OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and validate a noninvasive radiomics-based machine learning (ML) model integrated with clinicopathological features for the prediction of microsatellite instability [deficient mismatch repair (dMMR)/microsatellite instability-high (MSI-H)] status in right colon cancer, aiming to provide a preoperative decision-making tool for clinical practice.
METHODS: A total of 247 patients with right colon cancer [43 dMMR and 204 proficient mismatch repair (pMMR)] who underwent radical resection between January 1, 2017, and 31 December 2024, were enrol
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: The development of immunotherapy has provided new hope for patients with advanced gastric cancer (AGC). However, due to the high heterogeneity of the disease, the efficacy of first-line immunochemotherapy varies among patients. There is still a lack of simple and effective models to predict the efficacy of immunochemotherapy in this setting.
OBJECTIVE: This study aimed to identify critical factors and develop predictive models to evaluate the efficacy of first-line immunochemotherapy in patients with AGC using clinically available data. The goal was to offer evidence-based guidanc
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.
INTRODUCTION: Diabetic kidney disease (DKD) represents the predominant form of chronic kidney disease (CKD) linked with diabetes mellitus. The application of artificial intelligence holds promise for delaying renal deterioration and decreasing treatment expenses by facilitating early detection and intervention. This is contingent upon the development of an efficient and user-friendly model for predicting DKD risk in diabetic individuals. In this study, leveraging extensive clinical datasets, we sought to develop and validate a predictive model employing machine learning techniques to assess th
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: Fetal growth restriction (FGR) is a common complication of preeclampsia. FGR in patients with preeclampsia increases the risk of neonatal-perinatal mortality and morbidity. However, previous prediction methods for FGR are class-biased or clinically unexplainable, which makes it difficult to apply to clinical practice, leading to a relative delay in intervention and a lack of effective treatments.
OBJECTIVE: The study aims to develop an auxiliary diagnostic model based on machine learning (ML) to predict the occurrence of FGR in patients with preeclampsia.
METHODS: This study used
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: Kinesiophobia reduces participation in cardiac rehabilitation and impairs exercise adherence among older patients with coronary heart disease (CHD) after percutaneous coronary intervention (PCI). This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model for identifying prevalent kinesiophobia in this population at the time of assessment.
METHODS: From December 2024 to August 2025, 502 older patients with CHD who underwent PCI were recruited from three tertiary grade-A hospitals in Lanzhou, Gansu Province, China. After stratification by kinesiophobia sta
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.
BACKGROUND: The study aimed to develop risk stratification models for diabetic peripheral neuropathy (DPN) in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) using multiple machine learning algorithms, identify the optimal model, and visualize it through a nomogram, thereby providing a clinical decision-support tool for the early identification of high-risk individuals.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on 180 inpatients diagnosed with T2DM at the Endocrinology Department of our hospital from January 2021 to September 2024, including 88 patients with DPN (48.9%) and 92 patients wi
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.
This study aimed to develop and validate a noninvasive predictive model integrating conventional metabolic parameters and radiomic features derived from 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT) for the preoperative assessment of proliferation marker Ki-67 expression in patients with breast cancer (BC). This retrospective study adhered to the Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis, Extended for Artificial Intelligence guidelines and included 119 patients with BC who underwent preoperative 18F-fluo
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.
PURPOSE: Stanford type A aortic dissection (TAAD) is a life-threatening cardiovascular emergency associated with high morbidity and mortality. Prolonged mechanical ventilation (PMV) remains a common postoperative complication and is associated with delayed recovery and increased resource use. Although several logistic regression-based prediction models for PMV after TAAD surgery have been reported, evidence comparing conventional regression with machine learning approaches remains limited. This study aimed to develop and internally validate three prediction models, namely logistic regression,
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: Machine learning (ML) has shown great potential in recognizing complex disease patterns and supporting clinical decision-making. Diabetic foot ulcers (DFUs) represent a significant multifactorial medical problem with high incidence and severe outcomes, providing an ideal example for a comprehensive framework that encompasses all essential steps for implementing ML in a clinically relevant fashion.
OBJECTIVE: This paper aims to provide a framework for the proper use of ML algorithms to predict clinical outcomes of multifactorial diseases and their treatments.
METHODS: The comparis
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.
BACKGROUND: Severe disabling attacks neuromyelitis optica spectrum disorders (NMOSD) severely affect patients’ quality of daily life and life safety. METHODS: This retrospective study enrolled consecutive Chinese patients suffering from NMOSD who visited the China-Japan Friendship Hospital (Beijing, China) between October, 2010 and February, 2023. Correlation analysis was used to perform feature selection. The prediction model was constructed using the support vector machine (SVM) and extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. RESULTS: A total of 356 patients (mean [SD] age, 34.45[15.22] y
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: Pelvic organ prolapse (POP) and stress urinary incontinence (SUI) often concurrently exist. The incontinence in some patients with POP resolves after POP surgery, but it persists in others. Some patients without SUI before surgery may develop de novo SUI. It is unclear whether a concomitant anti-incontinence procedure should be performed at the time of POP surgery to prevent postoperative incontinence. A prediction model is needed to guide clinical decision-making.
