui inhibe l'acétaldéhyde déshydrogénase.
Disulfirame Inhibiteurs de l'acétaldéhyde déshydrogénase
#2

Comment le disulfirame aide-t-il à arrêter l'alcool ?

Il provoque des effets désagréables en cas de consommation d'alcool, dissuadant ainsi son usage.
Disulfirame Traitement de l'alcoolisme
#3

Quels sont les traitements alternatifs ?

Des thérapies comportementales et des médicaments comme la naltrexone peuvent être utilisés.
Thérapie comportementale Naltrexone
#4

Quelle est la durée du traitement avec disulfirame ?

La durée varie, mais un suivi régulier est essentiel pour maintenir l'abstinence.
Durée du traitement Suivi médical
#5

Quels sont les effets du traitement à long terme ?

Un traitement prolongé peut réduire les risques de rechute et améliorer la qualité de vie.
Traitement à long terme Qualité de vie

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec l'alcoolisme ?

Les complications incluent des maladies hépatiques, des troubles mentaux et des accidents.
Complications de l'alcoolisme Maladies hépatiques
#2

Comment l'acétaldéhyde affecte-t-il le foie ?

L'acétaldéhyde peut provoquer une inflammation et des lésions hépatiques, menant à la cirrhose.
Acétaldéhyde Cirrhose
#3

Quels risques psychologiques sont associés ?

L'alcoolisme peut entraîner des troubles de l'humeur, de l'anxiété et des dépressions.
Troubles de l'humeur Anxiété
#4

Quelles sont les conséquences sociales de l'alcoolisme ?

Les conséquences incluent des problèmes relationnels, des pertes d'emploi et des conflits juridiques.
Conséquences sociales Problèmes relationnels
#5

Comment prévenir les complications liées à l'alcool ?

La prévention passe par l'éducation, le soutien et un suivi médical régulier.
Prévention des complications Suivi médical

Facteurs de risque 5

#1

Quels sont les facteurs de risque de l'alcoolisme ?

Les facteurs incluent des antécédents familiaux, des troubles mentaux et des environnements sociaux défavorables.
Facteurs de risque Antécédents familiaux
#2

Comment l'environnement social influence-t-il ?

Un environnement social permissif peut augmenter la consommation d'alcool et le risque d'alcoolisme.
Environnement social Consommation d'alcool
#3

Quel rôle joue la génétique dans l'alcoolisme ?

La génétique peut prédisposer certains individus à développer une dépendance à l'alcool.
Génétique Dépendance à l'alcool
#4

Comment le stress affecte-t-il la consommation d'alcool ?

Le stress peut inciter à consommer de l'alcool comme mécanisme d'adaptation, augmentant le risque.
Stress Consommation d'alcool
#5

Quels facteurs culturels influencent l'alcoolisme ?

Les normes culturelles et les attitudes envers l'alcool peuvent influencer les comportements de consommation.
Facteurs culturels Comportements de consommation
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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 27/02/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Jaroslav Nisler

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Laboratory of Growth Regulators, Institute of Experimental Botany of the Czech Academy of Sciences & Palacký University, Šlechtitelů 27, Olomouc, Czech Republic.
  • Department of Chemistry of Natural Compounds, Faculty of Food and Biochemical Technology, University of Chemistry and Technology in Prague, Technická 5, Prague, Czech Republic.
  • Department of Chemical Biology and Genetics, Centre of the Region Haná for Biotechnological and Agricultural Research, Faculty of Science, Palacký University, Šlechtitelů 27, Olomouc, Czech Republic.

David Kopečný

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Protein Biochemistry and Proteomics, Centre of the Region Haná for Biotechnological and Agricultural Research, Faculty of Science, Palacký University, Šlechtitelů 27, Olomouc, Czech Republic.

Radka Končitíková

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Protein Biochemistry and Proteomics, Centre of the Region Haná for Biotechnological and Agricultural Research, Faculty of Science, Palacký University, Šlechtitelů 27, Olomouc, Czech Republic.

Nino Murvanidze

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department Plants and Crops, Faculty of Bioscience Engineering, Ghent University, Ghent, Belgium.

Stefaan P O Werbrouck

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department Plants and Crops, Faculty of Bioscience Engineering, Ghent University, Ghent, Belgium.

David Zalabák

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Molecular Biology, Centre of the Region Haná for Biotechnological and Agricultural Research, Faculty of Science, Palacký University, Šlechtitelů 27, Olomouc, Czech Republic.

Lukáš Spíchal

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Chemical Biology and Genetics, Centre of the Region Haná for Biotechnological and Agricultural Research, Faculty of Science, Palacký University, Šlechtitelů 27, Olomouc, Czech Republic.

Ping Han

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, and Guangdong Provincial Key Laboratory of Malignant Tumor Epigenetics and Gene Regulation, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
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Yixin Li

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, and Guangdong Provincial Key Laboratory of Malignant Tumor Epigenetics and Gene Regulation, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
  • Department of Otolaryngology, Guangdong Women and Children Hospital, Guangzhou, China.
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Faya Liang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, and Guangdong Provincial Key Laboratory of Malignant Tumor Epigenetics and Gene Regulation, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
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Yuchu Ye

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Affiliations :
  • Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, and Guangdong Provincial Key Laboratory of Malignant Tumor Epigenetics and Gene Regulation, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
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Xiaoming Huang

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Affiliations :
  • Department of Otolaryngology, Head and Neck Surgery, and Guangdong Provincial Key Laboratory of Malignant Tumor Epigenetics and Gene Regulation, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China.
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Shanshan Zhong

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Nutrition, Metabolism and Food Safety, Shanghai Institute of Nutrition and Health, Shanghai Institutes for Biological Sciences (SIBS), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shanghai, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, CAS, Beijing, China.
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Luxiao Li

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Nutrition, Metabolism and Food Safety, Shanghai Institute of Nutrition and Health, Shanghai Institutes for Biological Sciences (SIBS), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shanghai, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, CAS, Beijing, China.
  • School of Life Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China.
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Lili Zhang

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Nutrition, Metabolism and Food Safety, Shanghai Institute of Nutrition and Health, Shanghai Institutes for Biological Sciences (SIBS), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shanghai, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, CAS, Beijing, China.
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Ningning Liang

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Nutrition, Metabolism and Food Safety, Shanghai Institute of Nutrition and Health, Shanghai Institutes for Biological Sciences (SIBS), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shanghai, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, CAS, Beijing, China.
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Huiyong Yin

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Affiliations :
  • CAS Key Laboratory of Nutrition, Metabolism and Food Safety, Shanghai Institute of Nutrition and Health, Shanghai Institutes for Biological Sciences (SIBS), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shanghai, China.
  • University of Chinese Academy of Sciences, CAS, Beijing, China.
  • School of Life Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China.
  • Key Laboratory of Food Safety Risk Assessment, Ministry of Health, Beijing, China.
Publications dans "Inhibiteurs de l'acétaldéhyde déshydrogénase" :

Shintaro Munemasa

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University, Okayama, Japan.
  • Graduate School of Environmental, Life, Natural Science and Technology, Okayama University, Okayama, Japan.

Yoshiyuki Murata

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Graduate School of Environmental and Life Science, Okayama University, Okayama, Japan.
  • Graduate School of Environmental, Life, Natural Science and Technology, Okayama University, Okayama, Japan.

Ayano Satoh

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Graduate School of Interdisciplinary Science and Engineering in Health Systems, Okayama University, Okayama, Japan.

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Anatomically Parameterized Statistical Shape Model: Explaining Morphometry Through Statistical Learning.

Statistical shape models (SSMs) are a popular tool to conduct morphological analysis of anatomical structures which is a crucial step in clinical practices. However, shape representations through SSMs... The proposed anatomically parameterized SSM (ANAT[Formula: see text]) is based on learning a linear mapping between shape coefficients (latent space) and selected anatomical parameters (anatomical spa... Anatomical measures of the synthetically generated shapes exhibited realistic statistics. The learned matrices corroborated well with the obtained statistical relationship, while the two SSMs achieved... This study demonstrates the use of anatomical representation for creating anatomically parameterized SSMs and as a result, removes the limited clinical interpretability of standard SSMs.... The proposed models could help analyze differences in relevant bone morphometry between populations, and be integrated in patient-specific pre-surgery planning or in-surgery assessment....

Estimating the Irreducible Uncertainty in Visual Diagnosis: Statistical Modeling of Skill Using Response Models.

For the representative problem of prostate cancer grading, we sought to simultaneously model both the continuous nature of the case spectrum and the decision thresholds of individual pathologists, all... Experts and pathology residents each rated a standardized set of prostate cancer histopathological images on the International Society of Urological Pathologists (ISUP) scale used in clinical practice... The slides were rated by 36 physicians in total: 23 ISUP pathologists and 13 residents. As anticipated, the cases showed a full continuous range of diagnostic severity. Cases ranged along a logit scal... We present a method that allows simultaneous quantification of both the confusability of a particular case and the skill with which raters can distinguish the cases.... The technique generalizes beyond the current example to other clinical situations in which a diagnostician must impose an ordinal rating on a biological spectrum....

Statistical models versus machine learning for competing risks: development and validation of prognostic models.

In health research, several chronic diseases are susceptible to competing risks (CRs). Initially, statistical models (SM) were developed to estimate the cumulative incidence of an event in the presenc... A dataset with 3826 retrospectively collected patients with extremity soft-tissue sarcoma (eSTS) and nine predictors is used to evaluate model-predictive performance in terms of discrimination and cal... Based on the original eSTS data, 100 bootstrapped training datasets are drawn. Performance of the final models is assessed on validation data (left out samples) by employing as measures the Brier scor... Overall, ML techniques are less practical as they require substantial implementation time (data preprocessing, hyperparameter tuning, computational intensity), whereas regression methods can perform w...