This study integrates inverse gas chromatography (IGC) experiments with machine learning (ML) to systematically investigate the thermodynamic properties of choline chloride (ChCl)-urea (1:2) deep eutectic solvent (DES) and its interaction mechanisms with organic solvents. IGC measurements determined the infinite dilution activity coefficients (γ12∞) and related thermodynamic parameters for 46 representative organic solvents within the temperature range of 303.15-343.15 K. Results revealed the hierarchy of solute-DES interaction strength: hydrocarbons (increasing with chain length) > alkenes >
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.
Combined use of opioids and other pharmacological therapies used for pain management, such as non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), benzodiazepines, gabapentinoids, and/or skeletal muscle relaxants (SMRs), in older adult cancer survivors can increase the risk of mortality. The objective of this study was to identify the leading predictors of opioid combination therapy with other therapies that may be inappropriate in older adults with cancer using interpretable machine learning approaches. A retrospective cohort design of older (> 66 years at diagnosis) cancer survivors (N = 2,682) d
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: Respiratory tract infections (RTIs) are a leading cause of morbidity and mortality. This study aimed to explore the underlying characteristics of inpatients with an RTI pre-and-during the COVID-19 pandemic and apply supervised machine learning (ML) to predict the RTI diagnoses during the pandemic.
METHODS: Data on inpatients with an RTI from 55 acute Irish hospitals (2016-2021) was extracted from the Irish hospital inpatient enquiry (HIPE) dataset. Multivariable logistic regression, random forests and extreme gradient boosting models were applied.
RESULTS: Out of 1,133,385 inpa
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.
INTRODUCTION: Axial pain is a common complication following expansive unilateral open-door laminoplasty (ELAP); however, traditional statistical methods are unable to effectively predict this complication. This study developed machine learning (ML) models to predict post-ELAP axial pain and identify key predictors.
METHODS: This retrospective study enrolled 851 cervical spondylotic myelopathy (CSM) patients undergoing ELAP, split into training (n = 714) and temporal validation sets (n = 137). Demographic, imaging, clinical, and surgical data were collected. Predictive features were selected b
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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2025eng
BACKGROUND: Large Hepatocellular Carcinoma (LHCC) are aggressive tumours characterized by a high risk of early recurrence (ER). Although several models predicting this risk exist for HCC, no one is specific for tumours ≥5 cm. The aim of this study is to develop classic and machine learning (ML) models able to identify patients with this pattern of recurrence.
METHOD: A retrospective, multicentric analysis of 12 hepato-biliary centres. Only upfront resected LHCC were included. ER was defined as recurrence within 8 months after resection. Logistic Regression (LR), Elastic Net, Decision Tree, k-
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.
OBJECTIVE: Aortic dissection (AD) is a severe emergency with high morbidity and mortality, necessitating strict monitoring and management. This retrospective study aimed to identify prognostic factors and establish predictive models for in-hospital mortality among AD patients in the intensive care unit (ICU).
METHODS: We retrieved ICU admission records of AD patients from the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV critical care data set and the eICU Collaborative Research Database. Functional data analysis was further applied to estimate continuous vital sign processes, and va
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 AND AIMS: Personalized antihypertensive drug selection is essential for optimizing hypertension management. The study aimed to develop a machine learning (ML) model to predict individual blood pressure (BP) responses to different antihypertensive medications.
METHODS AND RESULTS: We used data from a pragmatic, cluster-randomized trial on hypertension management in China. Each patient's multiple visit records were included, and two consecutive visits were paired as the index and subsequent visits. The least absolute shrinkage and selection operator method was used to select index vi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
INTRODUCTION: There are limited data available regarding the connection between heavy metal exposure and mortality among hypertension patients.
AIM: We intend to establish an interpretable machine learning (ML) model with high efficiency and robustness that monitors mortality based on heavy metal exposure among hypertension patients.
METHODS: Our datasets were obtained from the US National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES, 2013-2018). We developed 5 ML models for mortality prediction among hypertension patients by heavy metal exposure, and tested them by 10 discrimination char
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: Heart failure (HF) is one of the most frequent diagnoses for 30-day readmission after hospital discharge. Nurses have a role in reducing unplanned readmission and providing quality of care during HF trajectories. This systematic review assessed the quality and significant factors of machine learning (ML)-based 30-day HF readmission prediction models.
METHODS AND RESULTS: Eight academic and electronic databases were searched to identify all relevant articles published between 2013 and 2023. Thirteen studies met our inclusion criteria. The sample sizes of the selected studies ranged from
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a predictive model for assessing internal bleeding risk in elderly aspirin users using machine learning.
METHODS: A total of 26,030 elderly aspirin users (aged over 65) were retrospective included in the study. Data on patient demographics, clinical features, underlying diseases, medical history, and laboratory examinations were collected from Affiliated Dongyang Hospital of Wenzhou Medical University. Patients were randomly divided into two groups, with a 7:3 ratio, for model development and internal validation, respectively. Least absolute shrinkage an
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.
Esophageal varices (EV) in liver cirrhosis carry high mortality risks. Traditional endoscopy, which is costly and subjective, prompts a shift towards machine learning (ML). This review critically evaluates ML applications in predicting bleeding risks and grading EV in patients with liver cirrhosis. Following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, we conducted a systematic review of studies using ML to predict the risk of variceal bleeding and/or grade EV in liver disease patients. Data extraction and bias assessment followed the CHARMS (CHec
СтатьяСистематический обзорПолный 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: This study aimed to develop a universally applicable, feedback-informed Self-Excitation Attention Residual Network (SEAR) model. This model dynamically adapts to evolving disease trends and surveillance system changes, accommodating various scenarios. Thereby enhancing the effectiveness of early warning systems.
METHODS: Surveillance data on influenza-like illness (ILI) was collected from various regions including Northern China, Southern China, Beijing, and Yunnan. The reproduction number (Rt) was estimated to determine the threshold for issuing warnings. The Self-Excitation Atten
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 develop and validate a robust risk prediction model for stroke and systemic embolism (SSE) in adult patients with congenital heart disease (ACHD), using artificial intelligence.
PATIENTS AND METHODS: Deidentified insurance claims from the Optum Labs Data Warehouse, including enrollment records and medical and pharmacy claims for commercial and Medicare Advantage enrollees, were used to identify 49,276 patients with ACHD, followed between January 1, 2009, and December 31, 2014. The group was randomly divided into development (70%) and validation (30%) cohorts. The development coh
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: Exposure to air pollution is a major health problem worldwide. This study aimed to investigate the effect of the level of air pollutants and meteorological parameters with their related lag time on the transmission and severity of coronavirus disease 19 (COVID-19) using machine learning (ML) techniques in Shiraz, Iran. Study Design: An ecological study.
METHODS: In this ecological research, three main ML techniques, including decision trees, random forest, and extreme gradient boosting (XGBoost), have been applied to correlate meteorological parameters and air pollutants with infe
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: Conventional physical activity (PA) metrics derived from wearable sensors may not capture the cumulative, transitions from sedentary to active, and multidimensional patterns of PA, limiting the ability to predict physical function impairment (PFI) in older adults. This study aims to identify unique temporal patterns and develop novel digital biomarkers from wrist accelerometer data for predicting PFI and its subtypes using explainable artificial intelligence techniques.
MATERIALS AND METHODS: Wrist accelerometer streaming data from 747 participants in the National Health and Aging
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: To develop and validate natural language processing-driven artificial intelligence (AI) models for the diagnosis of lumbar disc herniation (LDH) with L5 and S1 radiculopathy using electronic health records (EHRs).
METHODS: EHRs of patients undergoing single-level percutaneous endoscopic lumbar discectomy for the treatment of LDH at the L4/5 or L5/S1 level between June 1, 2013, and December 31, 2021, were collected. The primary outcome was LDH with L5 and S1 radiculopathy, which was defined as nerve root compression recorded in the operative notes. Datasets were created using the hi
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.
Fuchs uveitis syndrome (FUS) is a commonly misdiagnosed uveitis syndrome often presenting as an asymptomatic mild inflammatory condition until complications arise. The diagnosis of this disease remains clinical because of the lack of specific laboratory tests. The aqueous humor (AH) is a complex fluid containing nutrients and metabolic wastes from the eye. Changes in the AH protein provide important information for diagnosing intraocular diseases. This study aimed to analyze the proteomic profile of AH in individuals diagnosed with FUS and to identify potential biomarkers of the disease. We us
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: To develop a novel machine learning-based intraocular lens (IOL) power calculation formula for highly myopic eyes.
METHODS: A total of 1828 eyes (from 1828 highly myopic patients) undergoing cataract surgery in our hospital were used as the internal dataset, and 151 eyes from 151 highly myopic patients from two other hospitals were used as external test dataset. The Zhu-Lu formula was developed based on the eXtreme Gradient Boosting and the support vector regression algorithms. Its accuracy was compared in the internal and external test datasets with the Barrett Universal II (BUII
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 prevalence of type 2 diabetes (T2D) has been increasing dramatically in recent decades, and 47.5% of T2D patients will die of cardiovascular disease. Thallium-201 myocardial perfusion scan (MPS) is a precise and non-invasive method to detect coronary artery disease (CAD). Most previous studies used traditional logistic regression (LGR) to evaluate the risks for abnormal CAD. Rapidly developing machine learning (Mach-L) techniques could potentially outperform LGR in capturing non-linear relationships.
AIM: To aims were: (1) Compare the accuracy of Mach-L methods and LGR; and (2
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 health is at risk from pulmonary hypertension (PH), characterized by decreased pulmonary vascular resistance and constriction of the pulmonary vessels, resulting in right heart failure and dysfunction. Thus, preventing PH and monitoring its progression before treating it is vital. Wogonin, derived from the leaves of Scutellaria baicalensis Georgi, exhibits remarkable pharmacological activity. In this study, we examined the effectiveness of wogonin in mitigating the progression of PH in mice using right heart catheterization and hematoxylin-eosin (HE) staining. As an alternative to minimi
СтатьяПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования