INTRODUCTION: Although clinical, functional, and biomarker data predict asthma exacerbations, newer approaches providing high accuracy of prognosis are needed for real-world decision-making in asthma. Machine learning (ML) leverages mathematical and statistical methods to detect patterns for future disease events across large datasets from electronic health records (EHR). This study conducted training and fine-tuning of ML algorithms for the real-world prediction of asthma exacerbations in patients with physician-diagnosed asthma.
METHODS: Adults with ≥ 2 ICD9/10 asthma codes within 1 year an
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.
BACKGROUND: Accurate early prediction of 3-month functional outcome after acute ischemic stroke is essential for prognostic communication, early management planning, and resource allocation. However, clinically applicable and interpretable prediction tools based on routinely collected data remain limited.
METHODS: In this single-center retrospective prediction-model study, we analyzed 770 adults with acute ischemic stroke admitted within 24 h of symptom onset. Baseline clinical and early laboratory variables were collected. After an 80/20 train-test split, key predictors were selected using c
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.
INTRODUCTION: Gait alterations have been proposed as functional indicators of neural dysfunction in Alzheimer's disease; however, their ability to capture disease-associated locomotor changes in preclinical models remains insufficiently characterized.
METHODS: In this study, we applied a neuroinformatics framework combining markerless pose estimation, kinematic feature extraction, conventional statistical analysis, supervised machine learning, and model interpretability to characterize gait alterations in the 3xTg-AD mouse model. Two complementary analyses were performed: cross-sectional geno…
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/Objectives: In Saudi Arabia, noncommunicable diseases (NCDs) are an increasing public health concern, with almost 70% of deaths related to chronic diseases. The study aimed to analyze 33-year trends in NCD risk factors and apply machine learning (ML) models to identify ecological associates of premature NCD-related mortality, sex-specific analyses and project trajectories to 2030. Methods: A longitudinal ecological time-series design which used WHO Global Health Observatory (GHO) NCD Indicators (1990-2022; select lipid indicators from 1980). Five supervised regression ML models-OLS,
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.
Designing robust, fully synthetic receptors capable of selective protein detection remains critical for advanced clinical diagnostics. Molec … t "Epitope Selection Rational Approach" (ESRA), integrating physicochemical descriptor analysis and supervised machine learning, was developed and applied to human myoglobin (MYG) to identify effective imprintable peptide epitopes in the pre-analytical stage. Five selected epitopes were used to fabricate molecularly imprinted PNE nanofilms (MIPNE-NFs) and nanoparticles (MIPN …
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: Patient complexity in mental health varies substantially, yet treatment approaches often rely on standardized protocols. Identifying distinct complexity profiles may support stratified care and more personalized intervention planning in depression.
OBJECTIVE: To identify distinct patient complexity profiles in depression across sociodemographic, clinical, and psychosocial indicators and to evaluate their clinical relevance for personalized treatment planning.
METHODS: We analyzed complete-case data from 270 adults with major depression using a Knowledge Discovery in Databases fra
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.
Polysorbate degradation by host cell-derived hydrolases presents a critical challenge in biopharmaceutical formulations. It can lead to fatt … ra performance liquid chromatography coupled to mass spectrometry (RP-UPLC-MS) and classified using supervised machine learning. Models were trained on single time point fingerprints comprising approximately 50 measurements for five hydrolases (CES1F, CES2C, LPLA2, PPT1 and PAF-AH). Evaluated algorithms included Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, Support …
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: With growing prevalence of mild cognitive impairment and dementia, online self-administered pre-screening tests hold the promise … criptive statistics for test-retest comparisons of all relevant performance metrics, developed an unsupervised machine learning approach to impute the cognitive status of participants, and used this to compare the discrimination power in the initial test-retests on the same day or after a gap of two weeks or more.
RESULTS: Significant practice effects were found in a self-e …
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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.
Single-boll weight (SBW) is difficult to estimate after defoliant application because canopy spectra include numerous mixed pixels from lint, soil, and senescent leaves, leading to strong background interference. Here we propose a UAV multispectral workflow that combines object-based boll extraction, spectral feature selection, and machine-learning regression to improve SBW mapping. Data were collected from a two-year drip-irrigated cotton experiment in Xinjiang, China involving four varieties evaluated under five planting densities treatments. Boll extraction was treated as a supervised objec
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.
Profitability in the pork industry relies heavily on breeding herd productivity. However, traditional phenotypic and genetic methods are limited in their selection efficiency for some reproductive potential related traits. This leads to high culling rates due to poor reproductive performance and detriments to productivity and profits. This study investigated whether metabolomic profiling of urine, saliva, and serum applied to machine learning (ML) algorithms could predict female pig reproductive potential status. Urine, saliva, and serum samples from high reproductive potential (HRP; lifetime
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.
