هذا المُنتدى تمَ انشاؤه للدِراسة فقط .. المواضيع الدِراسية فقط مسموحة لا غير وسيتمُ حذف كلِ موضوعٍ أو تعليق غير هذه المواضيع ، لن تستطيعَ رؤيةَ محتويات المنتدى بدون تسجيل دخول و بشكل عام لا يسمح لغير طلاب الدفعة 47 بالتسجيل
 
الرئيسيةالرئيسية  اليوميةاليومية  س .و .جس .و .ج  الأعضاءالأعضاء  المجموعاتالمجموعات  التسجيلالتسجيل  دخول  

شاطر | 
 

 تلخيص المادة من الزميل أحمد نور سليمان وأهم الأمور كتابياً

اذهب الى الأسفل 
كاتب الموضوعرسالة
خالد ملحيس
Admin


Posts : 350

مُساهمةموضوع: تلخيص المادة من الزميل أحمد نور سليمان وأهم الأمور كتابياً   24/2/2015, 1:45 am

البوست رح يكون طويل شوي بس رح أكتب فيو كل الشغلات المهمة اللي كان يركز عليها الدكتور وأشرح بعض الشغلات اللي مو كتير واضحة بالنوطة وأجمع بعض المعلومات اللي مكتوبين بشكل متفرق… (يعني ان شاء الله اذا درستوا الشي اللي رح اكتبو هون وفهمتوه عالسوا بتطرقوها معدل.. وطبعا يعني لازم تقرؤا المقرر حتى تفهموا شو عم بصير ولحتى نكون متمكنين من المادة عالسوا)……
رح بلش هلأ أذكر العناوين المهمة بكل المقرر..
المتحولات وأنماطها ركزوا عليهن كتير وافهموهن فهم ولا تبصموهن لأنو الأمثلة مارح تجي نفس المقرر…أنماط متحولات النتيجة-الفرق بين الجمهرة والعينة ومعنى كل وحدة منن-الفرق بين النموذج الرقابي والتجريبي وفوائد ومساوئ كل واحد منن-
البرامج الاحصائية متلspss وstatistica…. ميزاتن وسلبياتن-خصائص اسم المتحول: نستخدم أحرف صغيرة و8 رموز فقط….-القيم الغائبة بتختلف عن الصفر ومالها مقبولة بالتحاليل الاحصائية على عكس الصفر وتوجد القيمة الغائبة في spss على شكل نقطة-تعريف الreliability والunbiased والاختبار المقبول احصائيا لازم يكون reliable وunbiased والوقوع في الخطأ biased أفضل من الوقوع في الخطأ unreliable…
الunreliable منتحقق منا من خلال تكرار التجربة نفسا على العينة نفسا عدة مرات..
الbiased منتحقق منو من خلال مقارنة نتائجنا مع طرق أكثر دقة واستخدام الvalidity- الطريقة التراكمية قليلة الفائدة عند دراسة المتحولات الفئوية وبتظهر أهميتها عند دراسة المتحولات الترتيبية- الفروق بين الhistogram والbars-
هلأ رح أذكر كل الجداول والرسومات والاجراءات الاحصائية المطلوبة بمقررنا واحفظوهن عالسوا كتير كتير كتير….
‫#‏الجداول‬
اذا عنا متحول فئوي واحد أو ترتيبي واحد frequency table
اذا متحولين فئويين crosstabulation
اذا متحول رقمي واحد على كل العينة descriptive او explore
اذا متحول رقمي بين مجموعات(ذكور واناث مثلا) ففقط الexplore
‫#‏الرسومات‬
اذا متحول فئوي واحد أو ترتيبي واحد منستخدم الأعمدة أو الفطيرة أو الbar chart
اذا متحولين فئويين أو ترتيبيين claustered bar chart أو stacked bar chart
اذا متحول رقمي واحد على كل العينة منستخدم منسج( histogram) أو مخطط الصندوق( box plot)
اذا متحول رقمي واحد بين مجموعات منستخدم الصندوق فقط
اذا متحولين رقميين منستخدم مبيان تبعثري( scatter plot)
اذا متحول رقمي وندرس تغيراتو مع الزمن( قبل وبعد) منستخدم المرسم الزمني( time series)
‫#‏الاجراءات_الاحصائية‬
1.One sample t test
منستخدمو عندما يوجد لدينا متحول رقمي أو متحول نسبة وبكون عنا من قبل قيمة موجودة مسبقا
متل انو نحنا منعرف انو وسطي الطول في مجتمع 168.7 وبدنا اجراء يختبرلنا انو متوسط الطول في العينة اللي عنا 170
2.independent sample t test
منستخدمو وقت بكون عنا متحول رقمي أو نسبة عم نقارنها مع متحول فئوي ثنائي حصرا مثل الطول بين الرجال والنساء
3.paired sample t test
متحول رقمي أو نسبة نقارنه مع حالتين مرتبطتين( قبل وبعد) وحصرا بكون هالاختبار عند نفس الشخص قبل وبعد متل تسجيل ضربات القلب قبل العملية وبعد العملية
