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

#AI_medical
🔍 ما هو Liner؟
Liner
هو محرك بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي يتيح للمستخدمين الحصول على إجابات دقيقة ومباشرة مع الاستشهادات المناسبة من مصادر أكاديمية موثوقة. يتميز ب ان استخدامه بسيط ولدية أدوات متقدمة تساعد في تسريع وتحسين عملية البحث الأكاديمي.

الميزات الرئيسية
إجابات دقيقة مع استشهادات: كل إجابة تحتوي على استشهادات مباشرة من مصادر أكاديمية موثوقة.

وضع الباحث (Scholar Mode):
تصفية النتائج لعرض المصادر الأكاديمية فقط، مما يسهل العثور على الأبحاث والمقالات العلمية.

أدوات الذكاء الاصطناعي:
مولد الفرضيات: تحويل الأفكار إلى فرضيات بحثية قابلة للاختبار.
موصي بالاستشهادات: البحث عن الاستشهادات المناسبة لكل جملة في مسودات البحث.
مراجعة الأدبيات: تحليل تطور الأبحاث وتحديد الأوراق الرئيسية في المجال.
محاكي الاستطلاع: التنبؤ والتحقق من نتائج الاستطلاعات باستخدام مستجيبين ذكيين.
مراجعة الأقران: الحصول على تعليقات فورية وعالية الجودة على الأبحاث.
التكامل مع الملفات: إمكانية تحميل ومراجعة ملفات PDF، مع تلخيص النقاط الرئيسية وربط كل جملة بمصدرها الأصلي.
الخصوصية والأمان: توفير تحكم كامل في البيانات، مع معايير أمان صارمة لحماية خصوصية المستخدمين.
الرابط في التعليق
#Clinical_Notes

نتكلم ع اداة جديدة للبحاث العلميه
#AI_medical
خدمة Elicit.
مساعد بحثي يعتمد نماذج لغوية للعثور على الدراسات، تلخيصها، واستخلاص البيانات من أكثر من 125–126 مليون مقالة ضمن
corpus ‏Semantic Scholar،
مع إمكان الدردشة مع الأوراق ورفع ملفات PDF الخاصة بك.
ماهي الفايدة ؟
يفيد في: تسريع المسح الأدبي والـscoping، دعم المراجعات المنهجية واستخلاص البيانات إلى جداول، توليد تقارير بحثية أولية، والإجابة على أسئلة موجهة حول ورقة أو مجموعة أوراق. مناسب للباحثين السريريين وفرق المعلومات الطبية.
كيف يُستخدم باختصار؟
1. اكتب سؤالًا بحثيًا أو عبارة PICO لبدء “Find Papers”.
2. راجع “seed articles” واقتراحات الصياغة والموضوعات لتوسيع البحث.
3. حدّد معايير الإدراج/الاستبعاد ثمّ نفّذ فرزًا شبه آلي مع مراجعة بشرية.
4. عرّف حقول الاستخلاص، ودَع الأداة تعبّئ الجدول من النصوص/الجداول داخل الأوراق.
5. لخّص النتائج وولّد تقريرًا أو صدّر الجدول لِـCSV/Excel لمزيد من التحليل.
6. ارفع PDFاتك للدردشة معها واستخراج نقاط محددة؛ الملفات مشفّرة وخاصّة لحسابك
الرابط في التعليق
#Clinical_Notes

تحديث جديد
Beta-blockers started within 14 days of acute myocardial infarction may reduce the composite risk of all-cause death, new myocardial infarction, and heart failure in adults with mildly reduced left ventricular ejection fraction (40%-49%) without history or clinical signs of heart failure
#UpToDate
#Clinical_Notes

Semantic Scholar
هو محرك بحث علمي مجاني بذكاء اصطناعي يختصر الوقت عبر ترتيب الأبحاث المؤثرة، تلخيص TLDR، وروابط للأوراق المرتبطة والاستشهادات.
متى أستخدمه؟
للمسح السريع للأدلة، تتبّع شبكة الاستشهادات، وبناء قائمة قراءة قبل التعمّق في PubMed أو الإرشادات.

طريقة استخدام سريعة
1. اكتب سؤالًا سريريًا بصيغة مفهومة: SGLT2 inhibitors heart failure.
2. فعّل مرشح السنة وحدد المجال Medicine ويفيد اختيار Open Access عند الحاجة.
3. راقب شارة Highly Influential واقرأ TLDR لكل ورقة.
4. افتح Cited by وSimilar papers لتوسيع الدليل، ثم احفظ المهم في Library وأنشئ Alert.

مثال طبي مختصر:
البحث:
SGLT2 inhibitors heart failure randomized.
النتائج الأولى تتضمن غالبًا
DAPA-HF و EMPEROR-Reduced.
تقرأ TLDR فتجد خفضًا لوفاة القلب الوعائية أو دخول المستشفى بسبب فشل القلب.
تنتقل إلى Similar papers للوصول إلى أبحاث HFpEF مثل
EMPEROR-Preserved وDELIVER،
ثم تحفظها في مجلد واحد للمراجعة.
#نصائح دقيقة
أضف كلمات نوع الدراسة يدويًا: randomized, meta-analysis, guideline.
استخدم
Sort: Most Influential
لاكتشاف الأوراق المحورية بسرعة.
راجع الملخص فقط كبداية.
القرار السريري يحتاج قراءة المنهجية أو البحث عنها في PubMed والإرشادات.
اجعل التوليفة:
اكتشاف سريع في
Semantic Scholar →
تحقق منهجي في PubMed.
الرابط في التعليق
#AI_medical
#Clinical_Notes

🛑Guide use dapagliflozin

🛑Dapagliflozin (Farxiga/Forxiga)

1️⃣ تحديد السبب الرئيسي لاستخدام الدواء:

✅علاج السكري النوع الثاني (T2DM)

✅تقليل خطر الوفاة أو التفاقم في قصور القلب HFrEF

✅تقليل تطور المرض في الفشل الكلوي المزمن CKD





2️⃣ تقييم eGFR قبل البدء:

🔹 إذا كان السبب T2DM (glycemic control):

✅eGFR ≥ 60 → يمكن البدء (فعالية جيدة).

✅eGFR 45–59 → استخدم بحذر (فعالية ↓).

✅eGFR < 45 → لا تبدأ.


🛑 إذا كان السبب HFrEF أو CKD:

✅eGFR ≥ 60 → يمكن البدء.

✅eGFR 25–59 → يمكن البدء بحذر.

✅eGFR < 25 → لا تبدأ.

🛑لو مريض فوق سن الـ 60 سنة

عنده سكري مُشخّص حديثًا (new-onset diabetes)

ومعه فقدان وزن غير مُفسَّر


👉 يجب اعتبار ذلك red flag لاحتمال وجود سرطان بنكرياس.
وبالتالي توصي NICE بعمل imaging للبطن (CT abdomen أو MRI pancreas) لاستبعاد أورام البنكرياس.

📌 السبب: نسبة معتبرة من حالات سرطان البنكرياس يظهر أولاً كـ سكري جديد متأخر onset مصحوب بفقدان وزن.
NICE Guidelines