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[unknown IMAGE 5047312321804]
#has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #split
One of the most important string operations is split. It helps with separating data into pieces around a delimiter character. For example, the city column in the df dataframe here is split around the underscore character, returning an object with arrays of all the pieces for each row in the city column. To be clear, the city field now contains an array of strings rather than just the string. For the split function itself, notice that city_0 has been turned into two strings, city and zero. The same has been applied for each string in the city column.

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[unknown IMAGE 5047316516108]
#contains #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science
The function contains, provides a simple way to check if a string has a given character in it. We already used this in our live video coding sessions before, but let’s look at this example when we check if any of the values in the city column contains two as a character. We see that only index two has it. So, the result is a boolean series with only one true value for that index two.

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[unknown IMAGE 5047320710412]
#has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #replace
Using the replace operation, we can replace a substring with another one. For example, we are replacing the underscore character with two hashtags here.

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[unknown IMAGE 5047324904716]
#extract #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science
The extract function will return the first match for a regular expression it finds. The top example here is a regular expression to extract words in a string and a bottom example is how we can extract the strings. In general, extract, can be a quick way to get new features and values. For example, you can use it to build a numeric feature out of text data like in the lower example.

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[unknown IMAGE 5047329099020]
#has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #summary
In summary, string operations can be very handy in data cleaning. Please use the link provided here to get started on exploring more string operations to make yourself familiar with the rest of them.

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[unknown IMAGE 5047333293324]
#composite-information #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #split
As a reminder, the movies table has the title and genres columns. Both of these columns, however, have composite information. Let’s use some string operations to separate out the values here. When I said composite operation, I meant Toy Story has also the year, and genres has more than one genre, all stringed together by those pipe characters. So, we will start by the split function to convert each value in the genres into a separate column for each movie. We need to select the genres column from the movies, and on each row, or to that whole dataframe column, we will use the split function, str.split, with pipe as the separator. Normally, the split function will return a series of lists by providing expand true option here that we have given to the split operation. We make sure the output is not just a series of lists, but it’s an actual dataframe. We see it as a dataframe. So, let me run this, and . . . Display the first 10 rows in that new dataframe. Okay.

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[unknown IMAGE 5047337487628]
#detect-movie-genre #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science
You can also add any column to detect each genre, if it’s comedy or not. This will be handy when creating new features in your machine learning course, later in the MicroMasters. What we are doing here is, now we split all the genres into a separate dataframe. So, when we look at that, this would be normally adventure, pipe, animation, pipe, children. So, we have this dataframe probably one of the rows has nine genres in it, which is why we have nine columns here. We will now add another one that says “True or false”, if the movie genres is comedy, and it will call that column isComedy. So, let’s run that, and select the first 10. Now, we see that last column is called isComedy, is added to the same movies genre dataframe, and it has true or false values.

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Définitions L'hématurie est définie par la présence de plus de 10 hématies/mm 3 ou 10 000 hématies/ml émises dans les urines lors d'une miction. Chez la femme, la recherche d'une hématurie doit être réalisée en dehors d'une période menstruelle

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie

Diagnostics positifs et différentiels de l'hématurie

La BU détecte la présence de sang dans les urines (≥ 5 hématies/mm 3 ) grâce aux propriétés peroxydasiques de l'hémoglobine. La sensibilité de cet examen est de 90 %, mais il existe des faux positifs : myoglobinurie, hémoglobinurie, porphyrie, prise médicamenteuse, consomma- tion de betterave

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie

Diagnostics différentiels de l'hématurie

Hémorragie de voisinage

• Urétrorragie (persistance d'un saignement en dehors des mictions). • Génitale (menstruations, métrorragies), hémospermie.

Coloration d'origine alimentaire • Betteraves, mûres, myrtilles, rhubarbe, chou rouge, colorant alimentaire : rhodamine B.

Coloration liée à une prise médicamenteuse • Antibiotiques : rifampicine, érythromycine, métronidazole. • Anti-inflammatoires : acide aminosalicylique, salazopyrine, ibuprofène. • Vitamine : B12. • Laxatifs contenant de la phénolphtaléine. • Contact avec un antiseptique : povidone-iodine, eau de Javel.

Origine métabolique • Hémoglobinurie par hémolyse. • Myoglobinurie par rhabdomyolyse. • Urobilinurie, porphyrie. • Intoxication : plomb, mercure

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
• Caractéristiques du saignement : – caractère cyclique ou non du saignement (endométriose) ; – présence de caillots ; – chronologie de l'hématurie sur le temps mictionnel : – initiale (survenant au début de la miction) : suggère une localisation urétroprostatique, – terminale (en fin de miction) : signe une localisation vésicale, – totale (sur toute la durée de la miction) : peut être d'origine rénale, cependant en cas d'hématurie abondante, elle n'a pas de valeur localisatrice

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Examen physique • Recherche de signes de gravité indispensable : – évaluation du retentissement hémodynamique en cas d'hématurie macroscopique : tachycardie, hypotension artérielle, marbrures… – recherche de signes d'anémie aiguë ou chronique : polypnée, pâleur cutanéomuqueuse ; – recherche de signes évocateurs d'une hypertension maligne en cas de néphropathie glomérulaire sévère. • Recherche d'un globe vésical (rétention aiguë sur caillotage) indispensable en cas d'héma- turie macroscopique par la palpation hypogastrique

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Conduite à tenir symptomatique En cas d'hématurie macroscopique importante avec caillotage et/ou rétention aiguë d'urine, mise en place : • d'une sonde vésicale double courant avec mesures d'asepsie, en système clos. Réalisation d'un ECBU lors de la pose ; • d'irrigations/lavages en continu associés à des décaillotages à la seringue si nécessaire (fig. 13.3). Surveillance des volumes d'« entrée/sortie ». Contre-indication au cathéter sus-pubien. Toute hématurie pouvant révéler un cancer urothélial, la pose d'un cathéter pourrait aggraver le stade d'une éventuelle lésion en réalisant une dissémination le long de son trajet

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
• Recherche de signes d'orientation étiologique : – palpation des fosses lombaires : un contact lombaire évoque une tumeur ou une polykystose ; – une douleur à la percussion évocatrice de colique néphrétique (par lithiase ou caillotage de la voie excrétrice) ; – une varicocèle (signe de compression de la veine spermatique gauche ou de la veine cave) est parfois évocatrice d'une tumeur rénale gauche ; – les touchers pelviens sont requis à la recherche d'une hypertrophie ou d'un cancer prostatique, ou d'une masse pelvienne ; – l'inspection et la palpation des membres inférieurs doivent rechercher des œdèmes

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Protéinurie des 24 heures L'existence d'une protéinurie est possiblement liée à la présence de sang en grande quan- tité dans les urines. Elle doit donc être recherchée en dehors d'un épisode d'hématurie macroscopique. Son taux est évocateur d'une atteinte glomérulaire au-delà de 0,5 g/24 h

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
L'échographie est de par son innocuité et son accessibilité l'examen morphologique de 1 re intention (PCZ). Cependant, sa sensibilité est limitée pour les lésions de petite taille, et sa négativité ne dispense pas d'une imagerie plus sensible

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
L'uroscanner est l'examen de référence pour l'étude du parenchyme rénal et des voies excrétrices urinaires supérieures. Il n'est toutefois pas proposé en première intention lors du bilan d'une hématurie. Il a remplacé en pratique clinique l'urographie intraveineuse (UIV). En cas de contre-indication, il sera rem- placé par une uro-IRM.

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Les examens complémentaires à réaliser en première intention pour explorer une hématurie sont : • l'ECBU avec analyse quantitative et qualitative ; • la créatininémie ; • la protéinurie des 24 h ; • l'échographie rénovésicale ou réno-vésico-prostatique (homme). Tous les autres examens (urologiques ou néphrologiques) seront réalisés de manière orientée en fonction des résultats du bilan de première intention et non de manière systématique

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
La cystoscopie est un examen important du bilan d'hématurie. Elle est réalisée : • en cas de suspicion de tumeur vésicale à l'échographie ou au scanner ; • en cas d'hématurie isolée avec facteurs de risque : patient de plus de 50 ans, tabac, exposition profes- sionnelle, origine ethnique évocatrice de bilharziose

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Urétrocystoscopie Elle est réalisée en consultation après instillation d'un gel anesthésique local intra-urétral. La réalisation d'un ECBU n'est plus recommandée de manière systématique avant une cystos- copie diagnostique. Cet examen est effectué le plus souvent avec un cystoscope souple. Elle permet l'exploration de l'urètre, de la paroi vésicale et des méats urétéraux.

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Urétéroscopie Elle est réalisée sous anesthésie générale au bloc opératoire et permet l'exploration du haut appareil urinaire

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Cytologie urinaire Elle est réalisée idéalement sur les urines du matin, ou lors d'un examen endoscopique. Cet examen est proposé dans les mêmes conditions que la cystoscopie, selon les résultats du bilan étiologiques de première intention. La cytologie urinaire a une sensibilité élevée pour la détection des cellules tumorales de haut grade (avec une sensibilité de plus de 90 % dans la détection du CIS vésical), mais présente une faible sensibilité pour les tumeurs de bas grade

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
La démarche diagnostique doit rechercher en 1 re intention les causes les plus fréquentes ou présentant un caractère de gravité : • tumeurs urothéliales +++ (vessie, voie excrétrice supérieure), rénales ; • infections urinaires ++, lithiases ; • néphropathies. Lors d'une hématurie macroscopique isolée, le bilan doit éliminer une origine urologique avant de s'orienter vers une cause néphrologique. Un traitement anticoagulant peut favoriser une hématurie mais n'est jamais à considérer comme responsable de 1 re intention. Il ne doit pas dispenser d'un bilan onco-urologique exhaustif

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie

Néphropathies vasculaires

Nécrose papillaire
• Il s'agit d'une nécrose ischémique plus ou moins étendue des papilles rénales.


• Causes multiples :
– vasculaires directes : athérosclérose, spasme vasculaire…
– indirectes : compression des vaisseaux de la médullaire par une infection ou une inflammation du tissu interstitiel et l'augmentation de la pression intrapyélique ;
– causes les plus fréquentes : diabète, néphropathie médicamenteuse aux analgésiques, uropathie obstructive, néphropathies interstitielles, pyélonéphrite.

• Elle se présente comme une colique néphrétique (par migration des fragments papillaires dans l'uretère), possiblement associée à une hyperthermie et/ou une insuffisance rénale.

• Le diagnostic repose sur l'imagerie injectée (uroscanner) mettant en évidence une amputation calicielle.

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Generalized linear models with nonlinear feature transformations are widely used for large-scale regression and classification problems with sparse inputs.

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[1606.07792] Wide & Deep Learning for Recommender Systems
Hrishi Aradhye , Glen Anderson , Greg Corrado , Wei Chai , Mustafa Ispir , Rohan Anil , Zakaria Haque , Lichan Hong , Vihan Jain , Xiaobing Liu , Hemal Shah (Submitted on 24 Jun 2016) Abstract: <span>Generalized linear models with nonlinear feature transformations are widely used for large-scale regression and classification problems with sparse inputs. Memorization of feature interactions through a wide set of cross-product feature transformations are effective and interpretable, while generalization requires more feature engineering




Memorization of feature interactions through a wide set of cross-product feature transformations are effective and interpretable, while generalization requires more feature engineering effort.

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[1606.07792] Wide &amp; Deep Learning for Recommender Systems
(Submitted on 24 Jun 2016) Abstract: Generalized linear models with nonlinear feature transformations are widely used for large-scale regression and classification problems with sparse inputs. <span>Memorization of feature interactions through a wide set of cross-product feature transformations are effective and interpretable, while generalization requires more feature engineering effort. With less feature engineering, deep neural networks can generalize better to unseen feature combinations through low-dimensional dense embeddings learned for the sparse features. Howeve




Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Infarctus rénal • Notion de terrain à risque : post-traumatique, drépanocytose, maladie à potentiel throm- boembolique (ACFA). • Se manifeste par une hématurie associée à un tableau de douleur lombaire brutale diffici- lement calmée par les antalgiques. • Le diagnostic est réalisé par un scanner abdominopelvien injecté, une angio-IRM ou une échographie-Doppler. • La prise en charge doit se faire en urgence (dans les 6 heures) par reperméabilisation de l'artère rénale par voie radio-interventionnelle (stent) ou chirurgicale (thrombectomie) sous peine d'ischémie définitive.

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Autres étiologies Les hématuries d'effort surviennent après une activité physique prolongée. Le plus souvent microscopiques (80 % des cas). Le mécanisme de ces hématuries est mixte associant des micro- traumatismes rénaux ou vésicaux (en rapport avec l'exercice) et une perméabilité glomérulaire accrue pendant l'effort. Elles nécessitent une réévaluation après quelques jours de repos

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
Hématurie microscopique isolée Il s'agit d'une situation fréquente où l'interrogatoire et le bilan étiologique de première intention ne per- mettent pas d'orienter vers une cause (absence de symptomatologie associée urologique ou néphrolo- gique, absence de protéinurie ou d'insuffisance rénale, échographie de l'appareil urinaire normale). Dans cette situation le bilan doit systématiquement être complété par les investigations urologiques sui- vantes, à la recherche en particulier d'une tumeur de l'appareil urinaire : • cytologie urinaire ; • uroscanner ; • cystoscopie.

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Hématurie
#257 #Cours #Facultaires #Hématurie #Médecine #Urologie
❯ Si orientation urologique, dans un deuxième temps : • cystoscopie, cytologie urinaire et uroscanner. Indispensables si facteurs de risque de carcinome urothélial. ❯ Si orientation néphrologique, dans un deuxième temps et selon l'orientation étiologique : • ponction-biopsie rénale. ❯ Hématurie isolée : réaliser systématiquement un bilan « urologique » (cystoscopie, cytologie, uroscanner) avant d'envisager une étiologie néphrologique

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Hématurie
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Hématurie
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deep neural networks can generalize better to unseen feature combinations through low-dimensional dense embeddings learned for the sparse features.

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[1606.07792] Wide &amp; Deep Learning for Recommender Systems
ctions through a wide set of cross-product feature transformations are effective and interpretable, while generalization requires more feature engineering effort. With less feature engineering, <span>deep neural networks can generalize better to unseen feature combinations through low-dimensional dense embeddings learned for the sparse features. However, deep neural networks with embeddings can over-generalize and recommend less relevant items when the user-item interactions are sparse and high-rank. In this paper, we present W




[unknown IMAGE 5047395159308]
Hématurie
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Lithiase urinaire
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Introduction La lithiase urinaire est une maladie multifactorielle qui aboutit à la formation de calculs dans la voie excrétrice urinaire. Les deux termes ne sont donc pas synonymes, le calcul étant la consé- quence de la lithiase. L'objectif est donc de traiter les calculs et de porter ensuite le diagnostic étiologique de lithiase urinaire pour adapter la prise en charge et éviter les récidives

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Lithiase urinaire
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Épidémiologie • L'incidence de la lithiase urinaire a pratiquement triplé depuis le début du XX e siècle. Cette évolution reflète les habitudes alimentaires des pays industrialisés avec une nette augmen- tation de la consommation de sel, de sucre et de protéines animales. L'insuffisance des apports hydriques est un facteur de risque supplémentaire. • En France, elle touche près de 2 millions de personnes et affecte deux hommes pour une femme. L'âge moyen de survenue du premier calcul est d'environ 40 ans chez la femme et 35 ans chez l'homme. Il existe chaque année en France environ 120 000 épisodes aigus de colique néphrétique (CN) dont près de 90 % sont liés aux calculs. La lithiase oxalocalcique est la plus fréquente

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Lithiase urinaire
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie #has-images

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
On dit que le lithiasique mange trop, mange mal, et ne boit pas assez.

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Lithogenèse Un calcul est un agglomérat de cristaux liés par une matière organique. La lithogenèse est l'ensemble des processus qui vont conduire au développement d'un calcul dans les voies urinaires. Il existe sept étapes. • La sursaturation urinaire : l'excès de concentration d'une substance dans les urines par rapport aux capacités de dissolution de celles-ci. Ce phénomène est très important dans la lithogenèse. • La germination cristalline : des germes cristallins se forment à partir des ions de la sub stance en solution dans l'urine. • La croissance cristalline : les cristaux vont grossir en captant de nouvelles molécules pour arriver à former des particules plus volumineuses. • L'agrégation des cristaux : conduit à la formation de particules plus volumineuses mesurant jusqu'à plusieurs centaines de microns. • L'agglomération cristalline : apport de nouveaux cristaux pour former l'architecture du calcul. • La rétention des particules cristallines : les particules cristallines vont être retenues dans le rein et croître pour conduire à la formation du calcul. • La croissance du calcul : se fait à une vitesse variable, selon l'importance des anomalies physicochimiques de l'urine.

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
À ces phénomènes s'opposent des inhibiteurs de la cristallisation de faible poids moléculaire (citrate, magnésium, zinc, etc.) et de haut poids moléculaire (glycosaminoglycanes, glycoprotéines, etc.). Les sujets lithiasiques se différencient des autres par des urines en situation de sursaturation et par un déséquilibre entre les promoteurs et les inhibiteurs de la cristallisation.