4.chi squaredأو fisher
(تنيناتن نفس الاستخدام بالمسائل) منستخدمو للمقارنة بين متحولين فئويين متل العلاقة بين الجنس ومرض القلب( 2فئويين)
5.chi squared for trend
لمقارنة متحولين ترتيبيين مثل مستوى الدخل مع مستوى الصحة للناس( 2 ترتيبيين)
6.pearson
وقت بكون عنا متحولين رقميين والمتحولات ذو توزع طبيعي
7.spearma
اما بكونوا متحول رقمي مع متحول ترتيبي أو متحولين ترتيبيين بعيدين عن التوزع الطبيعي(هالحالة ما مرت معنا أبدا.. بس الحالة الأولى مرت)
وباخر اجرائين بيطلعلنا كمان قوة الارتباط بين المتحولين(خاصة مميزة)… قوة الارتباط قيمها بتنحصر بين[ -1،+1]… اذا طلعت قوة الارتباط رقم قريب من ال-1 فالارتباط قوي سلبي يعني عندما يزيد احد المتحولين ينقص الاخر والعكس صحيح
اذا قوة الارتباط رقم قريب من+1فالارتباط قوي ايجابي يعني كلما زادت قيمة احد المتحولين بتزداد قيمة التاني والعكس صحيح
اذا قوة الارتباط قريبة من0 فمعناها لا يوجد ارتباط وزيادة احد المتحولين مارح تأثر عالتاني…..
منرجع منكمل المقرر… الرسوم المضللة غير مقبولة احصائيا وهية رسوم بتعتمد على الأشكال ثلاثية الأبعاد… يعني الرسوم ثنائية الأبعاد هية المقبولة احصائيا…
ملاحظة.. بالمسائل.. الSTACKED BAR CHART ما بيفرق عن الCALAUSTERED…
بس الفكرة انو الSATCKED بحط الاعمدة فوق بعضا أما الCLAUSTERED بحطن جنب بعضن. اذا كان هناك عدد كبير من المجموعات منستخدم الSATACkED… ومتل ما قلتلكن بالمسائل ما بيفرقوا عن بعض…
الrubber band scales من الرسوم المضللة الغير مقبولة…
التدرج اللوغاريتمي منستخدمو وقت بكون عنا مجال قيم كبيرة كتير مقابل قيم صغيرة كتير متل أوزان فيلة(بالأطنان) وأوزان فئران…
الاحتمالات: قانون اجتماع حدثين ومعنى الحدث المتمم والحدثين المتنافيين(تقاطعن صفر)-
قانون التكرار النسبي لحدث-احتمال الحدث المتمم- قانون الأرجحية وميزاتو(انو هاد مجال قيمو بين الصفر واللانهاية….)-قانون الاحتمال الشرطي-
ضرب الأحداث ما بصير الا في حالة استقلال الأحداث…..
هلأ فكرة هامة كتير اللي هية الحساسية والنوعية والقيم التنبؤية والجدول تبعن…
الحساسية هية: tp/PATIENT
النوعية هية: TN/healthy
القيمة التنبؤية الايجابية هية: tp/+TEST
القيمة التنبؤية السلبية هية: TN/-TEST
(وطبعا هالتعاريف كمان بتحفظوهن بالعربي)..
ملاحظات: الحساسية والنوعية ثابتات ضمن شروط الاختبار وبتعتمد على وجود المرض أو عدمو..
أما القيم التنبؤية فبتكون متغيرة وبتتعلق بمدى انتشار المرض(هالفكرة هامة كتير) وبتعتمد على كون الاختبار موجب أو سالب
يعني بالمختصر اذا كان معدل انتشار المرض بالمجتمع قليل جدا فالقيمة التنبؤية الايجابية رح تكون منخفضة لأنو بالأصل عدد المرضى رح يكون قليل لأنو هالمرض نادر في المجتمع فعالغالب مارح يطلع الواحد مريض أو النتيجة ايجابية عندو… بينما القيمة التنبؤية السلبية رح تكون مرتفعة كتير..
ملاحظة مهمة كتير: بالعادة نحنا منستخدم اختبار عالي الحساسية واذا كانت النتيجة ايجابية فمنستخدم ساعتها اختبار عالي النوعية…
اذا استعملنا من البداية اختبار عالي النوعية هالشي رح يكون ضار…
الاختبار الأقل كلفة اقتصادية هو الاختبار عالي الحساسية….
ادرسوا المسائل بالبحث الرابع( مفهومات وبسيطات وأفكارن حلوة)
ملاحظة أخيرة…المتحول الثنائي( dichotomous) هو نمط من المتحولات الفئوية وبيملك قيمتين فقط…(الدكتور بالفحص بجيب مثلا سؤال انو متحول الجنس( ذكر وأنثى)شو نمط متحولو.. وبحط بالاختيارات عبارة متحول ثنائي ومتحول فئوي كمان…. بهالحالة الاحتمالين صحيحات بس المتحول الثنائي أدق من المتحول الفئوي بهالحالة فلذلك منختارو ..فانتبهوا عهيك سؤال)..

وهيك بكون أنهيت أول 4 محاضرات بالمقرر(يعني نص المقرر)…بعتذر عن هالاطالة كلها بس ان شاء الله ما تركت شي مهم بهال4 محاضرات إلا وذكرتو وشرحت بعض الأمور عنو…….
هلأ كنت رح اكتب هالشغلات عورق بس المشكلة خطي سيئ ومارح تفهموا منو شي….
بكرا ان شاء الله رح كمل ال4 محاضرات البقيانة
ومجرد دعوة صغيرة بتكفيني
وبالتوفيق للجميع ان شاء الله

رح كمل بهالبوست الشغلات المهمة البقيانين بال4 محاضرات الأخيرة:
===========================
تعريف المتحول العشوائي(وقيمتو بتاخد رقم [-لانهاية،+لانهاية])- الفرق بين التوزع المنفصل والمستمر(المنفصل منرسملو تابع التوزيع الاحتمالي أما المستمر فمنرسملو تابع كثافة التوزيع)-التوزعات التكرارية مهمة كتير(ذو الحدين بواسون والعشوائي المتصل)وكل واحد شو صفاتو.. وايمت كل واحد منطبقو(مثلا ذو الحدين بمتحولات النسبة وبواسون وقت بكون في زمن أو حجم(منطقة مكانية)او وقت بكون في متحول معدل أما التوزع المتصل فبكون لمتحول مستمر متل الطول والوزن)
شغلة مهمة كتير:لازم يكون المتحول مستقل بتوزع بواسون وإلا ما بصير نطبقو…
يعني بيجي بالفحص مثال وبيسأل الدكتور انو هالمثال لأي توزع بيتبع(وكمان متحولات النتيجة اللي حكيت عليها امبارحة بتجي بهالطريقة)…
واحفظوا بارامترات كل توزع….
أشكال التوزعات:متحولات الدخل والتعرض لحادث ملتويات لليمين-اما متحول الطول فبكون الو قمتين(للرجال والنساء أو مجموعات عرقية….)وبكون محور السينات بدل عالسمة المدروسة أما محور العينات فبعبر عن الأشخاص.
المتوسط الحسابي والمنوال طرق بارامترية.. أما الوسيط فهو غير بارامتري(كلشي بيحتاج لترتيب بيانات بكون غير بارامتري فلذلك كمان الربع الأعلى والأدنى غير بارامترية)..المتوسط الحسابي بيتأثر بالقيم المتطرفة أما الوسيط فما بيتأثر… بس المتوسط أكثر reliability-استخدامات كل من المتوسط والوسيط مهمات(بيجوا أسئلة نظرية)-القيم المتطرفة بتأثر على القيم البارامترية بشكل أساسي واحفظوا دلالاتها-النسب والأرباع قال الدكتور انو اذا بدو يجيب شي سؤال منو فرح يحطلنا جدول متل اللي موجود بالنوطة يسألنا مثلا شو هية القيمة الوافقة للpercentile 95 (الجواب هو 185) وهكذا..وأكتر الشي بيستخدم الpercentile هو طبيب الأطفال…
مقاييس التباين منستخدما مع المتحولات الرقمية ومن انواعها المدى ومشكلتو هية الunreliability-الربع الأعلى والأدنى-التباين: مجموع مربعات الفروق عن الوسط/العدد-1
ملاحظة: بتكون واحدة التباين هية مربع واحدة المتحول فإذا كانت واحدة المتحول كغ فواحدة التباين كغ2… للتباين خاصية جمعية-انواع التباين(قراءة مو أكتر)-قانون الانحراف المعياري(SD) وهاد واحدتو بتكون نفس واحدة المتحول لأنو جذرنا التباين فطار المربع
قانون معيار التباين وهو ليس له واحدة وفائدتو مقارنة بين المتحولات مختلفة الواحدات كالطول مع الوزن مثلا…ومنستخدمو في الكشف عن التزوير بنتائج الأبحاث…
