Re-Categorizing the Attention Deficit Hyperactivity Disorder SNAP-IV Diagnostic Tool into Concisely Semantic Groups by the Use of Natural Language Processing
| العنوان بلغة أخرى: |
إعادة تصنيف أسئلة تشخيص اضطراب فرط الحركة وقلة الانتباه "سناب 4" إلى مجموعات محددة ومختصرة عن طريق معالجة اللغة الطبيعية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Saadeddin, Zaina Jamal Ziyad (Author) |
| مؤلفين آخرين: | .Maree, Mohammed A. M (Advisor), Herzallah, Mohammad. M. (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2021
|
| موقع: | جنين |
| الصفحات: | 1 - 128 |
| رقم MD: | 1251991 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة العربية الأمريكية - جنين |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
64
| المستخلص: |
يعتمد تشخيص اضطراب نقص الانتباه وفرط النشاط في المراكز الصحية من خلال أداة مقياس للأعراض، هذه الأداة هي عبارة عن الإجابة على أسئلة استبيان لتحديد وقياس نسبة الأعراض، أحد هذه الاستبيانات المهمة في القياس يسمى مقياس "سناب الرابع" وهو نسخة محدثة عن "سناب" لمقياس الأعراض يتطلب الإجابة على ٩٠ سؤالا، حيث يوجد تداخل في معاني الكلمات وتكرار كبير في الأسئلة، التصنيف الحالي للأسئلة تعتمد على مقاييس لغوية غير مستقلة وغير دقيقة. الهدف من هذه الدراسة هو تحسين مقياس "سناب الرابع" من خلال استخراج الدلالات من الكلمات المكونة في الأسئلة من خلال استخدام قواعد بيانات طبية من أجل ١) تقليل عدد الأسئلة ٢) زيادة الدقة عن طريق تجميع الأسئلة التي تتشارك بالمفاهيم الطبية ٣) تمكين المتخصصين في الرعاية الصحية من اتخاذ قرار بشأن الاحتفاظ بالأسئلة المتداخلة أو إزالتها. من اجل القيام بعمل تصنيفات جديدة للأداة قمنا باستخدام أربعة أنواع مختلفة من تقنيات التجميع: ١) لقد قمنا بإنشاء شبكة هذه الشبكة عبارة عن الكلمات المتواجدة في الأسئلة التي صنفت بالمصطلحات الطبية من خلال قاعدة بيانات طبية وإضافة مصطلحات جديدة من قاعدة البيانات مرتبطة به ومن ثم تقسيم هذه الشبكة إلى عدة شبكات (عناقيد) من خلال تجميع المصطلحات التابعة لنفس المسمى الطبي في الشبكة. ٢) لقد قمنا باستخدام تقنية استخراج مواضيع من الأسئلة هذه التقنية تعتمد على استخراج الكلمات الأكثر تواجدا من بين مجموعة من الأسئلة ٣) لقد قمنا باستخدام تقنيات التجميع من نوع التجزئة واستخدمنا تضمين للكلمات عن طريق شبكات لغوية مدربة مسبقا لكي نقوم بالمقارنة مع استخدامنا للشبكة المبنية على المصطلحات الطبية المستخرجة والمضافة لقد قمنا ببناء أربعة نماذج بناء على الأربع نتائج وتطبيقها على بيانات مجابة للأسئلة وتم من خلالها تشخيص الاضطراب ومن خلال القيام بتحليل إحصائي مبني على التحقق من إيجاد فروقات بين نتائج وجود الاضطراب أو عدم وجودة بناء على التصنيفات الجديدة وأثبتت النتائج بأنه يوجد فرق كبير حيث أن التصنيفات الجديدة قادرة على مساعدة المختصين في عملية الكشف عن الأعراض بناء على تصنيفات جديدة واختصار لعدد الأسئلة كما تظهر نتائج التقنيات التي استخدمت للتجميع أن التجميع باستخدام المصطلحات الطبية المستخرجة من قواعد البيانات أثبت انه ينتج تصنيف موجز وجديد للأداة من خلال مصطلحات طبية متعارف عليها لدى المختصين لمساعدتهم في فهم وتحليل اضطراب فرط الحركة وقلة الانتباه. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Use of Acupuncture in the Management of Attention Deficit Hyperactivity Disorder
بواسطة: Abdel Baky, Olweya Mohammed منشور: (2015) -
Common Childhood Psychiatric Disorders With Prevalence of Attention Deficit Hyperactive Disorder (ADHD)
بواسطة: Sayed, Ahmed منشور: (2019) -
Prevalence of Attention Deficit Hyperactivity Disorder and Conduct Disorder among a School-based Sample of Palestinian Children in the Gaza Strip
بواسطة: العمور، اكرام منشور: (2014) -
Attention Deficit Disorder with or without Hyperactivity "ADD/H" and the Difficulty of Diagnosis
بواسطة: Bouteldja, Mokhtar منشور: (2023) -
Serum Ferritin is Negatively Correlated with Inattention in a Sample of Egyptian Children with Attention Deficit Hyperactivity Disorde
بواسطة: سليم، محمد عبدالحكيم منشور: (2014)
