INTRODUCTION: Falls in older adults are potentially devastating, whereas an accurate fall risk prediction model for community-dwelling older Chinese is still lacking. The objective of this study was to build prediction models for falls and fall-related injuries among community-dwelling older adults in China.
METHODS: This study used data (Waves 2015 and 2018) from 5,818 participants from the China Health and Retirement Longitudinal Study. A total of 107 input variables at the baseline level were regarded as candidate features. Five machine learning algorithms were used to build the 3-year fal
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 spite of the large-scale production and widespread distribution of vaccines and antiviral drugs, viruses remain a prominent human disease. Recently, the discovery of antiviral peptides (AVPs) has become an influential antiviral agent due to their extraordinary advantages. With the avalanche of newly-found peptide sequences in the post-genomic era, there is a great demand to develop a sequence-based predictor for timely identifying AVPs as this information is very useful for both basic research and drug development. In this study, we propose a novel sequence-based meta-predictor with an effe
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.
Non-synonymous single nucleotide variants (nsSNVs) in coding DNA regions can result in phenotypic differences between individuals; however, only some nsSNVs are causative for a certain disease. As just a fraction of respective nsSNVs is annotated in databases, computational biology tools are applied to predict the pathogenicity in silico. In addition to applications in oncology, novel molecular diagnostic tests have been developed for cardiovascular disorders as a leading cause of morbidity and mortality in industrialized nations. We explored the concordance and performance of 13 nsSNV pathoge
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.
INTRODUCTION: Traumatic spinal cord injury (TSCI) remains a significant cause of long-term disability, with mortality and pressure ulcer (PU) development being key determinants of patient outcomes. This study aimed to develop and interpret machine learning (ML) models for predicting in-hospital mortality and PU formation in TSCI patients using data from the National Spinal Cord Injury Registry of Iran (NSCIR-IR).
METHODS: Patients with TSCI admitted between 2015 and 2023 were included in the analysis. Data preprocessing included iterative imputation, feature selection with cross-validation, a
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.
PURPOSE: The diagnosis of posttraumatic acute diffuse brain swelling (ADBS) poses a considerable clinical challenge. This study aimed to propose modified computed tomography criteria for accurately diagnosing posttraumatic ADBS and subsequently to develop and validate risk prediction models using machine learning (ML) algorithms.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective multicenter study included 356 patients with traumatic brain injury from two medical centers, comprising 226 patients for model training and 130 for external validation. Posttraumatic ADBS was defined as the combination of di
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: Kidney failure affects approximately 800,000 adults in the United States, and African Americans carry a disproportionate burden of disease. Robust algorithms for clinical risk prediction, such as the Kidney Failure Risk Equation (KFRE), have previously been validated, whereas the clinical utility of polygenic (PRS) and methylation risk scores (MRS), have not been as well characterized.1.
METHODS: In this study, we evaluated the capacity of PRS and MRS for CKD to predict multiple clinical endpoints, including incident kidney failure and decline in kidney function. Leveraging genomi
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: Postoperative remission in pituitary adenoma (PA) patients significantly affects treatment outcomes and quality of life. Accurate prediction of remission is crucial for neurosurgeons and oncologists as it aids in personalizing treatment plans, optimizing follow-up care, and preventing unnecessary interventions. Unlike diagnostic classification, this review specifically focuses on remission prediction as a distinct prognostic application of AI. This systematic review and meta-analysis aim to evaluate the performance of machine learning (ML) algorithms in predicting remission outcomes i
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: End-stage renal disease is characterized by an irreversible decline in kidney function. Despite a risk of chronic dysfunction of the transplanted kidney, renal transplantation is considered the most effective solution among available treatment options. Clinical attributes of graft survival prediction, such as allocation variables or results of pathological examinations, have been widely studied. Nevertheless, medical imaging is clinically used only to assess current transplant status. This study investigated the use of unsupervised deep learning-based algorithms to id
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.
OBJECTIVE: To evaluate the predictive potential of first-trimester biomarkers-pregnancy-associated plasma protein-A (PAPP-A) and free β-human chorionic gonadotropin (β-hCG)-combined with maternal body mass index (BMI), using machine learning (ML) algorithms for the early detection of gestational diabetes mellitus (GDM).
METHODS: A retrospective cohort study was conducted with 400 pregnant women who underwent first-trimester screening at Ankara Bilkent City Hospital. Demographic, clinical, and biochemical data, including PAPP-A, free β-hCG, and BMI, were collected. ML models, including random
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: The first objective is to develop a nuchal thickness reference chart. The second objective is to compare rule-based algorithms and machine learning models in predicting small-for-gestational-age infants.
METHOD: This retrospective study involved singleton pregnancies at University Malaya Medical Centre, Malaysia, developed a nuchal thickness chart and evaluated its predictive value for small-for-gestational-age using Malaysian and Singapore cohorts. Predictive performance using conjunctive (AND)/disjunctive (OR) rule-based algorithms was assessed. Seven machine learning models were
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: Hydronephrosis developing at the ureteropelvic junction due to obstruction poses clinical challenges as it has the potential to cause renal damage.
AIMS: This study aims to evaluate how well machine learning models such, as XGBClassifier and Logistic Regression can be used to predict the need for treatment in patients, with hydronephrosis resulting from ureteropelvic junction obstruction.
METHODS: Hydronephrosis was diagnosed in the medical records of patients from January 2015 to December 2020. These patients were classified into two groups: those who were not operated upon (n =
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.
Endometriosis is a condition characterized by implants of endometrial tissues into extrauterine sites, mostly within the pelvic peritoneum. The prevalence of endometriosis is under-diagnosed and is estimated to account for 5-10% of all women of reproductive age. The goal of this study was to develop a model for endometriosis based on the UK-biobank (UKB) and re-assess the contribution of known risk factors to endometriosis. We partitioned the data into those diagnosed with endometriosis (5924; ICD-10: N80) and a control group (142,723). We included over 1000 variables from the UKB covering per
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.
AIMS: Hypokalemia is a common complication following traumatic brain injury, which may complicate treatment and lead to unfavorable outcomes. Identifying patients at risk of hypokalemia on the first day of admission helps to implement prophylactic treatment, reduce complications, and improve prognosis.
METHODS: This multicenter retrospective study was performed between January 2017 and December 2020 using the electronic medical records of patients admitted due to traumatic brain injury. A propensity score matching approach was adopted with a ratio of 1:1 to overcome overfitting and data imbal
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Aim: This study aimed to use machine learning algorithms to identify critical preoperative variables and predict the red blood cell (RBC) transfusion during or after liver transplantation surgery. Study Design and Methods: A total of 1,193 patients undergoing liver transplantation in three large tertiary hospitals in China were examined. Twenty-four preoperative variables were collected, including essential population characteristics, diagnosis, symptoms, and laboratory parameters. The cohort was randomly split into a train set (70%) and a validation set (30%). The Recursive Feature Eliminatio
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: Resistance to thyroid hormone beta (RTHβ) is characterized by elevated thyroid hormone and unsuppressed thyroid-stimulating horm … dering its location in the "cold region" of THRB, we questioned its relevance. In silico functional prediction algorithms showed conflicting results: PolyPhen-2 predicted this VUS to be probably damaging with a score of 1.000, while SIFT predicted it to be tolerated with a score of 0.07, thus making additional investigations necessary. Genotyping of family members reve …
Клинический случайСтатьяПоиск 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: This study sought to improve methodology for predicting post-percutaneous coronary intervention (PCI) mortality.
BACKGROUND: Recently, an increased proportion of post-PCI deaths caused by noncardiac causes has been suggested, often in rapidly triaged patients resuscitated from sudden cardiac death or presenting with cardiogenic shock. Older risk adjustment algorithms may not adequately reflect these issues.
METHODS: Consecutive patients undergoing PCI from 2000 to 2009 were randomly divided into training (n = 8,966) and validation (n = 8,891) cohorts. The 2010 ACC-NCDR (American
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.
Plants encounter multiple abiotic stresses. Among them, heat and drought stress play a substantial role in reducing the agricultural productivity of commercial plants. Hence, wild and underutilized plants can be a potential alternative as they are naturally tolerant to extreme climatic conditions and are a rich source of nutrition. Manual stress and disease detection is a laborious and expensive process, and hence automation in this field is required to reduce agricultural losses. This study evaluates the prediction and detection of abiotic stress in Acacia senegal bipinnate leaves, exploring
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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2026eng
OBJECTIVE: Systematic pelvic and para-aortic lymphadenectomy is recommended for surgical staging in presumed early-stage epithelial ovarian … t comprehensive surgical staging including systematic pelvic and para-aortic lymphadenectomy. Three prediction algorithms were evaluated: logistic regression, random forest, and extreme gradient boosting (XGBoost). Model performance was assessed using repeated stratified 5 × 5 cross-validation. A predefined probability threshold of 0.98 defined very low risk of nodal m …
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Prehospital delay remains a major barrier to timely reperfusion therapy in acute ischemic stroke (AIS). We externally validated eight prediction algorithms and examined whether complex machine-learning models added value beyond logistic regression.
METHODS: This retrospective cohort study included consecutive patients with AIS from two hospitals in Kashgar, China (January 2019-December 2024). Hospital 1 (n = 1,377) was the development cohort and Hospital 2 (n = 1,015) the independent validation cohort. Prehospital delay was defined as onset-to-door time >4.5 h. LASSO s…
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Superinfection is a major contributor to mortality in patients with severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS). However, early identification remains challenging because detection of the pathogen causing the superinfection is often delayed.
OBJECTIVE: This study aims to develop a clinical scoring system for the early identification of superinfection in SFTS patients.
METHODS: Among 1942 SFTS patients from 4 hospitals in China, a retrospective cohort (2014-2024) was used for model development, with 1182 patients from 2 hospitals split into training (n = 823) and internal v
СтатьяМногоцентровое 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.
MedElevator
Войти в исследования