Premature mortality from cardio-cerebrovascular diseases represents an increasing burden on health systems, particularly in urban contexts across Latin America. This study analyzes mortality records in Bogotá from 2010 to 2022 via descriptive analysis, time series, and machine learning models. It includes deaths among individuals aged over 30, classified as premature or nonpremature based on a 75-year threshold1. Supervised models were trained using sociodemographic, insurance-related, and underlying cause-of-death variables, and their performance was evaluated via standard metrics. The random
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.
OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) and diabetes mellitus (DM) frequently coexist, yet the heterogeneity of RA-DM multimorbidity remains unclear. This study aims to develop an interpretable machine learning framework to reveal the phenotypic subgroups of RA-DM multimorbidity, providing a potential direction for precision public health interventions.
METHODS: Utilizing data from the National Health and Nutrition Examination Survey (1999-2018), we developed a Bayesian-optimized eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) model to classify RA-DM multimorbidity status and compared with other machine lea
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
OBJECTIVES: This study aimed to comprehensively investigate the neuroanatomical alterations associated with idiopathic Ménière's disease (MD) using voxel-based morphometry and surface-based morphometry techniques. The primary objective was to explore nuanced changes in gray matter volume, cortical thickness, fractal dimension, gyrification index, and sulcal depth in MD patients compared with healthy controls (HC). Additionally, we sought to develop a machine learning classification model utilizing these neuroimaging features to effectively discriminate between MD patients and HC.
DESIGN: A to
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Few studies using Positron Emission Tomography with 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG-PET) have examined the neurobiological basis of antipsychotic resistance in schizophrenia, primarily focusing on metabolic activity, with none investigating connectivity patterns. Here, we aimed to explore differential patterns of glucose metabolism between patients and controls (CTRL) through a graph theory-based approach and network comparison tests. PET scans with 18F-FDG were obtained by 70 subjects, 26 with treatment-resistant schizophrenia (TRS), 28 patients responsive to antipsychotics (nTRS), and 16 CTR
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: DNA methylation is one of the most stable and well-characterized epigenetic alterations in humans. Accordingly, it has already found clinical utility as a molecular biomarker in a variety of disease contexts. Existing methods for clinical diagnosis of methylation-related disorders focus on outlier detection in a small number of CpG sites using standardized cutoffs which differentiate healthy from abnormal methylation levels. The standardized cutoff values used in these methods do not take into account methylation patterns which are known to differ between the sexes and with age.
R
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Metabolic dysfunction-associated fatty liver disease (MAFLD) is a common chronic liver disease characterized by metabolic dysregulation, inflammation, and fibrosis. Metabolic reprogramming is increasingly recognized as a key molecular driver of MAFLD progression; however, systematic identification of the genes involved remains limited. This study aimed to identify key metabolism reprogramming genes (KMRGs) associated with MAFLD using multi-cohort bioinformatics analyses and machine learning, and to validate their expression patterns and potential roles experimentally. Six MAFLD-related liver t
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
OBJECTIVES: To evaluate the diagnostic value of a machine learning (ML) model based on multi-modal ultrasound features in differentiating benign from malignant cervical lymph nodes, and to provide a visual interpretation of model decisions using shapley additive explanations (SHAP).
METHODS: This retrospective study included 190 patients with suspected cervical lymph node lesions who obtained a pathological result at the Fourth Affiliated Hospital of Harbin Medical University between August 2022 and January 2025. All patients underwent 2D ultrasound, color Doppler flow imaging (CDFI), microva
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Drug crime is a prominent issue of concern from pole to pole. In order to seek higher profits, drug gangs often add diluents and adulterants to the drugs to disperse drug products Analysis of these additives would be greatly conducive to determine the origin of drug products for law enforcement departments. A method using attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy and chemometrics methods to classify the heroin hydrochloride, methamphetamine hydrochloride, ketamine hydrochloride and their five additives (caffeine, phenacetin, starch, glucose, and sucrose), was develop
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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: To investigate the clinical and radiographic factors associated with surgeon selection of the direct anterior approach (DAA) versus the posterolateral approach (PLA) in total hip arthroplasty (THA), and to explore whether machine learning methods can characterize historical surgical selection patterns.
METHODS: A retrospective analysis was performed on 98 patients who underwent primary THA at two institutions, including 61 patients in the PLA group and 37 patients in the DAA group. Patient demographics and preoperative radiographic parameters were collected. Baseline comparisons an
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Deciphering transcriptional networks requires methods to accurately map binding sites of sequence-specific transcription factors (ssTFs) across the genome. Here, we show that ssTF binding induces distinct patterns of UV-induced cyclobutane pyrimidine dimers (CPDs), and that these CPD 'fingerprints' can be exploited by machine learning methods to identify ssTF binding sites (TFBS). As a proof of principle, we analyzed CPD-seq data from yeast cells using the Random Forest algorithm to identify 75 TFBS bound by the Hap2/Hap3/Hap5 ssTF complex, including ∼25 new sites missed by previous chromatin
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.