التوزع الطبيعي بس بارامتراتو وخصاءصو(متحول الدخل لا يتبع للتوزع الطبيعي أبدا وهو ملتوي لليمين متل ما قلنا قبل)… المساحة ضمن انحراف معياري واحد 68% وضمن انحرافين95% وضمن 3انحرافات هو 99.7% بس بعد هيك بصير النسبة المئوية كتير صغيرة فمنستنتج انو تقريبا كل القيم بتكون موجودة ضمن 3 انحرافات معيارية-تعريف التوزع الطبيعي المعياري…
قانون القيمة المعيارية(z)=العدد-المعدل/الانحراف المعياري…… ومنستفيد منو منشان تحويل التوزع الطبيعي لتوزع طبيعي معياري وقيمتو ممكن تكون ايجابية أو سلبية بالمجال[-3,+3]..وهالمجال بضم تقريبا كل القيم أما القيم اللي بتكون برا هالمجال فبتكون قيم متطرفة.. نظرية النهاية المركزية افهموا منها انو كلما زاد عنا حجم عينة فبيقترب توزعا للتوزع الطبيعي.. هلأ الصفات( المتحولات)اللي بتخضع للتوزع الطبيعي هية اللي بتخضع لتأثيرات مستقلة ولا تحوي دورات تلقيم راجع….
نصيحة:الأمثلة تبعات التوزع الطبيعي اقرؤوها لأنو سهلات وواضحات وممكن يجي سؤال نظري منن
ملاحظة:مراجعي عيادة الأطباء أو المشافي ما بتخضع لتوزع طبيعي…سكر الدم عند الأصحاء بيخض لتوزع طبيعي أما عند المرضى فما بيخضع للتوزع الطبيعي لأنو بصير في تأثير للأدوية اللي منعطيها للمريض عحالتو وبالتالي التأثيرات ما ضلت مستقلة. بالنسبة لمخطط الصندوق فاقرؤوا دلالة خطوطو ودوائرو ونجومو… هلأ بالنسبة للقيم المتطرفة فالها نوعين(قيم متطرفة ممكنة وقيم متطرفة واضحة)..واحفظوا كيف منطالع هالقيم المتطرفة(يعني قوانين)والمثال الموجود بالنوطة واضح كتير وبساعدكن تفهموا مخطط الصندوق عالسوا…رح أضيف عالمثال اللي بالنوطة بعض الملاحظات:بين ال129لل185 قيم عادية(غير متطرفة)- من ال108 لل129 وكمان من ال185 لل206 هنن قيم متطرفة ممكنة- كلشي فوق ال206 أو تحت ال108 فهنن قيم متطرفة واضحة. التوزع الأسي: هو كلشي بيتعلق بالزمن وبيتعلق بالأشياء(يعني الشغلات غير الحية متل كاسة- صحن..). أما توزع العمر فبكون للعمر…
طرق الاعتيان مهمة كتير كأسئلة نظري… وأفضل طريقة اعتيان هية العشوائي البسيط بس مشكلتا انو بتحتاج لمعرفة الجمهرة كلها وهالشي أحيانا بكون غير ممكن فلذلك صعب نطبقا… وركزوا كتير كتير عالفرق بين العينة العنقودية والمطبقة….
الفرق بين التقدير النقطي والمجالي… والمجالي أدق وأفضل لأنو بيعطي القيمة ضمن مجال ثقة..
تعريف النظرية العدمية والبديلة كتير مهمات ونحنا دائما منشتغل فقط عالنظرية العدمية…
يعني اذا اجا سؤال عنن وانذكر فيو انو منقبل أو منرفض النظرية البديلة بدون ما نجيب سيرة النظرية العدمية فالجواب غلط حتما….
استخدامات الupper والlower والtwo tailed مهمات كتير كأسئلة نظري.. اقرؤوهن قراءة واحفظوا بس من عند كلمة( وبصورة عامة)