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Facteurs alimentaires • Apports alimentaires excessifs : – produits laitiers (favorisent l'hypercalciurie) ; – protéines animales (favorisent l'hypercalciurie) ; – sel (favorise l'hypercalciurie, bloque les inhibiteurs de la cristallisation) ; – aliments riches en oxalates (chocolat, fruits secs, épinards, oseille, rhubarbe, thé, bonbons dont la gélatine est riche en hydroxyproline précurseur de l'oxalate) ; – purines (abats, charcuterie,…) ; – sucres rapides tels que le fructose (favorisent l'hypercalciurie, l'hyperuricurie). • Diminution de la consommation de fibres alimentaires

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Facteurs familiaux Il existe une histoire familiale chez plus d'un tiers des lithiasiques. D'autres formes de lithiase sont héréditaires et le plus souvent transmises sur un mode autosomique récessif. La cystinurie est la plus fréquente des maladies lithiasiques d'origine génétique

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Infection urinaire Certains germes dits uréasiques, comme Proteus mirabilis, Klebsiella pneumoniae, ou Pseudomonas aeruginosa possèdent une enzyme, l'uréase, qui clive l'urée urinaire en ammoniac et dioxyde de carbone, ce qui occasionne la formation de calculs phospho-ammoniaco-magnésiens

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Anomalies du pH urinaire • Le pH normal des urines est de 5,8. • Un pH acide, autour de 5, favorise la formation des calculs d'acide urique, de cystine et d'oxalate de calcium. • Un pH alcalin, autour de 7, favorise les calculs d'infection et les calculs phosphocalciques

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Anomalies anatomiques Certaines anomalies anatomiques des reins ou de la voie excrétrice, telles que le syndrome de jonc- tion pyélo-urétérale, le diverticule caliciel, le rein en fer à cheval, le méga-uretère, favorisent la stase urinaire et donc la formation des calculs en présence d'anomalies métaboliques sous-jacentes. Il faut donc traiter le calcul, et l'anomalie anatomique, si cela est possible

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Médicaments • Certains médicaments sont lithogènes par précipitation de la substance active dans les urines. Les médicaments le plus souvent incriminés sont l'atazanavir et l'indinavir, des antiprotéases utilisées dans les trithérapies anti VIH. Leurs cristaux peuvent précipiter à un pH alcalin et se solubiliser à un pH acide. Plus rarement, le cotrimoxazole, l'allopurinol, ou l'amiodarone, et les diurétiques thiazidiques peuvent être lithogènes. Ces calculs ont comme particularité d'être radiotransparents, et donc non visibles à l'ASP et peu visibles au scanner. • D'autres médicaments sont inducteurs de la lithogenèse en modifiant les paramètres biochimiques des urines (exemple la vitamine D qui favorise l'hypercalciurie)

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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L'analyse chimique n'a plus lieu d'être

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Oxalates de calcium (mono- ou dihydratés) (fig. 14.1 et 14.2) Constituant le plus fréquent et qui existe essentiellement sous deux formes cristallines. La plus fréquente est la forme monohydratée (whewellite) qui est liée à une concentration urinaire excessive en oxalates, l'hyperoxalurie. L'autre forme est dihydratée (weddellite) et principale- ment liée à une hypercalciurie. Les calculs d'oxalate de calcium sont radio-opaques sur les clichés simples d'abdomen

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Phosphates de calcium (fig. 14.3) Il en existe plusieurs variétés dont la plus fréquente est la carbapatite (ou phosphate de calcium carbonaté). Elle peut être liée à une augmentation du pH urinaire, à une hypercalciurie voire à une infection chronique de l'appareil urinaire. Ces calculs sont radio-opaques

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Struvite Appelée encore phosphate ammoniaco magnésien hexahydraté, elle est liée à la présence d'une infection chronique de l'appareil urinaire par des germes ayant une enzyme appelée uréase (cf. plus haut). Ces calculs sont faiblement radio-opaques

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Acides uriques (fig. 14.4) Il en existe deux formes : monohydratée et, plus fréquemment, dihydratée. L'hyperacidité urinaire et à un degré moindre l'hyperuricurie en sont les principales causes. Ces calculs sont radiotransparents

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Urates Ils se forment dans des urines plutôt alcalines. L'urate d'ammonium est le plus fréquent. Il est faiblement radio-opaque

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Cystine (fig. 14.5) Les calculs de cystine proviennent d'une anomalie génétique du transport des acides aminés dibasiques dans le tube proximal (maladie autosomique récessive). La cystine, formée de deux molécules de cystéine, est excrétée en grande quantité et sa faible solubilité urinaire la rend lithogène. Ces calculs sont faiblement radio-opaques

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Composition des calculs Les calculs purs, constitués d'une seule espèce moléculaire et cristalline, représentent moins de 10 % de ceux rencontrés en pratique clinique. Dans plus de 80 % des cas, il existe au moins trois constituants différents, avec un constituant majoritaire

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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L'analyse morpho- constitutionnelle des calculs est donc un élément d'information déterminant et obligatoire dans l'exploration étiologique de tout patient lithiasique

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Lithiase urinaire - Physiopathologie
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Taille des calculs Elle varie de quelques millimètres à plusieurs centimètres. Un calcul est dit coralliforme s'il occupe la totalité des cavités pyélocalicielles

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Circonstances de découverte La colique néphrétique (CN) est le symptôme le plus fréquent. La CN est un syndrome douloureux aigu lombo-abdominal lié à la mise en tension brutale de la voie excrétrice supérieure en amont d'une obstruction, quelle qu'en soit la cause. Cette définition ne préjuge donc pas de sa cause, mais dans plus de 90 % des cas elle est due à la présence d'un calcul obstructif. On dénombre environ 120 000 épisodes annuels en France, soit environ 1 % des consultations dans les services d'urgence

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Facteurs favorisants • Voyage récent et prolongé. • Séjour en pays chaud. • Travail avec exposition à la chaleur. • Immobilisation prolongée. • Hydratation insuffisante. • Activité sportive. • Modification de l'alimentation

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Aspects cliniques La douleur lombaire est unilatérale, brutale et intense avec une irradiation antérieure et oblique vers la fosse iliaque et vers les organes génitaux externes. Elle irradie parfois vers l'angle cos- tovertébral. Des signes urinaires (pollakiurie, brûlures mictionnelles, mictions impérieuses, hématurie) peuvent être associés ainsi que des signes digestifs (nausées, vomissements) et une agitation ou une anxiété. La douleur peut se limiter aux zones d'irradiation, en particulier à la phase initiale

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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La douleur peut céder spontanément, ce qui peut aussi traduire la rupture d'un fornix rénal avec extravasation d'urine en périrénal. La douleur peut être : • chronique, localisée au rein et à la fosse lombaire, sourde et exacerbée par l'activité ; • localisée à l'uretère ou à des zones de projection, pouvant alors être associée à des signes d'irritation vésicale (pollakiurie, impériosités), traduisant un calcul bloqué juste en amont de la vessie. À l'examen clinique, il existe une douleur à la palpation et à la percussion de la fosse lombaire sans défense abdominale. Dans les formes simples le patient est apyrétique. La bandelette urinaire est recommandée et montre une hématurie microscopique dans 70 à 100 % des cas. La présence de nitrites et de leucocytes à la bandelette impose de rechercher une infection en réalisant un ECBU.

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Imagerie L'objectif est d'affirmer le diagnostic de CN, de déterminer sa cause et de rechercher des éléments de gravité. Le délai de réalisation des examens est fonction des critères évoqués dans le tableau : pour une forme simple il est de 12 à 48 heures

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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L'échographie recherche une dilatation pyélocalicielle et un calcul pyélique, lombaire haut ou prévésical (fig. 14.8 et 14.9). Elle explore très mal les autres portions de l'uretère. L'ASP recherche un calcul radio-opaque et montre souvent un iléus réflexe (fig. 14.10). L'association des deux offre une sensibilité de 80 à 90 % pour le diagnostic du calcul et de l'obstruction. L'irradiation délivrée est nettement inférieure à celle d'un scanner. Cet élément doit aussi être pris en compte chez les patients ayant déjà eu plusieurs scanners par le passé, afin de limiter le cumul des doses d'irradiation

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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La TDM AP sans injection a une sensibilité et une spécificité comprises entre 96 et 100 %. Outre le calcul et sa localisation précise, elle met en évidence (fig. 14.11 à 14.14) : • une dilatation pyélocalicielle ; • une néphromégalie ; • une infiltration de la graisse périrénale et péri urétérale et un épaississement urétéral au contact du calcul.

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Le choix des examens est fonction du contexte clinique et de leur accessibilité : • en cas de colique néphrétique simple les recommandations proposent indifféremment le couple ASP échographie ou la TDM AP sans injection. La TDM n'est cependant pas préconisée pour le suivi évolutif des calculs et il faut lui préférer l'ASP et/ou l'échographie ; • en cas de forme compliquée, la TDM sans injection est indiquée en urgence car ce tableau clinique impose une certitude diagnostique quant à l'existence et la position de l'obstacle ; • dans le cas particulier de la femme enceinte, c'est l'échographie qui doit être réalisée en première intention, car elle ne délivre aucune irradiation ; • en cas de doute diagnostique, il faut informer le radiologue car la TDM doit être complétée par des clichés avec injection de produit de contraste. La TDM injectée devra comporter des clichés tardifs. Elle visera à rechercher tout diagnostic différentiel (cf. tableau 14.3), ainsi qu'une asymétrie d'excrétion, des signes de fuite de produit de contraste (urinome) et de toute autre complication, ainsi qu'une variante anatomique

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Autre cause de colique néphrétique : le syndrome de la jonction pyélo-urétérale (<5 %) Il s'agit de la deuxième cause de colique néphrétique. Elle est due à une anomalie de la jonction pyélo-urétérale, primaire (achalasie de la paroi urétérale au niveau de la jonction) ou secondaire (fibrose de la jonction après une intervention ou une maladie). Dans les deux cas la vidange du bassinet ne se fait pas bien et il existe des douleurs par mise en tension pyélique. La TDM montre une dilatation du bassinet et parfois des calices (fig. 14.15 et 14.16). La scintigraphie rénale au MAG3 est utile pour confirmer l'obstruction et poser une indication opératoire (fig. 14.17). Des calculs rénaux peuvent être associés au syndrome de la jonction pyélo urétérale

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Hématurie • Microscopique, très fréquente, facile à déceler par la bandelette réactive. • Macroscopique, plus rare et imposant toujours la recherche d'une autre cause car non spécifique.

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Découverte fortuite Une radiographie de l'abdomen peut révéler un calcul rénal asymptomatique. En effet, certains calculs ne donnent lieu à aucune symptomatologie et sont parfaitement bien tolérés

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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Enquête étiologique Se fait à distance de tout épisode aigu et a pour objectif de porter le diagnostic étiologique de la lithiase urinaire

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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ASP • Réalisé de face en décubitus, très utile car 90 % des calculs sont radio opaques (cf. fig. 14.10). Les clichés de 3/4 homolatéraux permettent dans certains cas de dégager le trajet de l'uretère ilio-pelvien des structures osseuses

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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Échographie rénale et pelvienne • Cet examen peu invasif est couplé avec l'ASP. Les meilleures images (interface net et cône d'ombre) sont obtenues pour des calculs intrarénaux de plus de 4 mm (cf. fig. 14.9), ainsi que pour des calculs situés dans la portion rétrovésicale de l'uretère. Les calculs qui se situent dans les autres portions de l'uretère peuvent échapper à l'écho-détection. Un des intérêts majeurs de l'échographie est de pouvoir détecter un calcul radio transparent

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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TDM TAP avec et sans injections de produit de contraste • La TDM TAP sans injection est l'examen de référence dans l'urgence, pour le diagnostic des CN. Elle permet de voir les calculs radio transparents à l'ASP. • La TDM TAP avec injection de produit de contraste et clichés tardifs (uroscanner) est l'exa- men de référence dans le bilan étiologique. Elle est réalisée après avoir vérifié l'absence d'allergie aux produits de contraste, et l'absence d'insuffisance rénale. Elle fait apparaître avec précision la morphologie de la voie excrétrice et la localisation du calcul. On considère que tout patient lithiasique doit avoir au moins une fois dans sa vie un uroscan- ner pour connaître l'anatomie de la voie excrétrice. Cet examen est également important dans le choix de la stratégie thérapeutique.

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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Uro-IRM Quasiment jamais utilisée. Prescrite chez la femme enceinte, chez l'insuffisant rénal ou l'aller- gique aux produits de contraste. Elle ne montre pas les calculs mais des signes d'obstruction

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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Urétéropyélographie rétrograde Elle consiste à injecter du produit de contraste dans la voie excrétrice supérieure après avoir introduit un cystoscope et une sonde dans l'uretère par voie transurétrale. Elle n'a sa place que comme document peropératoire pour localiser un calcul et décider d'une stratégie de traitement

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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Contexte aigu : colique néphrétique Prescription d'un bilan sanguin comportant NFS, plaquettes, ionogramme sanguin, créatininé- mie, CRP, auquel on peut ajouter des examens supplémentaires selon le contexte (hémocul- tures, ECBU). Le calcul doit être obligatoirement récupéré s'il est expulsé (le patient doit uriner dans une bouteille ou à travers une passoire) ou retiré lors d'une intervention, pour être analysé (analyse morpho-constitutionnelle).

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Lithiase urinaire - Diagnostic - Enquête étiologique
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À distance du contexte aigu et de tout traitement urologique Un bilan métabolique est nécessaire et ce dès le premier calcul, afin de déterminer la nature de la lithiase, sa cause et les facteurs métaboliques favorisants. Il est réalisé un mois après tout épisode aigu ou traitement. Il est le reflet de l'alimentation quotidienne du patient et recherche les principaux facteurs de risque lithogènes

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Lithiase urinaire - Diagnostic
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Bilan métabolique recommandé en 1 re intention

À distance (1–2 mois) d'un traitement ou d'un épisode aigu (tableau 14.4). Il est indispen- sable et doit être réalisé dans les conditions habituelles d'alimentation. Il complète l'enquête alimentaire.

Sang
• Créatininémie : évalue la fonction rénale. • Glycémie : recherche ou un syndrome métabolique ou un diabète. • Uricémie : recherche un syndrome métabolique. • Calcémie : recherche une hypercalcémie, oriente vers une hyperparathyroïdie.

Urines des 24 heures Doit être exhaustif et recueillir la totalité des urines des 24 heures, ni plus ni moins.
• Créatinine : évalue l'exhaustivité du recueil des 24 heures (doit être de l'ordre de 15–20 mg par kg et par 24 heures [130–180 μmol] si le prélèvement est complet). • Volume urinaire des 24 heures : facteur de risque lithogène si inférieur à 2 litres. • Calcium : facteur de risque lithogène si supérieur à 0,1 mmol/kg/j ou >3,8 mmol/l d'urine. L'hypercalciurie est l'anomalie la plus fréquente. • Acide urique : facteur de risque lithogène si supérieur à 5 mmol/24 heures ou 2,5 mmol/l d'urine
• Sodium : reflet de la consommation quotidienne de sel, facteur de risque lithogène si supérieur à 150 μmoles/24 heures (10 g de sel = 170 mmol/de Na).
• Urée : traduit la consommation protidique les 24 heures précédentes (urée urinaire en grammes × 3,5 = quantité de protéines consommées) ; facteur de risque si >1 g par kilo et par 24 heures (5,5 mmol/kg/24 heures).

Urines du matin

• pH : 5 en faveur d'une lithiase urique, 6,5 en faveur d'une lithiase phosphocalcique.

• Densité urinaire : facteur de risques si supérieure à 1012.

• ECBU : recherche d'une infection.

• Optionnel : la cristallurie qui recherche des cristaux si le calcul n'a pas été recueilli (corrélation entre la cristallurie et la nature du calcul).

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Lithiase urinaire - Évolution
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Une dissolution spontanée par modification du pH urinaire est possible pour les calculs uriques (alcalinisation).

