PURPOSE: This study aims to examine the 1-year changes in spherical equivalent (SE) refraction and ocular biometric parameters among Chinese children wearing highly aspherical lenslet spectacle and develop a predictive model for identifying children at risk of significant myopic progression (≥0.50 Diopter).
METHODS: In this retrospective case-control study, children who started wearing highly aspherical lenslet spectacles for 1 year were enrolled and randomly divided into training and validation sets. Data on SE refraction and ocular biometric parameters were collected at baseline, 6 months,
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.
Despite many studies of cochlear synaptic loss and/or recovery after acoustic injury, none has followed degeneration of auditory-nerve fiber (ANF) peripheral axons - a critical knowledge gap in the context of regenerative strategies. We exposed CBA/CaJ mice to a synaptopathic 8-16 kHz noise stimulus producing an immediate 50% loss of inner hair cell synapses, with minimal post-exposure recovery. Noise-exposed and unexposed animals were allowed to survive for 1 month, 6 months, 1 year or 2 years before tissue harvest. Using immunostaining and machine-learning pipelines, we quantified hair cells
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Compound flooding (CF), driven by the interaction of extreme storm surge, rainfall, and river discharge, poses escalating risks to society, especially in densely populated megadeltas. Most assessments still treat these drivers separately, and few link flood hazards to social vulnerability. This study develops a physics-informed GeoAI (PI-GeoAI) surrogate framework that couples a hydrodynamic model with supervised machine learning for spatiotemporal risk assessment. We demonstrate the framework using Typhoon Mangkhut in the Greater Bay Area, China. The Random Forest surrogate outperforms seven
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.
Leptospirosis is a significant zoonotic disease in India, with Gujarat and Karnataka recognised as enzootic states experiencing recurrent animal and human outbreaks. This study applied a spatio-temporal ensemble machine learning framework to monthly animal leptospirosis surveillance data from these regions, integrating satellite-derived environmental predictors. Environmental variables were aligned with surveillance data and processed into continuous monthly time series. Three base regression models, Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGB), and a feed-forward neural network (FFNN)
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.
Colorectal cancer (CRC) remains a leading cause of cancer mortality globally, with therapeutic efficacy hindered by tumor heterogeneity and drug resistance. While organoid technology offers unprecedented opportunities to model tumor complexity, systematic platforms for chemo-targeted combination screening and molecular mechanisms underlying chemoresistance remain underexplored in Chinese populations. Here, we established a biobank of 17 patient-derived CRC organoids (85% success rate) from treatment-naïve surgical specimens, preserving histopathological fidelity and molecular diversity of pare
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: Myoelectric pattern recognition (MPR) combines multiple surface electromyography channels with a machine learning algorithm to decode motor intention with an aim to enhance upper limb function after stroke. This study aims to determine the feasibility and preliminary effectiveness of a novel intervention combining MPR, virtual reality (VR), and serious gaming to improve upper limb function in people with chronic stroke.
METHODS: In this single case experimental A-B-A design study, six individuals with chronic stroke and moderate to severe upper limb impairment completed 18, 2 h se
Клиническое 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.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Rectal cancer is a major global health issue with high morbidity and mortality rates. Local recurrence (LR) significantly impacts patient outcomes, decreasing survival rates and often necessitating extensive secondary treatments. While robot-assisted total mesorectal excision (R-TME) is becoming a preferred method for rectal cancer surgery due to its improved precision and visualisation, long-term data on LR and predictors of recurrence remain limited. This study aims to determine the 3-year LR rate following R-TME and to identify predictors of recurrence to enhance pati
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.
OBJECTIVE: Metabolic syndrome (MS) is a risk factor for cardiovascular diseases, and its prevalence is increasing among children and adolescents. This study developed a machine learning model to predict MS using anthropometric and bioelectrical impedance analysis (BIA) parameters, highlighting its ability to handle complex, nonlinear variable relationships more effectively than traditional methods such as logistic regression.
METHODS: The study included 359 youths from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES; 16 MS, 343 normal) and 174 youths from real-world clinic
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: The objective of this study is to construct an explainable machine learning predictive model for high intraoperative blood pressure variability(IBPV) based on preoperative characteristics, to enhance intraoperative circulatory management and surgical outcomes. This study utilized a retrospective observational design, employing the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm to create a predictive model for high IBPV. METHOD: The data for the study were obtained from the central operating room of a major hospital in Beijing, China, covering the period from March 2016 to April 2022
СтатьяНаблюдательное 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.
OBJECTIVES: To investigate the utility of eye-tracking features as a neurobiological marker for identifying depression with mixed features (DMF), a psychiatric disorder characterized by the presence of depressive symptoms alongside subsyndromal manic features, thereby complicating both diagnosis and therapeutic intervention.
METHODS: A total of 93 participants were included, comprising 41 patients with major depressive disorder (MDD), of whom 20 were classified as DMF, and 52 healthy controls (HC). Eye-tracking features were collected using an infrared-based device, and participants were eval
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.
IntroductionEarly diagnosis of colorectal cancer (CRC) poses a significant clinical challenge. This study aims to develop machine learning (ML) models for CRC risk prediction using clinical laboratory data.MethodsThis retrospective, single-center study analyzed laboratory examination data from healthy controls (HC), polyp patients (Polyp), and CRC patients between 2013 and 2023. Five ML algorithms, including adaptive boosting (AdaBoost), extreme gradient boosting (XGBoost), decision tree (DT), logistic regression (LR), and random forest (RF), were employed to classify subjects into HC vs Polyp
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.
Human Immunodeficiency Virus (HIV) remains a critical public health concern, and is a significant global health challenge, particularly in developing countries. Early HIV detection supports targeted interventions, and substantially reduce the HIV burden. In many resource-limited settings, early detection of HIV is hindered by stigma, limited access to testing, and low risk awareness. This study aims to enhance HIV screening in resource-limited settings by employing machine learning models to predict HIV risk using demographic and lifestyle variables. We analyzed data from 39,295 individuals 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.
BACKGROUND: Colorectal polyps are precancerous diseases of colorectal cancer. Early detection and resection of colorectal polyps can effectively reduce the mortality of colorectal cancer. Endoscopic mucosal resection (EMR) is a common polypectomy procedure in clinical practice, but it has a high postoperative recurrence rate. Currently, there is no predictive model for the recurrence of colorectal polyps after EMR.
AIM: To construct and validate a machine learning (ML) model for predicting the risk of colorectal polyp recurrence one year after EMR.
METHODS: This study retrospectively collect
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Exposure to air pollution and meteorological conditions, such as humidity, has been linked to adverse respiratory health outcomes in children. This study aims to develop predictive models for pediatric hospitalizations based on both environmental exposures and clinical features.
METHODS: We conducted a retrospective analysis of 2500 children (aged 1-18) who presented with respiratory symptoms at the emergency department, during 2016-2017. Air pollution data, including NOx and NO2 concentrations, and relative humidity (RH) were collected from nine monitoring stations and were cross
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.
Due to the aging of the global population and lifestyle changes, cardiovascular disease has become the leading cause of death worldwide, causing serious public health problems and economic pressures. Early and accurate prediction of cardiovascular disease is crucial to reducing morbidity and mortality, but traditional prediction methods often lack robustness. This study focuses on integrating swarm intelligence feature selection algorithms (including whale optimization algorithm, cuckoo search algorithm, flower pollination algorithm, Harris hawk optimization algorithm, particle swarm optimizat
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.
Inguinal hernia represents a clinically significant yet underreported complication of robot-assisted radical prostatectomy (RARP) for localized prostate cancer, with a notably high incidence within the first postoperative year. Despite its adverse impact on quality of life and potential for severe sequelae, predictive tools for this outcome remain limited. To develop and validate the first machine learning (ML)-based clinical prediction model for inguinal hernia within 1 year after RARP, leveraging explainable artificial intelligence (AI) techniques for clinical interpretability. This retrospe
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.
Efficient catalyst design for conversion of carbon dioxide (CO2) into value-added chemicals through photo- and electroreduction has garnered considerable attention due to the urgent need to address rising global warming, primarily driven by the surge in CO2 emissions from residential and industrial sources. This method could be more advantageous, particularly when employing catalysts that can substantially lower production costs, enhance the use of precious metals, achieve high selectivity, ensure uniform active sites, and approach near 100% atomic efficiency. Single-atom catalysts (SACs) fit
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.
BACKGROUND: Machine learning (ML), with advancements in algorithms and computations, is seeing an increased presence in life science research. This study investigated several ML models' efficacy in predicting preterm birth using untargeted metabolomics from serum collected during the third trimester of gestation.
METHODS: Samples from 48 preterm and 102 term delivery mothers from the All Our Families Cohort (Calgary, AB) were examined. Four ML algorithms: Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA), linear logistic regression, artificial neural networks (ANN), Extreme Gradient Boosti
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: Gestational Diabetes Mellitus (GDM) is a common complication during pregnancy. Late diagnosis can have significant implications for both the mother and the fetus. This research aims to create an early prediction model for GDM in the first trimester of pregnancy. This model will help obstetricians and gynecologists make appropriate decisions for treating and preventing GDM complications.
METHODS: This applied descriptive study was conducted at the fertility health center of Vali-e-Asr Hospital in Tehran, Iran. The dataset was collected from the records of pregnant women registered
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: Early detection of postsurgical complications is critical for improving surgical outcomes, yet current monitoring methods are invasive, time-consuming, and may delay intervention. Advances in machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) enable using real-time data, such as accelerometer-derived physical activity, as potential early warning signs. This exploratory study evaluated whether activity trends can predict postsurgical complications in oncology patients using ML models.
METHODS: Usual care data from a surgical oncology ward (October 2020-December 2024) were analy
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.
MedElevator
Войти в исследования