BACKGROUND: The accuracy of available prediction tools for clinical outcomes in patients with atrial fibrillation (AF) remains modest. Machine Learning (ML) has been used to predict outcomes in the AF population, but not in a population entirely on anticoagulant therapy.
METHODS AND AIMS: Different supervised ML models were applied to predict all-cause death, cardiovascular (CV) death, major bleeding and stroke in anticoagulated patients with AF, processing data from the multicenter START-2 Register.
RESULTS: 11078 AF patients (male n = 6029, 54.3%) were enrolled with a median follow-up peri
СтатьяМногоцентровое 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.
Acinetobacter baumannii, a notable drug-resistant bacterium, often induces severe infections in healthcare settings, prompting a deeper expl … ial susceptibility and carbapenemase genes via multiplex polymerase chain reaction (PCR). Utilizing supervised machine learning, the study constructed models to predict 14- and 30-day mortality rates, revealing the Naïve Bayes model's superior specificity (0.75) and area under the curve (0.822) for 14-day mortality, and the Random Forest model's impressive recall (0.85) for …
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: Digital health interventions offer opportunities to expand access to substance use disorder (SUD) treatment, collect objective r … ked to self-report stress and craving, at which time were offered brief in-app de-escalation tools. Supervised machine learning algorithms were applied retrospectively to wearable sensor data obtained to develop group-based digital biomarkers for stress and craving. Engagement was assessed by number of days of utilization, and number of hours in a given day of connection.
R …
Оценочное исследованиеСтатьяНаблюдательное 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.
PURPOSE: Intrahepatic cholangiocarcinoma (IHC) is a heterogeneous tumor. The hidden-genome classifier, a supervised machine learning-based algorithm, was used to quantify tumor heterogeneity and improve classification.
EXPERIMENTAL DESIGN: A retrospective review of 1,370 patients with IHC, extrahepatic cholangiocarcinoma (EHC), gallbladder cancer (GBC), hepatocellular carcinoma (HCC), or biphenotypic tumors was conducted. A hidden-genome model classified 527 IHC based on genetic similarity to EHC/GBC or HCC. Genetic, histologic, and clinical data were correlated.
RESULTS: In this study, 410 …
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.
Cervical cancer, which is mainly caused by oncogenic human papillomavirus subtypes, remains a significant global health challenge. Recent st … , highlighting the robustness of microbiome similarities despite the diversity of sampling methods. Supervised machine learning has revealed challenges in distinguishing LBC and SWAB samples based on their microbiome features. Weighted co-expression network analysis revealed that the correlation between microbial clusters and the sampling method with clinical data was not si …
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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: Asthma classification into different subphenotypes is important to guide personalized therapy and improve outcomes.
OBJECTIVES: To further explore asthma heterogeneity through determination of multiple patient groups by using novel machine learning (ML) approaches and large-scale real-world data.
METHODS: We used electronic health records of patients with asthma followed at the Cleveland Clinic between 2010 and 2021. We used k-prototype unsupervised ML to develop a clustering model where predictors were age, sex, race, body mass index, prebronchodilator and postbronchodilator spi
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.
Iron deficiency and iron deficiency anemia pose significant health challenges worldwide. Iron carbohydrate nanoparticles administered intrav … idely used drug class in treating iron deficiency. Additionally, we developed and utilized the self-supervised machine learning workflow for the image analysis of iron-carbohydrate complexes, which might be further expanded into a useful characterization tool for comparability studies.
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 mitochondrion is intimately linked to energy and overall metabolism and therefore the morphology of mitochondrion can be very informative for inferring the metabolic state of cells. In this study we report an approach for automatic classification of mitochondrial morphologies using supervised machine learning to efficiently classify them from a large number of cells at a time. Fluorescence microscopy images of the chronic encysted form of parasite Toxoplasma gondii were used for this development. Manually classifying these morphologies from the hundreds of parasites within typical tissue c…
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.
Autism spectrum disorder (ASD) are neurodevelopmental conditions characterised by deficits in social communication and interaction and repet … duals with ASD (PARIS study and FACE ASD) screened for pregnancy history, and used supervised and unsupervised machine learning algorithms. We included 295 mother-child dyads with 14% of them with MIA+. We found that ASD-MIA+ individuals displayed more severe maladaptive behaviors, specifically in their socialization abilities. MIA+ directly influenced individual's socio-ada …
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: Primary mitral regurgitation (MR) is a heterogeneous clinical disease requiring integration of echocardiographic parameters using guideline-driven recommendations to identify severe disease.
OBJECTIVES: The purpose of this preliminary study was to explore novel data-driven approaches to delineate phenotypes of MR severity that benefit from surgery.
METHODS: The authors used unsupervised and supervised machine learning and explainable artificial intelligence (AI) to integrate 24 echocardiographic parameters in 400 primary MR subjects from France (n = 243; development cohort) and C…
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеСравнительное 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.