OBJECTIVES: Lower respiratory infections are the most significant health threat to children under 5 years old, leading to the highest disease burden across all age groups. This study aims to provide an up-to-date assessment of the global burden of lower respiratory infections in children under 5 years of age.
METHODS: This study utilizes data and methodologies from the Global Burden of Disease Study 2021 to analyze changes in the burden of lower respiratory infections from 1990 to 2021, focusing on incidence, mortality, and disability-adjusted life years. A jointpoint model is employed to cal
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Post-2000, the prevalence of cannabis consumption has been rising internationally. This paper investigates whether cannabis-related treatment demand in German outpatient addiction care facilities (OACFs) has been following this trend. Treatment demand related to cannabis use disorder (CUD) for the period 2001 to 2021 was investigated using data from the nation-wide standardized German Addiction Care Statistical Service. Analyses covered all and first-time treatment admissions, demographics, and treatment outcomes. We identified years with significant changes in slope or direction of trends thr
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Quantitative gait analysis is important for understanding the non-typical walking patterns associated with mobility impairments. Conventional linear statistical methods and machine learning (ML) models are commonly used to assess gait performance and related changes in the gait parameters. Nonetheless, explainable machine learning provides an alternative technique for distinguishing the significant and influential gait changes stemming from a given intervention. The goal of this work was to demonstrate the use of explainable ML models in gait analysis for prosthetic rehabilitation in both popu
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.
This study investigates cancer risk from heavy metal exposure in rice and pasta using experimental data and machine learning approaches, based on 19 experimental samples and 1,750 simulated exposure instances. Concentrations of toxic heavy metals were quantitatively measured in multiple rice varieties and pasta types using Instrumental Neutron Activation Analysis (INAA) and ICP-AES analytical techniques. The experimentally determined metal concentrations were integrated into the Excess Lifetime Cancer Risk (ELCR) framework, and Several machine learning models were developed for sensitivity ana
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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: Delirium frequently complicates elderly chronic kidney disease (CKD) patients due to multifactorial vulnerability. Early detection in geriatric intensive care unit (ICU) settings is challenged by traditional assessments' communication deficits. Machine learning refines predictions through multidimensional pattern recognition. We develop an interpretable online tool for timely high-risk delirium identification, guiding interventions to enhance outcomes.
METHODS: Elderly chronic kidney disease patients were selected using International Classification of Diseases (ICD) codes, with de
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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 purpose of the study is to use the voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC) technique to explore the pattern of the interhemispheric functional connectivity in patients with primary angle-closure glaucoma (PACG). The interhemispheric functional connectivity was compared between 31 individuals with PACG and 31 healthy controls closely matched with sex, age, and educational level using the VMHC technique. Significant differences in VMHC between two groups were selected to be classification features for classifying individuals with PACG from healthy controls using the support vector machi
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Breast cancer exhibits high biological heterogeneity and variable invasion patterns. Tumor budding (TB) is a key histopathological marker of aggressive behavior and poor prognosis. However, preoperative TB assessment is limited by biopsy sampling issues. This study aims to develop a multiparametric magnetic Resonance Imaging (MRI)-based habitat radiomics model for noninvasive preoperative prediction of TB status, providing an imaging biomarker to support personalized surgical planning.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included 281 breast cancer patient
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
Contemporary high-throughput technologies permit the rapid identification of transcription factor (TF) target genes on a genome-wide scale, yet the functional significance of TFs requires knowledge of target gene expression patterns, cooperating TFs, and cis-regulatory element (CRE) structures. Here we investigated the myogenic regulatory network downstream of the Drosophila zinc finger TF Lame duck (Lmd) by combining both previously published and newly performed genomic data sets, including ChIP sequencing (ChIP-seq), genome-wide mRNA profiling, cell-specific expression patterns of putative t
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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: Enfortumab vedotin (EV) has transformed treatment for advanced urothelial carcinoma (aUC), but outcomes vary. Machine learning (ML) with explainable artificial intelligence (XAI) may improve survival prediction.
METHODS: Data from 544 aUC patients receiving EV after platinum chemotherapy and immunotherapy (51 centers, 24 countries) were analyzed. Four machine learning (ML) algorithms (Random Survival Forest, XGBoost, Elastic Net-regularized Cox, Support Vector Machine) were trained (80%) and tested (20%) to predict overall survival (OS). SHapley Additive exPlanations (SHAP) analys
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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.
With human guidance, computers now use machine learning (ML) in artificial intelligence (AI) to learn from data, detect trends, and make predictions. Software can adapt and improve with new information. Imaging scans leverage pattern recognition to predict outcomes, diagnose disorders, and suggest treatments. Tuberculosis (TB) remains the most common bacterial disease affecting humans. The World Health Organisation reported that in 2022, 1.3 million people died from tuberculosis, with the death rate potentially reaching 66% if proper treatment isn't provided. We trained ML-supervised algorithm
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
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