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Lithiase urinaire - Évolution
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• Élimination par les voies naturelles au décours d'une colique néphrétique. – Les calculs urétéraux symptomatiques peuvent être évacués spontanément au décours de la crise de colique néphrétique. Plus un calcul est de petite taille et plus il est bas situé, plus il a de chances de s'évacuer. Un calcul de moins de 4 mm s'élimine dans 80 % des cas alors qu'un calcul de plus de 6 mm s'élimine dans moins de 20 % des cas. De même un calcul de l'uretère distal s'élimine dans 71 % des cas contre 46 % pour un calcul de l'uretère moyen et 22 % pour un calcul de l'uretère proximal. Les calculs dont la taille dépasse 8–10 mm ne s'éliminent quasiment jamais. – Néanmoins un calcul urétéral peu ou pas symptomatique, non évacué après 4–6 semaines de surveillance a très peu de chances de s'évacuer, quelle que soit sa taille

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Lithiase urinaire - Évolution
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Récidives Hors traitement spécifique de la lithiase urinaire 50 % des calculs récidivent à 5 ans et 70 % à 10 ans. Ce type d'évolution justifie de rechercher, et ceci de façon approfondie, un ou plusieurs des facteurs connus de la lithogenèse et de les corriger

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Traitement de la colique néphrétique Il est important d'évaluer la douleur et de la prendre en charge rapidement, avant même de réaliser des examens d'imagerie. La restriction hydrique n'a pas fait la preuve scientifique de son efficacité mais elle est encore prescrite. Des moyens non médicamenteux tels qu'un bain chaud ou encore une séance d'acupuncture peuvent soulager les patients

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Traitement médical de la douleur

De nombreux médicaments sont actuellement utilisés par voie orale ou parentérale. Le phloro- glucinol n'a pas fait la preuve de son efficacité. Le paracétamol seul ou associé au tramadol peut s'avérer efficace si les douleurs sont de faible intensité. Toutefois le traitement repose actuellement sur les anti inflammatoires non stéroïdiens (AINS). Ils agissent en bloquant les cyclo-oxygénases impliquées dans la réaction inflammatoire et diminuent l'œdème local tout en provoquant une relaxation des fibres musculaires lisses de l'uretère. Ils réduisent également le débit de filtration glomérulaire, ce qui n'a aucune conséquence lorsque la fonction rénale est normale. Seul le kétoprofène a reçu une AMM pour l'administration intraveineuse.

Il a l'avantage d'être d'utilisation facile et relativement sûre et ne nécessite pas de titration.

Sa durée d'action est prolongée. Il est donc le traitement de première intention, en l'absence de contre-indication (insuffisance cardiaque, rénale ou hépatique sévère, grossesse, ulcère gastrique, hypersensibilité au produit, infection). La voie intraveineuse est utilisée de façon préférentielle car elle apporte le soulagement le plus rapide. Dans certains cas la voie rectale peut être utilisée. En général le kétoprofène est prescrit à raison de 100 mg en IV lente sur 30 minutes, au maximum trois fois par 24 heures.

La morphine titrée intraveineuse est proposée en cas de non-réponse au traitement initial ou de contre indication aux AINS

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Apport des alpha-bloquants en cas de calcul urétéral Ces médicaments, utilisés pour traiter l'hypertrophie bénigne de la prostate, constituent une thérapie médicale expulsive (TME) des calculs urétéraux pelviens. Ils augmenteraient le pourcen- tage d'expulsion spontanée des calculs urétéraux, réduiraient le délai d'expulsion, le nombre d'épisodes douloureux, la quantité d'analgésiques consommés par les patients et le nombre d'hospitalisations nécessaires. Leur utilisation est donc proposée par la plupart des sociétés savantes mais il faut préciser aux patients que la prescription se fait hors AMM et les informer des effets indésirables. La tamsulosine (0,4 mg/j) et la silodosine (8 mg/j) semblent donner des résultats équivalents. Ils ne sont pas recommandés pour les calculs de plus de 10 mm dont l'expulsion spontanée est exceptionnelle

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Prise en charge des formes accompagnées de signes de gravité/ compliquées Ces formes cliniques nécessitent une hospitalisation en urgence, contrairement aux CN simples qui peuvent être traitées en externe. Après prélèvements bactériologiques (ECBU, hémocultures), et mise en place d'une perfu- sion, les formes fébriles doivent faire l'objet d'un traitement antibiotique par voie veineuse associant une céphalosporine et un aminoside, car elles sont considérées comme des pyé- lonéphrites obstructives. Le traitement antibiotique (ceftriaxone 1 à 2 g/24 heures en IV ou IM et gentamycine 3 mg/kg/24 h) et les mesures de réanimation adaptées sont débutés avant le drainage des urines qui se fait en urgence par sonde urétérale ou sonde JJ (endo- prothèse) (fig. 14.18). L'alternative étant la pose d'un drain de néphrostomie percutanée (fig. 14.19)

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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La pose d'une sonde urétérale ou d'une sonde JJ (endoprothèse) se fait le plus souvent sous anesthésie générale après avoir vérifié l'absence d'hyperkaliémie menaçante, qui nécessite- rait une correction préalable. La sonde urétérale est utilisée uniquement lorsque les urines sont très purulentes ou « épaisses » et elle est extériorisée par voie urétrale, ce qui permet d'avoir un contrôle sur la qualité du drainage. Elle est remplacée par une sonde JJ si l'évolution est favorable dans les 48 heures. Néanmoins, le plus souvent on met en place une sonde JJ (endoprothèse) d'emblée. La sonde de néphrostomie percutanée est une alternative. Elle est posée sous contrôle échographique, voire TDM, sous anesthésie locale, en l'absence de traite- ment anticoagulant ou de troubles de l'hémostase.

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Le choix du type de drainage se fera au cas par cas. Un ECBU complémentaire est prélevé sur les urines pyéliques lors du drainage car dans la moitié des cas son résultat diffère de celui des urines vésicales

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Cas particulier : la femme enceinte Les CN peuvent survenir chez les femmes enceintes, essentiellement au deuxième et troi- sième trimestre, et la présence d'un calcul n'est constatée que dans 70 à 80 % des cas. Il existe en effet une dilatation urétérale qui s'installe physiologiquement au cours du premier trimestre, pour des raisons mécaniques (compression par l'utérus gravide) et hormonales (effet myorelaxant de la progestérone) et qui peut s'accompagner de douleurs

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Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Cas particulier - Femme enceinte

La prise en charge doit être concertée et impliquer les gynécologues obstétriciens. Le traite- ment médical est limité : les AINS sont contre indiqués, surtout au troisième trimestre, et seuls le paracétamol et les morphiniques (hors travail) peuvent être utilisés. Néanmoins les calculs urétéraux s'évacuent spontanément dans près de 80 % des cas chez la femme enceinte. Si le traitement médical n'est pas suffisamment efficace il faut recourir rapidement au drainage des urines car le risque est essentiellement de voir apparaître des contractions utérines et un accouchement prématuré. La mise en place d'une sonde JJ permet de temporiser jusqu'à la fin de la grossesse et de différer le traitement d'un calcul car la lithotritie extracorporelle est contre-indiquée chez la femme enceinte

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[unknown IMAGE 5047627418892]
Lithiase urinaire - Traitement de la colique néphrétique
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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Traitement urologique des calculs

Le principe du traitement urologique consiste à débarrasser la voie excrétrice du calcul et à corriger d'éventuelles anomalies congénitales ou acquises qui peuvent favoriser la lithogenèse. Le traitement se fait à distance d'un épisode aigu

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Lithotritie extracorporelle (LEC) Son principe est de fragmenter le calcul par des ondes de choc issues d'un générateur extra- corporel. Les ondes de choc vont être dirigées sur le calcul grâce à un repérage radiolo- gique et échographique, et par des phénomènes de cavitation, provoquer sa fragmentation. L'intervention se fait en ambulatoire sous sédation-analgésie. Les fragments produits doivent être suffisamment fins pour pouvoir s'éliminer sans difficulté par les voies naturelles

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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• Indications préférentielles de la LEC : – calculs urétéraux <10 mm ; – calculs rénaux <20 mm : au delà il existe un risque d'obstruction urétérale par de nombreux fragments ; – calculs de l'enfant. • Limites de la LEC : – calculs caliciels inférieurs (s'éliminent mal) ; – calculs denses (>1 000–1 200 UH, qui résistent aux ondes de choc) et durs (cystine) ; – patients obèses (ondes de choc n'atteignant pas le calcul) ; – malformations rachidiennes (positionnement sur la table). • Contre indications à la LEC : – grossesse ; – traitement anticoagulant (calcul du rein et uretère) et antiagrégant (calcul du rein) et troubles de l'hémostase non corrigés ; – calcifications et anévrismes artériels rénaux et aortiques ; – infection urinaire non traitée ; – obstruction d'aval empêchant l'élimination des fragments

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Urétéroscopie L'urétéroscopie consiste, à l'aide d'instruments optiques rigides ou flexibles de 3 mm de diamètre, à pénétrer dans l'uretère par voie rétrogade (urétrovésicale) et à traiter les calculs rénaux et urétéraux

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Les urétéroscopes rigides sont utilisés dans l'uretère et les urétéroscopes flexibles dans le rein. Les calculs sont traités à l'aide d'appareils de fragmentation (laser, lithotripteur pneumatique) et les fragments retirés avec un panier (fig. 14.20). • Indications de l'urétéroscopie : – calculs urétéraux <20 mm ; – calculs rénaux <20 mm dont les calculs caliciels inférieurs ; – calculs très denses (>1 000–1 200 UH) et très durs (cystine) ; – calculs situés dans des reins malformés ; – patients obèses ; – patients sous antiagrégants/anticoagulants. • Limites de l'urétéroscopie : – accès urétéral difficile (dérivation urinaire après cystectomie, réimplantation urétérale) ; – sténose urétérale ; – très volumineuse prostate. • Contre indications à l'urétéroscopie : – infection urinaire non traitée

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Néphrolithotomie percutanée (NLPC) Cette technique, qui consiste à créer un (ou deux) tunnel (s) entre la peau et un calice à travers le parenchyme rénal, permet de traiter des calculs volumineux en introduisant un instrument optique de 5 à 8 mm de diamètre, appelé néphroscope et en fragmentant les calculs avec un procédé de type laser ou ultrasons de contact. Les fragments sont ensuite extraits avec une pince ou un panier

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie

• Indications de la néphrolithotomie percutanée :
– volumineux calculs rénaux >20 mm/coralliformes ; – volumineux calculs de l'uretère lombaire ; – absence d'accès urétéral (dérivation urinaire/réimplantation) ; – calculs très durs

• Limites de la néphrolithotomie percutanée :

– calculs complexes occupant toutes les cavités ;

– reins multiopérés avec adhérences coliques ;

– reins ectopiques et mal rotés.

• Contre indications de la néphrolithotomie percutanée :

– infection urinaire non traitée ;

– traitement anticoagulant/troubles de l'hémostase non corrigés.

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[unknown IMAGE 5047678274828]
#extract #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #year
Let’s yet add yet another column called year, and we’ll separate out the year from that title that we’ve seen in the original dataframe. So, what we’ll do is, we’ll extract out, for example, 1995 as a separate column instead of together with the movie title. We will use the extract operation here. We are selecting the title from the movies, and they’ll provide it a regular expression similar to what we had in our stream editor discussion in the Unix part, earlier in this class. This regular expression here says, “extract any value and within the parentheses”, in that string value that comes out of that movie is title column for that row, and if you remember expand-True will make it a dataframe. So, we’re adding to the movie is dataframe, not to this new one that we made, movie genres one, but the original movies dataframe, and we’ll call that new column year. So, what we extracted as the year using this extract function and regular expression, will be copied as a new column at the end of movies. If you run this now, let’s go first run our extract operation, then let’s get the bottom of it, we’ll see that year is a new column here, and it just gives us the year that was mentioned at the end of the title in a new column.

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Chirurgie à ciel ouvert et cœlioscopie Elle s'adresse aux très volumineux calculs rénaux et urétéraux qui ne peuvent être traités effi- cacement par les méthodes précédemment décrites. Ces calculs sont devenus rares (<0,5 % des cas). Elle peut aussi se justifier en cas de malformation associée pour traiter les calculs et la malfor- mation (syndrome de la jonction pyélo-urérérale)

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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie

• Indications thérapeutiques (fig. 14.21) :

– calculs urétéraux :
– <10 mm : traitement médical favorisant l'expulsion, – en cas d'échec après 4–6 semaines : LEC ou urétéroscopie,
– >10 mm : urétéroscopie

– calculs rénaux :
– les calculs rénaux asymptomatiques de moins de 5 mm font le plus souvent l'objet d'une surveillance par ASP et/ou échographie sauf cas particuliers (pilotes, navigateurs, astronautes, explorateurs),
– les calculs de plus de 5 mm doivent être traités (tableau 14.5)

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[unknown IMAGE 5047659400460]
Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Lithiase urinaire - Traitement urologique des calculs
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Lithiase urinaire - Traitement médical de la lithiase
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Mesures générales L'essentiel du traitement vise à éviter la phase de sursaturation urinaire en facteurs lithogènes. Il s'agit de règles hygiénodiététiques : • boissons de 2 litres au minimum par jour, plus s'il fait chaud ou en cas d'activités sportives ; • activité physique régulière ; • éviter l'excès de calories ; • varier l'alimentation et consommer des fibres (fruits et légumes) ; • réduire l'apport protidique (<1 g/kg/j) ; • limiter les protéines d'origine animale ; • limiter les aliments riches en oxalates ; • réduire la consommation de sucres et de boissons sucrées ; • réduire à 7–8 g/j la consommation de sel

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Lithiase urinaire - Traitement médical de la lithiase
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Lithiase urique L'alcalinisation des urines, par apport de bicarbonates (eau de Vichy) ou de citrate de potas- sium, en amenant le pH urinaire à 6,5–7, doit entraîner la dissolution d'un calcul d'acide urique pur en 1 à 3 mois.

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Lithiase urinaire - Traitement médical de la lithiase
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Lithiase urique

Objectif thérapeutique et surveillance : pH, contrôlé par papier coloré réactif, maintenu entre 6,5 et 7 y compris la nuit (contrôle le soir et le matin). Un régime avec réduction des apports en protéines animales (charcuterie, abats) est mis en œuvre et un traitement hypo-uricémiant (allopurinol) est associé lorsqu'il existe une hyperuri- cémie avec hyperuricurie

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Lithiase urinaire - Traitement médical de la lithiase
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Lithiase oxalocalcique Aucune dissolution des calculs n'est possible. Le traitement médical vise donc à prévenir les récidives après traitement du calcul. Il ne faut pas supprimer la consommation de produits riches en calcium. Il est même impor- tant de maintenir un apport calcique quotidien autour de 1 g sous peine de provoquer une ostéopénie, voire une ostéoporose, sans pour autant empêcher la formation de calculs, qui seront alors d'une autre nature. Les patients consommant des laitages doivent boire une eau peu calcique (Volvic, Evian, eau de ville). Dans le cas contraire on recommande une eau riche en calcium (Contrex, Hépar, Courmayeur). Les apports en oxalates doivent être réduits (chocolats, rhubarbe, oseille, etc.). En ce qui concerne la lithiase calcique secondaire à une maladie identifiable, elle doit bénéfi- cier si possible du traitement de la maladie causale. Ainsi la lithiase calcique secondaire à un adénome parathyroïdien (hyperparathyroïdie primaire) est traitée par cervicotomie et ablation de l'adénome parathyroïdien

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Lithiase urinaire - Traitement médical de la lithiase
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Lithiase cystinique La cystinurie est une maladie autosomique récessive dans laquelle le défaut de réabsorption tubulaire de la cystine entraîne une sursaturation urinaire (concentrations 20 fois supérieures à la normale). Elle nécessite des mesures adaptées : • diminution des apports en méthionine, précurseur de la cystine (escargots, viande de che- val, parmesan, morue, etc.) ; • solubilisation de la cystine par l'obtention d'une diurèse importante (3 à 4 l/j) et alcaline (pH supérieur à 7,5) « diurèse alcaline » afin de pouvoir maintenir une faible concentration urinaire en cystine ; • régime pauvre en sel ; • en cas d'échec on propose une chélation de la cystéine, précurseur de la cystine, par la D-pénicillamine (effets secondaires parfois sévères)

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Lithiase urinaire - Traitement médical de la lithiase
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Lithiase infectieuse Les calculs de phosphate ammoniaco-magnésien se forment en présence de germes uréa- siques et en milieu alcalin. Outre l'ablation des calculs, le traitement repose sur l'obten- tion d'une « stérilisation » urinaire permanente par une antibiothérapie adaptée, au besoin prolongée

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Lithiase urinaire - Suivi des patients
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie

Suivi des patients

Le suivi est assuré par des examens d'imagerie en privilégiant les moins irradiants. Il est souhai- table de ne pas multiplier les TDM si un ASP et/ou une échographie sont suffisants. Au décours d'une colique néphrétique ayant évolué favorablement sous traitement médical le suivi du calcul est assuré par des clichés d'abdomen et une échographie rénale et pelvienne toutes les deux semaines. Après 4 à 6 semaines de suivi, si le calcul est toujours présent un traitement spécifique est nécessaire.

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#pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #string-operations
So, there are many other string operations, of course, and your ability to work with text data will often depend on your knowledge of these functions. We can’t list all of them or give you examples on all of them, unfortunately, but please spend some time going through these operations at this link that we provide here (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html#text-string-methods).

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Lithiase urinaire - Suivi des patients
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie
Un contrôle (ASP, échographie rénale) est effectué 1 à 3 mois après chaque traitement urolo- gique pour évaluer le résultat. Le suivi d'imagerie est fonction du résultat du traitement (contrôles tous les 6 à 12 mois). Le suivi médical est également nécessaire et les patients doivent refaire un bilan métabolique 6 mois après la mise en place des règles hygiénodiététiques pour s'assurer de leur bonne observance

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Lithiase urinaire - Cas particuliers
#262 #Cours #Facultaires #Lithiase #Médecine #Urinaire #Urologie

Calcul de vessie

Ils surviennent le plus souvent chez l'homme après 50 ans et sont essentiellement constitués d'acide urique ou de struvite (phospho-ammoniaco-magnésiens)

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Lithiase urinaire - Cas particuliers
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Lithiase urinaire de l'enfant Elle est 50 à 100 fois plus rare que chez l'adulte. Les garçons sont plus souvent atteints que les filles surtout avant l'âge de 5 ans. Avant l'âge de trois ans, il s'agit le plus souvent de calculs d'infection, qui peuvent être associés à une malformation de l'appareil urinaire. Après trois ans, il s'agit davantage de calculs d'origine métabolique, dont certains entrent dans le cadre d'une maladie génétique (cystinurie, hyperoxalurie, etc.)

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Lithiase urinaire
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La lithiase est une maladie, les calculs sont la conséquence de la maladie

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Lithiase urinaire
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Traitement urologique des calculs ❯ Lithotritie extracorporelle (calculs de <20 mm). ❯ Urétéroscopie (calculs de <20 mm). ❯ Néphrolithotomie percutanée (calculs de >20 mm)

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[unknown IMAGE 5047727557900]
#has-images #pandas-parsing-timestamps #python-for-data-science #unix-time
Unix time tracks the progress of time by counting the number of seconds since a specific time instant. That instant is the start of the year 1970 as per UTC time zone. Notice that this is an integer. We need to find a way to convert this to a readable date and time.

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[unknown IMAGE 5047731752204]
#convert-timestamp-to-python-format #has-images #pandas-parsing-timestamps #python-for-data-science
It’s kind of confusing, maybe, seeing all these data types, but we can quickly convert a timestamp to Python format using, for example, to datetime function here. This function simply will convert the input to datetime format, to a form that Python understands. And in this case, we’ll put that into that parsed_time column which you see is pretty human-readable as well. The unit argument is most important here as it tells the function what the unit of the input is. In this example, the input column is timestamp from the dataframe called tags, and the unit of the input is declared to be seconds. The output is stored in a new column that is named parsed_time.

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[unknown IMAGE 5047735946508]
#has-images #pandas-parsing-timestamps #python-for-data-science #time-filter
Once time is converted to Python format, you can use it to create filters. The filter will select only the rows that will match your criteria. For example, once we build a boolean filter called greater_than_t, and in this case, make that timestamp to be after 2015, February 1, or 02-01, we can use this filter to select only the cells in the dataframe that are true for this condition.

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[unknown IMAGE 5047740927244]
#chronological-order #has-images #pandas-parsing-timestamps #python-for-data-science #sort
We can also leverage the timestamp to sort data in ascending or descending order. The sort_values function in Panda’s dataframes provides number of options to sort, one of which is by parsed time. So we are getting the parsed_time column in date format that we had before, and sorting time series data using the sort values function that’s already a function of the dataframe.

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[unknown IMAGE 5047747218700]
#has-images #movie-ratings-vs-year-of-launch #pandas-parsing-timestamps #python-for-data-science
Are movie ratings related to the year of launch is a question you might answer, right? Here we have average ratings. If you would remember this will be the average ratings frame movie id rating. For each movie we had the averages. And then we can now merge this average rating with the movie id and create a correlation value between movie id and the rating. Now, we can create yearly averages by grouping by over year on that join table. We were joining it, and we have the years in there as well. If it select the top five we see the year of the movie and the ratings for that movie, but only based on the year.

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[unknown IMAGE 5047756393740]
#data-ingestion #has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science
Let’s review the practical skills we learned in this lesson based on the movie database notebook. First we talked about data ingestion, in which we reviewed how to ingest data in multiple formats and the basic read operations related to these formats. We also talked about Series and DataFrame as the two basic fundamental data structures in Pandas.

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[unknown IMAGE 5047760588044]
#has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science #statistical-analysis
Then we overview the functions to perform basic statistical operations on Series and DataFrames. These will describe for joined descriptive statistics and individual functions for generating min, max, and standard deviation values. Mode of data, as well as functions for correlation analysis, they’re also reviewed.

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[unknown IMAGE 5047764782348]
#data-cleaning #has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science
We went through data preparation and exploration options in Pandas like isnull, any, and dropna functions.

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[unknown IMAGE 5047768976652]
#data-visualization #has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science
We also overview data visualization and in there we saw examples of inline plots, box plots, and histograms using Pandas’s plot function. We also saw how to adjust the axis formatting and other window properties.

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[unknown IMAGE 5047773170956]
#data-transformation #has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science
We talked about slicing out rows and filtering data frames, as well as aggregating data using the groupby operation. The executive examples for running basic statistical functions on these groups.

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[unknown IMAGE 5047777365260]
#has-images #merging-dataframes #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science
We also talked about merging or joining data from multiple data frames using inner joins and other operations.

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[unknown IMAGE 5047781559564]
#has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science #string-operations
We talked about three main string operations called split, contains, and extract.

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[unknown IMAGE 5047785753868]
#has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science #timestamps
Finally, we talked about how to work with time stamps.

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[unknown IMAGE 5047789948172]
#has-images #pandas-summary-of-movie-rating-notebook #python-for-data-science #summary
In summary, in this lesson we went through the typical operations in data science to take advantage of the Pandas library. The movies notebook as a representative example to keep as a reference as any data science study will have similar steps.

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#python-for-data-science #regex #regular-expressions
If you want some more practice with regular expressions (regex), you can read more here and here.

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#efficiency #pandas #python-for-data-science #speed

There was a presentation at PyCon 2017 which was particularly relevant for you now that you've been introduced to pandas and numpy. In particular, it highlights some best practices for writing efficient code when working with pandas. Watching the video is completely optional, but we encourage you to check it out.

No More Sad Pandas: Optimizing Pandas Code for Speed and Efficiency by Sofia Heisler.

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[unknown IMAGE 5047809871116]
#has-images #python-for-data-science #role-of-visualization
In fact, visualization is part of much of the process that he describes. Processing data and extracting value from it or understanding it often requires visualizing it to gain that kind of insight. And we want to communicate your results, you’ll often want to use data visualization to do that too. So visualization is central to the skills that he describes

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[unknown IMAGE 5047814065420]
#defining-visualization #has-images #python-for-data-science #role-of-visualization
Each of these is central to data visualization. But what I like the most about these two quotes is actually that end in the same key part of data visualization. Improving how we understand and think about the data. If we think about it, a pretty large chunk of our brain is dedicated to vision. And we’ve got some really powerful processing associated with that vision in our heads. In contrast, we’re not very good at deciphering raw data. If you give my 100 raw XY coordinates, it could take me hours working by hand to see what they mean. But if you give me a plot with 1000 points on a trendline, I can often tell you in seconds what the data is telling us. That’s the power of data visualization.

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[unknown IMAGE 5047820094732]
#correlation #example #has-images #outlier #python-for-data-science #role-of-visualization

Here’s a new set of data, all these points are from one data set. If you focus on these for awhile, you may begin to notice that the X and Y values seem pretty similar with some noise. But again, let’s see if we can understand it better in a graph. Ah ha. The scatter plot shows that these are really correlated, higher X values imply higher Y and vice versa. In fact, correlation as a statistic would have been helpful here, and would have given us the value 0.5. But the value is lower than you might expect because of the outlier. And visually, you’ll probably notice that there’s a strange outlier right here. But I don’t know what to do with that information right now. With just the raw data points, I don’t know if this is an error in the data or what caused that outlier. I’d like to dive into that value more, but I’m stuck without context. And that’s the other point I wanna make here. Without a context, we don’t know what to think about the data, or this outlier. In fact, without context, I’m not sure if I even care about this data. So we need context.

So turns out that these are pseudo-hypothetical midterm and final exam scores for each student in a class. Now that we know that, we can recognize that performance in the midterm is pretty closely tied to performance on the final. For instructors, this information might lead them to try to intervene for students who perform poorly on the midterm, and for the outlier, context helps as well. What happened with the student? You could figure out which student supplied this data point and let’s say after looking into that student, you find out that they didn’t take the final. What it turns out then, is that when you’re cleaning your data, the missing entry for this student was made to be a zero. But a zero on the exam and not taking the exam are two different things. If you remove the outlier due to missing data, you gain a better understanding of the data, and by the way, the correlation will now be a 0.89, without that outlier. Thinking more about that outlier, if we consider the correlation for the other students, we could infer that if this student were to take the final, they would have likely done quite well.

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[unknown IMAGE 5047834512652]
#data-driven #declarative #example #has-images #python-for-data-science #types-of-visualizations
Here I’m taking a declarative example from a research paper of mine where we show the peer instruction, that the peer instruction pedagogy resulted in a significant decrease in failure rates for students, relative to standard instruction, in computer science classes at UC San Diego. My goal in presenting these results was to convey to the reader the impact peer instruction had on failure rates in our classes. Without diving into the details too much, we had failure rates from a number of classes at UC San Diego, where instructors either taught using the active learning pedagogy of peer instruction, or using standard lecture-style pedagogy. If you’re interested, please read the full paper for a complete explanation of our experimental mental methods, and possible limitations of these results. As good science will always detail potential limitations of results, along with study methods, I hesitate to use the word declarative here, as it doesn’t quite seem right. Rather, I prefer the term presenting. We knew the result that we had, and we were aiming to present it to the audience in a clear and useful manner.

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[unknown IMAGE 5047838706956]
#data-driven #explorative #has-images #python-for-data-science #types-of-visualizations
The example of the correlation between midterm and final exam scores from our previous video is likely explorative. I might create a plot like this when trying to better understand the relationship between these exam scores in my class. And its results would likely cause me to explore the data more. With explorative data visualizations, I’m not gonna spend as much time polishing the appearance, so long as I can interpret it, that’s fine. Likewise, I’ll often want to be able to quickly plug in different parts of my data set into the figure to explore different relationships. Say HOMER scores against the final exam, rather than midterm against the final exam. Exploration is really at the heart of the data science process, which we talked about in week one. When we’re finding outliers or trends, we’re often using visualization tools. And those visualizations lead us to dig deeper into the data. As we dig deeper, we do the same thing. Looking at data distributions using histograms. Exploring relationships between variables, or seeking other trends. Ultimately, we find ourselves zooming in and out of various parts of the data set as we try to gain a better understanding. And this process of zooming in and out of the data is almost always accompanied by and facilitated by data visualization.

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[unknown IMAGE 5047853124876]
#good-data-visualization #has-images #python-for-data-science #visualization-key-design-principles
You know, there’re lots of opinions about criteria for good data visualization. By I really like these three put forth by a leading data scientist visualization educator, Andy Kirk. Data visualization needs to be trustworthy, accessible, and elegant.

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[unknown IMAGE 5047857319180]
#book #has-images #python-for-data-science #visualization-key-design-principles
just a quick word about Andy Kirk’s book which I’ve mentioned a few times already. This book is a great reference for all things data visualization, and I highly recommend it if you wish to dig deeper into this area of study.

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[unknown IMAGE 5047862299916]
#has-images #python-for-data-science #trustworthy #visualization-key-design-principles
By saying a visualization is trustworthy, we are saying that the data presented is honestly portrayed. For example, if you’re displaying something in such a way that it implies a relationship or a trend or a correlation, there should be evidence for such relationship in the data, otherwise you’re just misleading your audience. Let’s look at a quick example. Here’s a hypothetical figure you might be shown at a business meeting. Take a little, and see if you can spot what’s wrong with it. If you noticed the y-axis, you realize this isn’t a surge at all. The y-axis is zoomed into just a small part of the graph. We’re looking at a roughly 2% increase between Q1 and Q4. That’s hardly surging. I suspect the authors of such a chart are trying to be dishonest or, at the very least, misleading. They’re trying to convince me of something which isn’t true. Let’s just look at all the flaws here. Surge? Two percent is a surge? The title’s simply misleading. We already that the y-axis is being zoomed in on to exaggerate the growth between Q1 and Q4, but did you notice how the font size on the y-axis seems to have been made intentionally small just so it’s harder to read. Lastly, the fourth quarter’s when holidays occur. I’d expect to see a rise in profits for many industries during the fourth quarter. A more honest graph might also plot prior years’ profits to compare against. So, yikes. By the time I’m done reading this graph, I simply do not believe the author anymore. All credibility’s gone. So let’s see how we could’ve done this better. Okay, in this figure, we setup the y-axis honestly. And this actually looks like pretty steady revenue over each quarter of 2016, so I fixed the title to reflect that. If this is the only year for which we have data, the story might be over, but, if you have data from prior years, we should plot them to see how things look. Supposing we have prior year data, if I plot last year’s quarterly revenue, I see that there was a surge in profits in 2015 which is absent in 2016. In 2015, the company had a 12% boost between Q1 and Q4 which is less than 2% in 2015. We could’ve titled this in a different ways. We could’ve just said that our revenue was steady in 2016, and that’s not misleading. Or we could focus in on the fact that we didn’t see a surge in Q4. Either way, we want to dive into the data more to figure out why we didn’t see the revenue boost in Q4 of 2016 that we saw in Q4 of 2015. And we do that prior to presenting these results, so we have good answers of why this happened. So after fixing the presentation and pulling in more hypothetical data, we’ve actually reversed our initial misleading conclusion.

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[unknown IMAGE 5047866494220]
#accessible #has-images #python-for-data-science #visualization-key-design-principles
So the two main things I’d stress are to know your audience and how they perceive the information. Understand what they understand, and know how they might interpret the result. Also be sure to know what the purpose is of your visualization. Are you exploring the data? Or presenting it? That helps you craft it in the appropriate way. One last point. Take into account the expected time for the audience to read and understand the result. That depends on whether this is a slide you might show for one minute at a presentation or a figure that you’re sharing with a colleague who might spend some time really diving into it. These questions about your audience and how the visualization will be used allow you to craft it appropriately to make it accessible.

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#elegant #python-for-data-science #visualization-key-design-principles
I would note that in practice, I put a lot more time into elegant visualizations when I’m presenting results. When I’m exploring data, it’s nice to have, but it is no means critical. I like to think of it this way. If my graphic is gonna be front and center on the New York Times, it better be perfect. If it’s in a slide deck for teaching, it should be really solid. And if it’s for me when I’m exploring the data, it should be acceptable. At the very least, the lack of elegance shouldn’t get in the way of my interpreting the data.

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[unknown IMAGE 5047873047820]
#elegant #example #has-images #python-for-data-science #visualization-key-design-principles
The use of an overlay on a map helps an observer see the different countries quickly. The color coding to show numeric data helps the viewer quickly interpret results. The color scheme goes towards darker blue with more CO2 emissions per capita, so that might not actually be perfect. More CO2 emissions per capita is arguably a bad thing, so a different color scheme which conveys that CO2 emissions is bad might actually be better. There isn’t unnecessary other data here. I didn’t put the numbers over each country as that’d likely distract more than help. I didn’t try to combine with some other measure like GDP per capita in the same figure as it’d likely be too much to process but might make a really nice complementary figure. If I added any additional decorations like maybe a smokestack on high CO2 per capita producers, I’d be sure it added to the figure rather than detracted. But this figure, I thought it actually detracted more than it added so I left it off.

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[unknown IMAGE 5047877242124]
#elegant #has-images #python-for-data-science #visualization-key-design-principles
For elegant visualizations, you should focus on what is relevant and remove anything that isn’t adding to the figure. You’re trying to make the design invisible so that the viewer can take as much from the visualization as possible without being distracted. Now this isn’t the same thing as minimalism, but I’ve heard some folks argue for. I feel minimalism doesn’t just remove the unnecessary but often starts remove things which are helpful. So there’s a balance to be struck with how much to include. Think about your style. For those of your who read Nate Silver’s website, 538, you know there’s a distinct style to his presentations and graphs. To me, I really like that style, and his website’s success, I think, is likely tied at least in part to how recognizable his style is and presentation. Decorations may seems contrary to honesty, and, in some cases, they kinda are. In scientific papers about blood donations, I’d be surprised to see the bars in bar chart intentionally made to resemble flowing blood. But if the graphic is put out by a charity encouraging folks to give blood the week before Halloween, decorations may bring the visualization extra attention. And this just goes back to knowing your intended audience.

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[unknown IMAGE 5047886417164]
#has-images #matplotlib #python-for-data-science
I value Matplotlib because it’s easy to produce quick plots of data when I’m doing data exploration and because I find the plots clean and generally aesthetically pleasing. I actually really like this phrase from the Matplotlib homepage. The first part, make easy things easy, is what I was referring to when I said it’s my go-to for most plots during data exploration. You can produce a bar chart, a line chart, a scatter plot, a box plot or histogram in just a few lines of code. This is fantastic as you can quickly check the relationship between features, plot trend lines, or just get a better feel for the distribution of data. The second part is why you’ll find yourself often using Matplotlib even when you create complex visualizations, where you want it to customize your plots for presenting your results

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#matplotlib #other-libraries #python-for-data-science
In the larger context of Jupyter notebooks and the landscape of Python tools, you may know that Python is a, that Matplotlib is a fairly low-level tool for plotting. There are a ton of other tools out there, including Seaborn, ggplot, Altair, Bokeh, Plotly, and Folium, among many others. For us, we use a library that fits our visualization needs best, based on those needs.

