INTRODUCTION: Craniofacial injuries from racquetball sports in the United States remain high, despite guidelines for protective equipment. While national injury data describe injury patterns in squash, badminton, and tennis, they fail to provide actionable, age- and sport-specific management, treatment, or preventive strategies.
METHODS: Using the National Electronic Injury Surveillance System (NEISS) database, this study evaluated ChatGPT-4o's ability to risk-stratify patients and provide preventive strategies based on demographic characteristics, injury mechanisms, and patient needs. Standa
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: Cancer clinical trials are essential for advancing therapeutic innovations; however, patient enrollment remains a persistent challenge globally. Understanding the attitudes and willingness of patients with cancer to participate in clinical trials is critical for improving recruitment strategies. While previous studies have explored barriers and facilitators, few have integrated multiple data sources or used emerging analytical approaches, such as large language models (LLMs), to capture the multidimensional nature of patient decision-making. Furthermore, limited research has examin…
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.
Large language models (LLMs) are increasingly utilized in medical education and practice, yet their application in niche fields such as radiation oncology remains underexplored. This study evaluates and compares the performance of OpenAI's GPT-4o and Baidu's ERNIE Bot in a Chinese-language radiation oncology examination. We employed the Chinese National Health Professional Technical Qualification Examination (Intermediate Level) for Radiation Oncology, using a question bank of 1128 items across four sections: Basic Knowledge, Relevant Knowledge, Specialized Knowledge, and Practice Competence. …
СтатьяСравнительное 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.
INTRODUCTION: AI chatbots can provide personalised health information, solve examinations, and answer specialised questions. Ensuring the accuracy of these tools is essential due to the potential consequences of incorrect information. This study aimed to evaluate the performance of large language models and undergraduate students in solving questions from dental examinations.
MATERIALS AND METHODS: Examination questions were entered into the paid version of ChatGPT-5 (OpenAI, San Francisco, CA, USA) and the free version of Gemini (Google, CA, USA) on the same day. Performance was assessed by …
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.
The continuous growth of patent literature has placed new demands on technological innovation and automated processing, particularly in the task of extracting Subject-Action-Object (SAO) relationships. This study constructs an information extraction benchmark framework tailored for the collaborative robotics domain, comparing three large language models—GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, and Claude 3.5 Sonnet—and their corresponding agents. The experimental design employs a closed-loop “reflection and refinement” model, integrating the thought chain and ReAct method strategies, and configures decoding pa…
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.
The integration of artificial intelligence (AI) in gastroenterology has evolved from basic computer-aided detection to sophisticated multimodal frameworks that enable real-time clinical decision support. This study presents AI applications in gastric disease diagnosis and management, highlighting the transition from domain-specific deep learning to general-purpose large language models. Our research reveals a key finding: AI effectiveness demonstrates an inverse relationship with user expertise, with moderate-expertise practitioners benefiting the most, whereas experts and novices show limited…
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.
Foundation models, often pre-trained with large-scale data, have achieved paramount success in jump-starting various vision and language applications. Recent advances further enable adapting foundation models in downstream tasks efficiently using only a few training samples, e.g., in-context learning. Yet, the application of such learning paradigms in medical image analysis remains scarce due to the shortage of publicly accessible data and benchmarks. In this paper, we aim at approaches adapting the foundation models for medical image classification and present a novel dataset and benchmark fo
DatasetСтатьяПолный 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.
In recent years, artificial intelligence (AI) has brought about a dramatic transformation in obstetrics, gynecology, and fertility medicine. AI, including methods such as machine learning, deep learning, and large language models (LLMs), is reshaping the way clinical data are collected, analyzed, and applied. Image processing, particularly through deep learning applications, significantly enhances the detection of fetal anomalies in prenatal ultrasound, the classification of embryo quality in fertility treatments, and the early identification of gynecological pathologies. The integration of ar…
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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 increasing prevalence of diabetes mellitus among children and adolescents in South Africa presents a major public health challenge, compounded by limited resources, inadequate infrastructure and poor disease management. Given these challenges, innovative solutions such as ChatGPT are essential to offer immediate, personalised education and social support to children and adolescents with diabetes.
AIM: The study explored the integration of ChatGPT to support children and adolescents with diabetes in South African healthcare.
SETTING: This study was conducted with experts worki
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: To evaluate the reliability and clinical applicability of the three most commonly used large language models (LLMs) (ChatGPT, Gemini, and Claude) and a domain-specific artificial intelligence (AI) platform (OpenEvidence) in providing recommendations for acute isolated meniscal pathology, to compare their accuracy, and to assess the consistency between American Academy of Orthopedic Surgeons (AAOS) Clinical Practice Guidelines (CPG) recommendations and AI-generated guidance.
METHODS: An exploratory cross-sectional benchmarking analysis evaluated concordance of three large language mod…
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: Supracondylar humeral fractures constitute 10-16% of pediatric skeletal injuries, requiring timely diagnosis to prevent neurovascular complications. Developmental variations in pediatric bone structures pose diagnostic challenges for clinicians. This study evaluated three next-generation large language models (LLMs) (ChatGPT-4o, Gemini 2.0, Claude 3.5) for detecting pediatric supracondylar humeral fractures and their classification according to the Gartland system.
METHODS: This retrospective observational study included 300 pediatric patients (150 with supracondylar humeral fract…
СтатьяСравнительное исследованиеНаблюдательное 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: Existing virtual perturbation methods can often infer directional changes by comparing predicted post-perturbation expression profiles with control cells. However, workflows that directly return direction-specific downstream candidate genes together with confidence scores, evidence support and interpretable summaries remain limited. We developed scGPA, an LLM-assisted workflow system for directional single-cell virtual gene perturbation analysis.
METHODS: scGPA starts from raw single-cell RNA sequencing data and performs quality control, normalization, dimensionality reduction, cl
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 AND PURPOSE: Large language models (LLMs) such as ChatGPT-4 have shown potential for medical decision support, but their reliability in specialized fields remains uncertain. This study aimed to evaluate ChatGPT-4’s performance as a clinical decision support tool in neuro-oncology radiotherapy by comparing its treatment recommendations for patients with central nervous system tumors against a multidisciplinary tumor board’s decisions, an independent specialist’s opinion, and published guidelines. MATERIALS AND METHODS: We prospectively collected 101 neuro-oncology cases (May 2024–May…
СтатьяСравнительное 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.
Large language models have shown promise for automating data extraction (DE) in systematic reviews (SRs), but most existing approaches require manual interaction. We developed an open-source system using GPT-4o to automatically extract data with no human intervention during the extraction process. We developed the system on a dataset of 290 randomized controlled trials (RCTs) from a published SR about cognitive behavioral therapy for insomnia. We evaluated the system on two other datasets: 5 RCTs from an updated search for the same review and 10 RCTs used in a separate published study that had…
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: Psychiatric discharge summaries are vital for ensuring continuity of care, yet they are often written in technical language that can be difficult for patients to understand and may cause emotional distress or reinforce stigma. With increasing patient access to medical records, there is a pressing need to develop communication tools that are both comprehensible and emotionally safe.
AIM: This study aimed to evaluate the diagnostic fidelity, linguistic clarity, emotional sensitivity, treatment comprehension, and readability of psychiatric discharge summaries rewritten by ChatGPT-4 b
СтатьяНаблюдательное 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.
OBJECTIVES: In this study, the authors aimed to examine the association of a range of blood lead levels on language skills assessed at 4, 6, 10 and 12 years of age using a prospective longitudinal design controlling for potential confounding variables including maternal vocabulary, caregiver's psychological distress and symptomatology, child's race and prenatal drug exposure.
METHODS: The participants (N = 278) were a subsample of a large longitudinal study that examined the association of prenatal drug exposure on children who were followed prospectively from birth and assessed for receptive
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.
Recent advances in natural language processing (NLP) have produced general models that can perform complex tasks such as summarizing long passages and translating across languages. Here, we introduce a method to extract adjective similarities from language models as done with survey-based ratings in traditional psycholexical studies but using millions of times more text in a natural setting. The correlational structure produced through this method is highly similar to that of self- and other-ratings of 435 English terms reported by Saucier and Goldberg (1996a). The first three unrotated factor
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.
INTRODUCTION: Current AI models for optical coherence tomography (OCT) primarily focus on diagnosis as a standalone task. We developed and validated an end-to-end agentic AI workflow that integrates automated macular hole (MH) diagnosis from OCT images with structured patient-friendly report generation.
METHODS: The proposed sequential workflow coordinated by a workflow orchestration agent consisted of an image diagnosis stage and a language generation step. The OCT version of RETFound, a self-supervised retinal foundation model, was fine-tuned for binary classification of macular OCT scans a
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.
In the contemporary digital media landscape, the ability to automatically distill public opinion from a vast and continuous stream of inform … language-specific pretrained language models (PLMs), hierarchical attention networks (HANs), local large language models (LLMs) in zero and few-shot settings, and learning-to-defer (L2D) policies with multi-expert PLMs, complete LLM deferral, and confidence-gated selective LLM deferral using DSPy-calibrated prompts. Our experiments show that supervised expert models r …
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.
The Satisfaction With Life Scale (SWLS) is a widely used self-report measure of subjective well-being, but studies of its measurement invariance across a large number of nations remain limited. Here, we utilised the Body Image in Nature (BINS) dataset-with data collected between 2020 and 2022 -to assess measurement invariance of the SWLS across 65 nations, 40 languages, gender identities, and age groups (N = 56,968). All participants completed the SWLS under largely uniform conditions. Multi-group confirmatory factor analysis indicated that configural and metric invariance was upheld across al
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.
MedElevator
Войти в исследования