The measurement performance of the Short-Form Brief Pain Inventory (BPI-SF) across IASP-recognized pain mechanisms remains unclear. We evalu … s a fourth latent factor showed acceptable fit. Discriminative performance was limited: across five supervised machine learning models, the highest multiclass AUC was 0.70, and the strongest binary contrast involved nociplastic pain, with AUCs up to 0.75. Factor-informed subscale and reduced-item models did not improve discrimination. The BPI-SF is reliable and structurally …
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: Pathogenic germline BRCA1 and BRCA2 variants cause most hereditary breast and ovarian cancers. Widespread genetic testing has re … ools. MATLAB (MATLAB R2024a; Mathworks; Natick, MA, USA) Classification Learner Application trained supervised machine learning models using combinations of the most accurate tools; the best model assigned pathogenicity prediction scores to VUS. Select VUS were functionally assessed through phosphopeptide binding pull-down assays and structurally analyzed on PyMOL (v2.4.1; S …
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: Epilepsy and depression are prevalent, chronic conditions with a complex, bidirectional relationship that is not yet fully understood and contributes significantly to morbidity, mortality and healthcare burden. Despite advances in machine learning (ML) for analysing large real-world datasets, there is a lack of large-scale, multinational studies applying ML to explore the interplay between epilepsy and depression. This study aimed to identify predictors of depression in patients with epilepsy (PWE) and predictors of epilepsy in patients with depression (PWD), uncovering association
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: Variability exists regarding which is the best digit for diagnosing and classifying the severity of carpal tunnel syndrome (CTS) … and middle fingers, and the parameters were compared among the study groups. Linear regression and supervised machine learning models, adjusted for age and body mass index, were used to evaluate diagnostic performance.
RESULTS: Peak sensory latencies increased with the severity of CTS for both the index and middle fingers (both p <.001). The difference in interdigit latenc …
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.
Current clinical assessment methods are insufficiently sensitive for detection of subtle post-concussion impairments in perceptual-cognitive … d across-trial inconsistency was represented by PL variability (PLV) and RT variability (RTV). Both supervised machine learning and theory-based statistical regression methods were used to identify metrics that best discriminated between participants who reported a history of no concussion (NC), single concussion (SC), NC + SC, or multiple concussions (MC). Additionally, sta …
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.
Virtual fencing is increasingly used in grazing systems as a flexible alternative to physical fencing, yet detailed assessments of cattle behavior within such systems remain limited. This study investigates the use of collar-mounted tri-axial accelerometers combined with supervised machine learning to characterize cattle behavior in a virtual fencing system. Seven free-ranging Angus cattle were monitored using accelerometers mounted on a virtual fencing system, GNSS positioning, and virtual fence warning logs. A random forest classifier was developed and trained to identify key behaviors (graz…
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.
Tuberculosis is a deadly airborne disease caused by Mycobacterium tuberculosis. Drug-resistant tuberculosis presents significant challenges for treatment and control of the disease. Resistant strains of Mycobacterium tuberculosis arise from specific mutations in the bacterium. Identification and characterization of resistance-associated mutations are crucial for effective treatment strategies because the first- and second-line drugs for the disease target distinct genes in the bacterium and serve different purposes. Our study developed a machine learning prediction model to analyze mutations a
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: The pathological hallmarks of Type 2 diabetes mellitus (T2DM) are impaired insulin sensitivity and insufficient insulin secretio … the biomarkers related to MAMs in T2DM were identified by differential expression analysis, WGCNA, supervised machine learning, and expression validation. Subsequently, a nomogram for predicting the prevalence of T2DM was developed, and the performance was evaluated. Additionally, we conducted immune infiltration analysis, GSEA, and molecular docking were performed to analy …
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.
Assessing long-term population health is an important feature of wildlife monitoring and is essential for understanding population resilienc … tructured pathology database suitable for statistical analysis. The application of unsupervised and supervised machine learning techniques has revealed underlying patterns in harbour porpoise pathology. This has shown that necropsy data may provide a more comprehensive insight into health than traditional methods. We identified the respiratory and hepatic systems as explaini …
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.
Tumor-homing peptides (THPs) have emerged as promising agents in cancer treatments. These short sequences can specifically target tumor cells and vasculature. Here, a nontrained machine learning (ML) method based on network science and multiquery similarity searching to predict THPs is presented. We leverage the network-based representation of THPs' chemical space to extract valuable information by employing a novel similarity-based, yet sparse, network known as the half-space proximal network (HSPN). The HSPN of the THPs' giant component is composed of 12 communities that represent distinct m
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: Cranial vault remodeling (CVR) for craniosynostosis is associated with high transfusion rates and related complications, yet fac … intraoperative, and postoperative data. Perioperative blood transfusion was predicted using various supervised machine learning algorithms: logistic regression, naive Bayes, K-nearest neighbors, decision trees, random forests, and extreme gradient boosting. Model performance was assessed in training and testing phases for discrimination, calibration, and clinical utility.
R …
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.
OBJECTIVE: To evaluate whether large language models (LLMs) applied to prenatal clinical notes can predict postpartum hemorrhage (PPH) befor … akri balloon, or hysterectomy. We evaluated three PPH prediction pipelines: 1) structured data only-supervised machine learning that used structured electronic medical record data; 2) LLM-direct-direct prediction that used a fine-tuned LLM applied to clinical notes; and 3) LLM-extract-interpretable models that used LLM-extracted features combined with structured data. Model …
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: The aim of this retrospective cohort study was to analyse the relationship between markers of myocardial injury, tongue parameter … ongue body (TC_) and tongue coating (CC_) data were converted to RGB and HSV model parameters. Five supervised machine learning classifiers, including XGBoost, logistic regression, KNN, LightGBM, AdaBoost, were used in building the MACE prediction model.
RESULTS: 1293 patients were finally included in this study, with MACE occurred in 279 (21.6%) participants. After sample …
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.
INTRODUCTION: Pelvic organ prolapse (POP) is a common condition, affecting women worldwide and is known to have a significant impact on Heal … features. The literature lacks evidence about the potential use of advanced statistical modeling or supervised machine learning in the development of management plans for patients with POP. Furthermore, future research is needed to determine the role of UDS in the preoperative evaluation of POP patients.
CONCLUSIONS: High-quality powered studies are required to assess optim …
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.
CLINICAL RELEVANCE: Identifying polarisation-modulated patterns may be an effective method for both detecting and monitoring macular damage.
BACKGROUND: The aim of this work is to determine the effectiveness of polarisation-modulated patterns in identifying macular damage and foveolar involvement using a methodology that involved feature selection, Naïve Bayes supervised machine learning, cross validation, and use of an interpretable nomogram.
METHODS: A cross-sectional study involving 520 eyes was undertaken, encompassing both normal and abnormal cases, including those with age-related macu…
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.
Climate change is predicted to narrow the prescriptive zone of dryland species, potentially leading to behavioural modifications with fitness consequences. This study explores the behavioural responses of three widespread African antelope species-springbok, kudu and eland-to extreme heat in a dryland savanna. We classified the behaviour of 29 individuals during the hot, dry season on the basis of accelerometer data using supervised machine learning and analysed the impact of afternoon heat on behaviour-specific time allocation and overall dynamic body acceleration (ODBA), a proxy for energy ex…
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.
Cerebral vasospasm (CV) is a critical determinant of outcomes in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). Despite advances i … ity (P=0.005). Age was also significant, with older patients experiencing less severe CV (P<0.001). Supervised machine learning identified viral load thresholds that aligned with standard LR values for moderate and severe CV. While the small sample size and observational design limit the generalizability of the results, these findings suggested that earlier detection and int …
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: Phenotypic heterogeneity presents challenges in providing clinical care to patients with pathogenic SCN8A variants, which underly a wide disease spectrum ranging from neurodevelopmental delays without seizures to a continuum of mild to severe developmental and epileptic encephalopathies (DEEs). An important unanswered question is whether there are clinically important subgroups within this wide spectrum. Using both supervised and unsupervised machine learning (ML) approaches, we previously found statistical support for two and three subgroups associated with loss- and gain- of- func…
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.
OBJECTIVES: To develop and validate machine learning (ML) models to predict high-flow nasal cannula (HFNC) failure in COVID-19, compare their performance to the respiratory rate-oxygenation (ROX) index, and evaluate model accuracy by self-reported race.
DESIGN: Retrospective cohort study.
SETTING: Four Emory University Hospitals in Atlanta, GA.
PATIENTS: Adult patients hospitalized with COVID-19 between March 2020 and April 2022 who received HFNC therapy within 24 hours of ICU admission were included.
INTERVENTIONS: None.
MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Four types of supervised ML models w
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.
Radiation-induced lung injury (RILI) is a dose-limiting toxicity for cancer patients receiving thoracic radiotherapy. As such, it is important to characterize metabolic associations with the early and late stages of RILI, namely pneumonitis and pulmonary fibrosis. Recently, Raman spectroscopy has shown utility for the differentiation of pneumonitic and fibrotic tissue states in a mouse model; however, the specific metabolite-disease associations remain relatively unexplored from a Raman perspective. This work harnesses Raman spectroscopy and supervised machine learning to investigate metabolic…
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