ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

القيلات السحائية النخاعية و كيفية التقليل من حدوثها

Myelomeningoceles and How to Reduce their Incidence

613   1   345   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2012
  مجال البحث الطب البشري
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

القيلات السحائية النخاعية آفة كثيرة الشيوع ببلادنا، و للأسف معظم الإصابات بها تنتهي بإعاقة و عاهة دائمة، و قسم كبير من هؤلاء الأطفال نفقدهم بالتهاب سحايا عقابيل تلك القيلات. و هنا نطرح التساؤل: لِم هذه الآفات شائعة ببلادنا في حين أصبحت شبه نادرة بالبلدان المتقدمة؟ لا تزال نسبة القيلات السحائية النخاعية التي تراجع مشفى الأطفال و غيره من المراكز الصحية شائعة جداً فيجب معرفة ما الأسباب و العوامل المؤهبة لحدوثها، و ذلك بغية التقليل من نسبة حدوثها و معرفة مدى علاقتها بالحمل و ظروف الحمل و صلة القربى بين الأبوين و تناول حمض الفوليك لدى الحامل.

المراجع المستخدمة
Menkes JH, Sarnat HB: Malformations of the Central Nervous System. Child Neurology 2000; 2: 305-441
Sadler, TW. Langman's Medical Embryology. Williams Wilkins, Philadelphia 1990. P.352
Copp AJ: Neurulation in the cranial region-normal and abnormal. J Anat 2005 Nov; 207 (5): 623-35
قيم البحث

اقرأ أيضاً

هدفت الدراسة إلى إلقاء الضوء على ذوي الاحتياجات الخاصة (من ذوي الإعاقة السمعية و البصرية)، مع توضيح مفهوم الإعاقة، و بعض المعوقات التي تحول دون دمجهم في المجتمع. و تم خلال الدراسة إلقاء الضوء على عدد من معاهد رعاية ذوي الاحتياجات الخاصة، و عدد المست فيدين من هذه الرعاية . و قد شملت الدراسة على عينة من المعوقين سمعياً و بصريا في مدينة دمشق و بلغت 70 معوقاً، مع مراعاة الجنس، في الفترة الزمنية 2008, و اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي، و استخدمت أداة المقابلة، و خلصت الدراسة إلى مجموعة من المقترحات، التي من شأنها إعادة دمجهم كعناصر نشطة في المجتمع.
جذبت الكشف التلقائي لمؤشر Myers-Briggs Type (MBTI) من منشورات قصيرة عناية ملحوظة في السنوات القليلة الماضية.أظهرت الدراسات الحديثة أن هذه مهمة صعبة للغاية، خاصة في بيانات تويتر شائعة الاستخدام.من الصعب أيضا الحصول على تسميات MBTI أيضا، حيث تتطلب الشر ح البشري علماء النفس المدربين، والطريقة التلقائية للحصول عليها من خلال استبيانات طويلة من قابلية الاستخدام المشكوك فيها للمهمة.في هذه الورقة، نقدم طريقة لجمع ملصقات MBTI موثوقة عبر أربعة أسئلة مختارة بعناية يمكن تطبيقها على أي نوع من البيانات النصية.
درسنا في هذا البحث مشكلة صدأ الحديد و تآكله و الخسارة الاقتصادية و البشرية التي يسببها التآكل . ثم تطرقنا إلى آلية التآكل و أسبابه و أنواعه. ثم تعرفنا إلى طرق حماية الحديد من التآكل و لاسيما الحماية بالغمس الساخن في مصهور الزنك و الغلفنة الكهربائي ة (الطلاء الغلفاني). ثم درسنا الطلاء الغلفاني للحديد بالزنك بوجود حمض السوكسينيك.
تم استخدام مطالبات اللغة الطبيعية مؤخرا لتخصيص نماذج اللغة في أداء مهام منظمة العفو الدولية الأخرى، باستخدام نموذج تعبئة داخل الفراغ (Petroni et al.، 2019) أو نموذج استقراء قليل بالرصاص (براون وآخرون، 2020). على سبيل المثال، تحتفظ نماذج اللغة بالمعرف ة الواقعية من كورسا التدريب التي يمكن استخراجها من خلال مطالبتها بملء الفراغ "في موجه أساسية. ومع ذلك، أين يأتي هذا المطالبة؟ نستكشف فكرة مطالبات التعلم عن طريق نزول التدرج --- إما مطالبات ضبط دقيقة مأخوذة من العمل السابق، أو بدءا من تهيئة عشوائية. تتكون مطالباتنا من كلمات ناعمة، '' I.E.، ناقلات مستمرة ليست بالضرورة تضمين نوع الكلمات من نموذج اللغة. علاوة على ذلك، لكل مهمة، فإننا نحسن مزيجا من المطالبات، والتعلم الذي يطالب الأكثر فعالية وكيفية الفرقة لهم. عبر العديد من LMS والمهام الإنجليزية المتعددة، يتفوق نهجنا بشكل كبير على الأساليب السابقة، مما يظهر أن المعرفة الواقعية الضمنية في نماذج اللغة قد تم التقليل من السابق. علاوة على ذلك، فإن هذه المعرفة رخيصة للاستيلاء: تهيئة عشوائية جيدة مثل التهيئة المستنيرة.
أصبحت الرعاية الصحية موضوع بحث أكثر وأكثر أهمية مؤخرا. مع البيانات المتنامية في مجال الرعاية الصحية، فإنه يوفر فرصة رائعة للتعلم العميق لتحسين جودة الخدمة وتقليل التكاليف. ومع ذلك، فإن تعقيد بيانات السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) هي تحديا لتطبيق الت علم العميق. على وجه التحديد، تتم مراقبة البيانات التي تم إنتاجها في القبول في المستشفى من قبل نظام EHR، والذي يتضمن بيانات منظمة مثل درجة حرارة الجسم اليومية والبيانات غير المنظمة مثل النصوص المجانية والقياسات المختبرية. على الرغم من وجود بعض الأطر المعالجة المسبقة المقترحة لبيانات EHR المحددة، فإن الملاحظات السريرية التي تحتوي على قيمة سريرية كبيرة تتجاوز عالم نظرها. بالإضافة إلى ذلك، سواء كانت هذه البيانات المختلفة من وجهات النظر المختلفة هي مفيدة لجميع المهام الطبية وكيفية الاستفادة من أفضل هذه البيانات لا تزال غير واضحة. لذلك، في هذه الورقة، نقوم أولا باستخراج الملاحظات السريرية المصاحبة من EHR وتقترح طريقة لدمج هذه البيانات، كما ندرس بشكل شامل النماذج المختلفة وأساليب نفاد البيانات لتحسين أداء تنبؤ المهام الطبي بشكل أفضل. تظهر النتائج على مهام التنبؤتين أن نموذجنا المنصوص عليه مع بيانات مختلفة تتفوق على الطريقة التي من أحدثها دون ملاحظات سريرية، توضح أهمية طريقة الانصهار وميزات الملاحظات السريرية.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا