Bovine tuberculosis (bTB), caused by Mycobacterium bovis (M. bovis), remains a major zoonotic and economically burdensome disease worldwide. … fect specificity (Sp) when assessed alongside other tests. Using PCRMpb70 as a proxy gold standard, supervised machine learning via the Random Forest algorithm was employed to assess the predictive performance of the individual and combined diagnostic tests. As a main result, a high bTB prevalence (46.37%) was confirmed in the tested animals, although prevalence estimates va …
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: Plant-soil feedback arises from microbial legacies left by plants in the soil. Grafting is a common technique used to prevent yi … d experimentally that these differences in growth were linked to changes in microorganisms. Using a supervised machine learning algorithm, we showed that differences in the relative abundance of certain genera, such as Rhizobium, Chryseobacterium, Fusarium, and Aspergillus, significantly influenced the conspecific plant-soil feedback. Metabolomic analyses revealed that ungra …
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.
Fine particulate matter (PM2.5) is a complex mixture of aerosol particles with varying properties and sources, both local and distant. In areas lacking detailed monitoring of PM2.5 speciation, the common source-apportionment analyses are not applicable. This study demonstrates an alternative framework for estimating sources and processes that affect observed PM2.5 concentrations when information on the particle composition is unavailable. Eight years (2012-2019) of half-hourly PM2.5 observations from 10 air quality monitoring (AQM) stations, clustered according to their airmass transport secto
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.
Soil-transmitted helminth (STH) infections account for a significant global health burden, necessitating mass drug administration with benzimidazole-class anthelmintics, such as albendazole (ALB), for morbidity control. However, ALB efficacy shows substantial variability, presenting challenges for achieving consistent treatment outcomes. We have explored the potential impact of the baseline gut microbiota on ALB efficacy in hookworm-infected individuals through microbiota profiling and machine learning (ML) techniques. Our investigation included 89 stool samples collected from hookworm-infecte
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: To determine whether radiomics data can predict local tumor progression (LTP) following radiofrequency ablation (RFA) of colorectal cancer (CRC) lung metastases on the first revaluation chest CT.
METHODS: This case-control single-center retrospective study included 95 distinct lung metastases treated by RFA (in 39 patients, median age: 63.1 years) with a contrast-enhanced CT-scan performed 3 months after RFA. Forty-eight radiomics features (RFs) were extracted from the 3D-segmentation of the ablation zone. Several supervised machine-learning algorithms were trained in 10-fold cros
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.
Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology2023eng
AIMS: Brugada syndrome (BrS) is an inherited disease associated with an increased risk of ventricular arrhythmias. Recent studies have reported the presence of an altered atrial phenotype characterized by abnormal P-wave parameters. The aim of this study was to identify BrS based exclusively on P-wave features through an artificial intelligence (AI)-based model.
METHODS AND RESULTS: Continuous 5 min 12-lead ECG recordings were obtained in sinus rhythm from (i) patients with spontaneous or ajmaline-induced BrS and no history of AF and (ii) subjects with suspected BrS and negative ajmaline chal
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.
INTRODUCTION: The human plasma glycoproteome holds enormous potential to identify personalized biomarkers for diagnostics. Glycoproteomics h … ta for biomarker discovery and sample stratification was evaluated by multivariate chemometrics and supervised machine learning. Clinical relevance of site-specific glycosylation changes were evaluated in the context of genetic defects that lead to distinct accumulation or loss of specific glycans. Integrated analysis of site-specific glycoproteome changes in disease was per …
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.
Concerns have been raised over the experiences of violence such as domestic violence (DV) and intimate partner violence (IPV) during the COV … cted violence-related texts from Reddit using keyword searching and identified six major types with supervised machine learning classifiers: DV, IPV, physical violence, sexual violence, emotional violence, and nonspecific violence or others. The increase rate (IR) of each violence type was calculated and temporally compared in five phases of the pandemic. The phases include …
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: A handheld optical device was developed to evaluate a newborn's skin maturity by assessing the photobiological properties of the tissue and processing it with other variables to predict early neonatal prognosis related to prematurity. This study assessed the device's ability to predict respiratory distress syndrome (RDS).
METHODS: To assess the device's utility we enrolled newborns at childbirth in six urban perinatal centers from two multicenter single-blinded clinical trials. All newborns had inpatient follow-up until 72 h of life. We trained supervised machine learning models w…
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.
In this study, we evaluate the impact of whole genome and transcriptome analysis (WGTA) on predictive molecular profiling and histologic diagnosis in a cohort of advanced malignancies. WGTA was used to generate reports including molecular alterations and site/tissue of origin prediction. Two reviewers analyzed genomic reports, clinical history, and tumor pathology. We used National Comprehensive Cancer Network (NCCN) consensus guidelines, Food and Drug Administration (FDA) approvals, and provincially reimbursed treatments to define genomic biomarkers associated with approved targeted therapeut
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.
An electrocardiogram (ECG) consists of five types of different waveforms or characteristics (P, QRS, and T) that represent electrical activity within the heart. Identification of time intervals and morphological appearance of the waves are the major measuring instruments to detect cardiac abnormality from ECG signals. The focus of this study is to classify five different types of heartbeats, including premature ventricular contraction (PVC), left bundle branch block (LBBB), right bundle branch block (RBBB), PACE, and atrial premature contraction (APC), to identify the exact condition of the he
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.
Recent scientific evidence suggests that chronic pain phenotypes are reflected in metabolomic changes. However, problems associated with chr … ch as sleep disturbance). Two independent lines of data analysis were pursued. First, a data-driven supervised machine learning-based approach was used to identify the most informative metabolic markers for complex phenotype assignment. This pointed primarily at adenosine monophosphate (AMP), asparagine, deoxycytidine, glucuronic acid, and propionylcarnitine, and secondarily …
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: There are numerous non-biologic and biologic disease-modifying anti-rheumatic drugs (bDMARDs) for rheumatoid arthritis (RA). Typ … kov model, observing changes in treatments every 6 months and determining whether they used TCZm. A supervised machine learning algorithm was then employed to determine longitudinal patient factors associated with TCZm use.
RESULTS: 7300 patients starting a bDMARD were followed for up to 5 years. Their median age was 58 years, 78% were female, median disease duration was 5 …
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.
Traditional toxicity testing reliant on animal models is costly and low throughput, posing a significant challenge with the increasing numbers of chemicals that humans are exposed to in the environment. The purpose of this investigation was to build optimal prediction models for various human in vivo/organ-level toxicity end points (extracted from ChemIDPlus) using chemical structure and Tox21 in vitro quantitative high-throughput screening (qHTS) bioactivity assay data. Several supervised machine learning algorithms were applied to model 14 human toxicity end points pertaining to vascular, ki…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаResearch Support, N.I.H., IntramuralПоддержка 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.
BACKGROUND: The detection of infectious diseases through the analysis of free text on electronic health reports (EHRs) can provide prompt and accurate background information for the implementation of preventative measures, such as advertising and monitoring the effectiveness of vaccination campaigns.
OBJECTIVE: The purpose of this paper is to compare machine learning techniques in their application to EHR analysis for disease detection.
METHODS: The Pedianet database was used as a data source for a real-world scenario on the identification of cases of varicella. The models' training and test
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.
Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is defined by pathological left ventricular hypertrophy (LVH). It is the commonest inherited cardiac condi … thickness, mass, and percentage myocardial scar on cardiovascular magnetic resonance imaging. Using supervised machine learning (ML), this six-biomarker panel differentiated between LVH+ HCM and controls, with an area under the curve of ≥ 0.87. Five of these peptides were also significantly increased in subclinical HCM compared with controls. In LVH+ HCM, the six-marker pane …
СтатьяНаблюдательное 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.
BACKGROUND: Schizophrenia spectrum disorders (SSDs) are chronic conditions associated with profound functional impairment, disability and economic burden. Traditional approaches to diagnosis and management often struggle to capture the heterogeneity of SSD. In recent years, machine learning (ML) has expanded rapidly in mental health research, offering ways to analyse complex datasets, uncover subtle patterns and generate predictive models that could inform more individualised interventions.
OBJECTIVES: This scoping review aimed to map how ML has been applied to SSD research with emphasis on c
СтатьяScoping ReviewПоиск 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: Extracting phenotype-representative flow patterns and their associated numerical metrics is a bottleneck in the clinical translation of advanced cardiac flow imaging modalities. We hypothesized that reduced-order models (ROMs) are a suitable strategy for deriving simple and interpretable clinical metrics of intraventricular flow suitable for further assessments. Combined with machine learning (ML) flow-based ROMs could provide new insight to help diagnose and risk-stratify patients.
METHODS: We analyzed 2D color-Doppler echocardiograms of 81 non-ischemic dilated cardiomyopathy (DC
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
BACKGROUND: Extracting explainable flow metrics is a bottleneck to the clinical translation of advanced cardiac flow imaging modalities. We hypothesized that reduced-order models (ROMs) of intraventricular flow are a suitable strategy for deriving simple and interpretable clinical metrics suitable for further assessments. Combined with machine learning (ML) flow-based ROMs could provide new insight to help diagnose and risk-stratify patients.
METHODS: We analyzed 2D color-Doppler echocardiograms of 81 non-ischemic dilated cardiomyopathy (DCM) patients, 51 hypertrophic cardiomyopathy (HCM) pat
ПрепринтСтатьяПоиск 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: Accurately evaluating axillary lymph nodes (ALNs) is essential for guiding both staging and treatment strategies in breast cancer (BC) patients. Currently, traditional pathological staging methods still rely on invasive biopsies or surgeries. This study aimed to construct, evaluate, and validate a semisupervised classifier utilizing radiomic and machine learning (ML) techniques to noninvasively identify axillary nodal disease.
METHODS: Data from 4191 ALNs in 494 patients with invasive BC were retrospectively analyzed at the Second Xiangya Hospital of Central South University betwe
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