الupper لنثبت زيادة شي( منستخدما لتأكيد فعالية شي).. الlower لنثبت انو هالشي أقل(منستخدما للاختلاطات)..الtwoمنستخدما لنثبت انو في اختلاف(كزيادة أو نقصان) متل انو بدنا نثبت انو نسبة التدخين مختلفة بين الشباب والصبايا( سواء كان الشباب بدخنوا أكتر أو الصبايا)..
الخطأ نمط 1 ونمط 2 كتير مهمات كتعاريف والخطأ نمط 1 أشد وأخطر من الخطأ2 لأنو اذا عملناه منكون نزلنا دوا عالسوق بدل دوا قديم مع انو مافي فرق بالنوعية بيناتن(تنيناتن الن نفس قوة التأثير)..
‫#‏تأثير_الدواء‬
هلأ بالنسبة للأدوية… كتير في طلاب عم يعاني منن وما عم يعرف شو يعمل فين لذلك رح أشرحن بشكل مطول شوي: هلأ في كتير شغلات بتحددلنا شو وضع هالدوا الجديد بس نحنا بهمنا بالمسائل رقم واحد هو الCI( مجال الثقة)…وعحسب الci بيطلع عنا 4 حالات…. السؤال بيجي كالتالي:في اختبار لدوا جديد كانت نسبة تخفيضه للسكر كذا مع مجال ثقة كذا وأهمية احصائية كذا… وبكون عاطينا بالمسألة رقم هو القيمة المقبولة سريريا للتخفيض ولنتفرض كانت 25… فنحنا منطلع عهالقيمة وعالci ومنشوف:
1.اذا الci تحت الصفر وقطع خط الصفر وما وصل للقيمة المقبولة سريريا(يعني الci كان مثلا بالمجال[ -12، +17] )فهالدواء غير مؤثر ..
2.اذا الci كانت فوق الصفر ولكنها تحت القيمة المقبولة سريريا( يعني الci كان مثلا بالمجال[ 2، 22]) فهالدواء مؤثر ولكن تأثيرو غير مهم..
3.اذا كان الci كلو فوق القيمة المقبولة سريريا ( يعني الci كان مثلا بالجال[ 26 ،70]) فهالدواء مؤثر وتأثيرو مهم ويمكن اعتمادو كدواء..
4.اذا كان الci تحت الصفر وقطع خط الصفر ووصل لقيمة فوق القيمة المقبولة سريريا( يعني الci كان مثلا[ -17 ،+100]) فهالتجربة غير مفيدة وما وصلنا لنتيجة..
هلأ منجي للمحاضرة الأخيرة……….
العلاقة السببية بين المتحولات هية العلاقة الوحيدة اللي ممكن نعتمدا ونعمما بالمجتمع( متل انو التدخين بسبّب سرطان الرئة)… أما كل علاقة مبنية على الصدفة أو الانحياز أو على العامل المربك فهية علاقة مرتبطة لا يمكن تعميمها على المجتمع ابدا…
العلاقة المبنية عالصدفة منحسن منعرفا من خلال قيمة p… وقيمةp الطبيعية بمعظم الحالات هية 0.05 (5%) وبس كانت قيمة p أكبر من هيك فالارتباط بين المتحولين سببو الصدفة…
ملاحظة: في بعض الحالات متل الأدوية المضادة للسموم لازم تكون قيمةp هية 0,01(1%) لأنو هون بدنا النسبة بانو هالدوا مؤثر بسبب الصدفة قليلة كتير لأنو حالات التسمم حالات خطيرة كتير وبدها أدوية مضمونة التأثير…..
في الأمراض اللي ما كتير عنا ادوية فعالة الها(متل الايدز) فمعلش انو تكون قيمة p هية 0،1(10%).
‫#‏هلأ‬ بالنسبة للانحياز ففي الو انواع كتيرة بنصحكن تقرؤوها من النوطة مع الأمثلة تبعاتا عالسوا لأنو كتير مهمات ودائما عم يجيب الدكتور منن وهلأ رح أكتب بعض الشغلات اللي بتميز كل نوع من انواع الانحياز:
الselection bias: هو لما بياخد الشخص جزء من المجتمع بدون ما يذكر الباقي.. أو بكون انحياز مبني على النتيجة…
أماLoss of follow up: بكون انسحاب جزء من العينة اللي نحنا أخدناها وهالشي رح يأثر عالنتيجة الاحصائية أكيد..
أما الvolunteer: فهو لما منطلب متطوعين للبحث الاحصائي فبتجينا عينة ما بتمثل كل فئات المجتمع( مثلا بيجينا شباب فقط ) وهالشي رح يأثر عالنتيجة الاحصائية…
أما الnon responding: فبكون انو بس الناس اللي بهمن هالبحث الاحصائي اجوا ليعملوا الاختبار( وبالتالي كمان ما ضلت العينة تمثيلية).
اما الperkson bias: فهو انحياز المشافي يعني الشخص الموجود بالمشفى هو شخص فيو مليون علة ومرض فلذلك منلاقي انو بمرضى المشافي منشوف ارتباط ملحوظ بين وجود مرض السكري وحدوث التهاب رئة.. واذا عملنا على عينة من برا المشفى هالاختبار فما منلاحظ انو في ارتباط بين المرضين.
بالنسبة لانحياز الاشارة( indication): فبكون بسبب اختيار الدكتور نوع معين تقيل من الدوا ليعطيه لفئة وصلانين لمرحلة خطيرة وحرجة من المرض.. بينما بيعطي الأشخاص اللي لساتن ببداية المرض نوع دوا خفيف… وهيك رح يصير عنا مشكلة في الحكم على تأثير الدوائين لأنو كل نوع من هالادوية عم نعطيه لأشخاص مختلفين بالحالة الصحية.
انحياز العينة واضح بالنوطة… وانحياز التصنيف بكون عالغالب سببو استخدام أدوات مختلفة التطور من وقت لاخر… متل انو هلأ صرنا نشوف نسب مرتفعة لأورام الخصية عن ما كنا نشوف بعام 1990 وقبل.. والسبب انو هلأ وبسبب تطور العلم صرنا نكشف عن كتير أنماط من أورام الخصية ما كنا نحسن نكشفا ونعرفا قبل ال1990 بسبب ضعف التكنولوجيا…
أما الrecall bias: فبكون انو نتيجة البحث عم تعتمد على ذاكرة المريض وفي كتير من الحالات ما بتكون ذاكرة الشخص قوية لتتذكر تفاصيل دقيقة صارت من شهور او حتى سنوات… مثال واقعي كتير: في كتير أشخاص بيعتبروا انو الأحداث الغير متوقعة والمفاجآت بتسبب سرطانات متل انو واحد معو سرطان حاليا قال انو سبب مرضو انو وقع عراسو من سنة وهالشي غلط ومافينا نعممو بالمجتمع وأكيد هالشخص ما اتذكر شي مهم صار معو غير هالوقعة فعاد نسب مرضو لهالحادثة.
الreporting bias: سببو استخدام أسئلة محرجة متل سؤال الطبيب للمريض عن وجود سبب جنسي لانتقال مرض ما لإلو فبهالحالة أكيد المريض رح ينكر حتى ولو كان بالفعل عامل شي
الرجوع الى أعلى الصفحة اذهب الى الأسفل
 
تلخيص المادة من الزميل أحمد نور سليمان وأهم الأمور كتابياً
الرجوع الى أعلى الصفحة 
صفحة 1 من اصل 1

صلاحيات هذا المنتدى:لاتستطيع الرد على المواضيع في هذا المنتدى
كلية الطب البشري جامعة حلب الدفعة 47 منتدى للدراسة فقط :: السنة الثانية (تم ايقاف العمل خلال الفصل الثاني لانقطاع الانترنت عن حلب) :: الفصل الأول :: الاحصاء الطبي-
انتقل الى: