BACKGROUND/AIM: Using machine learning approaches as non-invasive methods have been used recently as an alternative method in staging chronic liver diseases for avoiding the drawbacks of biopsy. This study aims to evaluate different machine learning techniques in prediction of advanced fibrosis by combining the serum bio-markers and clinical information to develop the classification models.
METHODS: A prospective cohort of 39,567 patients with chronic hepatitis C was divided into two sets-one categorized as mild to moderate fibrosis (F0-F2), and the other categorized as advanced fibrosis (F3-
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: Today a broad range of antiretroviral drug regimens are applicable for the successful suppression of virus replication in human immunodeficiency virus (HIV) infected people. However, there still remains an obstacle in therapy: the high mutation rate of the HI virus under drug pressure leads to resistant variants causing failure of permanent and effective treatment. Therefore, resistance testing is therefore inevitable to administer appropriate antiviral drugs to infected patients.
METHODS: By means of current high-throughput sequencing technologies, computational models have recen
СтатьяОбзорПоддержка 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.
This field study evaluates the effectiveness of an optical indicator parameter called Tryptophan-like fluorescence (TLF) combined with other water quality parameters to predict E. coli concentrations. Commercially available multi-parameter sondes measuring TLF were deployed upstream and downstream, of five active combined sewer overflow regulators located within a 1.6-km section of the Lower Rouge River in Michigan, United States. E. coli grab samples were collected during three storms of varying size and across seasons: 3/8/22, 28/4/23 and 14/8/23 (D/M/YY) and analyzed by Colilert-18®. These
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: An increasing amount of studies report mapping algorithms which predict EQ-5 D utility values using disease specific non-preference-based measures. Yet many mapping algorithms have been found to systematically overpredict EQ-5 D utility values for patients in poor health. Currently there are no guidelines on how to deal with this problem. This paper is concerned with the question of why overestimation of EQ-5 D utility values occurs for patients in poor health, and explores possible solutions.
METHOD: Three existing datasets are used to estimate mapping algorithms and assess exist
Полный текст 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 purpose of this study was to develop and validate an algorithm for identifying Veterans with a history of traumatic brain injury (TBI) in the Veterans Affairs (VA) electronic health record using VA Million Veteran Program (MVP) data. Manual chart review (n = 200) was first used to establish 'gold standard' diagnosis labels for TBI ('Yes TBI' vs. 'No TBI'). To develop our algorithm, we used PheCAP, a semi-supervised pipeline that relied on the chart review diagnosis labels to train and create a prediction model for TBI. Cross-validation was used to train and evaluate the proposed algorithm,
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
Machine learning (ML) algorithms to detect critical findings on head CTs may expedite patient management. Most ML algorithms for diagnostic imaging analysis utilize dichotomous classifications to determine whether a specific abnormality is present. However, imaging findings may be indeterminate, and algorithmic inferences may have substantial uncertainty. We incorporated awareness of uncertainty into an ML algorithm that detects intracranial hemorrhage or other urgent intracranial abnormalities and evaluated prospectively identified, 1000 consecutive noncontrast head CTs assigned to Emergency
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 early identification of individuals at risk of mobility decline can improve targeted strategies of prevention.
AIMS: To evaluate the predictive performance of machine learning (ML) algorithms in identifying older individuals at risk of future mobility decline.
METHODS: We used data from the SABE Study (Health, Well-being and Aging Study), a representative sample of people aged 60 years and more, living in the Municipality of São Paulo, Brazil. Mobility decline was assessed 5 years after admission in the study by self-reported difficulty to walk a block, climb steps, being abl
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: Early and accurate etiological diagnosis of congenital disorders of adrenal steroidogenesis (CDAS) is critical as timely targeted management can prevent life-threatening complications and improve long-term outcomes.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning-assisted decision tree model for classifying CDAS using plasma steroid hormone profiles quantified by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS/MS).
METHODS: A development cohort of 1027 participants (325 genetically confirmed CDAS patients representing 8 subtypes/702 controls) was used for model construction.
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.
INTRODUCTION: The course of OCD differs widely among OCD patients, varying from chronic symptoms to full remission. No tools for individual prediction of OCD remission are currently available. This study aimed to develop a machine learning algorithm to predict OCD remission after two years, using solely predictors easily accessible in the daily clinical routine.
METHODS: Subjects were recruited in a longitudinal multi-center study (NOCDA). Gradient boosted decision trees were used as supervised machine learning technique. The training of the algorithm was performed with 227 predictors and 213
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: This study aims at developing and introducing a new algorithm, called direct causal learner (DCL), for learning the direct causal influences of a single target. We applied it to both simulated and real clinical and genome wide association study (GWAS) datasets and compared its performance to classic causal learning algorithms.
METHOD: The DCL algorithm learns the causes of a single target from passive data using Bayesian-scoring, instead of using independence checks, and a novel deletion algorithm. We generate 14,400 simulated datasets and measure the number of datasets for which D
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.
CONTEXT: Primary aldosteronism (PA) is the most common endocrine cause of hypertension. The final diagnostic step involves subtyping, using adrenal vein sampling (AVS), to determine if PA is unilateral or bilateral. The complete PA diagnostic process is time and resource intensive, which can impact rates of diagnosis and treatment. Previous studies have developed tools to predict bilateral PA before AVS.
OBJECTIVE: Evaluate the sensitivity and specificity of published tools that aim to identify bilateral subtypes of PA.
METHODS: Medline and Embase databases were searched to identify publishe
МетаанализСистематический обзорСтатьяПоддержка 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: This study aimed to evaluate the capacity of neuropsychological assessment to predict the regional brain metabolism in a cohort of patients with amnestic Alzheimer's disease (AD) and behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) using Machine Learning algorithms.
METHODS: We included 360 subjects, consisting of 186 patients with AD, 87 with bvFTD, and 87 cognitively healthy controls. All participants underwent a neuropsychological assessment using the Addenbrooke's Cognitive Examination and the Neuronorma battery, in addition to [18F]-fluorodeoxyglucose positron emission tomo
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.
Consistent clinical observations of characteristic findings of COVID-19 pneumonia on chest X-rays have attracted the research community to strive to provide a fast and reliable method for screening suspected patients. Several machine learning algorithms have been proposed to find the abnormalities in the lungs using chest X-rays specific to COVID-19 pneumonia and distinguish them from other etiologies of pneumonia. However, despite the enormous magnitude of the pandemic, there are very few instances of public databases of COVID-19 pneumonia, and to the best of our knowledge, there is no databa
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.
In recent years, the development of diagnostics using artificial intelligence (AI) has been remarkable. AI algorithms can go beyond human reasoning and build diagnostic models from a number of complex combinations. Using next-generation sequencing technology, we identified hepatitis C virus (HCV) variants resistant to directing-acting antivirals (DAA) by whole genome sequencing of full-length HCV genomes, and applied these variants to various machine-learning algorithms to evaluate a preliminary predictive model. HCV genomic RNA was extracted from serum from 173 patients (109 with subsequent s
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: Spinal cord injury (SCI) is complicated and varied conditions that receive a lot of attention. However, the prognosis of patients with SCI is increasingly being predicted using machine learning (ML) techniques.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate the efficacy and caliber of ML models in forecasting the consequences of SCI.
METHODS: Literature searches were conducted in PubMed, Web of Science, Embase, PROSPERO, Scopus, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, China Biomedical Literature Service System, and Wanfang databases. Meta-analysis of the area under the
СтатьяОбзорПолный 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: Stroke is one of the most common causes of death and neurological disabilities in all societies. The use of machine learning techniques to create predictive models is very helpful in identifying people at risk to reduce the complications of the disease. The purpose of this study was to investigate the performance of machine learning algorithms and predict the risk of stroke in suspected stroke patients using decision tree based on the risk factors that affect it.
METHODS: The study analyzed medical records of 1184 stroke-suspected patients presenting at an Emergency Department usi
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: Nowadays, as in every branch of industry, a large amount of data can be collected in mining, both in productivity and occupational safety. It is increasingly essential to transform this data into useful information for enterprises. Data mining is very useful in processing and extracting useful information from the processed data. This study aims to analyze the data of occupational accidents with injuries between 2010 and 2021 in an underground hard coal mine by data mining.
METHODS: The injured accident data for the relevant years were organized and analyzed using data mining algo
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.
Proteins are fundamental biomolecules composed of amino acids linked by peptide bonds, forming complex macromolecules that determine cellular structure and biological function. The three-dimensional conformation of proteins plays a crucial role in defining their biochemical activity, stability, and interactions. In the emerging field of alternative proteins, such as microbial, algal, plant-based, and precision-fermented proteins, understanding structural organization is essential for improving functional properties including digestibility, nutritional value, texture, and enzymatic performance.
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.
UNLABELLED: This study aimed to develop and validate a risk prediction model for moderate to severe bleeding in children with immune thrombocytopenia (ITP). Data from 286 ITP patients were prospectively collected and randomly split into training (80%) and test (20%) sets. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression was used for feature selection. Among seven machine learning algorithms, the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) model demonstrated the best performance (AUC = 0.886, 95% CI: 0.790-0.982) and was selected as the optimal model. Shapley Additive Explanations (SH
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.
Natural language processing (NLP) tools turn free-text notes (FTNs) from electronic health records (EHRs) into data features that can supple … erate features for the top 20,000 most prevalent terms from FTNs. We compared machine learning (ML) prediction algorithms using different sets of candidate predictors: Set1 (39 researcher-specified variables), Set2 (Set1 + ML-selected claims codes), and Set3 (Set1 + ML-selected NLP-generated features), vs. Set4 (Set1 + 2 + 3). When modeling treatment choice, we observe …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования