BACKGROUND: Mathematical learning difficulties (MLD) are associated with weaknesses in both domain-specific numerical abilities and domain-g … via receiver operating characteristic (ROC) analysis and through the use of classification indices. Supervised machine learning models, including Support Vector Classifier, Random Forest, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) classifiers, were trained and cross-validated, while model interpretability was examined via SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis.
RESULTS: …
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.
BACKGROUND: HIV testing is the cornerstone of HIV prevention and a pivotal step in realizing the Joint United Nations Program on HIV/AIDS (UNAIDS) goal of ending AIDS by 2030. Despite the availability of relevant survey data, there exists a research gap in using machine learning (ML) to analyze and predict HIV testing among adults in South Africa. Further investigation is needed to bridge this knowledge gap and inform evidence-based interventions to improve HIV testing.
OBJECTIVE: This study aims to determine consistent predictors of HIV testing by applying supervised ML algorithms in repeate
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.
BACKGROUND: Velopharyngeal dysfunction (VPD) is an impaired ability to achieve adequate velopharyngeal closure during speech, often resulting in hypernasality and reduced intelligibility. VPD screening and diagnosis require specialized expertise and controlled recording conditions, limiting scalable access outside high-income countries.Key challenge: Speech-based machine learning models can perform extremely well under standardized clinical recording conditions. However, performance often deteriorates when deployed on consumer devices (e.g., phones or tablets) and in uncontrolled acoustic envi
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: Treatment non-adherence of patients stands as a major barrier to effectively manage chronic conditions. However, non-adherent behavior is estimated to affect up to 50 % of patients with chronic conditions, leading to poorer health outcomes among patients, higher rates of hospitalization, and increased mortality.
OBJECTIVE: This study offers a provision of a structured overview of the computational methods and techniques used to build predictive models of treatment adherence of patients.
METHODS: A scoping review was conducted, and the following databases were searched to identify
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Implementing affective engineering in real-life applications requires the ability to effectively recognize emotions using physiological measurements. Despite being a widely researched topic, there seems to be a lack of systems that translate results from data collected in a laboratory setting to higher technology readiness levels. In this paper, we delve into the feasibility of emotion recognition beyond controlled laboratory environments. For this reason, we create a minimally-invasive experimental setup by combining emotional recall via autobiographical emotion memory tasks with a user-frien
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: Tinnitus, known as "ringing in the ears", is a widespread and frequently disabling hearing disorder. No pharmacological treatmen … elivery of TRT.
METHODS: This research proposes the formulation of data analytics models, based on supervised machine learning (ML) techniques, such as classification models and decision rules for diagnosis, and action rules for treatment to support the delivery of TRT. A knowledge-based framework for clinical decision support system (CDSS) is proposed as a UI-based Java ap …
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: Esophageal motility disorders have a severe impact on patients' quality of life. While high-resolution manometry (HRM) is the … long-term HRM in patients with suspected temporary esophageal motility disorders, we implemented a supervised machine learning algorithm for automated swallow detection and classification.
RESULTS: For a set of 24 h of long-term HRM by means of this algorithm, the evaluation time could be reduced from 3 days to a core evaluation time of 11 min for automated swallow detecti …
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: Minor head trauma in children is a common reason for emergency department visits, but the risk of traumatic brain injury (TBI) in those children is very low. Therefore, physicians should consider the indication for computed tomography (CT) to avoid unnecessary radiation exposure to children. The purpose of this study was to statistically assess the differences between control and mild TBI (mTBI). In addition, we also investigate the feasibility of machine learning (ML) to predict the necessity of CT scans in children with mTBI.
METHODS AND FINDINGS: The study enrolled 1100 childre
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.
Because of the direct interaction of lungs with the environment, respiratory diseases are among the leading causes of environment-related deaths in the world. Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and cystic fibrosis (CF) are two highly debilitating diseases that are of particular interest in the context of environmental studies; they both are characterized by a similar progressive loss of lung function with small bronchi alterations, and a high phenotypic variability of unknown origin, which prevents a good therapeutic efficacy. In the last years, there has been an evolution in the app
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: Studies have used questionnaires of dysphonic symptoms to screen voice disorders. This study investigated whether the differential presentation of demographic and symptomatic features can be applied to computerized classification.
METHODS: We recruited 100 patients with glottic neoplasm, 508 with phonotraumatic lesions, and 153 with unilateral vocal palsy. Statistical analyses revealed significantly different distributions of demographic and symptomatic variables. Machine learning algorithms, including decision tree, linear discriminant analysis, K-nearest neighbors, support vecto
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.