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[unknown IMAGE 5047897951500]
#has-images #python-for-data-science #tolist #unique #world-development-indicators
I’d also like to know how many indicators we have. Wow 1,344 is a pretty extensive list of indicators.

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[unknown IMAGE 5047909747980]
#bar-plot #basic-plotting-in-matplotlib-part-1 #co2-emissions-per-capita #has-images #python-for-data-science #usa
What I’d like to do now is explore the CO2 emissions for the United States. To do that, I’ll set up two masks, using the string method contains. That Ilkay introduced you to last week. The first will be a mask for all the rows for which the indicated name contains CO2 emissions. And the second is those rows whose country code is the USA. I’ll keep the results of that data in a temporary data frame called stage. Let’s check to see what’s in our new data frame. We have our new data frame. Are all of the countries are the United States. The country code is US and it’s CO2 emissions. So, it looks like we have the CO2 emissions, per capita, by year for the United States. So, now let’s explore how these have changed over time using MatplotLib.

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[unknown IMAGE 5047913942284]
#basic-plotting-in-matplotlib-part-1 #has-images #line-plot #python-for-data-science
To make this graphic a bit more appealing, let’s use a line plot. So, I’ll use plt to plot. I’ll add the labels for the x and the y axes. And I’ll add a title. I’m not sure if we need the x-axis label, it’s pretty obvious that these are years. But we’ll add it just for clarity’s sake. And looking at these lines a bit more carefully. First, the plt.plot method asks for line plot. Labeling the axes in the plot itself is called x label and y label. These are methods on the plot. Each of these functions, takes a number of parameters. And you could change things like font size, color, and other things using those parameters. Similarly, we’ll set up the title. And then, we’ll just plot the graph. So, this is nice but notice that the y-axis is actually starting at 15. And that could be misleading, as we’ve learned from the earlier lessons. So, let’s fix that by making a call to axis and passing the ranges we want plotted. So, I’ve already written this line of code. It’s just commented out. What I’ll is remove the comment and rerun. The plot now is arguably better than the original bar chart.

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Tumeurs de la prostate
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Pour comprendre Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquent de l'homme de plus de 50 ans. Son évo- lution naturelle est très lente le plus souvent. Les formes les mieux différenciées peuvent ainsi mettre de très nombreuses années avant de devenir symptomatiques. Il est diagnostiqué le plus souvent chez des patients âgés qui mourront très souvent d'une autre cause que de ce cancer. Pourtant il reste une cause fréquente de mortalité (plus de 10 000 morts par an en France), avec deux explications : sa prévalence très élevée et les cancers agressifs qui se développent chez des patients relativement jeunes

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Tumeurs de la prostate
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Incidence Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquent de l'homme de plus de 50 ans en France (environ 54 000 nouveaux cas observés en 2011) et en Europe. L'incidence du cancer de la prostate a connu une forte augmentation entre 1980 et 2005 (fig. 15.1), probablement liée à la découverte de son marqueur le plus utilisé encore aujourd'hui, le PSA (prostate specific antigen). L'incidence s'est ensuite stabilisée et les données estimées pour 2015 sont voisines de celles de 2011. L'âge moyen au diagnostic est actuellement de 70 ans

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Tumeurs de la prostate
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Mortalité La mortalité secondaire au cancer de la prostate est en diminution depuis la fin des années 1990

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Tumeurs de la prostate
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Le cancer de la prostate représente cependant toujours la seconde cause de décès par cancer chez l'homme de plus de 50 ans, et la cinquième cause de décès par cancer tous sexes confondus. Les causes de cette baisse sont imparfaitement élucidées. Deux sont principalement évoquées : la pratique de la détection précoce permettant de diag- nostiquer les cancers dans une fenêtre de curabilité (traitement à un stade local du cancer) et l'amélioration globale de la prise en charge thérapeutique.

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Tumeurs de la prostate
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Les points clés autour de la procédure de détection précoce du cancer de la prostate sont résumés dans les recommandations de l'association française d'urologie 2016–2018 : • s'adresse exclusivement à des hommes en bon état fonctionnel et à la probabilité de survie prolongée ; • information non ambiguë indispensable préalablement à la réalisation des tests diagnostiques ; • initiée à 50 ans en l'absence de facteurs de risque, 45 ans en cas de facteur de risque identifié (familial ou ethnique) ; • interrompue au-delà de 75 ans généralement ; • à répéter tous les 2 ans en cas de facteur de risque mais le rythme optimal n'est pas encore établi

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#python

Let’s begin by writing a (Python 3) class that contains simple examples for all three method types:

 class MyClass: 
    def method ( self ): 
        return 'instance method called' , self 
    
    @classmethod 
    def classmethod ( cls ):
        return 'class method called' , cls 

    @staticmethod 
    def staticmethod (): 
        return 'static method called' 

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Python's Instance, Class, and Static Methods Demystified – Real Python
OP Cheat Sheet that points you to the best tutorials, videos, and books to learn more about Object-Oriented Programming with Python. Remove ads Instance, Class, and Static Methods — An Overview <span>Let’s begin by writing a (Python 3) class that contains simple examples for all three method types: class MyClass: def method(self): return 'instance method called', self @classmethod def classmethod(cls): return 'class method called', cls @staticmethod def staticmethod(): return 'static method called' NOTE: For Python 2 users: The @staticmethod and @classmethod decorators are available as of Python 2.4 and this example will work as is. Instead of using a plain class MyClass: declaration you might choose to declare a new-styl




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Tumeurs de la prostate
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Tumeurs de la prostate - Facteurs de risque
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Âge L'âge est un facteur de risque majeur, l'incidence du cancer de la prostate augmentant avec l'âge. Ainsi, très peu de cancers sont diagnostiqués avant l'âge de 50 ans (sauf en cas de facteurs de risque).

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Tumeurs de la prostate - Facteurs de risque
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Facteurs génétiques La génétique représente le facteur de risque le plus documenté. • On suspecte une forme héréditaire du cancer prostatique lorsqu'il existe des cas chez les apparentés du 1 er ou 2 nd degrés : deux cas diagnostiqués avant l'âge de 55 ans ou trois cas, quel que soit l'âge 12 . • L'hérédité est essentiellement polygénique. Elle est aussi monogénique (5 %), trois gènes sont actuellement validés : HOXB13 et, surtout, BRCA1 et BRCA2. Des antécédents fami- liaux de cancer du sein ou de l'ovaire doivent être systématiquement recherchés et indiquer éventuellement une consultation d'oncogénétique

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Tumeurs de la prostate - Facteurs de risque
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En France, le cas des patients afro-antillais est un bon exemple de groupe ethnique à risque. L'incidence du cancer de la prostate et sa mortalité sont plus élevées aux Antilles qu'en France métropolitaine, à l'inverse de toutes les autres localisa- tions des cancers. Ces constatations pourraient s'expliquer par les origines ethniques africaines de la majorité de cette population insulaire et une possible pollution environnementale à la chlordécone (insecticide)

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Tumeurs de la prostate - Facteurs de risque
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Facteurs hormonaux, alimentaires et environnementaux Le cancer de la prostate dépendrait également de facteurs hormonaux, puisqu'il est décrit uniquement chez des hommes pubères et est sensible à la castration. Il n'y a cependant pas de preuves formelles, à l'heure actuelle, du rôle des facteurs hormonaux dans la carcinogenèse de la prostate.

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Tumeurs de la prostate - Facteurs de risque
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La pollution à la chlordécone est reconnue comme un facteur de risque possible de cancer de la prostate

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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État fonctionnel urinaire et sexuel « de base » du patient Pour l'évaluer de façon exhaustive, des questionnaires standardisés comme le questionnaire USP (fonction urinaire) et IIEF (fonction sexuelle) peuvent être utilisés

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Assez rarement, les symptômes urinaires peuvent être le signe d'un envahissement trigonal par le cancer de la prostate. Dans ces cas-là, le toucher rectal (TR) (cf. infra) permettra de faire le diagnostic.

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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• Le cancer de la prostate n'entraîne pas de symptômes sexuels. Un épisode isolé d'hémos- permie, ne peut pas être considéré comme un symptôme d'appel du cancer de la prostate et ne nécessite pas d'investigations complémentaires

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Lésions secondaires Certains symptômes, enfin, peuvent évoquer la présence de lésions secondaires. • Altération de l'état général, fatigue, anurie (insuffisance rénale obstructive, anémie par envahissement médullaire métastatique). • Douleurs osseuses inflammatoires (prédominance nocturne), pouvant être révélatrices de métastases osseuses. • Signes neurologiques (paresthésie, déficit musculaire des membres, voire syndrome de la queue-de-cheval) faisant évoquer une compression médullaire par des métastases rachi- diennes. Ils sont le plus souvent d'installation progressive. En revanche, l'installation brutale d'un tableau de ce type chez un patient connu comme porteur d'un cancer de la prostate métastatique doit faire prendre un avis neurochirurgical en urgence

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Toute anomalie perçue au toucher rectal faisant suspecter la présence de cancer de la prostate doit faire à elle seule discuter la réalisation de biopsies prostatiques échoguidées. Elle justifie une consultation auprès d'un urologue qui confirmera éventuellement l'indication

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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PSA (prostate specific antigen) total sérique Le PSA est une protéine de la famille des kallikréines jouant un rôle dans la liquéfaction du sperme. Cette protéine est spécifique chez l'homme de l'épithélium prostatique mais pas du cancer de la prostate

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Plusieurs conséquences en clinique • Certaines pathologies (HBP, prostatite aiguë, inflammation transitoire, rétention aiguë d'urine…) ou des manipulations de la prostate (toucher rectal, sondage urinaire…) peuvent augmenter le taux sérique : – si un événement de ce type (exemple prostatite) est identifié il est important d'éviter de doser le PSA sérique ou de le répéter à distance (1 mois environ) ; – il est donc important de toujours contrôler le dosage de PSA avant de prendre une décision. • Certains traitements médicaux peuvent artificiellement faire baisser le PSA (inhibiteurs de la 5-alpha-réductase). Si on enlève totalement la prostate et les vésicules séminales, le PSA sérique devient indosable ou presque (< 0,2 ng/ml)

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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De façon consensuelle en France, il est proposé à partir de 2,5 ng/ml et jusqu'à 10 ng/ml d'uti- liser la densité du PSA pour savoir si un avis urologique et/ou des biopsies sont indiquées (cf infra). Par ailleurs compte tenu des variations parfois significatives du dosage, il est de bonne pratique de toujours confirmer au moins une fois le dosage sérique du PSA par un second prélèvement, en général après un délai d'au moins un mois. En cas d'infection urinaire de l'homme, le taux de PSA peut rester élevé plusieurs mois

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Un taux de PSA élevé peut faire suspecter une évolution métastatique du cancer de la prostate, notamment au-delà de 20 ng/ml.

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Densité du PSA Le volume prostatique influe sur le taux de PSA, puisque ce dernier est sécrété par les cellules épi- théliales prostatiques. Schématiquement la formule utilisée est la suivante: "taux de PSA autorisé par la « densité » de PSA = 1/10 du volume de la prostate en ml". Ainsi un patient avec une pros- tate de 50 ml a une densité de PSA considérée comme normale jusqu'à 5 ng/ml, un patient avec une prostate de 80 ml a une densité de prostate normale jusqu'à 8 ng/ml.

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Évolution dans le temps du dosage de PSA Le PSA sérique est un dosage biologique et il peut augmenter ou diminuer. Différentes for- mules mathématiques ont été testées (temps de doublement, vélocité) pour étudier cette évolution dans le temps. Leur utilisation est mal standardisée. À ce jour, elles ne sont pas retenues comme fiables dans le cadre du diagnostic. En revanche, l'évaluation du temps de doublement (ou de la vélocité) du PSA a un intérêt pronostique dans le suivi de certains traite- ments du cancer de la prostate

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Rapport PSA libre/PSA total, index Phi

Le PSA peut dans le sang soit rester libre soit se fixer à des macromolécules. Il est possible de doser les différentes fractions. Dans le cancer de la prostate, la fraction de PSA libre est moins élevée que dans l'hyperplasie de prostate. Après avoir été beaucoup utilisé, le taux PSA libre/ PSA total voit son intérêt aujourd'hui discuté et on peut considérer qu'il doit être abandonné en première intention (recommandations AFU 2016–2018).

L'utilisation de combinaison de kallikréines (phi score, 4K score) qui rajoute au rapport PSA libre/PSA total l'analyse de dérivés du PSA est possible en France mais non remboursée. Il est d'indication très spécialisée, réservé aux patients chez qui une première série de biopsies était normale et pour lesquels la poursuite de l'élévation du PSA fait se poser la question de l'indication d'une nouvelle série de biopsies

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Tests urinaires (PCA3, gènes de fusion [TMPRS2 et ERG]) Ces tests peuvent être faits par l'analyse des urines après massage prostatique. Ils pourraient contribuer à une meilleure sélection des patients candidats à des biopsies de la prostate. Ces deux tests sont disponibles en France, mais non remboursés. En effet, leur apport réel en pratique clinique n'a pas été démontré

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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IRM prostatique et/ou pelvienne a. Technique • Peut être utilisée à 1,5 ou 3 teslas. • Pas de nécessité d'antenne endorectale. L'examen doit être fait de façon standardisée : • IRM multiparamétrique avec des séquences morphologiques T2 et des séquences fonction- nelles de perfusion et diffusion ; • interprétation systématisée par secteur avec une échelle de suspicion allant de 1 à 5 (échelle objective [PI-RADS] ou échelle subjective [échelle de Likert])

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IRM multiparamétrique

Diagnostic

• ATTENTION la version 2016-2018 des recommandations place l'IRM multi paramétrique comme recommandée uniquement dans l'hypothèse d'une discussion sur une seconde série de biopsies prostatiques lorsque la première série de biopsie est négative. L'objectif de l'examen est alors de rechercher des zones qui auraient pu être mal échantillonnées par la série de biopsie initiale. Une récente étude randomisée parue en 2018 semble indiquer l'intérêt de l'IRM avant la réalisation de la première série de biopsie de la prostate. La place de cet examen risque donc de se modifier dans les années à venir. Une des problématiques dans ce cadre est la difficulté à obtenir l'examen et sa variabilité inter examinateur. À ce stade, l'IRM multi paramétrique peut donc être considérée comme optionnelle avant la première série de biopsie de prostate.

• En revanche, son apport dans ce cadre est en cours d'évaluation

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Bilan d'extension (tableau 15.1) • L'IRM multiparamétrique de la prostate : – est recommandée dans le bilan d'extension locale ; – il est important de laisser un délai d'au moins 2 mois après les biopsies (sinon les cicatrices des biopsies peuvent faire penser à tort à une tumeur plus évoluée localement). • L'IRM pelvienne : – peut être faite en même temps que l'IRM de la prostate (à bien préciser dans la demande) ; – examen de première intention à la recherche d'adénopathies suspectes pelviennes (per- formances médiocres notamment pour les envahissements microscopes ganglionnaires [sensibilité : environ 40 %, spécificité environ 80 %]) ; – peut également mettre en évidence un envahissement des organes de voisinage (rec- tum, vessie, os du pelvis…

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Tomoscintigraphie osseuse a. Technique La « scintigraphie osseuse » a évolué vers la tomoscintigraphie aux phosphonates marqués au technetium-99m ( 99m Tc) (SPECT ou single photon emission computed tomography) couplée à un scanner osseux. b. Diagnostic Aucune place. c. Bilan d'extension (tableau 15.1) • Examen de référence pour le diagnostic des métastases osseuses. • Elle n'est pas indiquée chez les patients à faible risque de D'Amico (cf. § VI.B. Classification pronostique de D'Amico) (sauf douleurs osseuses). • Indications : – patients ayant des douleurs osseuses quel que soit le taux de PSA ; – patients à risque intermédiaire et de haut risque de D'Amico

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Tomodensitométrie a. Diagnostic Aucune place. b. Bilan d'extension (tableau 15.1) • TDM abdominopelvienne : aucune place, sauf contre-indication à l'IRM (recherche d'enva- hissement ganglionnaire en cas de tumeur agressive). • TDM thoraco-abdomino-pelvienne : demandée dans les formes métastatiques à la recherche de lésions osseuses ou viscérales secondaires

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic clinique
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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Deux grandes circonstances de diagnostic : • examen indiqué après une consultation spécialisée décidée en cas de suspicion de cancer au toucher rectal ou d'élévation du taux de PSA. On réalise alors des biopsies de la prostate ; • examen systématique au décours d'un traitement chirurgical d'une hypertrophie bénigne de la prostate.

