Tuberculosis (TB) remains a major public health burden in China. Although meteorological and environmental factors are recognized to influence TB transmission, their non-linear effects and spatiotemporal heterogeneity have not been fully elucidated. Based on monthly TB incidence data from 31 provinces in China during 2005-2020, this study systematically investigated these effects by integrating nine meteorological and air pollution variables within a combined machine learning and spatial statistical modeling framework. The results indicated that the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) model ef
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.
In recent years, the number of omics studies aimed at characterizing fungal communities in fermented foods, such as table olives, has steadily increased. Moreover, advances in bioinformatics and artificial intelligence have provided new resources for analysing these datasets. Among these tools, supervised machine learning (ML) models, particularly tree-based algorithms, are especially valuable for their interpretability and their ability to identify underlying patterns. In this study, we evaluated three target variables of table olive samples (processing type, country of origin, and olive cult
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.
Diabetes affects one in ten adults worldwide, yet clinicians lack tools to simultaneously predict which complications a given patient is most likely to develop in the near term. Existing risk models typically address single complications, were developed in specialized cohorts, and use heterogeneous time horizons, limiting their utility for individualized clinical decision-making. Here, we show that machine learning models trained on nationwide U.S. administrative claims data for 400,400 adults with newly diagnosed type 1 or type 2 diabetes can accurately predict the monthly risk of nine acute
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Mental and neurological conditions have been linked to structural brain variations. However, aside from dementia, the value of brain structural characteristics derived from brain scans for prediction is relatively low. One reason for this limitation is the clinical and biological heterogeneity inherent to such conditions. Recent studies have implicated aberrations in the cerebellum, a relatively understudied brain region, in these clinical conditions.
METHODS: Here, we used machine learning to test the value of individual deviations from normative cerebellar development across the
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.
Helicobacter pylori (H. pylori) antibiotic resistance poses a global health threat. Accurate identification of antibiotic resistant strains is essential for the control of infection. In the present study, our goal is to leverage the whole-genome data of H. pylori to develop practical and interpretable machine learning (ML) models for comprehensive antibiotic resistance assessment. A total of 296 H. pylori isolates with genome-wide data were downloaded from the Bacterial and Viral Bioinformatics Resource Center (BV-BRC) and the National Center for Biotechnology Information (NCBI) databases. By
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: Chordomas are rare, aggressive tumors of notochordal origin, commonly affecting the spine and skull base. Skull base chordomas (SBCs) comprise approximately 39% of cases, with an incidence of less than 1 per million annually in the United States. Prognosis remains poor due to resistance to chemotherapy, often requiring extensive surgical resection and adjuvant radiotherapy. Current classification methods based on chromosomal deletions are invasive and costly, presenting a need for alternative diagnostic tools. Radiomics allows for noninvasive SBC diagnosis and treatment planning.
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: Machine learning (ML) models are widely used for predicting patient disposition at emergency department (ED) triage. However, these models generate predictions regardless of the level of uncertainty, potentially leading to overconfident outputs that can compromise clinical decision-making.
OBJECTIVE: To develop a conformal prediction model for ED triage that provides uncertainty-aware patient disposition predictions.
METHODS: This retrospective study analyzed 560,486 adult ED visits (March 2014 - July 2017) from one academic and two community hospitals. An extreme gradient boosti
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.
Diabetes is one of the leading causes of death and disability worldwide. Developing earlier and more accurate diagnosis methods is crucial for clinical prevention and treatment of diabetes. Here, data on biochemical indicators and physiological characteristics of 4335 participants from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) database from 2017 to 2020 were collected. After data preprocessing, the dataset was randomly divided into a training set (70%) and a test set (30%); then the Boruta algorithm was used to screen feature indicators on the training set. Next, three mach
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 study aims to develop and validate a machine learning (ML) model to predict prolonged hospitalization in asthma patients.
PATIENTS AND METHODS: This retrospective cohort study included patients with asthma as the primary diagnosis. We randomly divided 2820 asthma patients from Beth Israel Deaconess Medical Center into a training set and an internal validation set (in an 8:2 ratio), and used 1714 asthma patients from 208 other hospitals in the United States as an external validation cohort. Prolonged hospitalization was the primary outcome. Feature selection was conducted using L
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
AIMS: This study aimed to characterise the epidemiology in the trends of type 2 diabetes mellitus (T2DM) burden among working-age population (WAP) from 1990 to 2021 and to forecast future patterns up to 2050 using interpretable machine learning, with an emphasis on providing key drivers for public health strategies.
MATERIALS AND METHODS: Granular data were extracted from the Global Burden of Disease 2021 study. We built the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) models to predict T2DM burden in WAP and clarified the driving factors using SHapley Additive exPlanations (SHAP) to enhance interpret
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.
Prostate adenocarcinoma (PAC) is a complex and common cancer in males and is one of the leading causes of cancer-related death globally. PAC is a multifaceted disease that encompasses different subtypes, including acinar and ductal adenocarcinoma, small cell carcinoma, neuroendocrine tumors, and transitional cell carcinoma with each subtype presenting distinct prognostic difficulties. Therefore, predicting the overall survival (OS) rate of individuals with PAC continues to be a substantial clinical barrier due to the diverse nature of the illness, coexisting medical conditions, and constraints
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.
Previous air pollution modeling studies have predominantly emphasized horizontal distributions, overlooking the critical vertical variability of pollutant concentrations in urban environments. Therefore, the three-dimensional (3-D) behavior of air pollutants, and of ultrafine particulate matter (PM0.1) in particular, is insufficiently characterized. This study examined the 3-D distribution of PM0.1 in the Zhunan and Toufen regions in Miaoli, Taiwan. Using a hexacopter drone, PM0.1 concentrations were measured at 12 locations, at altitudes of 40, 60, and 100 m. A geospatial-artificial intellige
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 Prostate Health Index (PHI) is composed of the prostate-specific antigen (PSA), free PSA (fPSA), and the [-2]pro-PSA isoform (p2PSA). The aim of the study was to modify the PHI using machine learning (ML) and to compare its prognostic performance with traditional PHI for any-, low- and high-grade prostate cancer (PCa) detection on biopsy. To obtain better-balanced data set we used the over-sampling strategy. The extreme gradient boosting was considered as an ML algorithm. Predictive performance was quantified by the area under the curve (AUC), multiclass classification measures, calibratio
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: The primary objective of this study was to identify whether patients with prostate cancer (PCa) could progress to denervation-resistant prostate cancer (CRPC) after 12 months of hormone therapy.
METHODS: A total of 96 PCa patients with baseline clinical data who underwent multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) between September 2018 and September 2022 were included in this retrospective study. Patients were classified as progressing or not progressing to CRPC on the basis of their outcome after 12 months of hormone therapy. A dense multimodal fusion artificial intelligen
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.
AIMS: Diabetic Retinopathy (DR), a common microvascular complication of diabetes, has been associated with an increased risk of dementia. This study aimed to develop Machine Learning (ML) models to predict DR occurrence and evaluate its potential as a prognostic biomarker for dementia.
METHODS: We included 27,929 patients aged ≥ 50 years newly diagnosed with type 2 diabetes mellitus without prior dementia or eye disease. Prediction models for DR within one year were developed using three ML algorithms: extreme gradient boosting (XGBoost), random forest, and least absolute shrinkage and select
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: Although China has implemented multiple policies to encourage childbirth, the results have been underwhelming. Migrant workers account for a considerable proportion of China's population, most of whom are of childbearing age. However, few articles focus on their fertility intentions.
METHOD: From August 3 to August 29, 2023, we conducted a cross-sectional survey in Henan Province, China, which included 18,806 participants. Machine learning was used to construct a predictive model for the fertility intention of migrant workers, and unsupervised clustering was used to explore subgro
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: Fresh embryo transfer reduces waiting time and minimizes embryo cryodamage for endometriosis (EM) patients. The current prediction models for fresh embryo transfer outcomes in EM primarily rely on logistic regression, with limited application of machine learning (ML) approaches. This study aimed to develop an ML-based predictive model for clinical pregnancy in EM patients undergoing fresh embryo transfer.
METHODS: A retrospective analysis included 1752 EM patients undergoing IVF/ICSI with fresh embryo transfer (2014-2024). Twenty-four clinical and embryonic characteristics were pr
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.
Understanding how leaf maturity affects the flavor attributes of green tea is crucial for optimizing harvest timing and processing strategies. This study comprehensively characterized the flavor profiles of Fudingdabai green teas at three distinct leaf maturity stages-single bud (FDQSG), one bud + one leaf (FDMJ1G), and one bud + two leaves (FDTC2G)-using a multimodal approach integrating electronic nose, electronic tongue, HS-GC-IMS, relative odor activity value (rOAV) evaluation, and machine learning algorithms. A total of 85 volatile compounds (VOCs) were identified, of which 41 had rOAV >
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.
Acute brain injury (ABI) is prevalent among patients undergoing venoarterial extracorporeal membrane oxygenation (VA-ECMO) and significantly impact recovery. Early prediction of ABI could enable timely interventions to prevent adverse outcomes, but existing predictive methods remain suboptimal. This study aimed to enhance ABI prediction using machine learning (ML) models and high-temporal-resolution granular data. We retrospectively analyzed 355 VA-ECMO patients treated at Johns Hopkins Hospital (JHH) from 2016 to 2024, collecting over 3 million data points from the JHH Research Electronic Dat
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.
(1) Background: Low back pain (LBP) is the most prevalent cause of disability worldwide, yet current assessment relies mainly on subjective questionnaires, underscoring the need for objective and interpretable biomarkers. Bioelectrical impedance parameter (BIP), quantified by resistance (R), impedance magnitude (Z), and phase angle (PA), reflects tissue hydration and cellular integrity and may provide physiological correlates of pain; (2) Methods: This cross-sectional study used lumbar BIP and demographic characteristics from 83 participants (38 with lumbar BIP and 45 normal controls). We appl
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