BACKGROUND: Chronic posthemorrhagic hydrocephalus often arises following spontaneous subarachnoid hemorrhage (SAH). Timely identification of … ntral nervous system infection, aneurysm characteristics, and treatment modalities, were evaluated. Supervised machine learning (ML) models, trained and compared using Python and scikit-learn, were employed to predict chronic shunt-dependent hydrocephalus. Model performance was rigorously assessed through repeated cross-validation. To facilitate transparency and collaboratio …
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: Hepatoblastoma (HB) is the most common primary liver malignancy in childhood, yet its molecular determinants, functional dependencies, and therapeutic vulnerabilities remain incompletely characterized. Integrative analyses combining transcriptomic profiling with functional genomic datasets provide a strategy to identify essential genes, biomarkers predictive of tumor behavior and treatment response.
METHODS: Differential expression analysis comparing HB tumors with normal liver was processed on training cohort. These genes were integrated with DepMap CRISPR-Cas9 dependency scores
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: Personalized pretreatment dosimetry planning is crucial for optimizing [177Lu]Lu-prostate-specific membrane antigen-617 (Lu-PSMA) radioligand therapy (RLT) in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC).
PURPOSE: This study addresses two goals. First, we develop a machine learning (ML)-based pretreatment planning model to predict post-therapy absorbed doses (ADs) in metastatic lesions by integrating clinical biomarkers (CBs) with radiomic features (RFs) and dosiomic features (DFs) extracted from [⁶⁸Ga]Ga-PSMA-11 (Ga-PSMA) positron emission tomography/comp
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 develop and validate explainable machine learning (ML) models predicting urinary stone composition from routinely available clinical variables and standardised morphological features, and to quantify the incremental value of morphology.
PATIENTS AND METHODS: This retrospective cohort study included consecutive patients undergoing endourological treatment or spontaneous stone expulsion, with laboratory analysis showing a major component exceeding 50% of stone composition, between 2019 and 2024. The outcome was dominant stone composition, classified into five categories: calcium
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: Prognostic uncertainty in older women with heart failure often delays end-of-life discussions and leads to unnecessary intervent … loped, validated, and compared five models: a multivariable logistic regression (LR) model and four supervised machine learning (ML) models (Gradient Boosting, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine, and Random Forest). Model performance was assessed using discrimination (area under the receiver operating characteristic curve [AUROC]) and calibration (ca …
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.
BACKGROUND: Adverse events (AEs) within the cardiac ICU (CICU) are associated with high mortality and comorbidity. Patients with single ventricle (SV) physiology are particularly vulnerable to experiencing such events before second stage surgery (bidirectional Glenn). Timely identification and management of AEs are critical for improving patient outcomes and enabling earlier, more targeted medical interventions in this vulnerable population.
OBJECTIVES: To develop and evaluate machine learning (ML) models using continuous physiologic data to predict and identify AEs including cardiac arrest (
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: Iron-deficiency anaemia (IDA) is the most prevalent hematological disorder globally, significantly impairing physical capacity and cognitive development. Early detection is crucial; however, conventional diagnostic methods often have limitations. Machine learning (ML) can enhance predictive accuracy by analyzing complex hematological parameters, including reticulocyte maturation indices. This study aimed to develop and compare multiple ML algorithms for IDA prediction and to identify the most effective model for potential clinical use. METHODS: This retrospective cross-sectional st
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.
PURPOSE: This retrospective cohort study aimed to analyze the relationship between tongue color and coronary artery stenosis severity in 282 … ngue coating (CC_) data were converted into RGB and HSV model parameters using SMX System 2.0. Four supervised machine learning classifiers were used to establish a coronary artery stenosis grading prediction model, including random forest (RF), logistic regression, and support vector machine (SVM). Accuracy, precision, recall, and F1 score were used as classification indica …
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.
PURPOSE: Our objective was to use interpretable machine learning for choosing dose-volume constraints on cardiopulmonary substructures (CPSs) associated with overall survival (OS) in radiation therapy for locally advanced non-small cell lung cancer.
METHODS AND MATERIALS: A total of 428 patients with non-small cell lung cancer were randomly divided into training/validation/test subsets (n = 230/149/49) in Radiation Therapy Oncology Group 0617. Manual or automated contouring was performed to segment CPSs, including heart, atria, ventricles, aorta, left/right ventricle/atrium (LV+RV+LA+RA), inf
Рандомизированное исследованиеСтатьяПоддержка 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: Mobilisation and exercise intervention in general are safe and feasible in critically ill patients. For patients requiring catec … ortality, and rate of adverse events. Data were extracted from free-text mobilisation entries using supervised machine learning (support vector machine). Statistical analyses were done using (generalised) linear (mixed-effect) models, as well as chi-square tests and ANOVAs.
RESULTS: A total of 12,462 patients were analysed in this study. They received a total of 59,415 mobi …
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