Aims: Diabetic ketoacidosis (DKA) is a serious life-threatening condition caused by a lack of insulin, which leads to elevated plasma glucose and metabolic acidosis. Early identification of developing DKA is important to start treatment and minimize complications and risk of death. The aim of the present study is to develop and test prediction model(s) that gives an alarm about their risk of developing elevated ketone bodies during hyperglycemia. Methods: We analyzed data from 138 type 1 diabetes patients with measurements of ketone bodies and continuous glucose monitoring (CGM) data from over
СтатьяПолный 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.
BACKGROUND: Fractional flow reserve (FFR) represents the gold standard in guiding the decision to proceed or not with coronary revascularization of angiographically intermediate coronary lesion (AICL). Optical coherence tomography (OCT) allows to carefully characterize coronary plaque morphology and lumen dimensions.
OBJECTIVES: We sought to develop machine learning (ML) models based on clinical, angiographic and OCT variables for predicting FFR.
METHODS: Data from a multicenter, international, pooled analysis of individual patient's level data from published studies assessing FFR and OCT on
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
The growing need for personalized, accurate, and non-invasive diagnostic technology has resulted in significant advancements, from pushing c … onalized to target CD11b and CD66b membrane proteins on neutrophils. A multi-modal system utilizing supervised machine learning and simultaneous high-speed video microscopy classifies immune-specific surface receptors targeted by MOJPs as they form neutrophil-MOJP conjugates, based on multivariate multifrequency electrical recordings. High precision and sensitivity were dete …
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: The ability to differentiate similar choreic involuntary movements could lay the groundwork for the development of a minimally-in … one-dimensional sub-movements abutted by velocity zero-crossings. A combination of unsupervised and supervised machine learning algorithms was employed to automatically select data features extracted from sub-movements and distinguish the two types of involuntary choreic movements.
RESULTS: The trained model was able to accurately classify chorea vs. LID with an Area Under …
СтатьяПоддержка 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.
There is an unmet need for novel biomarkers to diagnose and monitor patients with neuroendocrine neoplasms. The EXPLAIN study explores a multi-plasma protein and supervised machine learning strategy to improve the diagnosis of pancreatic neuroendocrine tumors (PanNET) and differentiate them from small intestinal neuroendocrine tumors (SI-NET). At time of diagnosis, blood samples were collected and analyzed from 39 patients with PanNET, 135 with SI-NET (World Health Organization Grade 1-2) and 144 controls. Exclusion criteria were other malignant diseases, chronic inflammatory diseases, reduced…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод 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.
Despite being vaccine preventable, rabies (lyssavirus) still has a significant impact on global mortality, disproportionally affecting child … ere significantly altered (FDR adjusted P-value <0.05) in response to different lyssavirus strains. Supervised machine learning algorithms determined 6 cellular miRNAs (miR-99b-5p, miR-346, miR-5701, miR-138-2-3p, miR-651-5p, and miR-7977) were indicative of lyssavirus infection (100% accuracy), with the first four miRNAs having previously established roles in neuronal funct …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод 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.
To date, there are very limited noninvasive, regional assays of in vivo lung microstructure near the alveolar level. It has been suggested t … texture was observed uniquely within lung regions. Lung regions were automatically identified using supervised machine learning applied to summary measures of the image texture data. It was found that an unsupervised clustering within predefined lung regions colocates with expected differences in anatomy along the cranial-caudal axis in upright mice. It was also found that s …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Identifying potential risk factors for problem gambling (PG) is of primary importance for planning preventive and therapeutic interventions. We illustrate a new approach based on the combination of standard logistic regression and an innovative method of supervised data mining (Logic Learning Machine or LLM). Data were taken from a pilot cross-sectional study to identify subjects with PG behaviour, assessed by two internationally validated scales (SOGS and Lie/Bet). Information was obtained from 251 gamblers recruited in six betting establishments. Data on socio-demographic characteristics, li
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.
Artificial Intelligence (AI) is reshaping clinical work in ways that unsettle the foundational assumptions of continuing professional development (CPD). Existing CPD frameworks-Kirkpatrick, Miller, Moore, and the Five Domains-presume that clinicians are the primary generators of knowledge, the center of agency, and the drivers of performance and outcomes. AI disrupts this logic. Systems that draft clinical reasoning, modulate workflows, and influence decision pathways no longer function as passive tools but as active contributors to clinical judgment. As agency becomes distributed across human
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.
The rapid integration of artificial intelligence (AI) into grief and bereavement care represents a significant technological shift with therapeutic potential and ethical complexity. This paper establishes evidence-informed assumptions and principles to guide the responsible development and use of AI technologies in grief support, addressing the needs of bereaved individuals, families, communities, professionals, technology developers, and policymakers. We define "Grief AI" as applications spanning five core technological domains: Natural Language Processing for information seeking and therapeu
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.
