BACKGROUND: Sarcopenia is a common muscle disorder in older adults, and its early identification and management in middle-aged populations are essential for ensuring a healthier later life. Detecting sarcopenia at an earlier stage may reduce the future burden on health care systems and enhance the quality of life in older adults. Machine learning (ML) models can evaluate large datasets, identify essential variables, and find complicated correlations between input variables. However, using ML models to detect sarcopenia remains an unsatisfied need.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and ex
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: Considering the radiation hazard of X-ray, safer, more convenient and cost-effective ultrasound methods are gradually becoming new diagnostic approaches for scoliosis. For ultrasound images of spine regions, it is challenging to accurately identify spine regions in images due to relatively small target areas and the presence of a lot of interfering information. Therefore, we developed a novel neural network that incorporates prior knowledge to precisely segment spine regions in ultrasound images.
MATERIALS AND METHODS: We constructed a dataset of ultrasound images of spine regions
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.
This study aimed to systematically evaluate the effectiveness and safety of telemedicine in improving the corresponding indicators in patients with rheumatoid arthritis (RA).Computer searches of PubMed, Embase, the Cochrane Library, and Web of Science were conducted to collect journal articles on randomized controlled trials and clinical trials of telemedicine interventions for RA. A meta-analysis was performed using the risk-of-bias assessment tool Reedman 5.4 software from the Cochrane Handbook.The systematic assessment includes 17 studies totaling 2,324 patients, with a middling level of qu
СтатьяМетаанализПоддержка 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: Accurately predicting the survival outcomes of patients with lung cancer receiving chemotherapy remains challenging.
OBJECTIVE: To improve clinical management of this population, this study developed a multivariate machine learning (ML) model to assess all-cause mortality risk in chemotherapy-treated patients with lung cancer.
METHODS: This study retrospectively recruited 1278 postchemotherapy patients with lung cancer from Guangzhou Chest Hospital between 2017 and 2019. Candidate features such as demographic characteristics, environmental exposures, clinical information, and pat
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: Inflammatory rheumatic diseases (IRDs) affect 5% of the general population, whereas 35% of the population experiences musculoskeletal concerns. IRDs cause early disability, reduced life expectancy, and considerable health care costs. Early diagnosis is essential to prevent long-term damage. Similarly important is the early identification of patients with musculoskeletal concerns without IRDs to prevent unnecessary health care expenses. Of the population referred to the rheumatologist, 60% have noninflammatory musculoskeletal concerns, whereas only 20% of patients with an IRD see a
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 AND OBJECTIVES: Leukemia is one of the most common cancers in the UK and it is usually initially diagnosed through the time-consuming and subjective analysis of blood films by an expert hematologist. When a small number of blast cells may be present on a blood film, it is difficult to detect them even after a thorough review. Automating blood film image analysis could significantly speed up the process and improve diagnostic accuracy. This study benchmarks a machine learning framework based on vision transformers (ViTs) for automated blast detection in digitized blood films, evaluat
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: Clinical natural language processing (cNLP) techniques are commonly developed and used to extract information from clinical notes to facilitate clinical decision-making and research. However, they are less established for rare diseases such as lymphoid malignancies due to the lack of annotated data as well as the heterogeneity and complexity of how clinical information is documented. In addition, there is increasing evidence that cNLP techniques may be prone to biases embedded in clinical documentation or model development. These biases can result in disparities in performance when
СтатьяПоддержка 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: Generative artificial intelligence (AI) systems are increasingly deployed in clinical pharmacy; yet, systematic evaluation of their efficacy, limitations, and risks across diverse practice scenarios remains limited.
OBJECTIVE: This study aims to quantitatively evaluate and compare the performance of 8 mainstream generative AI systems across 4 core clinical pharmacy scenarios-medication consultation, medication education, prescription review, and case analysis with pharmaceutical care-using a multidimensional framework.
METHODS: Forty-eight clinically validated questions were sele
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.
The Comparative Pathology Workbench (CPW) is a web-browser-based visual analytics platform providing shared access to an interactive "spreadsheet" style presentation of image data and associated analysis data. The software was developed to enable pathologists and other clinical and research users to compare histopathological images of diseased and/or normal tissues between different samples of the same or different patients/species. The CPW provides a grid layout of cells in rows and columns so that images that correspond to matching data can be organized in the form of an image-enabled "sprea
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: Modern lifestyle risk factors, like physical inactivity and poor nutrition, contribute to rising rates of obesity and chronic diseases like type 2 diabetes and heart disease. Particularly personalized interventions have been shown to be effective for long-term behavior change. Machine learning can be used to uncover insights without predefined hypotheses, revealing complex relationships and distinct population clusters. New data-driven approaches, such as the factor probabilistic distance clustering algorithm, provide opportunities to identify potentially meaningful clusters within
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: Mammography is a key imaging modality for breast cancer screening and diagnosis, with the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) providing standardized risk stratification. However, BI-RADS category 4 lesions pose a diagnostic challenge due to their wide malignancy probability range and substantial overlap between benign and malignant findings. Moreover, current interpretations rely heavily on radiologists' expertise, leading to variability and potential diagnostic errors. Recent advances in large language models (LLMs), such as ChatGPT-4o, Claude 3 Opus, and DeepSeek-R
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: Early diagnosis and intervention in glottic carcinoma (GC) can significantly improve long-term prognosis. However, the accurate diagnosis of early GC is challenging due to its morphological similarity to vocal cord dysplasia, with the difficulty further exacerbated in medically underserved areas.
OBJECTIVE: This study aims to address the limitations of existing technologies by designing a vision-language multimodal model, providing a more efficient and accurate early diagnostic method for GC.
METHODS: The data used in this study were sourced from the information system of the Fir
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.
Coccidioidomycosis (cocci), or more commonly known as Valley Fever, is a fungal infection caused by Coccidioides species that poses a significant public health challenge, particularly in the semi-arid regions of the Americas, with notable prevalence in California and Arizona. Previous epidemiological studies have established a correlation between cocci incidence and regional weather patterns, indicating that climatic factors influence the fungus's life cycle and subsequent disease transmission. This study hypothesizes that Long Short-Term Memory (LSTM) and extended Long Short-Term Memory (xLST
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: Patients with acute kidney injury (AKI) are at high risk of developing chronic kidney disease (CKD), but identifying those at greatest risk remains challenging. We used electronic health record (EHR) data to dynamically track AKI patients' clinical evolution and characterize AKI-to-CKD progression.
METHODS: Post-AKI clinical states were identified by clustering patient vectors derived from longitudinal medical codes and creatinine measurements. Transition probabilities between states and progression to CKD were estimated using multi-state modeling. After identifying common post-AKI
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения СШАПоддержка 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: Many individuals with abnormal cervical cancer screening test results do not receive timely follow-up care. Clinical decision support systems (CDSS) to improve follow-up are challenged by difficulty identifying clinical elements and applying complex guideline recommendations. As part of a multisite trial, two CDSS models were implemented: one used natural language processes to evaluate extracted data outside of the electronic health record (EHR) (System A); the other used commercial EHR functionality using LOINC-defined result fields (System B). This secondary analysis compared the
Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеПоддержка 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: Pressure injuries (PIs) pose a negative health impact and a substantial economic burden on patients and society. Accurate staging is crucial for treating PIs. Owing to the diversity in the clinical manifestations of PIs and the lack of objective biochemical and pathological examinations, accurate staging of PIs is a major challenge. The deep learning algorithm, which uses convolutional neural networks (CNNs), has demonstrated exceptional classification performance in the intricate domain of skin diseases and wounds and has the potential to improve the staging accuracy of PIs.
OBJE
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: Most clinicians have limited experience with rare diseases, making diagnosis and treatment challenging. Large real-world data sources, such as electronic health records (EHRs), provide a massive amount of information that can potentially be leveraged to determine the patterns of diagnoses and treatments for rare tumors that can serve as clinical decision aids.
OBJECTIVES: We aimed to discover signature disease trajectories of 3 rare cancer types: pancreatic cancer, STS of the trunk and extremity (STS-TE), and STS of the abdomen and retroperitoneum (STS-AR).
MATERIALS AND METHODS:
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: Depressive episodes in bipolar disorder are frequent, prolonged, and contribute substantially to functional impairment and reduced quality of life. Therefore, early and objective detection of bipolar depression is critical for timely intervention and improved outcomes. Multimodal speech analyses hold promise for capturing psychomotor, cognitive, and affective changes associated with bipolar depression.
OBJECTIVE: This study aims to develop between- and within-person classifiers to screen for bipolar depression and monitor longitudinal changes to detect depressive recurrence in pat
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: Cytomegalovirus (CMV) reactivation in patients with severe ulcerative colitis (UC) leads to worse outcomes; yet, early detection remains challenging due to the reliance on time-intensive biopsy procedures.
OBJECTIVE: This study explores the use of deep learning to differentiate CMV from severe UC through endoscopic imaging, offering a potential noninvasive diagnostic tool.
METHODS: We analyzed 86 endoscopic images using an ensemble of deep learning models, including DenseNet (Densely Connected Convolutional Network) 121 pretrained on ImageNet. Advanced preprocessing and test-time
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: Hepatitis C virus (HCV) remains a significant public health concern in China, particularly in Shandong Province, where detailed molecular epidemiological data are limited. HCV exhibits substantial genetic diversity, and understanding its genotype distribution and transmission dynamics is critical for developing effective control strategies.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the genetic diversity, geographic dissemination, and evolutionary history of HCV genotypes in Shandong Province, China, using molecular techniques and phylogenetic methods.
METHODS: A total of 320 HCV
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.
MedElevator
Войти в исследования