Cardiometabolic vascular disease (CMVD) is used in this Review as an operational umbrella for vascular injury arising from interacting metabolic, renal and cardiovascular stress, rather than as a universally standardised diagnosis. We examine mechanometabolic endothelial senescence as a framework linking local haemodynamic vulnerability with systemic cardiometabolic load. Evidence from human vascular tissue, clinical vascular-function studies, animal models, flow-controlled systems and endothelial-cell experiments indicates that low or oscillatory shear, matrix stiffness, hyperglycaemia, dysli
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: To assess right ventricular (RV) systolic trajectories across right ventricular pacing (RVP) burdens and their relationship with left ventricular (LV) remodeling in patients with preserved baseline LV ejection fraction (LVEF).
METHODS: This prospective study included 200 patients undergoing dual-chamber pacemaker implantation with an apical RV lead. Clinical, electrocardiographic, device, and echocardiographic assessments were performed at baseline, three months, and 12 months. Patients were grouped by RVP burden: 0%-3% (n = 43), 70%-79% (n = 51), or ≥80% (n = 106). RV global longitu
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The six-minute walk test (6MWT) provides a practical measure of submaximal functional exercise capacity in adolescents and reflects the integrated response of cardiovascular, respiratory, and musculoskeletal systems during walking. Traditional age-based linear models inadequately capture nonlinear, maturation-dependent interactions among anthropometric, behavioral, and physiological factors. This study aimed to (i) identify stage-specific predictive contributors to 6MWT performance using supervised machine learning, (ii) improve interpretability through explainable artificial intel
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Biased signaling in G protein-coupled receptors offers therapeutic promise, yet rational design of biased ligands remains challenging due to limited mechanistic understanding. Here, we report a molecular basis for controlling signaling bias at the immunometabolic receptor GPR84. We identify three structurally-matched ligands (OX04529, OX04954, and OX04539) with varying steric profiles that exhibit comparable Gi protein activation but markedly different β-arrestin recruitment capacities. A high-resolution cryo-EM structure of GPR84-Gi in complex with OX04529, complemented by molecular dynamics
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Mind-Body Medicine (MBM) is an integrative healthcare approach that employs practices such as meditation, yoga, biofeedback, and Tai Chi to promote well-being. Artificial Intelligence (AI) is increasingly used in MBM to offer data-driven, real-time, and adaptive interventions. While the impact of AI on diagnostics and treatment in healthcare is well documented, its efficacy and challenges in MBM are less studied.
OBJECTIVE: This study critically evaluates the effectiveness of AI-based MBM interventions in improving mental and physiological health outcomes, compares AI-based MBM wi
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Heart disease remains a leading cause of global morbidity and mortality, emphasizing the need for early and accurate prediction. Traditional models, however, often struggle with high class imbalance, limited accuracy, inadequate hyperparameter tuning, reliance on sparsely labeled data, and poor interpretability. METHODS: To address these limitations, we introduce a novel 3-tier information fusioned framework integrating Oversampling Using the Propensity Score (OUPS), ConvRecurrentNet (CRNet), an optimized CRNet, and CRNet enhanced with Uncertainty-Based Sampling (UBS). Initially, t
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: In 2020, the sutureless Perceval PLUS aortic valve was introduced, featuring a new anticalcification treatment (FREE) and a shorter inflow ring in the XL size. We aimed to evaluate its early outcomes compared to earlier Perceval S design.
METHODS: We retrospectively analyzed 1136 patients who received the Perceval bioprosthesis between 2007 and 2022, including 222 implanted with the Perceval PLUS. Patients implanted with the Perceval S were divided into two groups (S-OLD and S-NEW) depending on the sizing strategy. Survival, hemodynamic performance, and pacemaker implantation ra
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Digital twin systems are emerging as promising tools in precision cardiology, enabling dynamic, patient-specific simulations to support diagnosis, risk assessment, and treatment planning. However, the current landscape of cardiovascular digital twin development, validation, and implementation remains fragmented, with substantial variability in modeling approaches, data use, and reporting practices.
