BACKGROUND: Geriatric depression is a prevalent mental health condition whose risk profile may vary across age strata. This study examined whether depression risk and protective factors differ across age groups (65-74, 75-84, 85+) among community-dwelling older adults in Turkey.
METHODS: Data were derived from the Turkey Elderly Profile Survey 2023 (TEPA-2023), a nationally representative multi-stage cluster sample. Among 29,785 individuals surveyed, the final analytical sample comprised 8,370 adults aged 65 years and older. Depression was defined using the Geriatric Depression Scale-30 (GDS-
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 evaluate the fracture load of monolithic zirconia (Zr) crowns with implant screw holes, focusing on variations in occlusal and axial thicknesses, and to assess the interaction between these variables.
MATERIALS AND METHODS: Six different prostheses were designed using CAD software, all of which varied in occlusal thickness (0.5 mm, 1.0 mm) and axial thickness (0.4 mm, 0.8 mm, 1.2 mm) based on the height and thickness differences of the titanium (Ti) implant abutment. A total of 12 specimens per design were created by milling Zr blocks and Ti abutments. These specimens were cemente
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: Despite the rapid integration of artificial intelligence (AI) in urological practice, a comprehensive understanding of research evolution and impact patterns remains unexplored. This analysis provides a systematic examination of its scientific development and future potential.
METHODS: We conducted a comprehensive analysis of AI-related urological publications through October 2024 using the Scopus database. The study incorporated English-language original articles and reviews, utilizing VOSviewer, GraphPad Prism, and Data Wrapper for analysis and visualization.
RESULTS: Our inves
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: Non-obstructive azoospermia (NOA) is a prevalent cause of male infertility, featured by the absence of sperm in the ejaculate due to impaired spermatogenesis. The involvement of anoikis in the pathogenesis of NOA remains inadequately understood. This research aims to identify anoikis-related genes as potential biomarkers for NOA diagnosis.
METHODS: Based on the Gene Expression Omnibus (GEO) database and Limma R package, we identified differentially expressed genes of NOA and downloaded anoikis-related genes based on the GeneCards database. Subsequently, anoikis-related hub genes 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.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) is reshaping healthcare, using machine and deep learning (DL) to enhance disease management. Dermatology has seen improved diagnostics, particularly in skin cancer detection, through the integration of AI. However, the potential of AI in automating immunofluorescence imaging for autoimmune bullous skin diseases (AIBDs) remains untapped. While direct immunofluorescence (DIF) supports diagnosis, its manual interpretation can hinder efficiency. The use of DL to classify DIF patterns automatically, including the intercellular (ICP) and linear pattern (LP),
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.
Accurate detection of nanoparticles in liquids is essential across drug delivery, diagnostics, and environmental monitoring. Dynamic light scattering (DLS), the current gold-standard technique, relies on single-scattering events and requires prior knowledge of sample temperature and optical properties, limiting its sensitivity at low particle concentrations and increasing system cost and complexity. Here, we present a lensless, cost-effective speckle-based method that exploits multiple light scattering to overcome these limitations. A custom-machined aluminum sample holder uniformly illuminate
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.
PURPOSE: This study aims to evaluate the comparative adverse drug event (ADE) reporting patterns associated with antidiabetic drugs and develop machine learning (ML)-based classification models for the seriousness of reported ADEs.
METHODS: We performed a retrospective analysis of 28,633 antidiabetic-related ADEs reported to the Korea Institute of Drug Safety and Management- Korea Adverse Event Reporting System database (KAERS DB 2505A0010) from 2015 to 2024. Disproportionality analyses identified safety signals using reporting odds ratios (RORs) with 95% confidence intervals (CIs). Factors a
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
Post-translational modifications (PTMs) play a pivotal role in the initiation and progression of melanoma. To systematically evaluate their clinical significance, we integrated 10 widely used machine learning algorithms and 101 combinations to construct a PTM-related risk score model (PTMRS) based on 54 prognostic PTM genes. The model demonstrated robust prognostic predictive performance and stability across multiple melanoma cohorts (TCGA, GSE19234, GSE22153, GSE54467, and GSE65904). Immune profiling revealed that patients in the low-PTMRS group exhibited a more active immune microenvironment
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.
PURPOSE OF REVIEW: High-resolution anorectal manometry (HRAM) has improved anorectal physiological assessment but remains limited by conventional pressure-based metrics that incompletely reflect the complex spatiotemporal physiology of continence and defecation. This review summarizes recent advances in artificial intelligence (AI) and machine learning and their potential to enhance HRAM interpretation and clinical decision-making.
RECENT FINDINGS: Recent AI-based approaches have shown promising performance in automated HRAM interpretation, prediction of dyssynergic defecation and balloon exp
СтатьяОбзорПоиск 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.
Reservoirs in subtropical highlands face intensifying pressures from pollution, unsustainable practices, and climate change; however, multi-decadal water quality dynamics under distinct seasonal regimes remain poorly understood. This study developed a seasonally optimized, cross-sensor harmonized remote sensing and ensemble machine learning framework integrating in situ historical measurements, meteorological records, and GEE platform to investigate the 25-year (2001-2025) dynamics of five optically active water quality parameters; chlorophyll-a (Chl-a), TSS, TURB, CDOM, and SDD, in the sedime
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.
