BACKGROUND: Drug-resistant tuberculosis (DR-TB) poses a serious challenge to global health. Patients must follow complex medication regimens … evaluate their effectiveness in predicting treatment adherence: Random Forest, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), and Gradient Boosting.
RESULTS: The Random Forest model achieved an accuracy of 53.3% in predicting treatment adherence. An analysis of feature importance indicated that age, income, education, social history, patient category, and comorbidi …
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.
AIM: To develop a decision-support tool for predicting extubation failure (EF) in neonates with bronchopulmonary dysplasia (BPD) using a set of machine-learning algorithms.
METHODS: A dataset of 284 BPD neonates on mechanical ventilation was used to develop predictive models via machine-learning algorithms, including extreme gradient boosting (XGBoost), random forest, support vector machine, naïve Bayes, logistic regression, and k-nearest neighbor. The top three models were assessed by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), and their performance was tested by decisi…
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: Stroke represents a major contributor to disability, resulting in functional impairments and imposing a societal burden. Resting … is revealed two states: State 1 (weak, high-frequency), and State 2 (strong, low-frequency). Linear support vector machine (linear-SVM), radial basis function support vector machine (RBF-SVM), K-nearest neighbors (KNN), random forest (RF), and decision tree (TREE) models were trained using sFC features.
RESULTS: Patients with AIS had significantly altered ventral atten …
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.
Accurately predicting individual antidepressant treatment response could expedite the lengthy trial-and-error process of finding an effectiv … ) whether we included clinical data, and the (iii) machine learning model (i.e., gradient boosting, support vector machine, and neural network classifiers) and (iv) cross-validation methods (i.e., k-fold and leave-one-site-out) we used. First, we tested if the overall predictive performance of the pipelines was better than chance, with a corrected 10-fold cross-validati …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Accurate prediction of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status is critical for personalized treatment strategies … stage, and CEA levels were identified as independent predictors of HER2 status (all p < 0.05). The support vector machine (SVM)-based radiomics model achieved the highest AUC (0.823) in the testing set. The combined model demonstrated superior predictive performance in both the training (AUC = 0.889) and testing (AUC = 0.826) cohorts compared to clinical model alone. C …
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.
BACKGROUND AND AIMS: Early detection of chronic kidney disease (CKD) in high-altitude regions remains difficult due to physiological adaptat … odel assessment. Classification algorithms included logistic regression, k-nearest neighbors (KNN), support vector machines (SVM), decision trees, naive Bayes, random forest (RF), and ANN. The dataset was split into training (80%) and testing (20%) cohorts using stratified sampling. Five-fold cross-validation was applied for hyperparameter tuning. Model performance was …
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: This article explores the integration of machine learning (ML) algorithms to aid in treatment planning and extraction decision … n bite patients who successfully completed their treatment. ML algorithms, including random forest, support vector machine, k-nearest neighbor, and convolutional neural networks (CNN), were trained on a subset of the data to predict treatment outcomes.
RESULTS: Significant differences were observed in the percentages of males and females between the extraction and none …
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.
BACKGROUND: Peritoneal metastasis (PM) is the most common form of distant metastasis in gastric cancer and is a major cause of mortality. Cu … odels: principal component analysis-linear discriminant analysis (PCA-LDA), random forest (RF), and support vector machine (SVM). The sensitivity, specificity, accuracy, false positive rate, false negative rate, positive predictive value, and negative predictive value were calculated. Receiver operating characteristic curve analysis was used to assess the diagnostic per …
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: Primary refractory disease affects 30-40% of patients diagnosed with DLBCL and is a significant challenge in disease managemen … apy and PET-CT scan realization after 2 cycles of treatment. We compared five supervised ML models: support vector machine (SVM), Random Forest Classifier (RFC), Logistic Regression (LR), Naïve Bayes (NB) Categorical classifier and eXtreme Gradient Boost (XGboost), to predict primary refractory disease. The performance of these models was evaluated using the area under …
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: Lymph node metastasis (LNM) is associated with worse prognosis in bladder urothelial carcinoma (BUC) patients. This study aimed … ients were finally enrolled into training set and testing set, respectively. We identified that the support vector machine (SVM) model had the best prediction ability with an AUC of 0.934 (95% confidence interval [CI]: 0.903-0.964) and accuracy of 0.916 in the training set, and an AUC of 0.855 (95%CI: 0.777-0.933) and accuracy of 0.809 in the testing set. The SVM model …
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.