OBJECTIVE: This study aimed to analyze the risk factors and develop prediction models for SUI after POP surgery based
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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 mine and analyze the routine blood test data of children with allergic rhinitis (AR), identify routine blood parameters related to childhood allergic rhinitis, establish an effective diagnostic model, and evaluate the performance of the model. Methods This study was a retrospective study of clinical cases. The experimental group comprised a total of 1110 children diagnosed with AR at the First Affiliated Hospital of Air Force Medical University during the period from December 12, 2020 to December 12, 2021, while the control group included 1109 children without a history of allergi
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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: Methotrexate (MTX) effectively controls rheumatoid arthritis (RA) but often leads to side effects (SE) such as gastrointestinal (GI) issues, liver toxicity and bone marrow suppression. To develop clinically interpretable machine learning (ML) models that accurately predict MTX-related SE in patients with RA taking MTX. The aim was to enhance predictive accuracy and to identify patient-specific risk factors using explainable artificial intelligence (XAI), thereby enabling transparent clinical interpretation. We specifically sought to address the unmet need for individualised risk st
СтатьяМногоцентровое 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: Rebleeding after initial endoscopic therapy is associated with high mortality in patients with hepatitis B virus (HBV)-related liver cirrhosis complicated by esophagogastric variceal bleeding (EGVB), imposing a substantial public health burden. Spontaneous portosystemic shunts (SPSS), a compensatory mechanism for portal hypertension, are closely associated with disease progression. This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models incorporating clinical and imaging features to predict the risk and frequency of rebleeding following initial endoscopic treatment.
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: Upper urinary tract urothelial carcinoma (UTUC) is a rare and highly aggressive malignancy characterized by poor prognosis, making the accurate identification of high-grade (HG) UTUC essential for subsequent treatment strategies. This study aims to develop and validate a nomogram model using computed tomography urography (CTU) images to predict HG UTUC.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted to include patients with UTUC who underwent radical nephroureterectomy and received a CTU examination prior to surgery. In the CTU images, tumor lesions located in the renal calyc
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.
Background: Peripheral artery disease (PAD) impacts more than 200 million individuals globally. Despite its prevalence, management remains suboptimal, partly due to the lack of reliable blood-based biomarkers. The ankle-brachial index (ABI), the current gold-standard test for PAD, is limited by inter-operator variability, misinterpretation, and reduced accuracy in patients with diabetes. Fatty acid binding protein 3 (FABP3) has emerged as a potential biomarker for PAD; however, its prognostic performance relative to ABI remains unclear. This study compared FABP3 and ABI for predicting PAD outc
СтатьяСравнительное 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: There are no prediction models of stent outcomes for leaks after metabolic and bariatric surgery (MBS). The current study developed an artificial intelligence-based model to predict post-MBS stent failure.
METHODS: Prospectively maintained database of patients with post-MBS leaks was used for model development (Center I, N = 250); external validation employed patients from another hospital (Center II, N = 150). Outcome definition was failure of the first (primary/initial) stent implantation to resolve the leak, i.e., lack of primary closure. Ranking of variables was performed, 11
СтатьяВалидационное 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.
INTRODUCTION: Prostate adenocarcinoma (PRAD) is an extremely widespread site of urological malignancy and is the second most common male cancer in the world. Currently, research progress in immunotherapy for prostate treatment is slower compared to other tumours, which is mainly considered to be caused by the low rate of immune response in prostate cancer as a cold tumour. Recent studies have shown that intra-tumour heterogeneity (ITH) is an important impediment to PRAD immunotherapy. Therefore, we set out to investigate the feasibility of judging patients' disease and knowing the clinical tre
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: Congestive heart failure (CHF) continues to pose a substantial global health issue. The neutrophil-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio (NHR), a novel biomarker reflecting systemic inflammatory balance, has been linked to cardiovascular outcomes, yet its relationship with CHF in hypertensive individuals is unclear.
METHODS: A cross-sectional investigation was adopted using data obtained from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) spanning the years 1999 to 2018. Weighted multivariate logistic regression was used to evaluate the independent correlati
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.
KEY MESSAGE: An explainable machine learning model was developed using comprehensive clinical variables to predict clinical pregnancy outcomes following frozen embryo transfer. Compared with conventional statistical models, the extreme gradient boosting-based model showed numerically higher discrimination and provided interpretable insights through SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis, supporting individualized decision-making in reproductive medicine.
RESEARCH QUESTION: Can an interpretable XGBoost-based model leveraging multi-feature clinical data better predict pregnancy outcomes
СтатьяВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования