BACKGROUND: Variation in usual practice in fluid trials assessing lower versus higher volumes may affect overall comparisons. To address this, we will evaluate the effects of heterogeneity in treatment intensity in the Conservative versus Liberal Approach to Fluid Therapy of Septic Shock in Intensive Care trial. This will reflect the effects of differences in site-specific intensities of standard fluid treatment due to local practice preferences while considering participant characteristics.
METHODS: We will assess the effects of heterogeneity in treatment intensity across one primary (all-ca
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.
There are limited data available regarding the connection between hypertension and heavy metal exposure. The authors intend to establish an interpretable machine learning (ML) model with high efficiency and robustness that identifies hypertension based on heavy metal exposure. Our datasets were obtained from the US National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES, 2013-2020.3). The authors developed 5 ML models for hypertension identification by heavy metal exposure, and tested them by 10 discrimination characteristics. Further, the authors chose the optimally performing model after pa
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.
We aimed to develop and validate caries prognosis models in primary and permanent teeth after 2 and 10 y of follow-up through a machine learning (ML) approach, using predictors collected in early childhood. Data from a 10-y prospective cohort study conducted in southern Brazil were analyzed. Children aged 1 to 5 y were first examined in 2010 and reassessed in 2012 and 2020 regarding caries development. Dental caries was assessed using the Caries Detection and Assessment System (ICDAS) criteria. Demographic, socioeconomic, psychosocial, behavioral, and clinical factors were collected. ML algori
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 AND AIM: Treatment response to ursodeoxycholic acid may predict the prognosis of patients with primary biliary cholangitis (PBC). Recent studies have suggested the benefits of using machine learning (ML) to forecast complex medical predictions. We aimed to predict treatment response in patients with PBC using ML and pretreatment data.
METHODS: We conducted a single-center retrospective study and collected data from 194 patients with PBC who were followed up for at least 12 months after treatment initiation. Patient data were analyzed with five ML models, namely random forest, extre
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 prevalence of dementia is currently increasing worldwide. This syndrome produces a deterioration in cognitive function that cannot be reverted. However, an early diagnosis can be crucial for slowing its progress. The Clock Drawing Test (CDT) is a widely used paper-and-pencil test for cognitive assessment in which an individual has to manually draw a clock on a paper. There are a lot of scoring systems for this test and most of them depend on the subjective assessment of the expert. This study proposes a computer-aided diagnosis (CAD) system based on artificial intelligence (AI) methods to
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: After the COVID-19 pandemic, the world has made efforts to recover from the chaotic situation. Vaccination is a way to help control infectious diseases, and many people have been vaccinated against COVID-19 by this point. However, an extremely small number of those who received the vaccine have experienced diverse side effects.
METHODS AND FINDINGS: In this study, we examined people who experienced adverse events with the COVID-19 vaccine by gender, age, vaccine manufacturer, and dose of vaccinations by using the Vaccine Adverse Event Reporting System datasets. Then we used a lang
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: A lack of explainability in published machine learning (ML) models limits clinicians' understanding of how predictions are made, in turn undermining uptake of the models into clinical practice.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to develop explainable ML models to predict in-hospital mortality in patients hospitalized for myocardial infarction (MI).
METHODS: Adult patients hospitalized for an MI were identified in the National Inpatient Sample between January 1, 2012, and September 30, 2015. The resulting cohort comprised 457,096 patients described by 64 predictor variables
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: Liver transplantation (LT) is a routine therapeutic approach for patients with acute liver failure, end-stage liver disease and/or early-stage liver cancer. While 5-year survival rates have increased to over 80%, long-term outcomes are critically influenced by extrahepatic sequelae of LT and immunosuppressive therapy, including diabetes mellitus (DM). In this study, we used machine learning (ML) to predict the probability of new-onset DM following LT.
METHODS: A cohort of 216 LT patients was identified from the Disease Analyzer (DA) database (IQVIA) between 2005 and 2020. Three ML
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.
PURPOSE: To (1) identify neuromuscular and biomechanical injury risk factors in elite youth soccer players and (2) assess the predictive ability of a machine learning approach.
MATERIAL AND METHODS: Fifty-six elite male youth soccer players (age: 17.2 ± 1.1 years; height: 179 ± 8 cm; mass: 70.4 ± 9.2 kg) performed a 3D motion analysis, postural control testing, and strength testing. Non-contact lower extremities injuries were documented throughout 10 months. A least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression model was used to identify the most important injury predictors. Pr
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.
Pulse wave velocity (PWV) can evaluate potential atherosclerosis (AS) and ultrafast pulse wave velocity (ufPWV) is a new technique to accurately assess PWV. However, few studies have examined the predictive value of ufPWV for AS risk. We aimed to establish a classification model for AS risk diagnosis based on ufPWV, so that AS can be diagnosed and prevented in advance. We collected imaging data, as well as clinical and laboratory data. A total of 613 patients with 20 attributes were admitted in this study. There were 392 patients with hyperlipidemia (AS risk group) and 221 healthy adults as th
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 AND AIMS: Gambling disorder is characterized by problematic gambling behavior that causes significant problems and distress. This study aimed to develop and validate a predictive model for screening online problem gamblers based on players' account data.
METHODS: Two random samples of French online gamblers in skill-based (poker, horse race betting and sports betting, n = 8,172) and pure chance games (scratch games and lotteries, n = 5,404) answered an online survey and gambling tracking data were retrospectively collected for the participants. The survey included age and gender, g
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2022eng
PURPOSE: An osteoporotic vertebral fracture (OVF) is a common disease that causes disabilities in elderly patients. In particular, patients with nonunion following an OVF often experience severe back pain and require surgical intervention. However, nonunion diagnosis generally takes more than six months. Although several studies have advocated the use of magnetic resonance imaging (MRI) observations as predictive factors, they exhibit insufficient accuracy. The purpose of this study was to create a predictive model for OVF nonunion using machine learning (ML).
METHODS: We used datasets from t
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: Post-thrombotic syndrome (PTS) is the most common chronic complication of deep venous thrombosis (DVT). Risk measurement and stratification of PTS are crucial for patients with DVT. This study aimed to develop predictive models of PTS using machine learning for patients with proximal DVT.
METHODS: Herein, hospital inpatients from a DVT registry electronic health record database were randomly divided into a derivation and a validation set, and four predictive models were constructed using logistic regression, simple decision tree, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and random for
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.
Mesial temporal lobe epilepsy (MTLE) is the most common type of focal epilepsy, presenting both structural and metabolic abnormalities in the ipsilateral mesial temporal lobe. While it has been demonstrated that the metabolic abnormalities in MTLE actually extend beyond the epileptogenic zone, how such multidimensional information is associated with the diagnosis of MTLE remains to be tested. Here, we explore the whole-brain metabolic patterns in 23 patients with MTLE and 24 healthy controls using [18 F]fluorodeoxyglucose PET imaging. Based on a multivariate machine learning approach, we demon
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.
OBJECTIVES: The aim of this study was to develop a machine learning (ML)-based risk stratification tool for 1-year mortality in transcatheter mitral valve repair (TMVR) patients incorporating metabolic and hemodynamic parameters.
BACKGROUND: The lack of appropriate, well-validated, and specific means to risk-stratify patients with mitral regurgitation complicates the evaluation of prognostic benefits of TMVR in clinical trials and practice.
METHODS: A total of 1,009 TMVR patients from 3 university hospitals within the Heart Failure Network Rhineland were included; 1 hospital (n = 317) served
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.
Even though there is a clear link between Alzheimer's Disease (AD) related neuropathology and cognitive decline, numerous studies have observed that healthy cognition can exist in the presence of extensive AD pathology, a phenomenon sometimes called Cognitive Resilience (CR). To better understand and study CR, we develop the Alzheimer's Disease Cognitive Resilience Score (AD-CR Score), which we define as the difference between the observed and expected cognition given the observed level of AD pathology. Unlike other definitions of CR, our AD-CR Score is a fully non-parametric, stand-alone, ind
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: Psychiatric disorders, including eating disorders (EDs), have clinical outcomes that range widely in severity and chronicity. The ability to predict such outcomes is extremely limited. Machine-learning (ML) approaches that model complexity may optimize the prediction of multifaceted psychiatric behaviors. However, the investigations of many psychiatric concerns have not capitalized on ML to improve prognosis. This study conducted the first comparison of an ML approach (elastic net regularized logistic regression) to traditional regression to longitudinally predict ED outcomes.
MET
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.
BACKGROUND: Suicidal behavior is a major public health problem worldwide. The exact etiology remains unclear, representing a complex problem involving multiple factors. Evidence indicates that around 50% to 80% of people who die by suicide have had contact with the health care system in the year prior to their death.
OBJECTIVE: We present the IDICIUS project, whose objective is to develop a clinical decision support system that functions as an early warning system and applies AI to prevent suicide risk using anonymized electronic health record data.
METHODS: This study shows the first 2 stag
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: Cardiometabolic multimorbidity (CMM) has become an increasing global public health challenge. In China, the prevalence of CMM is rising rapidly among middle-aged and older adults, with estimates ranging from 11.6% to 16.9%, posing a substantial burden on both individuals and healthcare systems. However, effective tools for predicting individual risk of CMM remain limited, hindering timely prevention and intervention. METHODS: This study used data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) between 2011 and 2015, including 7,913 participants aged ≥ 45 years with
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: Contrast-induced acute kidney injury (CI-AKI) is a common complication of lower limb percutaneous transluminal angioplasty (PTA). Common risk models are based on cardiology cohorts for percutaneous coronary intervention. They include a mix of preoperative and perioperative variables, but do not include important information such as inflammatory parameters and preoperative medications. None make use of machine learning. We aimed to develop an accurate preoperative risk model for CI-AKI in lower limb PTA using machine learning methods and comparing these with conventional logistic re
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