BACKGROUND: Many studies have evaluated the use of wearable monitoring systems to improve patient safety in hospital. Although some have demonstrated effects on intensive care admissions, there remains little evidence of impact on patient outcomes such as mortality, hospital length of stay, and time to antibiotic administration. Very few studies have focused on how wearable monitoring systems are used in clinical practice, including how the rate of manual vital sign measurements (MVSMs) is affected.
OBJECTIVE: Our primary aim was to describe the physiological pattern of vital signs in hospita
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.
OBJECTIVE: Clinicians must estimate patients' risk of adverse outcomes, yet many electronic health record tools represent health history as an unordered "bag of codes," discarding temporal order. Machine learning tools that leverage sequence order may offer better predictions but often lack interpretability for clinical audit. We introduce an interpretable, order-aware framework that mines frequent event pairs (A → B) and tests whether their ordering provides prognostic information for estimating risk of adverse outcomes (C) beyond the same codes without order.
METHODS: Using the NIH All of U
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения СШАПоддержка 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: The occurrence of sepsis in patients with heart failure (HF) has received less attention in research; yet, it poses a significant clinical challenge due to the complex interplay between chronic cardiac dysfunction and acute systemic inflammation. The stress hyperglycemia ratio (SHR) has emerged as an independent risk factor in various cardiovascular diseases and patients with sepsis, but its role in predicting sepsis risk in patients with HF remains underexplored.
OBJECTIVE: This study investigates the association between SHR and sepsis occurrence in patients with HF and explores
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: Accurate preoperative prediction of renal tumor malignancy is critical for guiding decisions and reducing overtreatment, as a substantial proportion of renal masses prove benign. Although radiology assessments and structured electronic health record (EHR) data are routinely used, many tumor-specific descriptors remain embedded in free-text radiology reports and are underused due to extraction challenges.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate a multimodal pipeline that integrates structured EHR variables with natural language processing features from computed tomograp
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 successful implementation of decision support systems promises to enhance high-quality care. However, the successful implementation of a clinical decision support system (CDSS) depends on user acceptance and adoption. A machine learning (ML)-based CDSS to assist primary care professionals treating urinary tract infections (UTIs) was implemented, and usability and usefulness were assessed through a questionnaire.
OBJECTIVE: This study aimed to assess the system's usability by examining users' experiences with the software. A secondary goal was to assess users' attitudes toward
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
Whole-slide imaging (WSI) is gradually being adopted for primary diagnosis in many pathology subspecialties. The benefits of WSI for the pathology workflow are numerous and include the use of artificial intelligence (AI) tools to support WSI analysis. However, digitization of hematopathology workflows has remained a challenge, in part due to the complexity of the hematopathology workflow and the unique characteristics of blood and bone marrow smears. Although AI applications to support hematopathology tasks, such as nucleated differential counts, are well-described, general implementation of t
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.
Objective: COVID-19 disease has a high prevalence and mortality rate among chronic kidney disease patients. Previous studies have shown that ML-based prediction models are effective for developing preventive strategies. Despite several efforts to establish prediction models for COVID-19 mortality risk among different populations, few studies have focused on COVID-19 mortality among patients with chronic kidney disease. The current study aimed to develop an effective, efficient preventive strategy to improve prognosis and survival among these patients by constructing a machine-learning-based pr
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: Antibiotic therapies are the main treatment for bacterial infections, but growing antibiotic resistance is a major global health threat, severely impacting patients with sepsis. Rapid selection of the most effective antibiotic therapy is critical for survival and for preventing further resistance. Physicians must consider numerous factors for proper empiric treatment selection. A clinical decision support system (CDSS) aims to support physicians in this process, facilitating rapid and targeted therapy.
OBJECTIVE: The purpose of this work is to explore the extent to which the reali
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.
Extracting clinically meaningful information from free-text notes in specific clinical settings, such as Australian aged care facilities, remains challenging due to the heterogeneity of text documents, which lack standardised structure and terminology. Retrieval-augmented generation (RAG) can improve the precision and grounding of large language model (LLM) outputs; however, the choice of retrieval strategies remains understudied despite its critical importance for clinical information extraction (IE). Using real-world clinical notes from Australian aged care facilities, we systematically comp
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Sepsis remains a leading cause of death for burn patients, yet the condition is hard to spot early. Hospitals generally rely on the International Classification of Diseases (ICD) codes for surveillance, but these codes are assigned late and often miss active cases.
OBJECTIVES: We developed and validated a scalable, electronic health record (EHR)-based digital phenotype that improves identification of burn-related sepsis compared with ICD codes alone.
METHODS: We performed a retrospective cohort study of adult burn inpatients (n = 1,371) admitted to Loyola University Medical Cente
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: Coughing is a common clinical symptom and a protective respiratory reflex closely associated with various respiratory system diseases. The acoustic characteristics of cough sounds are influenced by underlying pathological factors, with distinct acoustic signatures corresponding to different etiologies. Through rigorous analysis of these sounds, rapid identification and preliminary diagnosis of related conditions may be achieved. This approach holds great potential for broad application in mobile health and ubiquitous health platforms.
OBJECTIVE: This study aimed to explore the app
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Pressure injury (PI) can cause severe infections or death, and has a high global prevalence. Accurate staging is vital for effective intervention. Deep learning streamlines PI assessment; enhances efficiency; and yields practical, accurate results.
OBJECTIVE: The primary objective of this scoping review was to map the landscape of deep learning applications for PI identification and categorize the existing body of evidence into distinct technological trajectories: unimodal imaging and multimodal integration.
METHODS: We searched the following databases and sources: PubMed, the Co
Scoping ReviewСтатьяПоддержка 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.
BackgroundNon-metastatic, castration-resistant prostate cancer (nmCRPC) is an advanced state of prostate cancer with variable prognosis; early identification of patient risk is crucial, so that clinicians can recommend optimal treatment.ObjectiveCompare predictive models in identifying patient risk; evaluate the value of electronic healthcare record (EHR) time-series (TS) information in prediction.MethodsWe evaluated SurvTRACE, Weibull Time to Event Recurrent Neural Network (WTTE-RNN), and traditional Cox proportional hazards (CPH) models' performance on EHR data from 12,819 nmCRPC patients in
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.
OBJECTIVES: Inherited retinal dystrophies are characterized by high genetic and phenotypic heterogeneity, and their clinical progression may alternate between latent and active phases. Identifying the onset of the active phase may support earlier intervention for inflammatory retinal degeneration. Plasma proteomics has shown potential for characterizing predictive biomarkers in retinal diseases, but its application remains experimental. This study aimed to develop a methodological simulation exercise to evaluate the performance of machine learning (ML) models in distinguishing active and laten
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: Low peak oxygen consumption (V̇O2) is associated with higher cardiovascular and all-cause mortality, while improvements in peak V̇O2 reduce this risk. Although early detection allows timely intervention, practical screening tools remain lacking. As electrocardiograms (ECGs) reflect both cardiac and age-related changes, they may offer a viable screening approach.
OBJECTIVE: This study aimed to detect low peak V̇O2 using resting 12-lead ECGs analyzed by a trained neural network.
METHODS: The low peak V̇O2 estimation model was developed using data from 965 individuals (n=540, 56% wi
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Patients with cirrhosis may have acute kidney injury (AKI) after receiving endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP).
OBJECTIVE: This study aimed to identify determinants of AKI that require dialysis following ERCP in patients with cirrhosis.
METHODS: Data from the US Nationwide Inpatient Sample from 2016 to 2020 were retrospectively reviewed. Patients aged ≥20 years with liver cirrhosis who underwent ERCP were identified. The primary outcome was AKI requiring dialysis. Logistic regression with stepwise selection was used to identify factors associated with dialysis-r
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.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) is increasingly applied to health care, yet concerns about fairness persist, particularly in relation to sociodemographic disparities. Previous studies suggest that socioeconomic status (SES) and sex may influence AI model performance, potentially affecting groups that are historically underserved or understudied.
OBJECTIVE: This study aimed to (1) assess algorithmic bias in AI-driven dementia prediction models based on SES and sex (biological sex), (2) compare the utility of an individual-level SES measure (the Housing-Based Socioeconomic Status [HOUS
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Accurate preanesthetic assessment is essential for perioperative risk stratification, but conventional tools such as the American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status classification and postoperative nausea and vomiting (PONV) risk scores may be affected by subjective judgment, incomplete documentation, and fragmented clinical data. Large language models may support preanesthetic assessment by integrating structured and unstructured clinical information.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and retrospectively validate a GPT-4o (OpenAI)-powered AI system for preane
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: Sepsis is a life-threatening condition in which delayed recognition and treatment are associated with increased mortality. While predictive models such as Epic's Early Detection of Sepsis Model (ESM) were developed to support early intervention, their real-world effects after integration into clinical workflows remain difficult to evaluate.
OBJECTIVES: To evaluate the real-world effects of ESM integrated into clinical workflow on clinical outcomes, antibiotic use, and harm-benefit tradeoffs.
METHODS: We conducted a quasi-experimental study in a single healthcare system using enco
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: The integration of large language models (LLMs) into high-risk systems such as health care is accelerating. Rigorous evaluations aligned with emerging legislation are imperative prior to their incorporation into university educational platforms and clinical practice settings.
OBJECTIVE: The study aimed at implementing the first Regulation (European Union [EU]) 2024/1689-aligned methodological framework for a systematic, comprehensive, and dynamically adaptable language model evaluation, supporting decision-making in specialized health care management.
METHODS: We analyzed 15 LLMs
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.
MedElevator
Войти в исследования