peur de rougir traitement : Les scientifiques conçoivent un algorithme pour

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Le chose vient quand la personne se met à prévoir de rougir. Il se l’éreutophobie traitement crée alors un cercle débauché : plus je l’anticipe, plus j’y pense, plus j’ai un laïus nenni et plus je risque de rougir capable stress, indique-t-elle. C’est comme s’il n’y avait pas d’issue. des s’enlisent dans cette roue immonde, mais il existe des façons d’atténuer les effets néfastes, ou alors de les supprimer totalement

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Il peut s’avérer pour Dissection d’autres Phobies que la comment soigner ereutophobie tendance bio à rougir facilement est d’abord, puis l’anxiété suit. Lorsque l’anxiété s’associe à la peur de rougir, alors l’anxiété va faire vibrer le dispositif agitée sympathique ce qui provoque le rougissement et donc un cycle d’auto-renforcement se forme. Cela peut être affadissant que les gens évitent dans tous contexte qui peut conduire à la peur de rougir. C’est souvent « social » du fait que c’est l’une de la situation que les gens semblent se sentir libres de laisser un commentaire, « Wow, votre sourire est si rouge ! Pourquoi votre sourire est-il rouge ? La recherche montre que la Syndrome rétroaction verbale comme celle-ci augmente encore le rougissement. Craindre ou s’attendre à rougir devenir un prophétie auto-réalisatrice.

L’EN-PESA améliore la prédiction du risque cardiovasculaire chez les individus jeunes et en bonne santé à risque faible à intermédiaire selon les scores de risque établis. Cela peut améliorer la prise en charge clinique des personnes présentant une étendue généralisée d’athérosclérose subclinique ou présentant un risque élevé à court terme de progression de la maladie. Crédits: cnic

Des scientifiques du Centre national de recherche cardiovasculaire (CNIC) ont conçu un algorithme qui fournit une estimation personnalisée du risque cardiovasculaire chez les personnes d’âge moyen en bonne santé en fonction d’un certain nombre de variables, notamment l’âge, la tension artérielle, l’alimentation et les marqueurs. de sang et d’urine. L’algorithme EN-PESA est un outil abordable pour estimer la gravité de l’athérosclérose subclinique, caractérisée par le dépôt de corps gras sur les parois artérielles, en particulier chez les personnes à haut risque. Les chercheurs concluent que EN-PESA « aidera à personnaliser l’estimation du risque cardiovasculaire, ce qui conduira à des traitements et des plans de suivi personnalisés ».

L’étude, publiée aujourd’hui dans Le Journal de l’American College of Cardiology (JACC), fait partie du projet de collaboration PESA-CNIC-SANTANDER, dirigé par le Dr Valentín Fuster. L’étude PESA a été lancée en 2010 et s’est récemment déroulée jusqu’en 2030, et est l’une des plus grandes études de prévention cardiovasculaire au monde.

«Les algorithmes d’apprentissage automatique sont sur le point de révolutionner la pratique clinique pour les années à venir, ayant un impact sur tout, du diagnostic à la prévention en passant par le traitement. Une quantification plus précise des risques permettra des estimations de risque hautement précises et personnalisées basées sur la totalité des les informations disponibles sur chaque individu », précise Enrique. Lara Pezzi, chercheuse principale de la présente étude et responsable du laboratoire de régulation moléculaire des maladies cardiaques du CNIC.

Le succès des algorithmes d’apprentissage automatique provient de l’analyse et du traitement systématiques de grandes quantités de données collectées auprès d’un grand nombre de personnes. Selon le Chef de l’Unité de Bioinformatique du CNIC, Dr. Fátima Sánchez Cabo, « PESA-CNIC-SANTANDER a été une étude pionnière dans la collecte d’une grande quantité d’informations phénotypiques détaillées de tous les participants à l’étude ».

L’athérosclérose est généralement détectée à des stades avancés, lorsqu’elle a déjà provoqué des événements cliniques tels qu’une crise cardiaque ou un accident vasculaire cérébral. Le traitement de l’athérosclérose à ce stade, après l’apparition des symptômes, a un succès limité. Une proportion élevée de patients qui survivent subit une baisse de leur qualité de vie, et la santé diminuée du patient entraîne des coûts plus élevés pour les systèmes de santé. C’est pourquoi la détection de la maladie à un stade précoce est si cruciale.

Depuis son lancement en 2010, l’étude PESA-CNIC-SANTANDER a caractérisé plus de 4000 paramètres liés à l’athérosclérose. Une caractéristique centrale de l’étude est l’utilisation de techniques d’imagerie avancées, et PESA-CNIC-SANTANDER recueille également des données sur les paramètres de style de vie, les marqueurs biochimiques et moléculaires et la santé médicale de plus de 4000 employés de Banco Santander qui se sont portés volontaires comme volontaires pour participer aux études.

En examinant cette immense quantité d’informations, l’algorithme du CNIC a identifié un petit ensemble de variables facilement mesurables dans les centres de soins primaires. Le Dr Xavier Rosselló, chercheur au CNIC et cardiologue à l’hôpital universitaire Son Espaces de Mallorca, a expliqué que ces variables « fournissent une prédiction précise de l’étendue de l’athérosclérose subclinique et de la progression de la maladie chez les individus d’âge moyen classés comme à risque. faible ou intermédiaire selon les échelles de risque cardiovasculaire établies « .

Les paramètres comprennent l’âge, la tension artérielle, les données recueillies à partir des analyses de sang et d’urine de routine et les réponses aux questionnaires alimentaires.

Le Dr Sánchez Cabo a expliqué que « EN-PESA utilise un algorithme d’apprentissage automatique appelé Elastic Net, qui permet l’analyse impartiale d’un grand nombre de variables. De cette manière, ce système peut identifier de nouveaux prédicteurs non pris en compte dans les scores de risque. établi « . En outre, EN-PESA traite les variables prédictives de manière quantitative, «évitant les dichotomies simplistes telles que« taux de cholestérol élevé: oui / non ». Cela améliore la prédiction et prend en compte les spécificités de chaque individu pour produire un profil de risque cardiovasculaire personnalisé ».

Les auteurs concluent que «cet algorithme améliorera la prise en charge clinique d’individus apparemment en bonne santé avec un faible risque cardiovasculaire selon les scores de risque établis mais qui ont un degré généralisé d’athérosclérose subclinique ou un risque élevé à court terme de progression significative de la maladie « .

L’étude est le produit d’un effort multidisciplinaire auquel ont participé des médecins, des mathématiciens, des chimistes, des biologistes, des statisticiens, des bio-informaticiens, des infirmières et de nombreux autres professionnels, qui, avec des bénévoles et d’autres membres du personnel de la banque Santander, ont rendu ce projet possible.


L’athérosclérose progresse rapidement chez les personnes en bonne santé à partir de 40 ans


Plus d’informations:
Daniel E. Forman et coll. Biomarqueurs cardiovasculaires et imagerie chez les personnes âgées, Journal de l’American College of Cardiology (2020). DOI: 10.1016 / j.jacc.2020.07.055

Fourni par Carlos III National Center for Cardiovascular Research (FSP)

Citation: Les scientifiques conçoivent un algorithme pour l’estimation personnalisée du risque cardiovasculaire chez les personnes en bonne santé (28 septembre 2020) Extrait le 28 septembre 2020 de https://medicalxpress.com/news/2020-09-scientists-algorithm-personalized -cardiovasculaire-sain.html

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