Lymph node metastasis in intrahepatic cholangiocarcinoma significantly impacts overall survival, emphasizing the need for a predictive model … ndergoing lymph node dissection was predicted, followed by survival analysis. Among the models, the support vector machine (SVM) had the best discrimination, with an area under the curve (AUC) of 0.705 for the training set and 0.754 for the validation set, compared to the random forest (AUC: 0.780/0.693) and the logistic regression (AUC: 0.703/0.736). Kaplan-Meier analy …
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVE: This study aimed to develop an automatic classifier to distinguish different motor subtypes of Parkinson's disease (PD) based on … ute shrinkage and selection operator (LASSO), and Spearman's rank correlation coefficient. Finally, support vector machine (SVM) models based on the separate index and multilevel indices were built, and the performance of models was assessed via the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Feature importance was evaluated using Shapley additive expl …
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.
BACKGROUND: The diagnosis of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) in non-obese individuals presents a significan … ant Analysis (LDA), Gradient Boosting Machine (GBM), Neural Network (NN), Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB), Random Forest (RF), and Decision Tree (DT). Model performance was evaluated using AUC, calibration analysis and decision curve analysis (DCA). SHAP analysis was applied to interpret the optimal models.
RESULTS: LASSO regres …
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: Anxiety disorders are common among older adults but remain underrecognized in community settings, particularly in China where me … significant anxiety. Six machine learning algorithms-Lasso, Random Forest, XGBoost, Decision Tree, Support Vector Machine, and Gradient Boosting Machine (GBM)-were trained and compared. Model performance was evaluated using area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy. SHapley Additive exPlanations (SHAP) was employed for model interpretability, a …
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: The aim of this study was to develop and validate a machine learning model to predict the risk of comorbid depression in asthma p … ighbors (KNN), Light Gradient Booster Machine (LGBM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Multilayer Perceptron (MLP), were trained using 5-fold cross-validation methodology. Model performance was evaluated through various metrics such as area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, s …
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: From a global perspective, China is one of the countries with higher incidence and mortality rates for cancer.
OBJECTIVE: Our objective is to create an online cancer risk prediction tool for middle-aged and elderly Chinese adults by leveraging machine learning algorithms and self-reported data.
METHOD: Drawing from a cohort of 19,798 participants aged 45 and above from the China Health and Retirement Longitudinal Study (2011 - 2018), we employed nine machine learning algorithms (LR: Logistic Regression, Adaboost: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, RF: Random Forest, …
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.
BACKGROUND: Machine learning has been applied to improve diagnosis and prognostication of acute traumatic spinal cord injury. We investigate … tion prevention, and psychological quality of life assessments. Decision tree, random forests (RF), support vector machines (SVM), hierarchical cluster tree analysis (HCTA), artificial neural networks (ANN), convolutional neural networks (CNN) machine learning subtypes were used.
CONCLUSIONS: Machine learning represents a platform technology with clinical application i …
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.
Postpartum hemorrhage is the leading cause of maternal morbidity. Clinical prediction of postpartum hemorrhage remains challenging, particul … applying the ensemble learning of five machine learning classifiers, namely, logistic regression, a support vector machine, random forest, boosting trees, and decision tree. For an evaluation of the performance, we applied the area under the curve of the receiver operating characteristic (AUC), the accuracy, false positive rate (FPR) and false negative rate (FNR). The i …
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: Ending the HIV epidemic requires innovative use of data for intelligent decision-making from surveillance through treatment. Thi … seven representative machine-learning models including Bayesian Network, Automated Neural Network, Support Vector Machine, Logistic Regression, LASSO, Decision Trees and Random Forest to best predict PLWH's care status. We further identified principal factors that can predict the retention-in-care based on the champion model.
RESULTS: Bayesian Network (F = 0.87, AUC = …
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.
In this work, several machine learning (ML) algorithms, both classical ML and modern deep learning, were investigated for their ability to improve the performance of a pipeline for the segmentation and classification of prostate lesions using MRI data. The algorithms were used to perform a binary classification of benign and malignant tissue visible in MRI sequences. The model choices include support vector machines (SVMs), random decision forests (RDFs), and multi-layer perceptrons (MLPs), along with radiomic features that are reduced by applying PCA or mRMR feature selection. Modern CNN-base…
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