تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. قواعد البيانات، الواقعية

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: قواعد البيانات، الواقعية




  • تحليل مقارن لتفاعلات الأذى الناتجة عن الأدوية في إصابة الكلى بين السيكلوسبورين والتاكروليموس استنادًا إلى قاعدة بيانات FAERS

    2025 | المؤلف: Min Xu وآخرون | المجلة: BMC Immunology | المجال: علم العقاقير (Pharmacology)

    تدرس هذه الدراسة إشارات ردود الفعل السلبية المرتبطة بالسكلوسبورين والتاكروليموس، وهما من مثبطات المناعة المستخدمة بشكل شائع، مع التركيز بشكل خاص على إصابة الكلى الناتجة عن الأدوية. باستخدام قاعدة بيانات نظام الإبلاغ عن الأحداث السلبية التابع لإدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FAERS)، تمتد الأبحاث من بيانات يناير 2004 إلى سبتمبر 2024 وتستخدم تحليل التردد جنبًا إلى…


  • الكشف عن الصرع المعتمد على EEG باستخدام CNN-SVM وDNN-SVM مع تقليل أبعاد الميزات بواسطة PCA

    2025 | المؤلف: Yousra Berrich وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    تدرس هذه الدراسة فعالية النماذج الهجينة التي تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية العميقة (DNN) مع آلات الدعم الناقل (SVM) لاكتشاف الصرع، باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل أبعاد الميزات. تم اختبار النماذج على مجموعتين مرجعيتين لتخطيط الدماغ EEG: مجموعة بيانات التعرف على نوبات الصرع وقاعدة بيانات BONN. تشير النتائج إلى أن نموذج…


  • قاعدة بيانات على الإنترنت للخوارزميات السريرية مع العرق والإثنية

    2025 | المؤلف: Shyam Visweswaran وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)

    تناقش هذه الفقرة دمج العرق والإثنية كمتغيرات في الخوارزميات السريرية المستخدمة للتشخيصات، والتنبؤات، وخطط العلاج، وتقييم المخاطر. تسلط الضوء على العواقب السلبية المحتملة لهذه الممارسة، بما في ذلك تفاقم الفجوات الصحية وتعزيز الطب القائم على العرق. من خلال تحليل قاعدة البيانات، حدد المؤلفون 42 آلة حاسبة للمخاطر، وخمسة اختبارات مختبرية ذات نطاقات مرجعية تعتمد على…


  • الأهمية التنبؤية لنسبة فرط سكر الدم الناتج عن الإجهاد في تقييم مخاطر الوفاة بسبب جميع الأسباب والوفاة القلبية الوعائية بين الأفراد عبر المراحل 0-3 من متلازمة القلب والكلى والتمثيل الغذائي: أدلة من دراستين جماعيتين

    2025 | المؤلف: Mo‐Yao Tan وآخرون | المجلة: Cardiovascular Diabetology | المجال: الغدد الصماء والسكري والتمثيل الغذائي (Endocrinology, Diabetes and Metabolism)

    تستكشف الورقة البحثية الأهمية التنبؤية لنسبة ارتفاع سكر الدم الناتج عن الإجهاد (SHR) لدى الأفراد الذين تم تشخيصهم بمتلازمة القلب والأوعية الدموية-الكلى-الأيض (CKM)، كما اقترحته جمعية القلب الأمريكية. قامت الدراسة بتحليل بيانات من 9,647 مشاركًا عبر مراحل CKM من 0 إلى 3، باستخدام المسح الوطني للصحة والتغذية (NHANES) من 2007 إلى 2018. تم حساب SHR…


  • تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي

    2025 | المؤلف: Macarena Teja وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)

    تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…


  • نموذج توقع مخاطر السقوط استنادًا إلى قاعدة بيانات CHARLS لكبار السن في الصين

    2025 | المؤلف: Xue‐Zhen Liang وآخرون | المجلة: BMC Geriatrics | المجال: العلاج الطبيعي والرياضي وإعادة التأهيل (Physical Therapy, Sports Therapy and Rehabilitation)