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Risques spécifiques des biopsies de la prostate • Risques de rectorragie, d'hématurie dans les suites immédiates du geste pouvant nécessiter très rarement (moins de 1 % des cas) une hospitalisation, hémospermie habituelle dans les semaines qui vont suivre le geste. Risque plus élevé chez les patients sous anticoagulant ou sous antiagrégant plaquettaire. • Inconfort périnéal dans les suites immédiates du geste possible, s'estompant en général dans les heures qui suivent le geste, mais pouvant persister quelques semaines. • Risque de rétention d'urine (rare, moins de 1 %, surtout en cas de symptômes urinaires préexistants). • Risque d'infections urinaires symptomatiques (environ 5 % dont 3 % d'infections fébriles). En cas de traitement retardé ou non adapté, il existe un risque de septicémie voire de décès

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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FDR complication biopsie

• Facteurs de risque infectieux : antécédents de prostatite, prise d'antibiotiques (quelle que soit l'indication) dans les 6 mois précédents (notamment si ce sont des fluoroquinolones), hospitalisation (quelle que soit la raison) dans les 3 derniers mois, vie en institution, pré- sence d'une sonde urinaire

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Modalités de réalisation

• Examen fait le plus souvent sous anesthésie locale (bloc périprostatique à la lidocaïne), par voie endorectale (fig. 15.2), de façon échoguidée.

• Compte tenu du risque septique, le geste doit systématiquement être couvert par une antibioprophylaxie.
Les fluoroquinolones systémiques sont recommandés en une prise unique par voie orale, 1 à 2 heures avant la réalisation de l'acte.
En cas d'allergie, d'intolérance ou de prise récente (< 6 mois) de quinolone, une antibioprophylaxie par la ceftriaxone est proposée en alternative.

• Les risques hémorragiques doivent être évalués en concertation avec le médecin traitant.
Un arrêt temporaire ou les modalités de relais des traitements anti-coagulants et/ou diminuant l'agrégation plaquettaire doivent être organisés avant le jour des biopsies."

• Geste réalisé en consultation, le patient pouvant reprendre une activité dès le lendemain en général.

• Le nombre moyen de carottes biopsiques est de 12, réparties dans la prostate grâce au contrôle échographique.

• Des biopsies « ciblées » supplémentaires peuvent être ajoutées en cas d'IRM préalable à la réalisation des biopsies de la prostate

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Adénocarcinome Les cellules de l'adénocarcinome prostatique ont le phénotype des cellules luminales (p63 −/ PSA +) des glandes prostatiques. Il se développe préférentiellement dans la partie périphé- rique de la prostate par opposition à la zone de transition où se développe l'hyperplasie bénigne. La croissance tumorale de ce type particulier peut être inversée temporairement, ou au moins ralentie par des traitements limitant les effets des androgènes circulants

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Carcinome neuroendocrine, aussi appelé cancer à petites cellules de la prostate Très rare (moins de 5 % des cas).

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Score de Gleason 1. Principe Il s'agit d'un score caractérisant le degré de différenciation de la tumeur. C'est le fac- teur pronostique le plus puissant, à tel point qu'il est appelé score « histopronostique »

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Détermination Le grade de Gleason correspond à des modifications de l'architecture tumorale qui est cotée de 3 à 5 selon une dédifférenciation croissante. Sur les biopsies, il est convenu d'additionner le grade le plus représenté et le grade le plus élevé pour obtenir le score. Sur les pièces opéra- toires, il est convenu d'additionner les deux grades les plus représentés pour obtenir le score

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Tumeurs de la prostate - Diagnostic anatomopathologique
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Tumeurs de la prostate - Classification
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T : tumeur primitive TX : tumeur primitive n'a pas pu être diagnostiquée • T0 : absence de tumeur. • T1 : tumeur non palpable ou non visible en imagerie : – T1a <5 % du tissu réséqué (résection endo-urétrale ou pièce d'adénomectomie) ; – T1b >5 % du tissu réséqué (résection endo-urétrale ou pièce d'adénomectomie) ; – T1c : découverte par élévation du PSA et réalisation de biopsies. • T2 : tumeur limitée à la prostate (apex et capsule compris) : – T2a : atteinte de la moitié d'un lobe ou moins ; – T2b : atteinte de plus de la moitié d'un lobe sans atteinte de l'autre lobe ; – T2c : atteinte des deux lobes

• T3 : extension au-delà de la capsule :

– T3a : extension extracapsulaire, atteignant un ou deux lobes. L'envahissement du col vésical est également classé T3a.

– T3b : extension aux vésicules séminales.

• T4 : tumeur fixée ou atteignant d'autres structures que les vésicules séminales (sphincter externe, rectum, muscle élévateur de l'anus ou la paroi pelvienne)

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Tumeurs de la prostate - Classification
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Tumeurs de la prostate - Classification
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N : ganglions régionaux • Nx : ganglions régionaux non évalués. • N0 : absence de métastase ganglionnaire régionale. • N1 : atteinte ganglionnaire régionale

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Tumeurs de la prostate - Classification
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M : métastases à distance • M0 : absence de métastases à distance. • M1 : métastases à distance : – M1a : ganglions non régionaux ; – M1b : os ; – M1c : autres sites

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Tumeurs de la prostate - Classification
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Classification anatomopathologique (pTNM) : après intervention chirurgicale Les classification "pT et pN" correspondent aux classifications T et N. Seule exception, compte tenu de leur définition, il n'y a pas de catégorie "pT1"

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Tumeurs de la prostate - Classification
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Complément à la classification pTNM : reliquat tumoral postopératoire • Rx : non évalué. • R0 : absence de reliquat tumoral macroscopique ou microscopique

• R1 : reliquat microscopique focal (faible longueur) ou étendu.

• R2 : reliquat macroscopique

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Tumeurs de la prostate - Classification
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Classification pronostique de D'Amico Afin de mieux guider la prise en charge, D'Amico a proposé de classer les cancers en trois groupes en fonction de leur risque de progression. Ce classement a depuis été confirmé comme valide par de nombreuses études et permet de guider le choix thérapeutique. • Risque faible : PSA < 10 ng/ml et score de Gleason ≤ 6 et stade clinique T1c ou T2a. • Risque intermédiaire : PSA compris entre 10 et 20 ng/ml ou score de Gleason de 7 (3 + 4 ou 4 + 3) ou stade T2b. • Risque élevé : PSA > 20 ng/ml ou score de Gleason ≥ 8 ou stade clinique T2c

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles
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Abstention-surveillance Cette modalité de prise en charge est palliative. Elle consiste à ne traiter la maladie qu'à partir de l'apparition de symptômes (le plus souvent liés à l'évolution locorégionale ou métastatique de la maladie). Elle est généralement limitée aux patients qui ont une probabilité de survie limitée (polypathologies lourdes et menaçantes à court terme)

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Ce qu'il faut retenir des recommandations AFU 2016–2018 sur la surveillance active :

• la surveillance active est une option thérapeutique recommandée des cancers de la pros- tate à faible risque ;

• les critères d'inclusion sont basés sur les données du toucher rectal, le PSA, et les données biopsiques (au moins 12 carottes) ;

• une série de biopsies de confirmation est nécessaire dans les 18 premiers mois suivant le début de la SA, puis sur un rythme régulier non défini pour l'instant ;

• la sortie de la SA est indiquée par la présence d'un score de Gleason à 7 ou plus sur les biopsies de contrôle ;

• la surveillance repose sur un TR et un dosage du PSA régulier (au moins une fois par an). La place de l'IRM et le rythme des biopsies à réaliser dans le cadre de ce suivi est en évalua- tion sur un TR et un test PSA tous les 3–6 mois.

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Surveillance active Contrairement à l'abstention-surveillance, la surveillance active (SA) est une modalité de prise en charge curative. Elle vise à retarder le traitement d'une tumeur peu agressive au moment où elle deviendrait agressive tout en restant dans la fenêtre de curabilité de la maladie.

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Prostatectomie

Curage ganglionnaire • Exérèse bilatérale des ganglions ilio-obturateurs, iliaques internes et iliaques externes jusqu'à la bifurcation iliaque. • Intérêt pronostique. • Inutile dans les groupes à faible risque de D'Amico (ganglion métastatique exceptionnel). • Optionnel dans le groupe intermédiaire dans lequel il n'est conseillé que lorsque le risque de positivité des ganglions dépasse 5 % (évalué à partir de calculateurs statistiques). • Indispensable dans le groupe à haut risque de D'Amico

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Prostatectomie totale 1. Modalités • Exérèse complète de la prostate et des vésicules séminales, suivie d'une anastomose entre le col de la vessie et le canal de l'urètre. • Traitement à visée curative. • Plusieurs voies chirurgicales peuvent être proposées : voie ouverte, laparoscopique ou lapa- roscopique robot assistée (cf. fig. 15.1). Aucune modalité n'a fait la preuve de sa supério- rité sur les autres

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prostatectomie

Indication • Absence de métastases. • Tumeur de faible risque et de risque intermédiaire, en fonction des comorbidités et de l'espérance de vie (>10 ans). • Tumeur à risque élevé, pouvant s'intégrer dans le cadre d'un traitement multimodal (asso- ciant radiothérapie et/ou hormonothérapie)

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Prostatectomie - Complications

• Dysfonction érectile : c'est la complication la plus fréquente après prostatectomie (globa- lement supérieure à 70 %). La récupération d'une fonction érectile dépend de plusieurs facteurs : qualité des érections avant l'intervention, motivation du patient et conservation des bandelettes neurovasculaires. • Incontinence urinaire : fréquente après l'intervention chirurgicale, elle régresse dans la majorité des cas dans les semaines ou les mois qui suivent. Le risque d'incontinence défini- tive est évalué de 5 à 10 %. • Infertilité et anéjaculation : constantes. • Dysurie par sténose de l'anastomose vésico-urétrale : rare (<1 %). Il convient d'ajouter les risques liés à l'anesthésie, de saignement, de transfusion, d'infections et de lésions des organes avoisinants (exceptionnelles).

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Radiothérapie externe 1. Modalités • Irradiation guidée par l'image de la loge prostatique, dite en modulation d'intensité. • Dose recommandée ≥ 76 Gy. • Pour un traitement de première ligne, l'utilisation d'une castration adjuvante (hormono- thérapie) peut augmenter l'efficacité de la radiothérapie externe, elle est utilisée de façon standard en cas de cancer de haut risque (cf. infra). La période d'hormonothérapie est alors de 6 mois à 3 ans. Après ce délai, le traitement hormonal est arrêté

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Radiothérapie

Irradiation à visée curative • Absence de métastases. • Tumeur de faible risque si la curiethérapie ou la chirurgie ne sont pas indiquées. • Tumeur à risque intermédiaire, en fonction des comorbidités et de l'espérance de vie (>10 ans). Une hormonothérapie adjuvante de 6 mois est alors recommandée. • Tumeur à risque élevé, en fonction des comorbidités et de l'espérance de vie (>10 ans). Une hormonothérapie adjuvante de 18 mois (minimum) est alors recommandée

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radiothérapie

Irradiation à visée adjuvante ou de rattrapage • Proposée sur les tumeurs à très haut risque dans le cadre d'un traitement multimodal. • Proposée en cas d'élévation après le traitement chirurgical

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Radiothérapie

Contre-indication • Antécédents d'irradiation pelvienne, maladie inflammatoire rectale active, sclérodermie, impossibilité de maintien de la position (trouble du comportement, attitude vicieuse). • La présence de symptômes dysuriques très importants en rapport avec un adénome obstructif de la prostate doit faire discuter un traitement préalable à l'irradiation

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Radiothérapie

Balance bénéfice/risque : risques potentiels du traitement • Les effets secondaires de la radiothérapie les plus gênants sont essentiellement les risques de sténose de l'urètre, de cystite ou de rectite radique (5 à 10 % de toxicité de grade 3). • La complication la plus fréquente est le risque de dysfonction érectile (globale- ment supérieur à 70 %). Ce risque est majoré en cas d'utilisation concomitante d'hormonothérapie.

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Curiethérapie interstitielle exclusive 1. Modalités • Implantation permanente de grains par voie périnéale (fig. 15.4). • Sous contrôle échographique (sonde endorectale). • Le plus souvent de l'iode 125. • Un seul temps de traitement, sous anesthésie générale ou locorégionale.

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Curiethérapie

Indication • Groupe à faible risque de D'Amico. • Sous-groupe des risques intermédiaires : PSA entre 10 et 15 et/ou présence de grade 4 minoritaire (GG2)

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Curiethérapie

Contre-indication • Antécédents d'irradiation pelvienne, maladie inflammatoire rectale active, sclérodermie. • Volume de la prostate supérieur à 60 ml. • Présence d'un lobe médian symptomatique. • Présence de symptômes urinaires marqués (hyperactivité vésicale et/ou dysurie). • Antécédent de résection endo-urétrale de la prostate.

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Curiethérapie

• Option thérapeutique standard qui a le plus faible risque d'entraîner une dysérection (< 20 %)

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HIFU

• Souvent associé à une résection endo-urétrale de la prostate pour éviter les troubles dysu- riques après traitement. • Un seul temps de traitement, sous anesthésie

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HIFU

Indication • Traitement de rattrapage en cas de récidive après radiothérapie externe. • En cours d'évaluation nationale en traitement de première intention dans des indications voisines de celles de la curiethérapie

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HIFU

Balance bénéfice/risque : risques potentiels du traitement La morbidité est beaucoup plus élevée en cas de traitement de rattrapage après radiothérapie : • sténose de l'urètre prostatique : environ 20 % ; • incontinence urinaire : 5 à 10 % ; • dysérection : 50 à 70 % ; • fistule prostato-rectale exceptionnelle

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles : HORMONOTHERAPIE
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Le retrait des androgènes entraîne une mort cellulaire (apoptose) massive dans la glande normale et dans les cellules cancéreuses. Dans le cas des cellules tumorales, un contingent est capable de survivre (résistance à la castration) et de se développer ultérieurement. Le traitement hormonal seul ralentit donc l'évolution du cancer mais ne peut le guérir, c'est un traitement palliatif lorsqu'il n'est pas combiné à la radiothérapie

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles : HORMONOTHERAPIE
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Le traitement hormonal du cancer de la prostate a pour objectif de diminuer la testostérone circulante en deçà d'un seuil fixé à 50 ng/dl : – dans le cas d'un traitement adjuvant à la radiothérapie, l'hormonothérapie sera arrêtée après un délai variable décidé en fonction du type de tumeur et de l'indication (radio- thérapie initiale, de rattrapage...) ; – dans le cas d'un traitement d'un cancer de la prostate au stade métastatique, ou en cas de récidive biologique, le traitement hormonal sera maintenu tout au long de l'évolu- tion de la maladie

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles : HORMONOTHERAPIE
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Antagoniste LH-RH • Principe d'action : bloque directement les récepteurs hypophysaires de la LH-RH en les inhibant : il n'y a plus de sécrétion de LH ni de FSH. La conséquence est la disparition de la stimulation des cellules de Leydig. • Délai avant castration : 48 à 72 heures. • DCI de la molécule disponible en France : dégarélix. • Injection sous-cutanée mensuelle

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Castration chirurgicale • Principe d'action : ablation des deux testicules (orchidectomie) ou de la pulpe testiculaire (pulpectomie). • Délai avant castration : 12 heures. • Bénéfice/risque : – impact psychologique éventuel ; – traitement irréversible ; – persistance de sécrétion d'androgènes surrénaliens

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Agoniste LH-RH • Principe d'action : saturation des récepteurs hypophysaires de la LH-RH qui induit, après une stimulation initiale, un arrêt différé de la stimulation pulsatile et une interruption de la sécré- tion de LH et de FSH. La conséquence est la disparition de la stimulation des cellules de Leydig. • La stimulation initiale est responsable d'un pic bref de sécrétion de la testostéronémie (dit « flare up »). • Délai avant castration : 2 à 4 semaines. • DCI des molécules disponibles en France : goséréline, leuproréline, triptoréline. • Injection sous-cutanée mensuelle, trimestrielle ou semestrielle. • Principales précautions d'emploi : en cas de forte masse tumorale notamment, il est sus- pecté que le pic initial de testostérone puisse stimuler la croissance tumorale, ce qui conduit à recommander d'associer un antiandrogène au moins du premier au quinzième jour.

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Antiandrogènes non stéroïdiens de première génération • Principe d'action : blocage direct du récepteur des androgènes en raison d'une affinité supérieure à celle des androgènes. • Délai avant la castration : non applicable. En effet les antiandrogènes augmentent paradoxa- lement la testostéronémie par diminution du rétrocontrôle central exercé par la testostérone. • DCI des molécules disponibles en France : flutamide, nilutamide, bicalutamide. • Forme orale quotidienne en une ou plusieurs prises. • Indication : prévention du « flare up ». • Principales précautions d'emploi : – l'utilisation en monothérapie n'est pas recommandée (formellement contre-indiquée chez les patients métastatiques) ; – l'utilisation prolongée au-delà d'un mois n'a pas d'intérêt démontré

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Antiandrogènes stéroïdiens • Principe d'action : centrale, similaire à celle des analogues, et action périphérique, similaire à celle des antiandrogènes non stéroïdiens

• Délai avant la castration : 7 jours.

