الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: البحث الطبي الحيوي
-
محددات التميز في علم الأدوية والبحث الصيدلاني على المستويات الوطنية والمؤسسية والفردية: تحليل لقوائم ستانفورد-إلسيفير لأفضل 2% من العلماء (2017-2023)
National-, institutional-, and individual-level determinants of pharmacology and pharmacy research excellence: an analysis of stanford–elsevier lists of the top 2% scholars (2017–2023)2026 | المؤلف: Abanoub Riad وآخرون | المجلة: Naunyn-Schmiedeberg s Archives of Pharmacology | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تستكشف هذه الدراسة محددات التميز البحثي في علم الأدوية والصيدلة، مع التركيز على قوائم أفضل 2% من العلماء في ستانفورد-إلسيفير (SEL) من 2017 إلى 2023. باستخدام نموذج اجتماعي-بيئي متعدد المستويات، يكشف تحليل 56,358 سجلًا أن التميز البحثي يتركز بشكل غير متناسب في البلدان ذات الدخل المرتفع والمؤسسات النخبوية، على الرغم من أن المساهمات من البلدان…
-
التنقل في مجال علم التنفيذ نحو النضج: التحديات والفرص
Navigating the field of implementation science towards maturity: challenges and opportunities2024 | المؤلف: David A. Chambers وآخرون | المجلة: Implementation Science | المجال: المهن الصحية العامة (General Health Professions)يوفر هذا القسم نظرة عامة على تطور الحالة الحالية لعلم التنفيذ، مع تسليط الضوء على نموه الكبير على مدى العقدين الماضيين. بينما حقق هذا المجال تقدمًا ملحوظًا في دمج التدخلات المعتمدة على الأدلة في الممارسة، فإنه يواجه تحديات تتعلق بالحفاظ على الشرعية داخل مجتمع البحث أثناء التفاعل بشكل فعال مع الشركاء في الممارسة والسياسة. يقترح…
-
الذكاء الاصطناعي التوليدي في الممارسة الطبية: استكشاف متعمق لتحديات الخصوصية والأمان
Generative AI in Medical Practice: In-Depth Exploration of Privacy and Security Challenges2024 | المؤلف: Yan Chen وآخرون | المجلة: Journal of Medical Internet Research | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تستكشف ورقة البحث الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) في الرعاية الصحية، وخاصة في مجالات مثل التشخيص الطبي، واكتشاف الأدوية، والمساعدين الصحيين الافتراضيين، والبحث الطبي، ودعم اتخاذ القرارات السريرية. بينما يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدمًا كبيرًا في هذه المجالات، فإنه يقدم أيضًا تحديات حرجة تتعلق بالخصوصية والأمان، خاصة فيما يتعلق بحماية المعلومات الصحية. تهدف الدراسة…
-
مجموعة بيانات وصفية الحد الأدنى (MNMS) لإعادة استخدام البيانات غير السريرية في vivo لأغراض البحث biomedical
A minimal metadata set (MNMS) to repurpose nonclinical in vivo data for biomedical research2024 | المؤلف: Anastasios Moresis وآخرون | المجلة: Lab Animal | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)يتناول هذا القسم التحديات التي تطرحها تراكم البيانات البيوميدانية، خاصة في سياق الأبحاث الحية. ويؤكد على أنه بدون بيانات وصفية مناسبة، لا يمكن الاستفادة بشكل فعال من الكميات الهائلة من البيانات التي يتم توليدها أو دمجها في دراسات جديدة، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة وفقدان الفرص لإعادة استخدام البيانات. هذه القضية حاسمة في أبحاث الحيوانات،…
-
تحدي الممارسة العلمية الحالية: كيف يمكن لتحول في منهجية البحث أن يقلل من استخدام الحيوانات
Challenging current scientific practice: how a shift in research methodology could reduce animal use2024 | المؤلف: S. Helene Richter | المجلة: Lab Animal | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)يسلط النقاش الضوء على الدور الحاسم لمبدأ التخفيض في أبحاث الحيوانات، مؤكدًا على الحاجة إلى تحسين المنهجيات لتقليل استخدام الحيوانات مع الحفاظ على الصلاحية العلمية. على الرغم من التقدم في استراتيجيات الاستبدال والتنقيح، يواجه الباحثون تحديات في تحديد أحجام العينات المثلى، وغالبًا ما يعتمدون على الأساليب التقليدية التي يمكن أن تؤدي إلى دراسات غير كافية…