Evaluation of the heterogeneous treatment effect (HTE) allows for the assessment of the causal effect of a therapy or intervention while considering heterogeneity in individual factors within a population. Machine learning (ML) methods have previously been employed for HTE evaluation, addressing the limitations associated with modelling complex systems. In this work, three tree-based ML algorithms, causal random forest (CRF), causal Bayesian additive regression trees (CBART), and causal rule ensemble (CRE), are used to analyze the potential causation of benzene exposure to cause childhood acut
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.
European Hawthorn species (Crataegus spp.) are traditionally used for their demonstrated cardioprotective benefits. Most products are based on the compendial leaf and flower drug (LFD), which is standardised on the total flavonoid content (TF). In order to reduce variability associated with the wild plant origin and to ease product standardisation, we set out to develop a sustainable source of high quality raw material. Firstly, the LFD of wild trees in Germany was screened in terms of TF content (spectrophotometric analysis, calculated as hyperoside) according to the current pharmacopoeia req
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.
This study investigates the application of machine learning (ML) techniques combined with neuroimaging and speech signal processing for the early detection of neurological disorders, including Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and epilepsy. A multisource analysis dataset consisting of neuro-images and speech features was utilized to train and evaluate various ML classifiers, such as K-nearest neighbors (KNN), Support Vector Machines, Random Forest, Naive Bayes, Decision Trees, XGBoost, and ADABoost. Performance assessment was based on metrics like accuracy, precision, recall, F1 score,…
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: This study aimed to apply machine learning (ML) models to enhance lung cancer (LC) classification, distinguishing malignant from benign tumors, using data from 73 patients.
METHODS: The dataset included PET/CT biomarkers and demographic factors, with SMOTE applied to address class imbalance. Three models were evaluated using 10-fold cross-validation to compare Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Extra Trees Classifier (ETC), and XGBoost algorithms based on accuracy and AUC.
RESULTS: ETC performed best in Model 1 (86 % accuracy, AUC 0.95), RF in Model 2 (94 % accuracy, AUC 0.9
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.
The 2nd EUOS/SLAS Joint Challenge was a competition aimed at developing reliable computational models for predicting transmittance and fluorescence properties from the chemical structures of approximately 100,000 compounds. This paper describes the method that achieved 1st place in the blind test of the Transmittance category. Our approach is based on a consensus strategy that integrates diverse predictions from multiple model types, including gradient boosting decision trees, message passing neural networks (MPNNs), and Uni-Mol2, via a weighted ensemble, covering multimodal molecular represen…
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.
Creativity, the capacity and motivation to produce novel and personally meaningful ideas or behaviors, can be influenced by Parkinson's disease (PD). Non-motor neuropsychological symptoms, such as apathy and negative schizotypy have been linked to reduced creativity, while dopaminergic treatments are associated with increased creative engagement. Building on epidemiological findings investigating changes in creativity, we examined possible drivers of increased and decreased creative activity. In a cross-sectional study, 360 participants with PD completed a questionnaire assessing self-reported
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/Objectives: Diabetes is a dangerous disease that is accompanied by various complications, including cardiovascular disease. As the global diabetes population continues to increase, it is crucial to identify its causes. Therefore, we predicted diabetes using an AI model and quantitatively examined causal relationships using a causal discovery and inference model. Methods: Kaggle's dataset from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases was analyzed using logistic regression, deep learning, gradient boosting, and decision trees. Causal discovery techniques, 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.
Air pollution has become a major global threat to human health. Urbanization and industrialization over the past few decades have increased the air pollution. Plausible connections have been made between air pollutants and dementia. This study used machine learning algorithms (k-nearest neighbors, random forest, gradient-boosted decision trees, eXtreme gradient boosting, and CatBoost) to investigate the association between cognitive impairment and air pollution. Data from the Taiwan Biobank and 75 air-pollution-monitoring stations in Taiwan were analyzed to determine individual levels of expos…
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 aim of this study is to classify patients suspected from COVID-19 to five stages as normal, early, progressive, peak, and absorption stages using radiomics approach based on lung computed tomography images. Lung CT scans of 683 people were evaluated. A set of statistical texture features was extracted from each CT image. The people were classified using the random forest algorithm as an ensemble method based on the decision trees outputs to five stages of COVID-19 disease. Proposed method attains the highest result with an accuracy of 93.55% (96.25% in normal, 74.39% in early, 100% in prog…
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: Deep learning currently struggles with tabular data, but it can benefit from multimodal learning. SAINT is a deep learning model … odels are at least on the same performance level as the current State of the Art (Gradient Boosting Decision Trees).
CONCLUSION: In combination with multimodal learning SAINTENS and SAINT may be used on real world data comprising tabular, text and image data, for discovery and development of new digital biomarkers.
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.
AIMS: To assess the speed and accuracy of a checklist user interface for the Diagnostic Criteria for Temporomandibular Disorders (DC/TMD).
METHODS: A diagnostic tool formatted as a checklist was developed and compared to an existing diagnostic tool, the DC/TMD diagnsostic decision trees. Both types of tools use the DC/TMD and were tested by dental students, interns, and residents in the USA and Japan for diagnosis of hypothetical patients. The comparisons were done in a randomized, crossover, controlled, double-blinded trial.
RESULTS: Overall, subjects using the experimental tool answered 25…
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное 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 OF REVIEW: This article provides an overview of MRI as a dynamic imaging modality as well as recent updates on the role of MRI in the evaluation of female pelvic floor disorders, including pelvic organ prolapse (POP), rectal prolapse, and defecatory dysfunction.
RECENT FINDINGS: Pelvic floor disorders in women are common, and demand for treatment is high. Recently, multidisciplinary guidelines for dynamic MRI have been published to reflect this need. Despite criticisms that MRI is an expensive modality, cost-analysis studies are demonstrating utility for MRI in surgical decision-makin
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.
Dimensionality reduction of microarray data is a very challenging task due to high computational time and the large amount of memory require … earch before. We have also compared our results by using the same full and constructed features for decision trees, random forest, naive Bayes, support vector machines and k-nearest neighbor methods.
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.
This study evaluates the utility and cost effectiveness of empirical and prophylactic antibiotic treatment of leptospirosis compared with conventional management. We developed decision trees comparing empirical antibiotic treatment (within 4-7 days of symptom onset) or prophylaxis to conventional antibiotic treatment (initiated 7 days post-onset). Costs were calculated using both US and Barbados pricing. Empirical treatment provided slightly lower probability of survival, while prophylactic treatment resulted in slightly higher survival rates. Antibiotic treatment initiated after 4-7 symptomat…
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.
Galactose metabolism occurs through an evolutionarily conserved pathway in which galactose and uridine diphosphoglucose are converted to glu … erapeutic interventions based on biochemical phenotype and molecular genotype, are also included as decision trees.
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 Cardiac arrest (CA) is a global public health challenge. This study explored the predictors of mortality and their interactions utilizing machine learning algorithms and their related mortality odds among patients following CA. MATERIAL AND METHODS The study retrospectively investigated 161 medical records of CA patients admitted to the Intensive Care Unit (ICU). The random forest classifier algorithm was used to assess the parameters of mortality. The best classification trees were chosen from a set of 100 trees proposed by the algorithm. Conditional mortality odds were investigate
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: Congenital heart disease accounts for almost a third of all major congenital anomalies. Congenital heart defects have a signific … (RF), Extra Trees (ET), Stochastic Gradient Boosting (SGB), Ada Boost Classification (ABC) and Bag Decision Trees (BDT).
RESULTS: The top performing areas under the curve were achieved using Random Forest (0.902). Most influential predictors included previous admission to ICU, diagnostic group, patient's height, hypoplastic left heart syndrome, body mass, arte …
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.
The purpose of prenatal monitoring of a fetus with intra-uterine growth restriction (IUGR) is identifying very-high-risk cases, monitoring these fetuses closely, and making an appropriate decision for fetal extraction if their condition worsens. It should be emphasized that term and birth weight are important criteria in making a decision for extraction or non-extraction. Prognostic tests used for monitoring IUGR are the same as those used in all extraction decisions. This includes fetus growth and vitality estimation using ultrasound, fetal Doppler measurement, and fetal heart rate recording.
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2022eng
Permanent pacemaker (PPM) implantation occurs in up to 5 % of patients after cardiac surgery but there is little consensus on how long to wait between surgery and PPM insertion. Predicting the likelihood of a patient being pacing dependent 30 days after implant can aid with this timing decision and avoid unnecessary observation time waiting for intrinsic conduction to recover. In this paper, we introduce a new approach for the prediction of PPM dependency at 30 days after implant in patients who have undergone recent cardiac surgery. The aim is to create an automatic detection model able to su
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.
Parkinson's Disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder that causes motor and cognitive impairments, affecting approximately 1% of individuals over 60 years of age. Speech impairments are among the earliest and most accessible biomarkers, making voice-based assessment a promising avenue for remote PD monitoring. However, existing speech-based PD prediction methods suffer from feature redundancy that degrades model performance, non-Gaussian data distributions that violate model assumptions, and limited systematic feature grouping strategies. This study introduces an adaptive approa
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.
MedElevator
Войти в исследования