• DCI de la molécule disponible en France : acétate de cyprotérone (progestatif de synthèse).

• Forme orale quotidienne en une ou plusieurs prises.

• Indications :

– prévention du « flare up » (200 à 300 mg) ;

– traitement des bouffées de chaleur secondaires au traitement hormonal (100 mg).

• Principales précautions d'emploi :

– l'utilisation prolongée au-delà d'un mois n'a pas d'intérêt démontré en association avec les analogues ou antagonistes de la LH-RH, sauf indication pour le traitement des bouffées de chaleur ;

– le risque thromboembolique serait plus élevé avec ce type de traitement, ce qui le contre-indique chez les patients aux antécédents de phlébite ou d'embolie pulmonaire ;

– des risques de toxicité hépatique justifient la prescription régulière d'un bilan hépatique

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Principaux effets secondaires induits par la castration de première ligne (tableau 15.3) a. Bouffées de chaleur • 50 à 80 % des patients. • Traitement possible par acétate de cyprotérone. b. Dysérection • 90 à 95 % des patients. • Altération des érections et de la libido. • Aggravé par diminution de volume des organes génitaux externes, apparition fréquente d'une gynécomastie. c. Fatigue • Difficilement quantifiable mais fréquente

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles : HORMONOTHERAPIE
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• L'ensemble de ces modifications conduit au développement de ce que l'on appelle le « syn- drome pseudo-métabolique » (il diffère du syndrome métabolique par son profil lipidique) qui pourrait expliquer le risque cardiovasculaire associé à la castration. Cependant, les com- plications cardiovasculaires semblent survenir de façon très précoce (dans les 6 premiers mois) chez des patients ayant déjà eu des événements cardiovasculaires. Le mécanisme exact n'est donc pas encore élucidé

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Déperdition du capital osseux • Précoce (6 à 12 premiers mois). • Profonde (plus intense en comparaison de l'ostéopénie observée chez la femme ménopausée)

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles : HORMONOTHERAPIE 2nde génération
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Lors de la RCP, leur indication doit donc être évoquée, tout comme la place de la chimiothérapie (cf. supra). Il n'y a pas aujourd'hui de consensus sur la meilleure séquence thérapeutique. En revanche, il n'est jamais indiqué d'associer castration classique, chimiothé- rapie de première ou seconde ligne ET hormonothérapie de deuxième intention

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles : HORMONOTHERAPIE 2nde génération
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Acétate d'abiratérone • Principe d'action : inhibiteur sélectif de la synthèse des androgènes en bloquant le CYP17 de façon irréversible. Amène à une inhibition renforcée de la synthèse des androgènes (y compris au niveau surrénalien). La conséquence est une accumulation des produits de synthèse d'amont (augmentation de la production de minéralocorticoïdes par les glandes surrénales). • Forme orale quotidienne, associée à la prednisone (10 mg/j). • Apports thérapeutiques validés (variables suivant le moment de la prescription) : – amélioration de la survie globale, survie sans symptômes ; – amélioration de la qualité de vie, douleurs.

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Tumeurs de la prostate - Options thérapeutiques disponibles : HORMONOTHERAPIE 2nde génération
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Enzalutamide • Principe d'action : nouvelle famille d'inhibiteurs du récepteur aux androgènes qui se fixe au récepteur et empêche sa translocation dans le noyau et sa fixation à l'ADN. Affinité supérieure au récepteur par rapport aux antiandrogènes de première génération. • Forme orale quotidienne. • Apports thérapeutiques validés (variables suivant le moment de la prescription) : – amélioration de la survie globale, survie sans symptômes ; – amélioration de la qualité de vie, douleurs. • Principales précautions d'emploi : – risque de crise comitiale (contre-indication formelle en cas d'antécédents) ; – surveillance de l'absence de toxicité hépatique

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Chimiothérapie • Famille reconnue : taxanes (inhibiteurs des microtubules). • Molécules qui ont l'AMM : docétaxel associé à de la prednisone ; cabazitaxel (en deuxième ligne de chimiothérapie). • Protocole le plus utilisé : traitement en hôpital de jour, en perfusion tous les 21 jours. • Apports thérapeutiques validés (variables suivant le moment de la prescription) : – amélioration de la survie globale, survie sans symptômes ; – amélioration probable de la qualité de vie, douleurs

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Médicaments pour la prévention des complications des métastases osseuses 13 a. Acide zolédronique • Principe d'action : biphosphonate inhibant la résorption osseuse liée à l'activité ostéoclastique. • Forme injectable en ambulatoire, en IV lente toutes les 3 à 4 semaines. • Apports thérapeutiques validés : réduction des complications squelettiques et des douleurs

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Dénosumab • Principe d'action : le dénosumab est un anticorps monoclonal qui peut se lier au ligand du récepteur RANK. Cette liaison de forte affinité, empêche l'activation du récepteur RANK situé à la surface des ostéoclastes et de leurs précurseurs, ce qui diminue la résorption osseuse dans l'os. • Injection sous-cutanée toutes les 3 à 4 semaines. • Apports thérapeutiques validés : réduction des complications squelettiques et des douleurs avec une efficacité significativement supérieure à celle de l'acide zolédronique

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Irradiation métabolique par le chlorure de radium-223 ( 223 RaCl) • Principe d'action : molécules capables de se fixer sur l'os (comme pour une scintigraphie) afin qu'elles délivrent une radioactivité alpha locale sur les métastases. • Disponible en France, mais avec des conditions d'utilisation très strictes limitant son utilisation. • Apports thérapeutiques validés : amélioration de la survie globale, réduction des complica- tions squelettiques et des douleurs en cas de métastases osseuses exclusives.

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
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Risque faible • Traitements standard : surveillance active ; prostatectomie totale (si probabilité de survie >10 ans) ; curiethérapie ; radiothérapie externe ; abstention-surveillance (si probabilité de survie <10 ans)

• Traitements en évaluation : US focalisés.

• Traitement en cours d'investigation : traitement par photothérapie dynamique ; traitement

focal par cryothérapie ; traitement focal par ultrasons focalisés.

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Risque intermédiaire

• Traitements standard : prostatectomie totale ± curage (si probabilité de survie >10 ans) ; radiothérapie externe seule ou associée à une suppression androgénique courte (6 mois) ; curiethérapie dans les formes de meilleur pronostic (PSA <15, GG2 ou Gleason 3 + 4) ; abstention-surveillance (si probabilité de survie <10 ans).

• Traitements en évaluation : US focalisés.

• Traitement en cours d'investigation : cryothérapie

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Risque élevé • Traitements standard : prostatectomie totale + curage (éventuellement complétée par une radiothérapie) ; radiothérapie externe associée à une suppression androgénique longue (18 mois minimum) ; abstention-surveillance (si probabilité de survie <10 ans). • Traitement en cours d'investigation : hormonothérapie adjuvante à la prostatectomie, chimiothérapie adjuvante à la radiothérapie externe associée à l'hormonothérapie adjuvante

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
La durée de suivi doit probablement être d'au moins 10 ans, des récidives tardives, éligibles à un traitement curatif pouvant survenir avant ce déla

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie

Suivi après prostatectomie radicale

• Le PSA seul suffit. Le patient est considéré en réponse complète si le PSA est <0,2 ng/ml 6 semaines après la chirurgie.
• Un niveau de PSA >0,2 ng/ml confirmé à une reprise définit une récidive biologique (ou une absence de réponse initiale).
• Rythme recommandé dans les suites de l'intervention : consultation avec dosage PSA à 1,5 mois, 3 mois, 6 mois, 12 mois, puis tous les 6 mois pendant 3 ans puis annuellement

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
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Suivi après radiothérapie externe (avec ou sans hormonothérapie adjuvante) et ou curiethérapie

• TR et PSA nécessaires.

• Il n'y a pas de seuil de PSA permettant d'affirmer la réponse complète.
On appelle le PSA « nadir » la valeur la plus faible de PSA atteinte par le patient.
On tolère ensuite de petites variations autour de ce dosage de PSA.

• La définition de la récidive biologique est différente de la définition après chirurgie.
Elle est définie dans ce cas précis par l'augmentation de plus de 2 ng/ml au-dessus du PSA Nadir (valeur la plus basse de PSA observée après traitement local).
Cette définition suppose donc d'avoir demandé plusieurs dosages successifs de PSA avant d'affirmer la récidive.
Il est souhaitable d'observer un délai suffisant entre les dosages de PSA pour observer cette récidive (en général 3 mois, au minimum 1 mois).

• Rythme recommandé dans les suites de la fin de la radiothérapie : consultation avec dosage PSA à 1,5 mois, 3 mois, 6 mois, 12 mois, puis tous les 6 mois pendant 3 ans puis annuellement.

• Pour évaluer les risques de toxicité spécifiques à la radiothérapie, le suivi doit être fait en radiothérapie au moins une fois par an pendant 5 ans

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Maladie localisée : principes de la stratégie thérapeutique en cas de récidive après un premier traitement standard à visée curative Une IRM pelvienne peut être proposée à la recherche de signes en faveur d'une récidive locale. Un nouveau bilan d'extension est toujours indiqué, afin de vérifier l'absence de maladie métastatique

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Récidive après chirurgie Une radiothérapie de la loge de prostatectomie peut être proposée, pouvant être associée à une hormonothérapie courte concomitante éventuellement complétée par une irradiation des aires ganglionnaires

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[unknown IMAGE 5048176872716]
#basic-plotting-in-matplotlib-part-1 #has-images #histogram #python-for-data-science
Next, let’s use histograms to explore the data. I’m gonna plot all the CO2 emissions per capita values in our data set. But I’ve put some code in here, in the comments, which would let you just explore the values within one standard deviation. Sometimes it’s helpful with histograms to avoid the data getting too spread out because of outliers. But let’s go with plotting all the data for now. So, let’s have the hist data point to all the CO2 emissions per capita values in our current data set. And calling the dot values, on the data frame, gives me back the numpy nd array representation of that data. So, I can ask for the number of data points using length. And I’ll get back 52. Now, let’s plot those 52 elements using the plot.hist method, which is the call to create a histogram. I’m passing the method, the nd array, then 10 for the number of bins. Then I’m setting the norm to be false. To make sure it doesn’t scale the data. And then, I’m setting the color to be green. Then, I’ll label the axes and label the plot. What we get back is a histogram binning CO2 emissions per capita for the US. This is really telling me that most years fall between 18.5 and 20, with some outliers. Now if you find it hard to read, we could add back in the grids. So, let me do that. So, if I do plt.grid true and then reshow it, it’s easier for me to get the counts for the number of years.

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Récidive biologique persistante malgré les traitements locaux • Après plusieurs traitements locaux, il est possible que la seule manifestation d'une maladie résiduelle soit un PSA qui continue régulièrement d'augmenter. Les différents d'examen d'imagerie sont alors normaux. • Dans ce cas on parle de « récidive biologique ». • La castration est pour l'instant la seule option discutée dans ce cadre. Le moment précis à partir duquel la castration doit être proposée n'est pas défini

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Stratégie en cas de cancer de la prostate découvert au stade d'emblée métastatique • La castration est la prise en charge de première ligne, toujours associée au traitement des autres symptômes du patient (douleur osseuse, anémie, dysurie…) : – castration chirurgicale ; – antagoniste de la LH-RH ; – agoniste associé avec un antiandrogène pour 15 jours au moins ; – acétate de cyprotérone

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Stratégie de première ligne en cas de cancer de la prostate en phase de résistance à la castration 1. Principes généraux • Le traitement de castration de première ligne doit être maintenu durant toute cette phase. • Le diagnostic de « résistance à la castration » suppose de l'authentifier en vérifiant qu'il existe : – soit une progression biochimique : trois augmentations de PSA résultant en deux aug- mentations de 50 % au-dessus du nadir avec un PSA >2 ng/ml ; – soit une progression radiographique (nouvelles lésions apparaissant sur des scintigra- phies osseuses ou progression d'une lésion secondaire mesurable) ; – et que la testostéronémie est bien inférieure à 50 ng/dl

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Stratégie de suivi du cancer de la prostate métastatique • Évaluation clinique et biologique (PSA) en consultation tous les 3 à 6 mois. • La fréquence des examens d'imagerie dépend du contexte clinique (surveillance personnalisée)

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Tumeurs de la prostate - Stratégie thérapeutique
#307 #Cours #Facultaires #Médecine #Oncologie #Prostate #Tumeur #Urologie
Deux situations possibles doivent être connues : • risque neurologique : – des lésions d'épidurite néoplasique et/ou de fracture osseuse pathologique peuvent amener à une symptomatologie aiguë de compression nerveuse, – cette situation particulière doit faire discuter une prise en charge neurochirurgicale en urgence (laminectomie décompressive), afin d'éviter des séquelles irréversibles qui pourraient avoir deux conséquences : – impact direct négatif significatif sur la survie du patient même chez des patients ayant par ailleurs une pathologie évoluée, – aggravation symptomatique et perte d'autonomie brutale ; • complications urologiques, de deux ordres : – rétention aiguë ou d'installation plus sournoise : – le volume de la prostate cancéreuse obstrue la filière urétrale (il s'agit alors d'un obstacle sous-vésical), – le traitement est la résection endo-urétrale, – urétéro-hydronéphrose uni- ou bilatérale avec éventuel retentissement sur la fonction rénale (penser à exclure une rétention urinaire [en cas de doute poser une sonde à demeure]) : – si la dilatation persiste après drainage (envahissement trigonal ou compression extrinsèque par adénopathies iliaques), – si le patient est asymptomatique sur le plan urinaire privilégier un traitement par voie endoscopique (pose de sonde double J), – si le geste par voie endoscopique n'est pas possible ou qu'il existe un envahissement de la vessie par la tumeur, proposer la pose de néphrostomie

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[unknown IMAGE 5048185261324]
#annotations #basic-plotting-in-matplotlib-part-1 #has-images #histogram #python-for-data-science
So, let’s pick a recent year where I have data for the US, 2011. I’ll ask for the data where the indicator is the CO2 emissions per capita, and the year is 2011. That should give me all the countries that gave us data over that time window. Nice, it looks like I got back what we wanted. We have different countries and their CO2 emissions per capita in 2011. You know, just looking at these values, 4.7, 6.9, 5.8, 5.3, I am already suspecting the US might produce more CO2 per person than other countries. In fact, I probably would’ve guessed that before we got into this analysis but let’s see how this stacks up using a histogram. So, how many countries do we have here? We’ve got 232. And that would include the US because I didn’t do anything special to exclude the US. Now, let’s create the plot. Notice that I’m doing something slightly different at the start. Calling plt.subplots gives me back the figure and the axis separately. I wanna use the axis reference with annotate. But before we look at annotate, let’s look at the plot that hist call. And see that we’re setting up basically the same histogram as our last one. Except this time, we’re counting the number of countries with a certain amount of emissions per person rather than a number of years. So, let’s see what this looks like. Wow, it looks like the vast majority of countries have CO2 emissions in the range of zero to 10 metric tons per capita. The US, at around 17, in 2011, is actually a real outlier. But where’d that nice label of the USA come from? This is one of those features that we talked about with MatplotLib. It supports doing more complex things. Like, adding annotations or lines to charts. If we go back to the code, we’ll notice that I added an annotation to the string USA. I placed it at the coordinates 18, 30. And then drew a line from corners 18, 30 to 18, 5. You know, there are more parameters to the annotate method if you wish to read the documentation more.

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[unknown IMAGE 5048189455628]
#basic-plotting-in-matplotlib-part-1 #common-components #has-images #python-for-data-science
I wanna point out, after just seeing a few of these figures, you’ve probably already picked up on the common features of a MatplotLib plot. So, let’s state them explicitly. The common features are the chart type. And here, we have a bar chart. Next, we have the ranges for the x and the y values. The possible labels for the axes. We could also possibly label the figure itself and provide a legend. And then lastly, aesthetics, like font size, line size, plot size. Even more complex things like, annotations, can be added.

