INTRODUCTION: To enhance the quality of surgical care, complications need to be minimised. Consequently, comprehending the occurrence and risk elements for postoperative complications is essential. Subsequently, we will apply machine learning (ML) algorithms to build risk factor prediction models that will assist surgeons in identifying the risk factors associated with the development of postoperative complications after general surgery.
METHODS AND ANALYSIS: This research will take place at a tertiary referral medical centre located in Bandar Abbas, Hormozgan, Iran. The inclusion criteria ar
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.
Systemic Autoimmune Diseases (SADs) present clinical challenges due to their heterogeneity, which complicates patient classification, and delays diagnosis. We characterized their metabolomic fingerprints aiming to uncover novel molecular insights and enhance patient stratification and diagnosis through the application of Machine Learning (ML). A total of 716 individuals from the international multicenter study PRECISESADS were included: 272 with Rheumatoid Arthritis (RA), 183 with Systemic Lupus Erythematosus (SLE), 148 with Antiphospholipid Syndrome (APS), 70 with Systemic Sclerosis (SSc), an
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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.
INTRODUCTION: Understanding the diverse pathogenetic pathways in obstructive sleep apnea (OSA) is crucial for improving outcomes. microRNA (miRNA) profiling is a promising strategy for elucidating these mechanisms.
OBJECTIVE: To characterize the pathogenetic pathways linked to OSA through the integration of miRNA profiles, machine learning (ML) and bioinformatics.
METHODS: This multicenter study involved 525 patients with suspected OSA who underwent polysomnography. Plasma miRNAs were quantified via RNA sequencing in the discovery phase, with validation in two subsequent phases using RT-qPCR
СтатьяМногоцентровое 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.
The field of dysmorphology has been changed by the use Artificial Intelligence (AI) and the development of Next Generation Phenotyping (NGP) … . After incorporation of age, gender, and ethnicity, we used XGboost (eXtreme Gradient Boosting), a supervised machine learning classifier. The model was tested on an independent validation set. Finally, we compared the performances of our model with DeepGestalt (Face2Gene). The study included 1448 frontal and lateral facial photographs from 6 centers, corresponding to 634 p …
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.
Schizophrenia presents significant diagnostic and treatment challenges, particularly in distinguishing between treatment-resistant (TRS) and … re significantly correlated with the severity of schizophrenia symptoms. The Random Forest model, a supervised machine learning algorithm, efficiently differentiated between cases and controls and between TRS and NTRS, with accuracies of 86.87 % and 88.41 %, respectively. However, removing PANSS scores notably decreased the model's diagnostic effectiveness. These results sug …
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.
OBJECTIVE: The focus of this study is on providing tools to enable researchers and practitioners to screen for dyslexia in adults entering u … screening from a subset of the initial seven tests. We used conditional inference tree analysis, a supervised machine learning approach to identify the most relevant tests, cut-off scores, and optimal order of test administration.
METHOD: A combined sample of 60 university students with dyslexia (clinical validation group) and 65 university students without dyslexia (norma …
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: Empirical studies have demonstrated associations between ten original adverse childhood experiences (ACEs) and multiple health o … associated with greater anxiety symptoms (p = 0.022).
CONCLUSIONS: This is the first study to use supervised machine learning to investigate interaction effects among original ACEs and expanded ACEs. Two expanded ACEs emerged as predictors for three adult health outcomes and warrant further consideration in ACEs assessments.
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПоддержка 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.
OBJECTIVE: Hearing loss (HL) is highly prevalent, yet underrecognized and underdiagnosed. Lack of standardized screening, awareness, cost, and access to hearing testing present barriers to HL identification. To facilitate prescreening and selection of patients who warrant audiometric evaluation, we developed a machine learning (ML) model to predict speech-frequency pure-tone average (PTA).
STUDY DESIGN: Cross-sectional study.
SETTING: National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES).
METHODS: The cohort included 8918 adults (≥20 years) who completed audiometric testing with NHANES
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: Biliary microlithiasis/sludge is detected in approximately 30% of patients with idiopathic acute pancreatitis (IAP). As recurrent biliary pancreatitis can be prevented, the underlying aetiology of IAP should be established.
AIM: To develop a machine learning (ML) based decision tool for the use of endosonography (EUS) in pancreatitis patients to detect sludge and microlithiasis.
METHODS: We retrospectively used routinely recorded clinical and laboratory parameters of 218 consecutive patients with confirmed AP admitted to our tertiary care hospital between 2015 and 2020. Patients
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: Patients with connective tissue disease-associated pulmonary arterial hypertension (CTD-PAH) experience worse survival and derive … a samples. Participants were followed prospectively for ascertainment of outcomes. Supervised and unsupervised machine learning algorithms and regression models were used to compare CTD-PAH versus IPAH metabolomic profiles and to measure metabolite-phenotype associations and interactions. Gradients across the pulmonary circulation were assessed using paired mixed venous and …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The marble burying test is a commonly used paradigm to describe phenotypes in mouse models of neurodevelopmental and psychiatric disorders. … focus on the burying bouts and movement dynamics. Using open-source software packages, we trained a supervised machine learning algorithm (the "classifier") to distinguish burying behavior in freely moving mice. In order to confirm the classifier's accuracy and characterize burying events in high detail, we performed the marble burying test in three mouse models: Ube3am-/p+ …
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: There is a need for reliable biomarkers for the diagnosis of chronic lung allograft dysfunction (CLAD). In this light, we investigated the diagnostic value of exhaled breath analysis using an electronic nose (eNose) for CLAD, CLAD phenotype, and CLAD stage in lung transplant recipients (LTR).
METHODS: We performed eNose measurements in LTR with and without CLAD, visiting the outpatient clinic. Through supervised machine learning, the diagnostic value of eNose for CLAD was assessed in a random training and validation set. Next, we investigated the diagnostic value of the eNose meas…
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.
The risk of coronary heart disease (CHD) clinical manifestations and patient management is estimated according to risk scores accounting multifactorial risk factors, thus failing to cover the individual cardiovascular risk. Technological improvements in the field of medical imaging, in particular, in cardiac computed tomography angiography and cardiac magnetic resonance protocols, laid the development of radiogenomics. Radiogenomics aims to integrate a huge number of imaging features and molecular profiles to identify optimal radiomic/biomarker signatures. In addition, supervised and unsupervi
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАСистематический обзорПолный 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.
Accurate detection and quantification of hepatic fibrosis remain essential for assessing the severity of non-alcoholic fatty liver disease ( … rovided a total of 987 annotations of different fibrosis types for developing, training and testing supervised machine learning models to detect fibrosis. The collagen proportionate area (CPA) was measured and correlated with each of the pathologists semi-quantitative fibrosis scores. Models were created and tested to detect each of six potential fibrosis patterns. There was …
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.
European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery2019eng
PURPOSE: An automated, objective, fast and simple classification system for the grading of facial palsy (FP) is lacking.
METHODS: An observational single center study was performed. 4572 photographs of 233 patients with unilateral peripheral FP were subjectively rated and automatically analyzed applying a machine learning approach including Supervised Descent Method. This allowed an automated grading of all photographs according to House-Brackmann grading scale (HB), Sunnybrook grading system (SB), and Stennert index (SI).
RESULTS: Median time to first assessment was 6 days after onset. At f
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.
OBJECTIVES: Discharging patients from the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) can be delayed for non-medical reasons including the procureme … ospital. A matrix was constructed using words from NICU notes (single words and bigrams) to train a supervised machine learning algorithm to determine the most important words differentiating poorly performing patients compared to well performing patients in our original discharge prediction model.
RESULTS: NLP using a bag of words (BOW) analysis revealed several cohorts th …
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.
Age-related hearing loss (presbyacusis) has a complex etiology. Results from animal models detailing the effects of specific cochlear injuri … n age, gender, and noise exposure history provided external validity for the four phenotypes. Three supervised machine learning classifiers were then used to assess reliability of the exemplar training set to estimate the probability that newly obtained audiograms exhibited one of the four phenotypes. These procedures classified the exemplars with a high degree of accuracy; …
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.
MOTIVATION: Nonlinear small datasets, which are characterized by low numbers of samples and very high numbers of measures, occur frequently in computational biology, and pose problems in their investigation. Unsupervised hybrid-two-phase (H2P) procedures-specifically dimension reduction (DR), coupled with clustering-provide valuable assistance, not only for unsupervised data classification, but also for visualization of the patterns hidden in high-dimensional feature space.
METHODS: 'Minimum Curvilinearity' (MC) is a principle that-for small datasets-suggests the approximation of curvilinear
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Drug resistance mutations (DRMs) appear in HIV under treatment pressure. DRMs are commonly transmitted to naive patients. The standard approach to reveal new DRMs is to test for significant frequency differences of mutations between treated and naive patients. However, we then consider each mutation individually and cannot hope to study interactions between several mutations. Here, we aim to leverage the ever-growing quantity of high-quality sequence data and machine learning methods to study such interactions (i.e. epistasis), as well as try to find new DRMs. We trained classifiers to discrim
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.
As the early stage of Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) has high chance to convert to AD. Effective prediction of such conversion from MCI to AD is of great importance for early diagnosis of AD and also for evaluating AD risk pre-symptomatically. Unlike most previous methods that used only the samples from a target domain to train a classifier, in this paper, we propose a novel multimodal manifold-regularized transfer learning (M2TL) method that jointly utilizes samples from another domain (e.g., AD vs. normal controls (NC)) as well as unlabeled samples to boost the per
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования