Diagnostic des troubles respiratoires par la modélisation numérique
Projet JUNE : la modélisation des flux d'air nasaux améliore-t-elle la compréhension physiopathologique et le diagnostic des troubles respiratoires fonctionnels ?
Promoteur : University Hospital, Bordeaux
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 14 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Diagnosis of Respiratory Disorders by the Numerical Modeling.
JUNE Project: Does the Modeling of Nasal Airflows Improve the Pathophysiological Understanding and the Diagnosis of Functional Respiratory Disorders?
Chronic Nasal obstruction (CNO) is not currently measurable objectively because clinicians use validated declarative self-questionnaires whose results are linked to the level of understanding, the acute or chronic clinical situation, fatigue, psychological state and the desired gain. Using numerical simulations of the passage of air in the nasal cavities determining specific airflow parameters, the respiratory comfort of healthy subjects and the CNO of patients treated for this pathology could be explained.
L'obstruction nasale chronique (ONC) n'est actuellement pas mesurable de façon objective, car les cliniciens utilisent des auto-questionnaires déclaratifs validés dont les résultats sont liés au niveau de compréhension, à la situation clinique aiguë ou chronique, à la fatigue, à l'état psychologique et au bénéfice recherché. Grâce à des simulations numériques du passage de l'air dans les cavités nasales, déterminant des paramètres spécifiques du flux d'air, le confort respiratoire de sujets sains et l'ONC de patients traités pour cette pathologie pourraient être expliqués.
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