BACKGROUND: Pulmonary thromboembolism (PTE) is a life‑threatening condition that requires prompt and accurate evaluation in the emergency department (ED). Standardized clinical scoring systems, including the Wells and revised Geneva scores, form the cornerstone of initial risk stratification but have limited specificity, leading to unnecessary D‑dimer testing and frequent overuse of CT pulmonary angiography (CTPA). This study aimed to develop explainable machine‑learning (XML) models as a complementary decision‑support layer following initial clinical assessment, with the dual goals of improvi
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.Determining and verifying the number of monitor units is crucial to achieving the desired dose distribution in radiotherapy and maintaining treatment efficacy. However, current commercial treatment planning system(s) dedicated to ocular passive eyelines in proton therapy do not provide the number of monitor units for patient-specific plan delivery. Performing specific pre-treatment field measurements, which is time and resource consuming, is usually gold-standard practice. This proof-of-concept study reports on the development of a multi-institutional-based generalized model for moni
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.
Objective.This study addresses radiation-induced toxicity (RIT) challenges in radiotherapy (RT) by developing a personalized treatment planning framework. It leverages patient-specific data and dosimetric information to create an optimization model that limits adverse side effects using constraints learned from historical data.Approach.The study uses the optimization with constraint learning (OCL) framework, incorporating patient-specific factors into the optimization process. It consists of three steps: optimizing the baseline treatment plan using population-wide dosimetric constraints; train
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Today any researcher with the desire can easily purchase a viral vector. However, despite the availability of viral vectors themselves, the requisite knowledge that is absolutely essential to conducting a gene therapy experiment remains somewhat obscure and esoteric. To utilize viral vectors to their full potential, a large number of decisions must be made, in some instances prior to even obtaining the vector itself. For example, critical decisions include selection of the proper virus, selection of the proper expression cassette, whether to produce or purchase a viral vector, proper viral han
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.
UNLABELLED: The management of the patellar articular surface at the time of primary total knee arthroplasty (TKA) is controversial. We used expected-value decision analysis to determine whether the patella should be resurfaced in TKA, and also whether secondary resurfacing on an unresurfaced patella is worthwhile. Outcome probabilities and utility values were derived from randomized controlled trials only. A decision tree was constructed and fold-back analysis was performed to ascertain the best treatment path. Sensitivity analyses were performed to determine the effect on decision-making of v
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.
Healthcare systems worldwide face increasing pressure to deliver accurate, affordable, and scalable diagnostic services while maintaining long-term sustainability. Chest X-ray screening is considered one of the most cost-effective methods for detecting lung disease. However, many deep learning approaches are computationally intensive and difficult to interpret, which limits their adoption in high-throughput, resource-constrained clinical settings. This study proposes a hybrid CNN-tree framework for automated lung disease classification from chest X-ray images, which targets COVID-19, pneumonia
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: Alcohol Use Disorder (AUD) is a major health issue in various societies, particularly in Iran, with detrimental consequences. In this study, we examined the prevalence of AUD using direct and indirect methods (Network Scale-Up model (NUS) and Crosswise model (CM)), as well as the factors associated with relapse, utilizing tree analysis.
METHODS: In this cross-sectional study conducted among individuals aged 15-69 in Kermanshah Province, western Iran, 6,127 participants were selected using stratified sampling. Data collection was performed electronically and recorded in a digital s
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: Prediction of neonatal deaths in NICUs is important for benchmarking and evaluating healthcare services in NICUs. Application of machine learning techniques can improve physicians' ability to predict the neonatal deaths. The aim of this study was to present a neonatal death risk prediction model using machine learning techniques.
METHODS: This study was conducted in Tehran, Iran in two phases. Initially, important risk factors in neonatal death were identified and then several machine learning models including Artificial Neural Network (ANN), decision tree (Random Forest (RF), C5.
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: Cancer treatment poses significant challenges due to variability in patient responses, disease progression, and therapy outcomes … stimation and therapy response to toxicity risk and recurrence detection. ML techniques varied from decision trees and vector machines to deep learning models such as convolutional neural networks. While technical performance was promising, few studies demonstrated external validation or integration into clinical workflows. Interpretability, ethical consideratio …
СтатьяОбзорПоиск 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: Ending the HIV epidemic requires innovative use of data for intelligent decision-making from surveillance through treatment. Thi … ing Bayesian Network, Automated Neural Network, Support Vector Machine, Logistic Regression, LASSO, Decision Trees and Random Forest to best predict PLWH's care status. We further identified principal factors that can predict the retention-in-care based on the champion model.
RESULTS: Bayesian Network (F = 0.87, AUC = 0.94, precision = 0.87, recall = 0.86) was …
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.
