BACKGROUND: Patients undergoing aortic-valve surgery are prone to perioperative low-cardiac-output syndrome or progression to cardiogenic shock, which remains a challenging clinical problem.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the efficacy of perioperative intra-aortic balloon pump (IABP) implantation following aortic valve surgery and its function in patients with severe (ejection fraction [EF]<35%) and moderate (EF>35%) left ventricular (LV) insufficiency.
METHODS: A total of 120 patients who had undergone mitral valve surgery and IABP insertion under cardiopulmonary bypass at Guang
СтатьяНаблюдательное 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.
South Africa was the most affected country in Africa by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, where over 4 million confirmed cases of COVID-19 and over 102,000 deaths have been recorded since 2019. Aside from clinical methods, artificial intelligence (AI)-based solutions such as machine learning (ML) models have been employed in treating COVID-19 cases. However, limited application of AI for COVID-19 in Africa has been reported in the literature. This study aimed to investigate the performance and interpretability of several ML algorithms, including deep multilayer perceptron (Deep
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.
Diabetic peripheral vascular disease (DPVD) and diabetic foot (DF) are major complications that lead to disability in diabetic patients, severely impaired their quality of life. Firstly, this study gathered cross-sectional data from 1240 patients with type 2 diabetes and its complications in the the department of vascular surgery and endocrinology of the second affiliated hospital of zhejiang university school of medicine. In the pre-processing part, samples with serious data loss are eliminated, and the data are processed by methods such as MICEforest. After that, random forest (RF), support
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.
INTRODUCTION: Machine learning (ML) is an effective tool for predicting mental states and is a key technology in digital psychiatry. This study aimed to develop ML algorithms to predict the upper tertile group of various anxiety symptoms based on multimodal data from virtual reality (VR) therapy sessions for social anxiety disorder (SAD) patients and to evaluate their predictive performance across each data type.
METHODS: This study included 32 SAD-diagnosed individuals, and finalized a dataset of 132 samples from 25 participants. It utilized multimodal (physiological and acoustic) data from
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: Neuropathic pain (NP) can be induced by a variety of clinical conditions, such as spinal cord injury, lumbar disc herniation (LDH), lumbar spinal stenosis, diabetes, herpes zoster, and spinal cord tumors, and inflammatory stimuli. The pathogenesis of NP is extremely complex. Specifically, in LDH, the herniated nucleus pulposus exerts mechanical pressure on nerve roots, triggering local inflammation and consequent NP. Anoikis, a special form of programmed cell death, is closely related to the progression of NP. In this study, we sought to clarify the molecular characteristics of ano
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: Staphylococcus aureus bacteremia (SAB) remains a significant contributor to both community-acquired and healthcare-associated bloodstream infections. SAB exhibits a high recurrence rate and mortality rate, leading to numerous clinical treatment challenges. Particularly, since the outbreak of COVID-19, there has been a gradual increase in SAB patients, with a growing proportion of (Methicillin-resistant Staphylococcus aureus) MRSA infections. Therefore, we have constructed and validated a pediction model for recurrent SAB using machine learning. This model aids physicians in promptl
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: The existing predictive models for metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD) possess certain limitations that render them unsuitable for extensive population-wide screening. This study is founded upon population health examination data and employs a comparison of eight distinct machine learning (ML) algorithms to construct the optimal screening model for identifying high-risk individuals with MAFLD in China.
METHODS: We collected physical examination data from 5,171,392 adults residing in the northwestern region of China, during the year 2021. Feature selection was conducte
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.
BACKGROUND: Viral infections are known to induce the occurrence and pathogenesis of systemic lupus erythematosus (SLE). Previous studies have indicated a possible relationship between SLE and human cytomegalovirus (HCMV) infection and have attributed HCMV to be associated with various autoantibodies; however, these studies were constrained by variations in sample size and potential selection bias. Therefore, in the present study, we aimed to elucidate the relationship between HCMV and autoantibodies in patients with SLE by integrating clinical data and genetic susceptibility.
METHODS: Using v
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.
PURPOSE: Lung transplantation is the standard treatment for end-stage lung diseases. A crucial factor affecting its success is size matching between the donor's lungs and the recipient's thorax. Computed tomography (CT) scans can accurately determine recipient's lung size, but donor's lung size is often unknown due to the absence of medical images. We aim to predict donor's right/left/total lung volume, thoracic cavity, and heart volume from only subject demographics to improve the accuracy of size matching.
APPROACH: A cohort of 4610 subjects with chest CT scans and basic demographics (i.e.,
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.
As an extreme type of partial auditory deprivation, single-sided deafness (SSD) has been demonstrated to lead to extensive neural plasticity according to multimodal neuroimaging studies. Among them, resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) offers valuable information on functional connectivities (FCs). However, most previous SSD rs-fMRI studies assumed that the extracted FC remains stationary during the entire fMRI scan and neglected dynamic functional activities. Existing fixed window-based dynamic FC analysis also ignores dynamic functional activities under different tem
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.