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[unknown IMAGE 5048202300684]
#basic-plotting-in-matplotlib-part-2 #gdp-vs-co2-emission #has-images #python-for-data-science
We saw that CO2 emissions per cap in the U.S., went up in the 1960’s and then with some minor variance has remained pretty steady since. I’m curious how that relates to the U.S. economy. Specifically, the U.S.’s GDP per capita. So, let’s set up some more masks, as in the last video, to pull out the GDP per capita for the U.S.A., over time. And then what we’ll do, is we’ll check with this output is by running the head method. Looks like we have the data we want. Per year, we have the GDP per capita, based in the value of U.S. dollars in 2005. So, this is pretty similar to what we had for CO2 emissions, per capita. Alright, before we plot these against each other, let’s first look at the trend in GDP per capita for the U.S. I’ll use a line plot for that. For the most part, we’re seeing solid growth, over time. There are a couple dips here and there and one, noticeable dip in the recession around 2008. But the upper trend, is restored by 2010. So, knowing that CO2 emissions over that same time period didn’t behave the same way, leads me to think that they aren’t closely related. But, let’s look at a scatter plot to see. So first, wanna make sure the time frames are the same by calling min and max in these columns. And the reason I wanna make sure these are the same, is that scatter plots require the same number of years in the data set. Ugh. So, they both start in the same year, 1960 but I have more data for GDP than I do for CO2. So, I need to have the same number of data points for the scatter plot and to do that I’m gonna trim off those extra ones. To do this trimming, I’ll just ask for, the years before 2012. Then I’ll check that our data has the same number of values for both the GDP and the CO2 emissions. Ah. Here we go. We have 52 years of data for both. To make a scatter plot, we’ll first call out the fig and the axis like we did before using the plot that’s all plots. Most the rest should be fairly recognizable except for the calls and method scatter. To create a scatter plot with these two arrays. Alright? Now when I run this, what I get back is a pretty weak relationship. It looks like when, GDP and CO2 emissions were climbing in the 60’s they track together. But after that there doesn’t seem to be much of a relationship at all. We could also test this using correlation. I’ll use the correlation coefficient function in num pi to get back the relationship between these two arrays. The main diagonal is each against itself. So we expect to see 1.0 there or perfect correlation. But on the other diagonal, we see zero point, seven 0.077. That’s a really weak correlation between these two indicators. So, we just got to start looking at these relationships but if someone were to argue we need more CO2 production, per capita to boost our economy, this initial data analysis would not support that claim.

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[unknown IMAGE 5048211737868]
#folium-example #geographic-overlay #has-images #python-for-data-science
Particularly when working with a dataset like the world development indicators, creating geographic overlays can be a powerful way of visualizing your data. So by the end of this video, you should be able to use the Folium library to create geographic overlays. So jumping into our Jupyter notebook– before you’re able to use Folium, you may need to install it on your system. You will also want to grab the json file listed below and place it in your folder under geo/world-countries dot json if you haven’t already. So let’s set this up. We’re gonna import folio, import pandas as pd, and then I’ll set up this geo. So, let’s read back the world development indicators. And again, this can take some time because it’s a large dataset. And then by running data dot head, I can see that this is the same data as before. So what we wanna do next is let’s pull out the CO2 emissions for all the countries in 2011 just like we did before. Check in the data, it looks like we got back the indicators we wanted. So, let’s set up our data for plotting by keeping just the country code and the values that we’ve plotted. We’re pulling just those values and we can see that we get back now the country code and the value. We’ll also want to extract the name of the indicator for use as the legend in the figure. Alright, now we’re actually set up to create the Folium interactive map. We’ll tell it to create a map at a fairly high level of zoom. And then next, we’ll use the built-in method called choropleth to attach the country’s geographic json and the plot data. We need to specify the relevant columns. Key on feature ID refers to the label in the json object which has the country code as the feature ID attached to each country’s border information. And you can find this by reading the json object. But this it the tie that we need to set up our data. Our country code in the data frame matches the feature ID in the json object. Next, we specify some of the asthetics, like the color scheme and the opacity and then we label the legend. So the output of this plot is gonna be saved as a html file. And the html file is actually interactive. So what we’ll need to do is save it and read it back into the notebook in order to interact with it on the map. And now we have our map. Notice first the dark colors imply a higher CO2 emissions per capita. The US and some of the European countries as well as the Middle Eastern countries stand out as being high producers of CO2 per capita. But remember that this is not total CO2 emissions, this is CO2 emissions per capita. So countries with large populations could have high CO2 emissions but still have a lower CO2 emissons per capita. So, we provide this notebook as an example of how to do geographic overlays. But also as an example of how to use additional visualization libraries and how they can be powerful depending on your visualization needs. So please be sure to check out the readings along with our library recommendations on what visualization library might work best for your needs.

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#plotting-libraries #python-for-data-science

The following list provides a few plotting libraries for you to get started based on their use case(s). This list is focused on providing a few solid options for each case rather than overwhelming you with the variety of options available.

The foundation: Matplotlib, most used plotting library, best for two-dimensional non-interactive plots. A possible replacement is pygal, it provides similar functionality but generates vector graphics SVG output and has a more user-friendly interface.

Specific use cases:

  • Specialized statistical plots, like automatically fitting a linear regression with confidence interval or like scatter plots color-coded by category.

    • seaborn: it builds on top of Matplotlib and it can also be used as a replacement for matplotlib just for an easier way to specify color palettes and plotting aestetics
  • Grammar of graphics plotting, if you find the interface of Matplotlib too verbose, Python provides packages based on a different paradigm of plot syntax based on R's ggplot2

    • ggplot: it provides similar functionality to Matplotlib and is also based on Matplotlib but provides a different interface.
    • altair: it has a simpler interface compared to ggplot and generates Javascript based plots easily embeddable into the Jupyter Notebook or exported as PNG.
  • Interactive plots, i.e. pan, zoom that work in the Jupyter Notebooks but also can be exported as Javascript to work standalone on a webpage.

    • bokeh: maintained by Continuum Analytics, the company behind Anaconda
    • plotly: is both a library and a cloud service where you can store and share your visualizations (it has free/paid accounts)
  • Interactive map visualization

    *folium: Creates HTML pages that include the Leaflet.js javascript plotting library to display data on top of maps. *plotly: it supports color-coded country/world maps embedded in the Jupyter Notebook.

  • Realtime plots that update with streaming data, even integrated in a dashboard with user interaction.

    • bokeh plot server: it is part of Bokeh but requires to launch a separate Python process that takes care of responding to events from User Interface or from streaming data updates.
  • 3D plots are not easy to interpret, it is worth first consider if a combination of 2D plots could provide a better insight into the data

    • mplot3d: Matplotlib tookit for 3D visualization

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#case-study-1-cholera #epidemy #london #python-for-data-science #science #the-ghost-map
I also want to end with a quick plug for the book The Ghost Map, the story of London’s most terrifying epidemic, how it changed science, cities, and the modern world, by Steven Johnson. Much of my knowledge about this story came from reading this book, and when I was teaching the interdisciplinary course on scientific literacy and disease at Skidmore College, we used this book as required reading. So I really can’t recommend it enough.

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#case-study-3-interactive-visualization-of-world-data #python-for-data-science

One of the pioneering educators of Data Visualization, Professor Hans Rosling's videos on world development have inspired a whole generation of data scientists. Please feel free to watch this short clip from BBC below:

200 Countries, 200 Years, 4 Minutes - The Joy of Stats

Hans Rosing passed away February 7, 2017. We encourage you to read more about his life and achievements in his obituary.

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[unknown IMAGE 5048246603020]
#has-images #introduction-to-machine-learning #learning-from-data #python-for-data-science
Machine learning is a field of study that focuses on computer systems that can learn from data. That is, these systems, often called models, can learn to perform a specific task by analyzing lots of examples for a particular problem. For example, a Machine Learning model can learn to recognize an image of a cat by being shown lots and lots of images of cats.

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[unknown IMAGE 5048250797324]
#has-images #introduction-to-machine-learning #learn-on-its-own #python-for-data-science
This notion of learning from data means that a Machine Learning model can learn a specific task on its own. The Machine Learning algorithm is programmed to learn from the data that there’s nothing in the algorithm or program which directly aims to learn the given task. In other words, Machine Learning models are not given the step by step instructions on how to recognize the image of a cat. Instead, the model learns on its own what features are important in determining that a picture contains a cat from the data that it has analyzed. Because the model learns to perform this task from data, it’s good to note that the amount and quality of data available for building the model are important factors in how well the model learns from the task.

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[unknown IMAGE 5048254991628]
#discovering-hidden-patterns #has-images #introduction-to-machine-learning #python-for-data-science
Because Machine Learning models can learn from data, they can be used to discover hidden patterns and trends in the data as well.

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[unknown IMAGE 5048259185932]
#data-driven-decisions #has-images #introduction-to-machine-learning #python-for-data-science
These trends and patterns lead to valuable insights into the data, thus the use of Machine Learning allows for data driven functions to be made for a particular problem.

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#credit-card-fraud-detection #introduction-to-machine-learning #python-for-data-science
One application of Machine Learning that you likely used this past weekend, or even just today, is credit card fraud detection. Every time you use your credit card, the current purchase is analyzed against your history of credit card transactions to determine if the current purchase is a legitimate transaction, or a potentially fraudulent one. If the purchase is very different from your past purchases, such as for a big ticket item in a category that you never show an interest in, or at the point of sale location is from another country, then it will be flagged as a suspicious activity. In that case, the transaction may be denied or you might get a phone call from your credit card company to confirm that the purchase was indeed made by you. This is a very common use of Machine Learning that’s encountered in everyday life.

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[unknown IMAGE 5048265739532]
#handwritten-digit-recognition #has-images #introduction-to-machine-learning #python-for-data-science
Another example application of Machine Learning encountered in daily life is a handwritten digit recognition. When you deposit a handwritten check into an ATM, a Machine Learning process is used to read the numbers written on the check to determine the amount of the deposit. Handwritten digits are trickier to decipher than typed digits, due to the many variations in people’s handwriting. A Machine Learning system can sift through different variations to find similar patterns to distinguish a one from a nine, for example.

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#introduction-to-machine-learning #python-for-data-science #recommendations-on-websites
Recommendations on websites is another example application of Machine Learning that most people have experienced firsthand. After you buy an item on a website, you will often get a list of related items. Often, this will be displayed as customer who bought this item also bought these items, or, you may also like. These related items have been associated with the item you purchased by a Machine Learning model and are now being shown to you since you may also be interested in them also.

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#data-mining #introduction-to-machine-learning #python-for-data-science
The term data mining became popular around the time that the use of databases became commonplace. So data mining was used to refer to activities related to finding patterns in databases and data warehouses. There are some practical data management aspects to data mining related to accessing data from databases, but the process of finding patterns in data is similar to Machine Learning and often uses similar algorithms and techniques.

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#introduction-to-machine-learning #predictive-analytics #python-for-data-science
Predictive analytics is another term, and it refers to analyzing data in order to predict future outcomes. This term is usually used in the business context to describe activities such as sales forecasting or predicting the purchase of behavior of a customer. But again, the techniques used to make these predictions are the same techniques for Machine Learning.

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#big-data #introduction-to-machine-learning #python-for-data-science
As we have discussed before, data science is a new term that’s used to describe the process of processing and analyzing data to extract meaning. And again, Machine Learning techniques can also be used here. Because the term data science became popular at the same time that big data began appearing, data science usually refers to extracting meaning from big data. So it includes a purchase for collecting, storing and managing big data, as well as Machine Learning.

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[unknown IMAGE 5048287497484]
#categories-of-machine-learning #classification #has-images #python-for-data-science
In classification, the goal is to predict the category of the input data. As an example of this is predicting the weather as being sunny, rainy, windy or cloudy. The input data in this case would be sensor data specifying the temperature, relative humidity, atmospheric pressure, wind speed, wind direction etc. The target or what you’re trying to predict would be the different weather categories, like sunny, windy, rainy and cloudy as we discussed. The categories to be predicted are called classifications.

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[unknown IMAGE 5048291691788]
#categories-of-machine-learning #has-images #python-for-data-science #regression
When your model has to predict a numeric value instead of a category, then the task becomes a regression problem. An example of regression is to predict the price of a stock. The stock price is a numeric value, not a category, so this is a regression task. It is not a classification task. If you were to predict whether the stock price will rise or fall, then that would be a classification problem but if you’re predicting the actual price of the stock, then that’s a regression problem. That is the main difference between classification and regression.

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[unknown IMAGE 5048295886092]
#categories-of-machine-learning #cluster-analysis #clustering #has-images #python-for-data-science
In cluster analysis, the goal is to organize similar items in your dataset into groups. A very common application of cluster analysis is referred to as customer segmentation. This means that you’re separating your customer base into different groups or segments based on customer types. For example, it would be beneficial to segment your customers into seniors, adults and teenagers. These groups have likely different likes and dislikes and have different purchasing behaviors. When companies segment customers into different groups like this, they may be able to provide targeted marketing ads for each group’s particular interests. Note that cluster analysis is also referred to as clustering in different contexts.

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[unknown IMAGE 5048300080396]
#association-analysis #categories-of-machine-learning #has-images #python-for-data-science
Next is association analysis. The goal here is to come up with a set of rules to capture associations between items or events. The rules are used to determine when items or events occur together. A common application of association analysis is known as market basket analysis, which is used to understand customer purchasing behavior. For example, association analysis can reveal that banking customers who have checking or deposit accounts also tend to be interested in other investment vehicles such as money market accounts. This information can be used for cross selling, so if your financial institution advertises money market accounts to your customers with CDs, they’re likely to open such an account.

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[unknown IMAGE 5048309255436]
#categories-of-machine-learning #has-images #python-for-data-science #supervised-vs-unsupervised
For the techniques we’ve discussed here, there are two ways of conducting the learning itself. These categories are referred to as supervised versus unsupervised learning. In supervised approaches, the target, which is what the model is predicting, is provided. This is referred to as having labeled data because the target is labeled for every sample that you have in your dataset. Referring back to our example of predicting the weather category of sunny, windy, rainy or cloudy, every sample in the dataset is labeled as being one of these four categories. So, the data is labeled and predicting the weather category is a supervised task. In general, classification and regression are supervised approaches. In unsupervised approaches, on the other hand, the target that the model is predicting is unknown or unavailable. This means that you have unlabeled data, so you can’t train using these labels. Going back to our cluster analysis example of segment customers into different groups, the samples in your data are not labeled with the correct group. Instead, the segmentation is performed using a clustering technique to group items based on characteristics of what they have in common. Thus, the data is unlabeled and the task of grouping customers into different segments is an unsupervised one. In general, cluster analysis and association analysis are unsupervised approaches.

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[unknown IMAGE 5048306633996]
#categories-of-machine-learning #has-images #python-for-data-science #summary
In summary, in this video we looked at different categories of machine learning techniques and we discussed classification, regression, cluster and association analysis as some of these techniques. We also defined what unsupervised and supervised approaches are in machine learning, and which one of our earlier categories fit in these two categories.

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[unknown IMAGE 5048318430476]
#has-images #python-for-data-science #sample #terminology-related-to-machine-learning
A sample is an instance or example of an entity in your data. This is typically a row in your dataset. This figure shows part of a dataset of values related to weather. Each row is a sample representing weather data for a particular day. The table in the figure shows four samples of weather data, each for a different day.

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[unknown IMAGE 5048322624780]
#features #has-images #python-for-data-science #terminology-related-to-machine-learning #variables
In this table, each sample has five values associated to it. These values are different information pieces about that sample, like the sample date, minimum temperature, maximum temperature and rainfall on that date. We call these different values variables of the sample and sometimes refer to them as features of the sample.

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[unknown IMAGE 5048326819084]
#has-images #other-names-for-sample #python-for-data-science #terminology-related-to-machine-learning
In fact, there are many names for samples and variables, some of which we’ve already used in some of our previous weeks. Some other terms for sample that you might hear in the machine learning context are record, example, row, instance and observation among many others. It is good to know that all of these terms mean the same thing in the machine learning context. That is, they all refer to a specific example of an entity in your dataset.

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[unknown IMAGE 5048331013388]
#has-images #other-names-for-variable #python-for-data-science #terminology-related-to-machine-learning
Similarly, there are many names for variables in addition to feature. Some other terms for variable are feature, column, dimension, attribute and field. All of these terms refer to the same specific characteristics for each sample in your dataset.

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[unknown IMAGE 5048335207692]
#data-types #has-images #python-for-data-science #terminology-related-to-machine-learning
An important point to emphasize about variables is that they are digital values with a type. Each variable has a data type associated with it. The most common data types are numeric and categorical. There are other data types as well such as string and date but we will focus on more common data types of numeric and categorical in the context of data mining.

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[unknown IMAGE 5048339401996]
#categorical-variables #has-images #python-for-data-science #terminology-related-to-machine-learning
A variable with labels, names or categories for values instead of numbers are called categorical variables. For example, a variable that describes the color of an item, such as the color of a car, can have values such as red, silver, blue and black. These are non-numeric values that describe some quality or characteristics of an entity. These values can be thought of as names or labels that can be sorted into categories, therefore categorical variables are also referred to as qualitative variables or nominal variables.

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[unknown IMAGE 5048343596300]
#has-images #python-for-data-science #summary #terminology-related-to-machine-learning
To summarize, a sample is an instance or example of an entity in your data. A variable captures specific characteristics of each entity. So a sample has many variables to describe it. Data from real applications are often multidimensional, meaning that there are many dimensions or variables describing each sample. Each variable has a data type associated with it and the most common data types are numeric and categorical. Note that there are many terms to describe these data related concepts and you’ll likely find that different references, textbooks and data scientists use many of these interchangeably.

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