    تتناول هذه الدراسة القضية المهمة للإصابات المتعلقة بالسقوط بين كبار السن، والتي تُعتبر السبب الثاني الرئيسي للوفيات المرتبطة بالإصابات على مستوى العالم. هدف الباحثون إلى تطوير نموذج موثوق لتوقع مخاطر السقوط خصيصًا للسكان المسنين في الصين باستخدام بيانات من دراسة الصين للصحة والتقاعد الطولية (CHARLS). تم تحليل بيانات 4,913 مشاركًا تتراوح أعمارهم بين 60 عامًا…


  • الطب الانتقالي المدفوع بالذكاء الاصطناعي: إطار عمل للتعلم الآلي لتوقع نتائج الأمراض وتحسين الرعاية المتمحورة حول المريض

    2025 | المؤلف: Laith Abualigah وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي يجمع بين آلات تعزيز التدرج (GBM) والشبكات العصبية العميقة (DNN) لتعزيز الأداء التنبؤي في الطب الانتقالي. يتناول هذا الإطار تحديات كبيرة مثل مجموعات البيانات غير المتجانسة، عدم التوازن في الفئات، وقابلية التوسع، والتي أعاقت التطبيق الفعال لتعلم الآلة في الرعاية الصحية. تم تقييمه على مجموعتين…


  • الكوليسترول، البروتين الدهني عالي الكثافة، ومؤشر الجلوكوز مقابل مؤشر الجلوكوز-الدهون الثلاثية في توقع مخاطر الأمراض القلبية الوعائية: دراسة جماعية

    2025 | المؤلف: De-Gang Mo وآخرون | المجلة: Cardiovascular Diabetology | المجال: الغدد الصماء والسكري والتمثيل الغذائي (Endocrinology, Diabetes and Metabolism)

    تدرس الدراسة فعالية مؤشر الكوليسترول، البروتين الدهني عالي الكثافة، والجلوكوز (CHG) في التنبؤ بخطر الأمراض القلبية الوعائية (CVD)، مقارنةً بمؤشر الجلوكوز-الدهون الثلاثية (TyG) المعروف. أجريت الدراسة على مجموعة من 6,249 بالغًا تتراوح أعمارهم بين 45 عامًا وما فوق من قاعدة بيانات CHARLS، حيث تم تتبع أحداث CVD على مدى تسع سنوات. استخدمت التحليلات نماذج الانحدار…


  • تحليل اليقظة الدوائية للآثار السلبية التناسلية المرتبطة بمثبطات نقاط التفتيش المناعية استنادًا إلى نظام الإبلاغ عن الأحداث السلبية التابع لإدارة الغذاء والدواء

    2025 | المؤلف: Bahadır Köylü وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم السموم (Toxicology)

    تدرس هذه الدراسة الآثار السلبية التناسلية المرتبطة بمثبطات نقاط التفتيش المناعية (ICIs) باستخدام بيانات من نظام الإبلاغ عن الأحداث السلبية التابع لإدارة الغذاء والدواء (FAERS) من 1 يناير 2015 إلى 30 يونيو 2023. من بين 133,512 مريضًا تم علاجهم بمثبطات نقاط التفتيش المناعية، أبلغ 568 (0.43%) عن آثار سلبية تناسلية مرتبطة بمثبطات نقاط التفتيش المناعية…


  • الاستفادة من وثائق تصنيف إدارة الغذاء والدواء ونموذج اللغة الكبير لتعزيز التوصيف والتصنيف للأحداث السلبية للأدوية مع AskFDALabel

    2025 | المؤلف: Leihong Wu وآخرون | المجلة: Drug Safety | المجال: علم السموم (Toxicology)

    تقدم ورقة البحث تطوير AskFDALabel، وهو إطار عمل آلي مصمم لاستخراج بيانات الأحداث السلبية (AE) من مستندات تصنيف الأدوية التابعة لإدارة الغذاء والدواء (FDA)، مما يعالج القلق الكبير للصحة العامة الذي تسببه الأحداث السلبية المتعلقة بالأدوية. تعتبر طرق الاستخراج اليدوية التقليدية كثيفة العمالة وتتطلب خبرة متخصصة، مما يجعل من الصعب الحفاظ عليها بسبب التحديثات المتكررة…


←السابق
1 2 3 4 5 6
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.