A significant challenge for neurofeedback training research and related clinical applications, is participants' difficulty in learning to induce specific brain patterns during training. Here, we address this issue in the context of fMRI-based decoded neurofeedback (DecNef). Arguably, discrepancies between the data used to construct the decoder and the data used for neurofeedback training, such as differences in data distributions and experimental contexts, neural and non-neural noise, are likely the cause of the difficulties of the aforementioned participants. Here, we developed a co-adaptatio
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.
Risk stratification is the backbone of clinical decision-making for patients with haematological malignancies. Models currently used in routine clinical practice often rely on static rules, conventional statistics and expert consensus. While pragmatic and accessible, these models fail to capture the complex biological interactions and patient heterogeneity, especially as data dimensionality grows given the availability of more comprehensive molecular analysis. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), offers the potential to process such high-dimensional data, uncover l
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.
Avian influenza virus (AIV) continues to pose serious risks to animal and public health. Understanding its spread requires integrating ecological, agricultural, and human information. Quantitative models provide a practical way to represent these interactions, evaluate multiple risk factors, and generate spatial insights that support early detection and control. In recent years, advances in data availability and computational methods have increased the use of these models for AIV risk assessment. This review mapped how quantitative modelling has been applied to AIV risk assessment in recent ye
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.
Socioeconomic inequalities shape breast cancer mortality in complex ways, particularly in countries with substantial territorial heterogeneity, such as Brazil. This study investigated the spatial and nonlinear determinants of breast cancer mortality among Brazilian women from 2015 to 2019, using Immediate Geographic Regions (IGRs) as the units of analysis. We applied machine learning techniques, including Random Forest (RF), Geographical Random Forest (GRF), and Shapley-value interpretation, to estimate the global and local importance of 23 sociodemographic, socioeconomic, and health service-r
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: Chronic kidney disease (CKD) in dogs is characterized by a gradual decline in renal function, resulting in disruptions to electrolyte and mineral balance. Hemodialysis serves as a crucial treatment to eliminate accumulated toxins and restore electrolyte homeostasis. This study aimed to assess the levels of specific minerals-sodium, potassium, calcium, magnesium, and phosphorus-and trace elements-copper, zinc, and iron-in dogs undergoing hemodialysis.
MATERIAL AND METHODS: The research involved 12 dogs of various breeds, aged 8-12 years, weighing between 18 and 28 kg, each of which
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.
Epigenetic regulation through histone acetylation plays a critical role in gene expression and cancer progression. Because of its pivotal role in chromatin remodeling, Histone deacetylase 3 (HDAC3) has become a promising therapeutic target. In this study, an artificial intelligence (AI)-driven strategy was utilized to prioritize potential HDAC3 inhibitors among FDA-approved compounds to accelerate drug repurposing for cancer therapy. Existing HDAC3 inhibitors were identified in the BindingDB and were used to develop a machine learning (ML) model trained on the most potent inhibitors to identif
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.
Biochemical oxygen demand (BOD5) is a comprehensive indicator for assessing organic pollution and water quality in rivers. Socioeconomic factors, such as regional population pressure, urbanization intensity, and land use, affect riverine BOD5 by altering aquatic environmental conditions. However, the underlying driving mechanism remains insufficiently understood. This study combined interpretable machine learning (IML) with partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) to develop an analytical framework for the factors influencing riverine BOD5. Our findings indicated that varia
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.
Biomarker discovery, essential in neuroscience research, has traditionally been based on static molecular omics, which frequently reveal established pathogenesis at the network level when irreversible structural damage occurs. In this review, the paradigm shift of functional "digital phenotyping" is discussed, along with its implementation by combining human induced pluripotent stem cell (hiPSC)-derived brain organoids with high-density multielectrode arrays (HD-MEAs). Researchers can use advanced architecture deep learning (DL) algorithms, such as Convolutional and Graph Neural Networks, to i
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.
Neural interfaces have emerged as pivotal platforms for advancing digital neurotherapies by enabling the real-time acquisition and monitoring of neural signals. Traditional single-channel systems are inherently limited in their capacity to capture the complex and large-scale interactions among diverse neuronal populations. In contrast, multi-channel systems provide the high spatiotemporal resolution necessary to decode the dynamic activity of neural circuits across multiple brain and spinal cord regions. This review provides a comprehensive overview of recent advances in multi-channel neural i
СтатьяОбзорПоиск 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: Democratized access to safe and effective robotic neurorehabilitation for stroke survivors requires innovative, affordable solutions that can be used not only in clinics but also at home. This requires the high usability of the devices involved to minimize costs associated with support from physical therapists or technicians.
METHODS: This paper describes the early findings of the NeuroExo brain-machine interface (BMI) with an upper-limb robotic exoskeleton for stroke neurorehabilitation. This early feasibility study consisted of a six-week protocol, with an initial training and B
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