الطرائق الحديثة في تشخيص متلازمة داون (تثلث الصبغي21) قبل الولادة

إيجاد الطرائق التشخيصية الملائمة في الكشف المبكر عن متلازمـة داون، و التقليـل - مـا أمكن - من تعريض النساء الحوامل لإجراء التشخيص بالطرائق الغازية. نوع الدراسة: دراسة عملية مستقبلية. أجريت الدراسة على /1137 / امرأة حامل، في نهاية الثلث الأول من الحمل، و بدايـة الثلـث المتوسط، أي بين الأسابيع الحملية 13-16 ، و كان متوسط عمر الحوامل 31 سنة. تم التركيز على المسح الكيميائي – الحيوي في الأم الحامل، و المسح بالأمواج فوق الصوتية في الجنين، الذي تم التركيز فيه على المنطقة الشفافة الرقبية، و عظم الأنف، و ذلـك لعـزل النساء الحوامل عاليات الخطورة بالنسبة لاحتمال الإصابة بمتلازمة داون (احتمال الإصـابة ≥ 4.0 %) بنتيجة الاستقصاءات غير الغازية المجراة، عزلت 57 مريضة ( 01.5 %) كـان احتمال إصابة أجنتهن بمتلازمة داون ≥ 4.0 % ( المسح الإيجابي ) أجـري بـزل الـسائل الأمنيوسي لكل مريضات هذه المجموعة في الأسبوع الحملي 15-16 ، ثم تم تحديد الـصيغة الصبغية للأجنة، و نتيجة لذلك وضع التشخيص المبكر لمتلازمة داون في أربعة أجنـة مـن أصل خمسة (80%) و أظهرت متابعة باقي الحمول إصابة حـديث ولادة واحـد بمتلازمـة داون. يمكن تشخيص متلازمة داون بشكل مبكر بنسبة 80 % بتعريض 01.5 % فقط من الحوامـل لطرائق التشخيص الغازية.

مستوى الاحتياجات الخاصة لوالدي أطغال متلازمة داون في ضوء بعض المتغيرات (دراسة ميدانية في محافظة دمشق)

هدف البحث تعرف مستوى الاحتياجات الخاصة لوالدي أطفال متلازمة داون في محافظة دمشق, و معرفة الفروق في مستوى احتياجاتهم زفقا لمتغيرات ( الجنس و المستوى التعليمي, و الدخل الشهري).

تعليم تعابير السعادة والحزن - مخصص للأطفال المصابون بمتلازمة داون

مع زيادة الشبكات الاجتماعية ، بدأ الناس في مشاركة المعلومات عبر أنواع مختلفة من وسائل التواصل. في هذا العمل قمنا بالاستفادة من قصص الأطفال وتوظيفها لتعليم الاطفال وذلك عن طريق قراءة قصة لهم وتحويلها إلى نص ومعالجة النص باستخدام اللغات الطبيعية و استخراج المشاعر بشكل اتوماتيكي من هذه القصة و لتحقيق ذلك قمنا باستخدام عدة تقنيات و دمجها و قارنا بين نتائجها على عدد من القصص القصيرة المخصصة للأطفال حيث تم استخدام كل من التقنيات المختلفة غير الخاضعة للإشراف مثال Dictionary Basedأو خاضعة للإشراف كالشبكات العصبونية التي تعتمد على البيانات لتحليل المشاعر حيث استخدمنا مصنفات متعددة وهي Support Vector Machineوstochastic Gradient Descent و Decision Tree و Random ForestوNaïve BayesوK-Nearest NeighborوNearest Centroidكذلك استخدمنا الشبكات العصبونية العميقة كمثال الشبكات العصبونية التكرارية RNNو في النهاية تم التوصل إلى استنتاج المشاعر الصحيحة للقصة من خلال Dictionary Basedالتي اعطت افضل دقة ثم إظهار صورة التعبير الصحيح الذي يبين للطفل التعبير المراد إبداؤه عند سماع أحداث هذه القصةليتفاعل معه ويتعلم التعبير الصحيح