The rapid deployment of Internet of Things (IoT) devices across smart cities, healthcare systems, industrial automation, transportation networks, smart grids, and cyber-physical infrastructures has expanded the modern cyberattack surface. IoT devices are often constrained by limited processing capacity, memory, battery power, and communication bandwidth, making conventional security mechanisms difficult to deploy consistently at scale. Intrusion detection systems (IDSs) provide an important defensive layer; however, many machine-learning-based IDSs are developed under static assumptions and ma
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: Ocrelizumab and natalizumab are commonly prescribed high-effectiveness disease-modifying therapies (DMTs) for relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS). However, no randomized clinical trial and few real-world studies have directly compared their effectiveness in reducing disability progression. Subtype classification and disability status are critical for multiple sclerosis (MS) research, but these data are often missing in electronic health records (EHRs), limiting robust real-world evidence generation.
OBJECTIVE: To compare the effectiveness of ocrelizumab and natalizumab i
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.
Presenteeism, attending work despite physical or mental health problems, is a major source of productivity loss worldwide, yet its early detection in everyday settings remains challenging. Conventional self-report instruments are time-consuming and require psychiatrist interpretation, which limits their scalability. We developed a multimodal machine-learning model that estimates work-function impairment as an indicator of presenteeism from brief smartphone-based dialogues. 38 employees recorded short self-report videos (10-30 s) using front-facing smartphone cameras, which were independently 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.
BACKGROUND: Discerning the genetic contributions to complex human diseases is a challenging mandate that demands new types of data and calls for new avenues for advancing the state-of-the-art in computational approaches to uncovering disease etiology. Systems approaches to studying observable phenotypic relationships among diseases are emerging as an active area of research for both novel disease gene discovery and drug repositioning. Currently, systematic study of disease relationships on a phenome-wide scale is limited due to the lack of large-scale machine understandable disease phenotype r
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: The aim of the present study was to identify machine learning (ML)-driven risk constellations to predict specific postoperative outcomes and recovery targets to support the development of targeted interventions, optimized to individual risk profiles. Methods: This retrospective institutional cohort study included consecutive patients who underwent elective colorectal surgery over an 11-year study period focusing on baseline patient characteristics, intraoperative details, and postoperative complications. Five supervised classification algorithms for specific complications and recov
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: Obstructive sleep apnea (OSA) is strongly associated with metabolic dysfunction and may contribute to the development of hepatic … tcomes. Following feature selection, 11 of the 37 candidates were retained for model training. Four supervised machine learning algorithms-logistic regression, support vector machine, random forest, and artificial neural network were trained to predict steatosis, MASLD, and liver fibrosis. Model performance was evaluated by accuracy, F1-score, and area under the ROC curve. F …
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.
Diabetes mellitus (DM) is a serious global health problem due to the large number of people who suffer from it, the complications arising from it, and the significant economic impact associated with it. Early identification of people at risk is essential for implementing preventive strategies that reduce the burden on healthcare systems. In this context, machine learning (ML) techniques have emerged as promising tools to support the timely detection of diabetes and clinical decision-making. The objective of the research was to develop and evaluate the performance of ML models to predict diabet
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: This study was to conduct prediction models based on parameters before and after the first cycle, respectively, to predict live … fore the first cycle and after the first cycle were screened. Based on the predictive factors, four supervised machine learning algorithms were respectively considered to build the predictive models: logistic regression (LR), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and light gradient boosting machine (LGBM). The performances of the prediction models were eva …
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.
RATIONALE: Duration of mechanical ventilation is associated with adverse outcomes in critically ill patients and increased use of resources. The increasing complexity of medication regimens has been associated with increased mortality, length of stay, and fluid overload but has never been studied specifically in the setting of mechanical ventilation.
OBJECTIVE: The purpose of this analysis was to develop prediction models for mechanical ventilation duration to test the hypothesis that incorporating medication data may improve model performance.
METHODS: This was a retrospective cohort study
СтатьяПрепринтПоиск 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: Early onset preeclampsia (eoPE) is a hypertensive disorder of pregnancy with endothelial dysfunction manifested before 34 weeks where expectant management is usually attempted. However, the timing of hospitalization, corticosteroids, and delivery remain a challenge. We aim to develop a prediction model using machine-learning tools for the need for delivery within 7 days of diagnosis (model D) and the risk of developing hemolysis, elevated liver enzymes, and low platelets (HELLP) syndrome or abruptio placentae (model HA).
MATERIALS AND METHODS: A retrospective cohort of singleton 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.
Predictive models have succeeded in distinguishing between individuals with Alcohol use Disorder (AUD) and controls. However, predictive models identifying who is prone to develop AUD and the biomarkers indicating a predisposition to AUD are still unclear. Our sample (n = 656) included offspring and non-offspring of European American (EA) and African American (AA) ancestry from the Collaborative Study of the Genetics of Alcoholism (COGA) who were recruited as early as age 12 and were unaffected at first assessment and reassessed years later as AUD (DSM-5) (n = 328) or unaffected (n = 328). Mac
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Optimal management of patent ductus arteriosus (PDA) remains controversial. Complexity in severity appraisal, high-dimensional data, and the need for longitudinal, individualized assessment make PDA a compelling candidate for Artificial Intelligence (AI)-driven approaches. This systematic review evaluates AI research in the context of PDA, identifying strengths, limitations, and future directions.
METHODS: Following PRISMA 2020, databases were searched for peer-reviewed articles from January 1, 2010, to May 31, 2025. Eleven studies met inclusion criteria. Data on design, populat
СтатьяОбзорПолный 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: Nonsuicidal self-injury (NSSI) is common among adolescents with depressive disorders and is associated with substantial clinical burden. Machine learning may assist in identifying multidimensional patterns associated with NSSI, although its incremental value beyond direct clinical assessment remains uncertain.
OBJECTIVE: This study compares 7 supervised machine learning model variants for classifying past-year NSSI status among adolescents with depressive disorders and conducts detailed analyses of interpretability, sensitivity, subgroup performance, and clinical utility using a r…
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.
Chronic kidney disease, CKD in short, is a kind of long-term kidney illness in which rapid deterioration of kidney function is observed over a period of time. Unlike other organs, this damage in kidney function cannot be recovered and reversed as well. Moreover, in its early stages, asymptomatic renal disease is highly prevalent, making early identification with conventional clinical approaches difficult. Thus, early and accurate detection of risk factors is a very challenging step in CKD diagnosis.This research work showed earlier and effective identification of risk factors using notable fea
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: This in vitro study aims to evaluate canal transportation, centring ability, volumetric change, and apical debris extrusion of four reciprocating systems using CBCT, machine-learning segmentation, and the Myers-Montgomery method.
MATERIAL AND METHODS: Forty-eight 3D-printed maxillary canine resin teeth with standardised double-curved canals were randomly allocated to Reciproc Blue (RB), WaveOne Gold (WOG), One Reci (OR), or RC-One (n = 12). All canals were prepared at body temperature using manufacturer-recommended kinematics. Pre- and post-instrumentation CBCT scans (voxel size 7
СтатьяОбзорПоиск 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 immune microenvironment is a crucial component of colorectal carcinoma that has been well characterized, but much less is known about th … low, or high expression), PTPRC (CD45RO and CD45RA), MKI67 (Ki-67), and KRT (keratin) combined with supervised machine learning. CD3+CD4+ cells were more abundant than CD3+CD8+ cells in most precursors. In conventional adenomas, greater villous component correlated with fewer intraepithelial CD3+CD8+ cells. Serrated lesions, including hyperplastic polyps and sessile serrated …
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.
Alzheimer's disease (AD) is characterized by substantial clinical and biological heterogeneity, with diverse neuroanatomical, cognitive, clinical, functional, and genetic risk profiles that are poorly captured by current diagnostic frameworks. Identifying reproducible disease dimensions is critical for understanding divergent pathophysiological mechanisms and designing future stratified therapeutic interventions. Herein, we applied a semi-supervised machine learning clustering framework and robust reproducibility validation strategies to structural MRI data from 1,757 participants, comprising …
СтатьяПрепринтПоиск 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: The tissue-resident microbiome of oral epithelial lesions remains incompletely characterized, with most prior studies relying on saliva or surface sampling. This study aimed to characterize intralesional microbial communities across histopathologic categories of tongue lesions using formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue.
METHODS: This cross-sectional study characterized the intralesional microbiome of 63 formalin-fixed, paraffin-embedded tongue tissues, including fibroma (n = 15), low malignant potential dysplasia (LMP; n = 24), high malignant potential dysplasia (HMP; n
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: Mobility is an informative marker of neurological function, physiological reserve, and functional independence. Laboratory gait analysis requires costly specialized equipment, while research wearables can impose sustained-use burdens. Smartphone inertial measurement units (IMUs) offer a widely available platform for longitudinal assessment within a patient's natural environment.
METHODS: Following PRISMA-ScR guidelines, PubMed, Embase, and Scopus were searched for peer-reviewed studies using internal smartphone sensors to map reported clinical applications, methodological implemen
Scoping ReviewСтатьяПолный 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.
Municipal solid waste (MSW) generation in university campuses across sub-Saharan Africa presents a critical management challenge and an underutilised energy recovery opportunity, compounded by structural information gaps including population undercounting and inadequate compositional data. This study applies an integrated machine learning (ML) framework to predict daily MSW generation, net calorific value (NCV), and electrical energy potential from primary empirical data collected at the University of Jos hostel complex, Nigeria. Four supervised regression algorithms - linear regression, rando
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