OBJECTIVE: Klinefelter syndrome (KS) is the most common sex chromosome disorder and genetic cause of infertility in males. A highly variable phenotype contributes to the fact that a large proportion of cases are never diagnosed. Typical hallmarks in adults include small testes and azoospermia which may prompt biochemical evaluation that typically shows extremely high follicle-stimulating hormone and low/undetectable inhibin B serum concentrations. However, in prepubertal KS individuals, biochemical parameters are largely overlapping those of prepubertal controls. We aimed to characterize clini
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: Obstructive sleep apnea (OSA) remains massively underdiagnosed, due to limited access to polysomnography (PSG), the highly complex gold standard for diagnosis. Performance scores in predicting OSA are evaluated for machine learning (ML) analysis applied to 3D maxillofacial shapes.
METHODS: The 3D maxillofacial shapes were scanned on 280 Caucasian men with suspected OSA. All participants underwent single night in-home or in-laboratory sleep testing with PSG (Nox A1, Resmed, Australia), with concomitant 3D scanning (Sense v2, 3D systems corporation, USA). Anthropometric data, comorb
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАКлиническое 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.
PURPOSE: To use longitudinal optical coherence tomography (OCT) and OCT angiography (OCTA) data to detect glaucomatous visual field (VF) progression with a supervised machine learning approach.
DESIGN: Prospective cohort study.
METHODS: One hundred ten eyes of patients with suspected glaucoma (33.6%) and patients with glaucoma (66.4%) with a minimum of 5 24-2 VF tests and 3 optic nerve head and macula images over an average follow-up duration of 4.1 years were included. VF progression was defined using a composite measure including either a "likely progression event" on Guided Progression An…
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.
INTRODUCTION: Therapists' responses to patients play a crucial role in psychotherapy and are considered a key component of the patient-clini … s of the patients' faces, which were selected from the still images of the previously shown videos. Supervised machine learning (ML) was used to evaluate whether: (1) therapists' responses predicted which patient they observed during the EEG task and whether specific clinician reactions were involved in distinguishing between patients with different personality disorders (us …
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.
OBJECTIVE: To develop a prediction model for survival of patients with coronary artery disease (CAD) using health conditions beyond cardiovascular risk factors, including maximal exercise capacity, through the application of machine learning (ML) techniques.
METHODS: Analysis of data from a retrospective cohort linking clinical, administrative, and vital status databases from 1995 to 2016 was performed. Inclusion criteria were age 18 years or older, diagnosis of CAD, referral to a cardiac rehabilitation program, and available baseline exercise test results. Primary outcome was death from any
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.
COVID-19 is a disease with a spectrum of clinical responses ranging from moderate to critical. To study and control its effects, a large number of researchers are focused on two substantial aims. On the one hand, the discovery of diverse biomarkers to classify and potentially anticipate the disease severity of patients. These biomarkers could serve as a medical criterion to prioritize attention to those patients with higher prone to severe responses. On the other hand, understanding how the immune system orchestrates its responses in this spectrum of disease severities is a fundamental issue 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.
Assessment of heart sounds which are generated by the beating heart and the resultant blood flow through it provides a valuable tool for car … aim of this research paper is providing an accurate CVD recognition model based on unsupervised and supervised machine learning methods relayed on convolutional neural network (CNN). The proposed approach is evaluated on heart sound signals from the well-known, publicly available PASCAL and PhysioNet datasets. Experimental results show that the heart cycle segmentation and s …
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.
Autism spectrum disorder (ASD), obsessive-compulsive disorder (OCD) and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) are clinically and b … used to determine top contributing model features. Bootstrapping, out-of-model outcome measures and supervised machine learning were each used to examine stability and evaluate the new groups. Cortical thickness in socio-emotional and attention/executive networks and inattention symptoms comprised the top ten features driving participant similarity and differences between fo …
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 AND PURPOSE: Limbic encephalitis is an autoimmune disease. A variety of autoantibodies have been associated with different subtypes of limbic encephalitis, whereas its MR imaging signature is uniformly characterized by mesiotemporal abnormalities across subtypes. Here, we hypothesized that patients with limbic encephalitis would show subtype-specific mesiotemporal structural correlates, which could be classified by supervised machine learning on an individual level.
MATERIALS AND METHODS: T1WI MPRAGE scans from 46 patients with antibodies against glutamic acid decarboxylase and 34 …
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: Repeated exposure to certain low molecular weight (LMW) chemical compounds may result in development of allergic reactions in th … in comparison to non-respiratory sensitizers. By using an independent data set in combination with supervised machine learning, we validated the assay, showing that the identified genomic biomarker is able to accurately classify respiratory sensitizers.
CONCLUSIONS: We have identified a genomic biomarker signature for classification of respiratory sensitizers. Combining th …
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.
MedElevator
Войти в исследования