The aim of this study was to apply a decision forest to analysis of the ultrasound characteristics and laboratory test indices of four types of primary glomerulopathy, and quantitative analysis of the four pathologic types using a combination of these two methods. The decision trees were derived from 41 clinical indices and 5 characteristic sonographic indices obtained for the left kidney. Fifty-six patients who had undergone ultrasound-guided renal biopsy were reviewed retrospectively, and on pathologic examination, the patients were diagnosed with primary glomerulopathy, which includes mesan…
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 experimental animals were 60 days old rats which had been suffering from undernutrition during day 1 till day 20 of their early postnatal life. The recovery from the retardation in brain development induced by the experiment was investigated by quantitative light microscopical methods in GOLGI impregnated material. In pyramidal neurons of lamina III or V of the anterior cingulate cortex several neuronal parameters were estimated in a single dendritic field (EDF) indicative for the development of the dendritic tree and spine distribution of these neurons. The results demonstrate a sufficien
Аннотация на английскомСтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: To refine prognostic stratification for intermediate-risk acute myeloid leukemia (IR-AML) by leveraging machine learning to integrate clinical and genomic features and relate them to survival outcomes.
METHODS: We conducted a two-cohort study comprising a single-center development cohort from Beijing Tsinghua Changgung Hospital (n = 56) and an independent external cohort from The Cancer Genome Atlas (TCGA; n = 79). Demographics and mutational profiles were analyzed alongside survival outcomes. We developed three tree-based models-random forests, gradient-boosted decision trees (GBD…
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.
The aim of this study was to construct a predictive model that uses classification tree statistical analysis to predict the occurrence of temporomandibular disorder, by dividing the sample into groups of high and low risk for the development of the disease. The use of predictive statistical approaches that facilitate the process of recognizing and/or predicting the occurrence of temporomandibular disorder is of interest to the scientific community, for the purpose of providing patients with more adequate solutions in each case. This was a cross-sectional analytical population-based study that
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.
OBJECTIVE: To establish machine learning models to differentiate Alzheimer’s Disease (AD) from moderate-to-severe cerebral small vessel disease (CSVD) by comparing their imaging features. METHODS: Imaging data were retrospectively obtained from 50 patients diagnosed with AD and 98 patients presenting moderate-to-severe CSVD. Apparent diffusion coefficients (ADC) within various brain regions, as well as anatomical structural volumes, were quantified using an MRI-based brain segmentation approach. Comparative analyses of imaging characteristics between AD and CSVD patient groups were performed.
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: Long-term levodopa treatment for Parkinson’s disease (PD) is often complicated by motor fluctuations and dyskinesia. Predictive biomarkers for these debilitating side effects are currently lacking, hindering personalized treatment. OBJECTIVES: This study aimed to characterize the cerebrospinal fluid (CSF) metabolome across the PD continuum, distinguish disease-related from medication-related changes, and identify predictive biomarkers for levodopa-induced motor complications. METHODS: We analyzed targeted CSF metabolomic data from the Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPM
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.
Abortion remains a significant public health concern and often results from unintended pregnancies. Although abortion rates have declined, approximately 40% are still due to unplanned pregnancies. We conducted a subanalysis of the FIKA study, a survey on sexuality among Japanese women aged 18-45 years, to examine factors correlated with abortion. We analyzed responses obtained from 3228 sexually experienced women, who were categorized based on abortion history. Sources of knowledge about intercourse and contraceptives were assessed using a standardized questionnaire. A decision tree analysis 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.
This research improves IoT attack classification by introducing a bias-aware dataset refinement strategy that eliminates IP- and port-based identifiers and applies a domain-guided hybrid feature selection framework to derive a lightweight and generalizable feature set. Motivated by the need for intrusion detection models that generalize beyond predefined network configurations, this study focuses on behavior-driven network features that enable more realistic attack categorization in IoT environments. Wrapper-based feature selection methods, including forward selection, backward elimination, an
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 resurgence of pertussis continues to be a global public health concern, especially in China in recent years. It is critical to identify atypical cases in adolescents and adults and to improve sensitivity to early laboratory diagnosis. The subjects were laboratory-confirmed cases in Chaoyang district between 2018 and 2023, detected through pertussis symptom surveillance, or reported in the National Notifiable Disease Reporting System. Logistic regression and decision tree models were used to examine potential factors influencing laboratory diagnostic sensitivity. Among the 446 laboratory-co
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 AND PURPOSE: Radiotherapy to the head and neck can lead to severe side effects including xerostomia, caries, and in worst cases to osteoradionecrosis. Dental rehabilitation prior to radiotherapy is strongly recommended to reduce osteoradionecrosis risk, ideally in a dose-dependent manner. However, dentists do not know where high radiation doses are expected and radical tooth extractions continue to be performed. Study aim was to determine the radiation exposure in different dental regions depending on the tumour location to create a decision tree for clinicians.
METHODS: The presen
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.
MedElevator
Войти в исследования