Physiotherapy plays a crucial role in the rehabilitation of damaged or defective organs due to injuries or illnesses, often requiring long-term supervision by a physiotherapist in clinical settings or at home. AI-based support systems have been developed to enhance the precision and effectiveness of physiotherapy, particularly during the COVID-19 pandemic. These systems, which include game-based or tele-rehabilitation monitoring using camera-based optical systems like Vicon and Microsoft Kinect, face challenges such as privacy concerns, occlusion, and sensitivity to environmental light. Non-op
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: Postpartum maternal mental health (MMH) symptoms, including depression, anxiety, and childbirth-related post-traumatic stress disorder, are known to influence infant sleep trajectories. While previous research has examined their individual and combined associations, the predictive utility of these MMH symptoms for the early identification of infant sleep problems through machine learning (ML) remains understudied.
OBJECTIVE: This study aimed to examine whether postpartum MMH measures can predict infant sleep outcomes during the first year of life. The analysis focused on 2 clinica
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.
Breast cancer remains the most commonly diagnosed malignancy among women globally, with disproportionately higher mortality rates in low- and middle-income countries (LMICs) where diagnostic delays and limited specialist pathology capacity are widespread. While machine learning (ML) approaches achieve strong predictive performance for cancer classification, algorithmic opacity and absence of interpretability frameworks tailored to resource-constrained environments have impeded clinical adoption. This study bridges the translational gap between predictive accuracy and clinical utility by develo
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
While children with suicidal ideation or non-suicidal self-injury (NSSI) are at high risk of suicide, most do not attempt suicide. This study aims to identify predictors of first suicide attempts among children with suicidal thoughts or NSSI. We utilized longitudinal data from the Adolescent Brain and Cognitive Development study to examine a broad range of risk factors in children reporting suicidal ideation (N = 344, mean age = 9.93) or NSSI (N = 261, mean age = 9.88) at baseline, predicting first attempt of suicide during a 4-year follow-up. Predictive models were developed through bivariate
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 expansion of the food industry and the acceleration of global trade have underscored the importance of food authenticity identification (FAI) for ensuring food safety, maintaining market integrity, and protecting consumer interests. Rapid evaporative ionization mass spectrometry (REIMS), as an emerging food analysis technology, has demonstrated significant potential in FAI due to its real-time, accurate, and in-situ characteristics. This review article provides a comprehensive overview of REIMS technology, encompassing its developmental trajectory, experimental setup, operational procedure
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.
The discrimination of structurally similar biothiols remains a critical challenge in clinical diagnostics, as conventional nanozyme-based se … nd combining them with principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA), and supervised machine learning. The k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), and random forest (RF) classifiers achieved overall classification accuracies ranging from 95.83% to 97.22%, which further confirmed the robustness and reliability of the proposed sensing …
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: Traumatic brain injury (TBI) remains a major global health burden, disproportionately affecting low- and middle-income countries (LMICs) where access to neurocritical care is limited. Accurate and context-appropriate prognostic models are crucial to guide early clinical decision-making and optimize resource allocation in such settings. This study aims to develop and evaluate machine learning (ML) models for predicting TBI outcomes among adult patients using trauma registry data from Kilimanjaro Christian Medical Centre (KCMC), Tanzania.
METHODS: This retrospective cohort study uti
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: Chronic progression is a major clinical challenge in human brucellosis (HB), affecting nearly one-third of patients and leading to long-term disability. Reliable early prediction tools are lacking, hindering timely risk stratification and individualized management. This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models to predict chronic progression using routinely available clinical and laboratory data.
METHODS: We retrospectively analyzed 555 patients with confirmed brucellosis admitted between 2019 and 2024. Clinical characteristics and laboratory indicators at a
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: Stroke-associated pneumonia (SAP) contributes to high mortality rates in spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH) populations. Accurate prediction and early intervention of SAP are associated with prognosis. None of the previously developed predictive scoring systems are widely accepted. We aimed to derive and validate novel supervised machine learning (ML) models to predict SAP events in supratentorial sICH populations.
METHODS: The data of eligible supratentorial sICH individuals were extracted from the Risa-MIS-ICH database and split into training, internal validation, and e…
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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 AND OBJECTIVE: Endometrial hyperplasia (EH), a uterine pathology characterized by an increased gland-to-stroma ratio compared to normal endometrium (NE), may precede the development of endometrial cancer (EC). Particularly, atypical EH also known as endometrial intraepithelial neoplasia (EIN), has been proven to be a precursor of EC. Thus, diagnosing different EH (EIN, hyperplasia without atypia (HwA) and NE) and screening EIN from non-EIN are crucial for the health of female reproductive system. Computer-aided-diagnosis (CAD) was used to diagnose endometrial histological images bas
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