الاشياء الي نركز عليه
السؤال البحثي: …

🌱 ورقة بذرة + كلمتين لماذا اخترتها.

🧭 3 أوراق أساسية (Prior): الفكرة/الطريقة/ما الذي سأتبناه.

🚀 3 أوراق حديثة (Derivative): الجديد/الفجوة/ما سأطوّره.

🛠️ المنهجية الموحّدة التي سأستخدمها + مبرّر الاختيار.

✅ معايير التحقّق/الجودة (دقة، خطيّة، LOD/LOQ، متانة…).

🧾 المراجع مرتبة زمنيًا مع ملخص سطرين لكلٍ.

المنشور القادم مثال بحثي بس يرتب بشكل سلس
#AI_medical
#Clinical_Notes

1️⃣ اولاً سؤال البحث ضع سؤال بحثي محدد مثلا
>

Research Question:
"What is the effect of dapagliflozin on mortality, hospitalization, and biomarkers in patients with heart failure?"

2️⃣ ورقة البذرة (Seed Paper)
ابحث في Pubed أو Google Scholar عن ورقة جيدة تمثل نقطة البداية (Seed Paper).
انا هنا اخترت ورقة البداية:
DAPA-HF (NEJM 2019) –
أكبر وأشهر RCT أظهرت أن dapagliflozin يقلل الوفاة أو دخول المستشفى لمرضى HFrEF.
السبب: لأنها أول دليل قوي جعل الدواء يدخل في الإرشادات.

3️⃣ استخرج أوراق الأساس (Prior Works)
التقط 3 أوراق رئيسية (عادةً في مركز الخريطة أو العقد الكبيرة ) .
أنا اخترت
ورقة DAPA-HF نفسها (RCT).
ورقة DEFINE-HF (تشرح التحسن في المؤشرات الحيوية مثل NT-proBNP).
تحليل مخاطر فرعية من DAPA-HF
(يوضح الفائدة في جميع الفئات).
هذه الأوراق تعطيك الأساس العلمي (التصميم والمنهجية والنتائج الرئيسية).

4️⃣ استخرج الأوراق الحديثة (Derivative Works)

انظر إلى أطراف الخريطة (الأبحاث الجديدة 2023-2024):
Battistoni I, Pongetti G, et al. (2024)
دراسات واقعية (Real-World Evidence) تثبت أن الدواء فعّال وآمن خارج التجارب.

Ali AE, et al. (2023)
تحاليل اقتصادية (Cost-effectiveness) تثبت أنه يستحق أن يُستخدم على نطاق واسع.
Booth D, et al. (2023)
دراسات على HFpEF أو HFmrEF (فئات لم تكن مشمولة سابقًا).
هذه تعطيك ما هو الجديد + الفجوة البحثية التي يمكن أن تركز عليها في مشروعك.

5️⃣ المنهجية
بعد أن جمعت المعلومات:
تحدد نوع دراستك (تحليل RCTs، أو دراسة مستقبلية، أو تحليل بيانات حقيقية).
تحدد المؤشرات (mortality, HF hospitalization, NT-proBNP, LVEF…).
تحدد المعايير الإحصائية (hazard ratio, CI, p-value).

6️⃣ معايير التحقق (Quality Criteria)
قوة الدليل
(RCT vs observational).
حجم العينة والتمثيل الواقعي.
Endpoint
صلب (hard endpoints مثل الوفاة).
اتساق النتائج عبر المجموعات.
تحليل الحساسية والموثوقية الإحصائية.

7️⃣ المراجع مرتبة زمنياً
تضع المراجع التي جمعتها بترتيب من الأقدم (DAPA-HF 2019) إلى الأحدث (دراسات 2024) مع سطرين عن كل دراسة (السؤال + النتيجة).

#AI_medical
#Clinical_Notes

2
#AI_medical
#Clinical_Notes

3 Prior

#AI_medical
#Clinical_Notes

4
#AI_medical
#Clinical_Notes

#AI_medical
#Clinical_Notes

Quality / Verification Criteria

Internal validity: Randomization, blinding, sample size, loss to follow-up.

External validity: Representativeness of real-world populations (comorbidities, age, renal function).

Hard clinical endpoints: All-cause mortality, CV mortality, HF hospitalization.

Biomarker validity: Change in natriuretic peptides (e.g., NT-proBNP), echocardiographic measurements, functional status.

Safety: Rates of renal function decline, hypotension, volume depletion, genital infections.

Economic evaluation: Use of quality-adjusted life years (QALYs), cost per event avoided.

Consistency across EF categories: HFrEF vs HFmrEF vs HFpEF.

Statistical robustness: Subgroup analyses, adjustment for covariates, sensitivity analyses, p-values, confidence intervals.

#AI_medical
#Clinical_Notes

من ظمن سلسلة منشورات الذكاء الصناعي والطب والأبحاث
#AI_medical
اليوم نتحدث عن ال
SCISPACE
موقع معم للابحاث العلميه ومحبي قرأة المقالات الحديثه
او من يحب يتناقش مع ال pdf بشكل سؤال وجواب

شرح تفصيلي بعد قليل👇🏻
#Clinical_Notes

SciSpace
ما هي المنصّة؟
مساعد بحثي بالذكاء الاصطناعي يدمج
>150 أداة ويصل إلى ~280M ورقة؛ ينجز مهام مثل المراجعة المنهجية، تلخيص/محادثة مع PDF، توليد نص أكاديمي، واستخراج البيانات.

أهم الأدوات :

Chat with PDF:
إجابات مع استشهادات من صفحات محددة + تلخيص لكل قسم، ودعم لغات متعدد، وتشفير 256-bit وعدم استخدام بياناتك لتدريب النماذج.

Literature Review / Deep Review:
مساحة للمراجعة الأدبية وتجميع الأوراق وتحليلها على مستوى متقدّم مع تقارير مُنظّمة.

AI Writer:
كتابة أكاديمية مع اقتراحات وصياغة مُمَنهَجة وإسناد مراجع.
Extract Data:
يلتقط الجداول/الإحصاءات والاقتباسات من PDF ويُصدّر CSV/Excel/RIS؛ يدعم مقارنة حتى 50 مُعاملاً عبر عدة أوراق.

AI Detector:
فاحص نصوص يقيّم احتمالية توليدها بالذكاء الاصطناعي مع تفسير الجُمل الخطِرة.

كيف تستخدمه عمليًا :

1. تحليل ورقة واحدة بسرعة:
Chat with PDF → ارفع PDF → اسأل:
«ما الهدف/النهاية الأساسية والجرعة؟ أعطني الاقتباس + رقم الصفحة».
ستحصل على جواب موثّق ويمكنك المتابعة بسؤال لاحق.

2. مراجعة منهجية مصغّرة:
Literature Review/Deep Review →
اكتب سؤال البحث والكلمات المفتاحية → دع الوكيل يجمع أوراقًا ويُنظّمها → راجع الملخصات وجداول المقارنة → صدّر النتائج (RIS/CSV) لمزيد من التحليل.


3. استخراج بيانات لجدول سريري:
Extract Data → ارفع مجموعة PDFs →
اختر الحقول
(التصميم، N، الجرعات، المقاييس، AEs، الفواصل والثقة…) → صدّر CSV/Excel. مفيد لصنع جداول EBM بسرعة.

4. كتابة مسودة أكاديمية:
AI Writer → اختر قالب القسم
(مقدّمة/منهجية/نقاش)
→ اطلب إدراج مراجع تلقائيًا ثم حرّر الصياغة وراجع الاستشهادات.

وهناك أشياء كثير غيرة
الرابط في التعليق
#AI_medical
#Clinical_Notes

مرجع ديبرو النسخه الثالثة عشر تم نزول إلى الأن 126 شابتر من أصل 166
هل ننزله الآن 126 ملف مضغوط أم ننتظر لما ينزل كل الكتاب وينزل دفعه واحده ؟ بس متى سوف يكتمل مش عارفين

مع العلم نزلنا سابقاً 89 شابتر هنا
#Clinical_Notes

حساب لكزي كم الجديد

Login : assalam25
Pass : yzf@TheC

ملاحظ الحساب خاص بالموقع وليس البرنامج
الرابط في التعليق هنا
وشكرا لمن أوصله

موقع اليوم Asta
#AI_medical


Asta
هو مساعد بحثي ذكي طورته مؤسسة Allen Institute for AI
ليساعد الباحثين على التعامل مع كم هائل من الأبحاث العلمية بسرعة ودقة.
📌 أهم ما يقدمه:
🔍 العثور على الأوراق العلمية من قاعدة بيانات ضخمة (>200 مليون ورقة).
📝 تلخيص الأدبيات العلمية مع ذكر المصادر بدقة.
📊 تحليل البيانات ودعم الفرضيات للباحثين.
✅ شفافية ومصداقية عالية مع تقليل أخطاء الذكاء الاصطناعي (الهلوسة).
📚 لماذا مهم؟
لأنه يوفّر على الباحث وقت مراجعة الأدبيات والبحث اليدوي، ويعطي ملخصات موثوقة ومصادر جاهزة تساعد في تسريع البحث العلمي.

💡 #ملاحظة:
المشروع القديم
"Scholar QA"
أصبح جزءًا من Asta، ضمن أداة Summarize Literature.
الرباط في التعليق 👇🏻
#Clinical_Notes

موقع اليوم من ال #AI_medical

🔎 Consensus
#Clinical_Notes

🔎 Consensus
تسريع المراجعة الأدبية المبنية على الدليل
محرك بحث علمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يُلخّص الأدلة مباشرةً من الأوراق المحكمة مع إسنادٍ واضح للمصادر.

لماذا مهم سريريًا وبحثيًا؟

تغطية واسعة: أكثر من 220M مقالة مُحكّمة، محدثة أسبوعيًا، مع تضمين PubMed كاملًا عبر شركاء النشر، إضافةً إلى
OpenAlex وSemantic Scholar.

عرض اتجاه الدليل: Consensus Meter
يبيّن بسرعة ما إذا كانت الدراسات تميل إلى نعم/لا/ربما/مختلط.

تحليل متعمّق: Pro Analysis
يوفّر جدول «الادعاءات والأدلة» وخريطة فجوات البحث.

استخلاص طرق الدراسة بسرعة: Study Snapshot
يعرض المنهجية والحجم العيّني والنقاط النهائية بنظرة واحدة.

تفاعل مع النص الكامل: Ask Paper
للدردشة مع المقالات ذات الوصول الكامل؛ وResearch Hub لرفع ملفات PDF الخاصة بك.

بحث مُعمّق آلي: Deep Search
يجزّئ سؤالًا معقّدًا إلى أسئلة فرعية ويُنتج ملخصًا شبيهًا بالمراجعة السريعة.

مرشحات طبية عملية: سنة النشر، وصول مفتوح، عدد الاستشهادات، وإتاحة Ask Paper.

تكامل مع أدوات المراجع: تصدير
CSV/RIS
إلى
EndNote وZotero وMendeley.

استخدام سريري سريع (PICO):

1. صِغ سؤالًا دقيقًا: في مرضى… هل [تدخل] مقارنة بـ [ضابط] يقلّل [ناتج]؟
مثال توضيحي في المنشور التالي

2. فعِّل المرشحات: «منذ 2019»، «RCT» أو «Systematic review/Meta-analysis»، و«Ask Paper متاح».


3. اطلع على Consensus Meter
ثم افتح Pro Analysis وجدول «الادعاءات والأدلة».

4. استخدم Study Snapshot
لاستخراج العيّنة والنهايات بسرعة، ثم راجع النص الكامل عند الحاجة.

5. صدّر الاستشهادات إلى مدير المراجع لديك.



سياسة وأمان
لا يستخدم بياناتك لتدريب نماذج. يستند كل رد إلى ورقة منشورة مع إسناد مباشر.

الرابط في التعليق
#Clinical_Notes

Core PICO
معنى الاختصارات
In [Population], does [Intervention] compared with [Comparator] improve [Outcome] over [Timeframe]?

بعض الأمثله في
Therapy
In [P], does [I] vs [C] reduce [O] within [T]?

Diagnosis
Among [P] with suspected [Condition], what is the diagnostic accuracy of [Index test] vs [Reference standard] for detecting [Condition]? Report sensitivity, specificity, LR+, LR−, and AUC.


Prognosis
In [P] with [Condition], does [Prognostic factor/model] predict [Outcome] at [T] compared with [Comparator/no factor]?


Harm/Etiology
In [P] exposed to [Exposure], is the risk of [Outcome] higher than [C = unexposed/alternative] over [T]?


Prevention
In [P], does [Preventive intervention] vs [C] reduce the incidence of [O] over [T]?


Screening
In asymptomatic [P], does screening with [Test] vs [No screening/usual care] reduce [Hard outcome] over [T], and what are harms (false positives, overdiagnosis)?


Monitoring
In [P] on [Therapy], does [Monitoring strategy/frequency] vs [Comparator] detect [Adverse event/Failure] earlier and improve [O] over [T]?
#AI_medical
#Clinical_Notes

أداة اليوم من ال
#AI_medical
📚 منصة Scholarcy: أداة ذكية لتلخيص الأبحاث الأكاديمية

Scholarcy
هي أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تهدف إلى تسريع وتحسين عملية قراءة وتحليل الأبحاث الأكاديمية. من خلال تلخيص المقالات والأبحاث الطويلة، تساعد الباحثين والطلاب على فهم المحتوى بسرعة وفعالية.

مميزات Scholarcy:
التلخيص التلقائي: تختصر الأبحاث الطويلة إلى ملخصات مركزة تحتوي على النقاط الرئيسية.

البطاقات التفاعلية: توفر ملخصات تفاعلية تشمل المنهجية، النتائج، والمراجع.
التكامل مع أدوات المراجع: إمكانية تصدير المحتوى إلى أدوات مثل Zotero وMendeley.
إمكانية التصدير المتعدد: يمكن تحويل الملخصات إلى تنسيقات مثل Excel وPowerPoint.

أهم استخدامات Scholarcy:
في البحث العلمي: يساعد الباحثين في تسريع مراجعة الأدبيات وتحليل الأبحاث.
في التعليم: يُعد مفيدًا للطلاب في تلخيص المقالات الأكاديمية المعقدة.
في المجالات الطبية: يساهم في تلخيص الأبحاث السريرية والمراجعات المنهجية بشكل سريع.
الرابط في التعليق
#Clinical_Notes

كتاب ديبرو 126 شابتر👇🏻
Dipiro's Pharmacotherapy 13th edition

كتاب ديبرو 126 شابتر
Dipiro's Pharmacotherapy 13th edition

اداة اليوم من ال #AI_medical
Liner
هو محرك بحث ذكي مدعوم بالذكاء الاصطناعي، مصمم خصيصًا للباحثين والطلاب، يهدف إلى تسريع وتحسين عملية البحث الأكاديمي من خلال تقديم إجابات دقيقة ومصادر موثوقة
#Clinical_Notes