BACKGROUND: Prolonged dependence on mechanical ventilation is a common occurrence in clinical ICU patients and presents significant challenges for patient care and resource allocation. Predicting prolonged dependence on mechanical ventilation is crucial for improving patient outcomes, preventing ventilator-associated complications, and guiding targeted clinical interventions. However, specific tools for predicting prolonged mechanical ventilation among ICU patients, particularly those with critical orthopaedic trauma, are currently lacking. The purpose of the study was to establish and validat
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Racial inequities in maternal morbidity and mortality persist into the postpartum period, leading to a higher rate of postpartum hospital use among Black and Hispanic people. Delivery hospitalizations provide an opportunity to screen and identify people at high risk to prevent adverse postpartum outcomes. Current models do not adequately incorporate social and structural determinants of health, and some include race, which may result in biased risk stratification.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a risk prediction model of postpartum hospital use while incorporating social a
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Falls among older adults pose a major healthcare and social burden, making early identification of high-risk individuals essential for prevention. This study presents a portable, non-invasive AI-based wearable system that predicts fall risk using surface electromyography (sEMG) and plantar-pressure measurements collected during overground walking. sEMG electrodes were placed bilaterally over eight key lower-limb muscles-tibialis anterior, peroneus longus, medial and lateral gastrocnemius, rectus femoris, vastus medialis, vastus lateralis, and biceps femoris-while pressure insoles captured load
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: Sepsis remains a leading cause of mortality in intensive care units (ICUs), highlighting the need for reliable and accessible prognostic biomarkers. The systemic immune-inflammation (SII) index, integrating neutrophils, platelets, and lymphocytes, has shown prognostic value in various diseases but remains understudied in sepsis. METHODS: We conducted a retrospective cohort study including 4,001 sepsis patients from the MIMIC-IV database. SII was calculated as (neutrophil × platelet)/lymphocyte and log-transformed due to non-normal distribution. Tertiles of log-SII were evaluated. 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.
Diabetes mellitus (DM) is a serious global health problem due to the large number of people who suffer from it, the complications arising from it, and the significant economic impact associated with it. Early identification of people at risk is essential for implementing preventive strategies that reduce the burden on healthcare systems. In this context, machine learning (ML) techniques have emerged as promising tools to support the timely detection of diabetes and clinical decision-making. The objective of the research was to develop and evaluate the performance of ML models to predict diabet
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: To construct a machine learning (ML) model to predict the risk of lung metastasis in papillary thyroid carcinoma (PTC).
METHODS: This retrospective study included 681 PTC patients who received radioactive iodine (RAI) treatment for the first time. Among them, 71 patients were diagnosed with lung metastasis (10.4%). The patients' age, sex, stimulated thyroglobulin (s-Tg) level ahead of 131I treatment, unilateral or bilateral lobe involvement, maximum tumor diameter, number of invading tumors (extracted from postoperative pathological reports, defined as the number of structures invo
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: Mpox epidemiology has expanded from endemic zoonotic spillover to sustained human-to-human transmission. While behavioral risk factors have been well recognized, how macro-level correlates of mpox burden vary across epidemic phases remains insufficiently quantified, limiting targeted public health responses.
METHODS: Using World Health Organization (WHO) global daily mpox surveillance data from January 1, 2022 to April 30, 2025, we calculated country-period reported mpox incidence and developed a phase-sensitive analytical framework integrating multi-domain macro-level variables 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: This study aimed to develop an interpretable machine learning (ML) model for predicting plaque-induced gingivitis risk in schoolchildren using questionnaire data. To enhance the model's interpretation, SHapley Additive exPlanations (SHAP) method was applied to analyze and explain the risk factors associated with plaque-gingivitis.
MATERIALS AND METHODS: Using multi-stage cluster random sampling, 1755 children aged 6-12 in Lanzhou were enrolled. Participants completed a 22-item questionnaire and underwent clinical dental examinations. The collected data were stratified and randomly
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: Primary gastrointestinal melanoma (PGIM) is a rare and highly aggressive malignancy with a poor prognosis, and accurate survival prediction models are currently lacking. This study aims to analyze the clinical characteristics of PGIM and develop machine learning models to predict 1-, 3-, and 5-year overall survival (OS).
METHODS: We retrospectively analyzed patients diagnosed with PGIM from January 2000 to December 2021 in the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. Patients were randomly split into training and testing sets at an 8:2 ratio. Six algorithms wer
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.
Real-time crash prediction has emerged as a critical area of research in traffic safety, aiming to improve safety performance through proactive crash anticipation and management strategies. However, the accuracy and reliability of such prediction models largely depend on the selection of traffic features and prediction algorithms. Although numerous features have been investigated, they are often distributed across varying temporal and spatial dimensions and exhibit strong correlations, which can increase model variance and the risk of overfitting. Moreover, the selection and combination of fea
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