Overexpression of the AdeABC efflux pump is crucial in conferring multidrug resistance (MDR) in Acinetobacter baumannii (A. baumannii). Its … growth of A. baumannii. This created a library of 629 peptide analogs, which were evaluated using a supervised machine learning (ML) pipeline based on 117 descriptors. The CatBoost classifier demonstrated the best performance among the tested model, with an accuracy of 96.5%, precision of 97%, recall of 96.2% and specificity of 96%. Furthermore, 126 predicted AMP were screen …
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: This study aims to characterise the relationship between the oral microbiota and periodontal disease (PD) by leveraging the lates … were integrated to calculate the Microbial Dysbiosis Index (MDI). To reliably distinguish PD, four supervised machine learning (ML) algorithms were employed, SHapley Additive exPlanations (SHAP) was utilised to explain the model.
RESULTS: A Venn diagram identified 19 core genera. Subjects in the case group exhibited a significantly higher MDI compared to controls (t = 8.53 …
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.
This study aimed to develop and validate an explainable machine learning model for predicting sarcopenia in older adults using nationally representative data. Using the 2022-2023 Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES; n = 2,721, ≥ 65 y), we constructed a data-driven framework integrating demographic, anthropometric, biochemical, and bioelectrical impedance analysis (BIA) variables. Sarcopenia was defined by the 2019 Asian Working Group for Sarcopenia (AWGS) criteria, requiring both low appendicular skeletal muscle mass and reduced handgrip strength. Five supervised al
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: Benign adrenal tumours, found in 1-7% of adults, can be non-functioning (NFAT) or show mild autonomous cortisol secretion (MACS) … eted serum metabolome analysis by mass spectrometry. Data were analysed using linear regression and supervised machine learning.
FINDINGS: Alongside the expected increase in glucocorticoid excretion from NFAT over MACS to adrenal CS, steroid analysis revealed decreased classic androgen metabolite excretion. By contrast, adrenal-derived 11-oxygenated androgen metabolites rem …
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: Despite a well-defined diagnostic work-up, uncertainties persist regarding celiac disease (CeD) detection strategies in the general population. Machine learning (ML) algorithms offer promise in aiding medical decision-making on clinical data. This study aimed to utilize ML prediction models to identify uncommon features indicating the necessity for CeD screening in children.
METHODS: The discovery cohort comprised children with CeD exhibiting nonspecific clinical features, drawn from a single referral center, along with gender- and age-matched controls. Data collected included dem
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: Tankyrase 1 (TNKS1) is a poly(ADP-ribose) polymerase involved in Wnt/β-catenin signaling, telomere maintenance, and genomic stability, making it an attractive therapeutic target in oncology. This study aimed to develop and apply an integrated computational workflow to identify novel TNKS1 inhibitor candidates. Methods: A curated dataset of experimentally validated TNKS1 inhibitors and property-matched DUD-E decoys was used to develop a consensus supervised machine learning (ML) model prioritization framework for ligand-based virtual screening, integrating Morgan fingerprints with 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.
Human mobility is commonly assessed in the laboratory environment, but accurate and robust joint motion measurement and task classification … patial location was measured using an ultra-wide band sensor, registered to the digital home model. Supervised machine learning classified tasks with a mean 82.3% accuracy. Hair combing involved the highest range of shoulder elevation (124.2 ± 21.2°), while sit-to-stand exhibited both the largest hip flexion (75.7 ± 10.3°) and knee flexion (91.8 ± 8.6°). Joint motion varied …
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.
Alzheimer's disease (AD) remains one of the most challenging neurodegenerative disorders, with limited therapeutic options and high failure rates in clinical trials. This work developed a drug repurposing pipeline powered by a machine learning (ML) model to find possible glycogen synthase kinase-3 beta (GSK-3β) inhibitors, a crucial target in AD pathogenesis. We selected, pre-processed, and optimized a dataset of 4,087 experimentally verified GSK-3β inhibitors using dimensionality reduction and descriptor creation. The most excellent prediction performance was obtained by Random Forest (100 de
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: Brain magnetic resonance imaging (MRI) is important for diagnosing Alzheimer's disease (AD), and MRI acquisition time should be reduced. The current study aimed to identify which Pix2Pix-based super-resolution images can reduce errors associated with brain anatomical analysis with diffeomorphic deformation examination and MRI acquisition time.
METHODS: Fifty patients with dementia who uderwent scanning using a 3-T MRI scanner in the OASIS-3 database were used to construct a super-resolution network. Network training was performed using a scaled image (64 × 64) down-sampled from
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.
While neutralizing ability has traditionally been considered the most important antibody function, appreciation has grown for Fc-mediated 'e … o associate cytokine stimuli with both glycogene expression and IgG glycosylation. Supervised and unsupervised machine learning models identify cytokine-specific glycogene "signatures" as well as distinct immunoglobulin glycosylation profiles. We find that cytokines induce rapid transcriptional responses, with glycogene signatures outperforming single-gene changes in disting …
СтатьяПрепринтПоиск 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