OBJECTIVE: This systematic review aims to synthesize the current state of cardiovascular digital twin research by addressing 11 research questions spanning modeling technologies, data i
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Three-dimensional, self-organizing structures derived from stem cells, known as organoids, represent a groundbreaking advancement in preclinical drug development. Organoid-based platforms advance preclinical testing by providing an accurate representation of human tissue architecture and genetics, surpassing traditional two-dimensional cultures and animal models in testing both drug safety and efficacy. Researchers are shifting toward organoid-based systems as primary components of new approach methodologies, as global regulatory bodies increasingly acknowledge animal testing limitations. This
СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Population aging has driven a rise in heart failure cases, increasing the clinical burden on cardiac diagnostics. As a first-line imaging method, transthoracic echocardiography (TTE) faces limitations due to operator dependence, patient variability, and workflow inefficiencies. Meanwhile, advances in artificial intelligence (AI) and robotic ultrasound systems offer new potential pathways toward automated diagnosis. This review examines the current landscape of AI-based image analysis and robotic-assisted echocardiography. It presents a detailed analysis of advancements in artificial intelligen
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: CURATE.AI is an artificial intelligence platform enabling personalised drug dosing. Aims:1) Determine the feasibility of using CURATE.AI in the outpatient setting.2) Compare the consistency of CURATE.AI recommendations derived from different data sources.3) Assess the alignment of physician and CURATE.AI dosing recommendations.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a single-arm feasibility study involving type II diabetics and hypertensives recruited from a hospital's outpatient clinics. Outcomes included recruitment and study completion rates, adherence to study protocols, patient s
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The introduction of foundational models, specifically large language models, has promised a health care transformation. However, the field is rapidly evolving toward autonomous agent systems, defined as artificial intelligence (AI) entities that perceive and react to their environment to achieve specific goals-representing a paradigm shift from passive information retrieval to proactive, goal-oriented clinical assistance. Agentic AI systems transcend static knowledge limitations through core capabilities including persistent memory systems that maintain context across patient encounters, knowl
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly integrated into healthcare, offering potential advancements in patient-reported outcome measures (PROMs) for surgical populations. Improved PROMs can enhance patient-centered care by accurately capturing patient experiences with minimal burden.
OBJECTIVE: In the context of surgery, where recovery trajectories vary widely, this study aims to systematically review the use of AI and ML in the development, application, and prediction capabilities of PROMs in surgical populations, with a focus on psychometric prope
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Phenotype Risk Scores (PheRS) leverage electronic health record (EHR) data to identify individuals at risk for Mendelian disorders, but their performance remains untested for diseases with common and/or non-specific features such as variant transthyretin amyloidosis (ATTRv), often presenting with heart failure (HF), atrial fibrillation, polyneuropathy, and other prevalent diagnoses. We optimized a PheRS for the most common form of ATTRv by integrating genomic and clinical data in Mount Sinai's BioMe biobank, focusing on expert-driven phenotype definitions for the TTR variant p.Val1
СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing medical imaging, particularly in chronic liver diseases assessment. AI technologies, including machine learning and deep learning, are increasingly integrated with multiparametric ultrasound (US) techniques to provide more accurate, objective, and non-invasive evaluations of liver fibrosis and steatosis. Analyzing large datasets from US images, AI enhances diagnostic precision, enabling better quantification of liver stiffness and fat content, which are essential for diagnosing and staging liver fibrosis and steatosis. Combining advanced US modal
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
For medical image segmentation, transformer-based models have demonstrated superior performance. However, their high computational complexity remains a significant challenge. In contrast, Mamba provides a more computationally efficient alternative, though its segmentation performance is generally inferior to that of transformers. This study proposes a novel lightweight hybrid model based on U-Net, named SwiM-UNet, which represents the first Mamba–transformer hybrid model specifically designed for processing three-dimensional data. Specifically, efficient TSMamba (eTSMamba) blocks are incorpora
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: AI chatbots are proliferating in healthcare systems. It is essential to explore how physicians use these tools in order to understand their influence on clinical care and outcomes. Our goal was to understand how physicians conceive of and incorporate AI into clinical decision-making.
METHODS: We conducted semistructured interviews with generalist physicians from inpatient and outpatient settings in the USA. Prior to the interview, participants were asked to use an AI chatbot, ChatGPT-4, to complete three mock clinical cases. Physicians were interviewed regarding their perspectives
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Current risk prediction models for ischemic heart disease in clinical use are relatively simple and use a limited collection of well-known risk factors. Using machine learning to integrate a broader panel of features from electronic health records (EHRs) may improve post-angiography prognostication.
METHODS: This retrospective model development and validation study was based on Danish EHR data. Icelandic EHR data were used for external test. Patients with a coronary angiography-confirmed diagnosis of coronary atherosclerosis between 2006 and 2016 were included for model developmen
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Despite the technological advancement in blood-contacting biomedical devices, issues related to thrombosis remain a persistent challenge. These devices not only include implants such as artificial heart valves and stents but also surgical tools and instruments. This makes hemocompatibility an important parameter to be considered before developing any material for a blood-contacting device. The two oldest methods, including the mechanical tilting method and the free-hemoglobin method, lack temporal accuracy and quantitative analysis. Our work gives an accurate and quantitative analysis to measu
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Stroke is one of the leading causes of mortality and long-term disability worldwide, primarily resulting from the sudden disruption of cerebral blood flow. Early and accurate diagnosis plays a crucial role in minimizing neurological damage and improving recovery outcomes. This study proposes a comprehensive multimodal framework integrating a hybrid Swin Transformer-Bidirectional Long Short-Term Memory (SwinT-BiLSTM) model and an ensemble learning-based classifier for automated stroke detection and risk prediction from medical image and tabular clinical data. This study utilizes two brain strok
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования