BACKGROUND The objective of this study was to develop and validate machine learning (ML) algorithms to predict the 30-day and 6-month risk of deteriorating functional status following surgical treatment for thoracic spinal stenosis (TSS). We aimed to provide surgeons with tools to identify patients with TSS who have a higher risk of postoperative functional decline. MATERIAL AND METHODS The records of 327 patients with TSS who completed both follow-up visits were analyzed. Our primary endpoint was the dichotomized change in the perioperative Japanese Orthopedic Association (JOA) score, categor
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.
Near-infrared (NIR) spectroscopy combined with machine learning algorithms has been widely used for rapid and non-destructive quantitative analysis, but accurate quantitative modeling remains challenging due to the high dimensionality, collinearity, and redundancy of spectral variables, as well as the limited size of calibration datasets. In this study, a customized ensemble framework termed RFXGB-DA was developed for predicting fishmeal ash content. The proposed method combines the bootstrap sampling and random feature selection mechanisms of Random Forest (RF) with the nonlinear regression c
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 a common but often overlooked comorbidity in patients with Parkinson’s disease (PD), impacting both motor and non-motor symptoms and potentially affecting gait control. Early identification of PD with comorbid OSA (PD-OSA) is crucial for improving patient outcomes. METHODS: This study employed a wearable inertial sensor system to systematically collect spatiotemporal gait parameters and dynamic stability indicators during a standardized Timed Up and Go (TUG) test in 61 PD patients. Patients were categorized into PD-OSA and PD-NOSA groups based on 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.
OBJECTIVES: Electroconvulsive therapy (ECT) is an effective treatment of severe manifestations of mental illness. Since delay in initiation of ECT can have detrimental effects, prediction of the need for ECT could improve outcomes via more timely treatment initiation. Therefore, this study aimed to predict the need for ECT following admission to a psychiatric hospital.
METHODS: This study was based on electronic health record (EHR) data from routine clinical practice. Adult patients admitted to a hospital within the Psychiatric Services of the Central Denmark Region between January 2013 and N
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.
Microalgal biomass productivity depends on the complex interactions between the microalgal species, cultivation factors, nutrients, and reactor design. Improving this productivity is important for algae-based bioresource production, biological CO2 utilization, and early-stage screening of photobioreactor operating conditions. This study developed a species- and reactor-aware machine-learning framework to predict and optimize volumetric biomass productivity of Chlorella vulgaris, Spirulina platensis, and Scenedesmus sp. using operational, nutritional, system-level, and reactor-design variables
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.
Artificial intelligence (AI) integrated with bioinspired design enables the development of materials that adapt and dynamically respond to biological cues. In this study, a Drosera capensis-inspired thermo-responsive microneedle (MN) platform was developed, integrating motion, surface, and functional mimicry through AI-guided 4D printing. Shape memory polymers (SMPs) composed of tert-butyl acrylate (tBA) and 1,6-hexanediol diacrylate (HDDA) were designed to exhibit reversible shape recovery upon thermal stimulation. The complex shape-memory behavior was quantitatively modeled using multiple 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.
Litter moisture content (LMC) and litter pH (LPH) are important indicators of litter quality in broiler production. This study developed machine-learning models to predict LMC and LPH using environmental, flock-related, spatial, and litter-related variables collected from eight temporally distinct production periods in the same commercial broiler house at days 7, 21, and 42 (1600 observations). Four ML algorithms, namely Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGB), and Multilayer Perceptron (MLP), were evaluated under six predictor scenarios (S1-S6) usi
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.
Achieving robust human-machine interaction in noisy, constrained, or speech-impaired environments remains a significant challenge for conventional voice-based systems. Here, we present a wearable, flexible, and multichannel piezoresistive interface capable of decoding laryngeal and submandibular motion during complex speech behaviors. The system integrates a micropyramid polydimethylsiloxane (PDMS) sensing layer coated with conductive polypyrrole (PPy) onto a multichannel electrode array supported by a flexible polyimide (PI) substrate, providing superior skin conformity, high strain sensitivi
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.
ObjectiveWe aim to predict eosinophilic chronic rhinosinusitis with nasal polyps (ECRSwNP) employing preoperative clinical parameters and machine learning algorithms, evaluating, and selecting the optimal model.MethodsRetrospective collection of preoperative clinical parameters from 331 individuals suffering from chronic rhinosinusitis with nasal polyps. Independent predictors for ECRSwNP were determined through the application of the least absolute shrinkage and selection operator in conjunction with multivariate logistic regression. Four ML models for classification were constructed and cros
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.
INTRODUCTION: Upper extremity lymphedema is a common complication following breast cancer treatment, and supportive tools are valuable for screening, preventive strategies, and early therapeutic intervention. In 2020, Kwan and colleagues proposed a formula to predict the risk of lymphedema.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of a predictive model for lymphedema development (classified as low, moderate, or high risk) in a population of Brazilian women.
METHODS: This retrospective study included 190 women who underwent surgery for breast cancer, with at least 6 months of postoperative foll
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.
OBJECTIVE: Depressive symptoms are highly prevalent among people with eating disorders (ED). Although at the group level, depressive symptoms tend to improve alongside ED symptoms during treatment, many patients do not experience clinically meaningful reductions. Identifying at admission which patients are at risk for persistent depressive symptoms during ED treatment could support more personalized care and targeted treatment planning.
METHOD: We analyzed routinely collected electronic health record data from 1412 persons receiving inpatient or day hospital ED treatment. Two outcomes were ex
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.
Climate change is altering ecosystems, posing a risk of major impact for both human and animal health. Emerging zoonotic diseases, such as anthrax, are particularly vulnerable to changes in climate and biodiversity. anthrax, a classic zoonotic disease, disproportionately affects vulnerable pastoralist communities. This research assessed how changing climatic variables influence the geographical spread of anthrax outbreaks in the Indian condition, a region confronting rapid climate impacts. The study also compared the effect of climate variables with traditional factors like livestock populatio
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: Lumbar disc herniation (LDH) recurrence remains a pressing clinical challenge, with limited predictive tools available to support early identification and personalized intervention. Predicting recurrence after lumbar disc herniation (LDH) remains clinically important but algorithmically difficult due to extreme class imbalance and low signal-to-noise ratio. Objective: This study proposes a hybrid machine learning framework that integrates supervised classifiers, unsupervised anomaly detection, and decision threshold tuning to predict LDH recurrence using routine clinical data. Meth
Поиск 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.
AIMS: While muscle atrophy and ectopic fat deposition characterize metabolic syndrome (MS), their sex-specific patterns in elderly populations remain unclear.
METHODS: With the approval of the IRB, this cross-sectional study analyzed 316 participants (180 MS patients) using CT-based quantification of subcutaneous adipose tissue (SAT), skeletal muscle (SM), and intramuscular adipose tissue (IMAT). Normalized and adjusted data were evaluated via XGBoost machine learning with SHAP interpretation.
RESULTS: MS group demonstrated greater waist circumference (P < 0.001) and higher body mass index (
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.
This study assessed the efficacy of various diagnostic indicators and machine learning (ML) models in predicting childhood myopia. A total of 2,365 children aged 5-12 years were included in the study. The participants were exposed to non-cycloplegic and cycloplegic refraction tests, along with ocular biometric assessments. Cycloplegia was induced using 1% cyclopentolate eye drops, followed by cycloplegic refraction testing. Myopia prevalence was 11.2% (95% confidence interval: 9.9-12.5%). The spherical equivalent (SE) before and after cycloplegia varied with age, significantly differing by 0.5
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.
OBJECTIVES: Anemia is a significant global health concern, with hypochromic microcytic anemia being the most common type. Among its causes, β-thalassemia trait (β-TT) and iron deficiency anemia (IDA) share similar hematological features, making differentiation challenging. We aimed to develop machine learning (ML) models using routine red blood cell (RBC) indices to distinguish β-TT, IDA, and healthy cases.
METHODS: A total of 8106 individuals (3378 healthy, 2696 IDA, 2032 β-TT) were included in this study. Six RBC parameters-RBC count, hemoglobin (HGB), mean corpuscular volume (MCV), mean co
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: Lower extremity arterial disease (LEAD) affects over 200 million people globally and is largely driven by chronic vascular inflammation. However, the complex interplay between inflammatory pathways, their prognostic value and potential sex-specific differences remains insufficiently understood.
METHODS AND RESULTS: Literature indicates that elevated inflammatory markers-such as (high-sensitivity) C-reactive protein, fibrinogen, D-dimer, interleukin-6, α-defensins and soluble adhesion molecules as well as newly arising parameters such as neutrophil counts and markers of clonal haem
СтатьяОбзорПолный 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.
INTRODUCTION: The World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0 (WHODAS 2.0) is a well-known measure to assess disability in persons with Parkinson's disease (PD). The purpose of this study was to develop a short form of the WHODAS 2.0 for persons with PD using a machine learning-based methodology (ML-WHODAS) and to examine the efficiency (i.e., number of items needed to be administered) and validity of the ML-WHODAS.
METHODS: A secondary data analysis was performed. Data were randomly assigned to training datasets (80 %) and validation datasets (20 %). For developing the ML-WH
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.
Global climate change is one of the major environmental challenges faced today, and carbon dioxide (CO2) emissions is the primary cause of global warming. Although many countries have committed to reducing carbon emissions and achieving carbon neutrality, progress in reducing emissions across various industries remains uncertain. To address this issue, this study employs advanced machine learning methods such as random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), and stacked regression to construct a dynamic correlation model for exploring the relationship between sectoral electricity consumpt
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: Transrectal (TR) and transperineal (TP) biopsies are commonly used methods for diagnosing prostate cancer. However, their comparative effectiveness in conjunction with machine learning (ML) techniques remains underexplored. This study aimed to evaluate the predictive accuracy of ML algorithms in detecting prostate cancer using data derived from TR and TP biopsies.
METHODS: The clinical records of patients who underwent prostate biopsy at King Saud University Medical City and King Faisal Specialist Hospital and Research Centerin Riyadh, Saudi Arabia, between 2018 and 2025 were anal
СтатьяСравнительное 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.
MedElevator
Войти в исследования