OBJECTIVES: Accurate mid-pregnancy prediction of spontaneous preterm birth (sPTB) is essential to ensure appropriate surveillance of high-risk women. Advancing the QUiPP App prototype, QUiPP App v.2 aimed to provide individualized risk of delivery based on cervical length (CL), quantitative fetal fibronectin (qfFN) or both tests combined, taking into account further risk factors, such as multiple pregnancy. Here we report development of the QUiPP App v.2 predictive models for use in asymptomatic high-risk women, and validation using a distinct dataset in order to confirm the accuracy and trans
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
OBJECTIVE: Peripheral intravenous catheter (PIVC) failure occurs in approximately 50% of insertions. Unexpected PIVC failure leads to treatment delays, longer hospitalizations, and increased risk of patient harm. In current practice there is no method to predict if PIVC failure will occur until it is too late and a grossly obvious complication has occurred. The aim of this study is to demonstrate the diagnostic accuracy of a predictive model for PIVC failure based on artificial intelligence (AI).
METHODS: This study evaluated the capabilities of a novel machine learning algorithm. The algorit
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.
Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico2023eng
BACKGROUND: Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) exhibits remarkable heterogeneity but still remains undiagnosed in identifying the subpopulation of DLBCL to predict the prognosis and guide clinical treatment.
METHODS: Molecular subgroups were identified in gene expression data from GSE10846 by a consensus clustering algorithm. And gene set enrichment analysis, immune infiltration, and the proposed cell cycle algorithm were applied to explore the biological functions of different subtypes. Meanwhile, univariate and multivariate Cox regression analyses were used to evaluate independent progno
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: The Learning Early About Peanut Allergy (LEAP) study team developed a protocol-specific algorithm using dietary history, peanut-specific IgE, and skin prick test (SPT) to determine peanut allergy status if the oral food challenge (OFC) could not be administered or did not provide a determinant result.
OBJECTIVE: To investigate how well the algorithm determined allergy status in LEAP; to develop a new prediction model to determine peanut allergy status when OFC results are not available in LEAP Trio, a follow-up study of LEAP participants and their families; and to compare the new
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Although drug-induced liver injury (DILI) is a major target of the pharmaceutical industry, we currently lack an efficient model for evaluating liver toxicity in the early stage of its development. Recent progress in artificial intelligence-based deep learning technology promises to improve the accuracy and robustness of current toxicity prediction models. Mask region-based CNN (Mask R-CNN) is a detection-based segmentation model that has been used for developing algorithms. In the present study, we applied a Mask R-CNN algorithm to detect and predict acute hepatic injury lesions induced by ac
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: Predicting patient outcomes from genome-wide measurements holds significant promise for improving clinical care. The large number of measurements (eg, single nucleotide polymorphisms (SNPs)), however, makes this task computationally challenging. This paper evaluates the performance of an algorithm that predicts patient outcomes from genome-wide data by efficiently model averaging over an exponential number of naive Bayes (NB) models.
DESIGN: This model-averaged naive Bayes (MANB) method was applied to predict late onset Alzheimer's disease in 1411 individuals who each had 312,318 S
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
AIMS: To construct a program to predict the visual acuity (VA), best corrected VA (BCVA) and spherical equivalent (SE) of patients with retinopathy of prematurity (ROP) from 3 to 12 years old after intravitreal injection (IVI) of anti-vascular endothelial growth factor and/or laser photocoagulation treatment.
METHODS: This retrospective study employed a feedforward artificial neural network with an error backpropagation learning algorithm to predict visual outcomes based on patient birth data, treatment received and age at follow-up. Patients were divided into two groups based on prior treatm
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
The finished precision rolling bearings after processing are required to pass the life test before they can be put into the market. The life testing takes a lot of time and expense. Aiming to solve the problem of time and expense, the 1D-CNN and 1D-CNN-LSTM hybrid neural networks are used for deep learning based on the existing rolling bearing life big data results (a total of 791152 date). Taking the wear of bearing as the target, the life prediction of bearing is carried out by using Python. The results show that: (1) 1D-CNN-LSTM algorithm and "all parameters" are selected as the best predic
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 Recently, we constructed a noninvasive screening algorithm aiming at earlier chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) detection after acute pulmonary embolism (PE), consisting of a prediction score and combined electrocardiography (ECG)/N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) assessment. The aim of this study was to confirm the algorithm's sensitivity for CTEPH detection and to evaluate the reproducibility of its individual items. Methods Two independent researchers calculated the prediction score in 54 consecutive patients with a history of acute PE and
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: This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning model using readily available biochemical indicators to predict the 1-year risk of osteoporosis, thereby offering an efficient and accessible alternative to tools like FRAX and resource-intensive methods like radiomics.
METHODS: A prospective cohort study was conducted using electronic medical records from a hospital in Wuhan, China (Jan 2020-Jan 2025). Patients with at least two DXA scans and blood tests were included. After data cleaning and handling missing values, 40 initial features were analyzed. Featu
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.
PURPOSE: This scoping review examined the applications of artificial intelligence (AI) technologies in pregnancy and childbirth care, including patterns of use and outcomes relevant to nursing practice.
METHODS: Using Arksey and O'Malley's methodological framework, we comprehensively searched PubMed, CINAHL, Embase, and Web of Science for empirical studies published from 2015 to 2025. Of the 1,282 records identified, 1,191 were screened after duplicates were removed, and 20 studies of pregnancy and childbirth care were included.
RESULTS: AI applications in the 20 included studies were groupe
СтатьяScoping ReviewОбзорПоиск 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: Aortic dissection (AD) is a critical cardiovascular disorder with substantial risks of short-term mortality. Some researchers have endeavored to utilize machine learning (ML) approaches to develop predictive models for the risk of mortality in AD. However, systematic evidence about the accuracy of these models remains scarce, which poses challenges to the development and enhancement of risk assessment tools. Therefore, this study seeks to systematically review the reliability of ML in forecasting the risk of mortality in AD.
METHODS: A search was implemented through PubMed, Cochra
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.
With the increasing aging worldwide, the age-related neurodegenerative diseases are becoming more and more prevalent. Brain age, as a critical biological marker for assessing normal brain aging and indicating disease progression, has been widely applied in the early diagnosis and evaluation of neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease (PD). This paper systematically elaborates on three types of methods for PD brain age prediction: statistical methods, traditional Machine learning (ML), and Deep learning (DL), from the perspectives of methodological overview and clinical applicatio
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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.
Monotherapy cancer drug response prediction (DRP) models predict the response of a cell line to a given drug. Analyzing these models' performance includes assessing their ability to predict the response of cell lines to new drugs, i.e., drugs that are not in the training set. Drug-blind prediction displays greatly diminished performance or outright failure across a wide range of model architectures and different large pharmacogenomic datasets. Drug-blind failure is hypothesized to be caused by the relatively limited set of drugs present in these datasets. The time and cost associated with furt
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.
Membrane technologies for the separation of gases, such as CO2/CH4 mixtures, have attracted attention because of their high energy efficiency. Polyimides are considered promising membrane materials for CO2 separation, and there is a growing demand for materials with even higher performance. In the screening of candidate materials, it is essential to consider not only separation performance but also solubility and polymerizability during the synthesis process. Low solubility or polymerizability can inhibit membrane fabrication and the evaluation of separation performance, potentially leading to
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/OBJECTIVES: Globalincreases in cesarean section (C-section) rates, often exceeding medical necessity, highlight the need for accurate antenatal prediction to support evidence-based birth planning. Reliable prediction of delivery mode is essential for reducing maternal and neonatal morbidity, improving clinical decision-making, and optimizing resource allocation. This study analyzes a publicly available dataset of 460 multiparous women, including 18 obstetric and antenatal variables, published by Yimer and Mekonnen. METHODS: Deep learning architectures were systematically evaluated f
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: Delayed union and nonunion are common and costly complications after fractures, yet early risk stratification remains challenging. We systematically reviewed and meta-analyzed multivariable prediction models for compromised fracture healing.
METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SinoMed, and CNKI were searched from inception to 30 November 2025. Studies developing or validating models predicting delayed union, nonunion, or related healing outcomes after fractures were included. Risk of bias was assessed with PROBAST and certainty of evidence with GRADE. Discrimination was summarized u
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: For endurance athletes, resting heart rate (RHR) is a well-known indicator of training load, physiological status, and readiness for upcoming training. Predicting the following day's RHR would enable athletes and coaches to optimize training plans and make timely load adjustments.
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a statistical time-series forecasting model for RHR.
METHODS: Daily heart rate (HR) data (624 valid observations) collected from the personal wearable device of a single endurance runner (n=1) were used to establish a statistical time-series RHR forecastin
Клинический случайСтатьяПоиск 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.
Machine learning identifies reproducible pre-diagnostic CRS trajectories in large EHR cohorts. Models show stable external performance (AUC ∼ 0.81), supporting real-world generalizability. Predictors highlight evolving CRS workups and models may serve as future decision support tools.
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.
INTRODUCTION: Cancer-related symptoms including pain, fatigue, depression, anxiety, and malnutrition drive poor quality of life and adverse clinical outcomes in cancer patients. While machine learning (ML) models are increasingly developed to predict these symptoms, existing studies are marked by significant heterogeneity in algorithms, sample sizes, and predictors, and lack quantitative synthesis of model performance, methodological quality, and clinical applicability. This study aimed to comprehensively summarize the characteristics of models and predictors, evaluate the predictive accuracy,
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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