Abdullah

Go all the way

[Abdullah @Erem_tlr]

@azizghamdi0 ماشاءالله الف مبرووك !

[Abdullah @Erem_tlr]

@alyazidi_a ماشاءالله الف مبروووك انس

[Abdullah @Erem_tlr]

@AlwaledAlabdali ماشاءلله الف مبرووك تستاهل والله

[Abdullah @Erem_tlr]

@Abdulrahmancrxy What happened

[Abdullah @Erem_tlr]

@SsAlhinai

[Dr. Hamadi Alhakimi @research_con]

هل تعلم أن أحد أشهر النماذج المستخدمة في البحوث الصحية بُني باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية (Structural Equation Modeling - SEM)؟

في عالم الأبحاث الصحية، تكثر العلاقات المعقدة بين العوامل الاجتماعية والسلوكية وال��بية، ويصعب تفسيرها باستخدام الأساليب الإحصائية التقليدية مثل التحليل الانحداري البسيط (Simple Regression) أو تحليل التباين (ANOVA).

من هنا جاءت قوة نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM)، والتي تتيح دراسة العلاقات بين المتغيرات الظاهرة (Observed Variables) والخفية أو الكامنة (Latent Variables) في آنٍ واحد، وبصورة أكثر عمقًا ومرونة.

القصة تبدأ مع واحد من أكثر النماذج تأثيرًا في السياسات الصحية:

نموذج أندرسن للسلوك الصحي واستعمال الخدمات الصحية Andersen’s Behavioral Model of Health Services Use).

هذا النموذج التفسيري (Explanatory Model) يجيب على سؤال بسيط ظاهريًا ومعقد واقعيًا: لماذا يستخدم بعض الناس الخدمات الصحية بينما لا يستخدمها آخرون؟
ويقترح النموذج أن استعمال الرعاية الصحية يتأثر بثلاث مجموع��ت من العوامل:

العوامل الممهِّدة (Predisposing Factors): مثل العمر، التعليم، والمعتقدات الصحية.
العوامل الممكِّنة (Enabling Factors): مثل الدخل، التأمين الصحي، وتوفر الخدمة.
عوامل الحاجة (Need Factors): سواء المدركة من المريض أو المقدّرة سريريًا.

لكن كيف يمكن اختبار هذه الفرضيات بشكل متكامل؟

هنا يأتي دور SEM، التي تسمح ببناء نموذج سببي (Causal Model) واختباره إحصائيًا على بيانات واقعية، لتقدير مدى تأثير كل مجموعة من العوامل على استعمال الخدمات (Health Service Utilization).

إذا كنت باحثًا في الصحة العامة أو الطب أو علم النفس الصحي، فقد تكون SEM هي الأداة التي تفتح لك أبواب تحليل لم تكن ممكنة بالأساليب التقليدية.

هل استخدمتها من قبل في تحليلك؟ أو تخطط لتطبيقها في دراستك القادمة؟
شاركنا رأيك أو استفساراتك في التعليقات.

[Abdullah @Erem_tlr]

@Abdulrahmancrxy Unbelievable!

[Abdullah @Erem_tlr]

@raghoodalj ماشاءالله الف مبروك وتستاهلي كل خير 🎉🎉

[Abdullah @Erem_tlr]

@hammam_2024 Likelhood nomogram
يستخدم في التنبؤ باحتمال وجود المرض عند المريض المشتبه به بعد ما تسويله اختبار مسحي
ياخد بعين الاعتبار prevelance المرض في المجتمع اللي عايش فيه المريض

[Abdullah @Erem_tlr]

Everyone is buying gold,
Now u should be careful.

[Abdullah @Erem_tlr]

@Abdulrahmancrxy To increase ur rating at this level is very hard.. but let me see

[Abdullah @Erem_tlr]

رقم جديد ♟️
عديت تصنيف 2300 في الشطرنج الخاطف !!

[Abdullah @Erem_tlr]

@Abdulrahmancrxy Not bad

[Abdullah @Erem_tlr]

@Abdulrahmancrxy Do it

[Abdullah @Erem_tlr]

@OGdukeneurosurg ER

[عبدالله بن مفرح عسيري @assiriama]

جائزة نوبل في الطب و علم وظائف الاعضاء 2025 تذهب لمكتشفي الآليات التي تمنع الخلايا المناعية من مهاجمة أجسامنا والمعروفة باسم "التحمل المناعي المحيطي"

اكتشف شيمون ساكاغوتشي الخلية التنظيمية ��لتائية (Treg)، وهي "الخلية الحامية" التي تمنع الجهاز المناعي من مهاجمة الأنسجة الطبيعية.

يعتمد نمو ووظيفة هذه الخلايا التنظيمية التائية على جين Foxp3 الذي اكتشفه ماري إي و برونكو وفريد ​​رامسديل.

تُسبب الطفرات في هذا الجين أمراضًا مناعية ذاتية خطيرة.

تُعدّ اكتشافاتهما بالغة الأهمية لفهم اضطرابات المناعة الذاتية وتطوير علاجات جديدة للسرطان والمناعة الذاتية.

[GitHub Projects Community @GithubProjects]

Open-source password.

[Abdullah @Erem_tlr]

انس بوخش محاور جيد

[Abdullah @Erem_tlr]

We live in a world that is fundamentally shaped by narratives.