Fast data acquisition and fast image reconstruction are essential to enable low-latency real-time magnetic resonance (MR) imaging applications with high temporal resolution such as interstitial percutaneous needle interventions or MR-guided radiotherapy. To accelerate the image reconstruction of radially undersampled 2D k-space data, we propose a machine learning (ML) model that consists of a single fully connected linear layer to interpolate radial k-space data to a Cartesian grid, followed by a conventional 2D inverse fast Fourier transform. This k-space-to-image ML model was trained on synt
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: Cardiovascular disease (CVD) and cancer are leading causes of mortality, often coexisting in aging populations. Patients with comorbidities face synergistically increased risks, yet accurate and interpretable prediction tools remain limited. Conventional Cox proportional hazards (Cox PH) models cannot fully capture nonlinear biochemical marker interactions, restricting predictive utility.
OBJECTIVE: Develop interpretable machine learning (ML) models predicting all-cause, CVD-specific, and cancer-specific mortality in U.S. adults with comorbid CVD and cancer using routine biochemic
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.
OBJECTIVES: Current evidence regarding the effect of sodium bicarbonate (SB) on patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) remains unclear. This study aimed to develop a machine-learning model to predict the individualized treatment effect (ITE) of SB use in OHCA patients.
DESIGN: An eXtreme Gradient Boosting-based causal forest model was developed using an 8-year retrospective OHCA database after propensity score matching (PSM) for age, serum potassium, pH, bicarbonate, and P co2 level.
SETTING: Multicenter study across three hospitals affiliated with the National Taiwan University
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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: Ovarian cancer screening for the general population is not effective at reducing mortality primarily due to the low incidence of ovarian cancer. Risk assessment could improve ovarian cancer prevention by targeting available and emerging interventions to high-risk individuals. This study aimed to develop an ovarian cancer risk prediction tool with sufficient predictive performance to guide ovarian cancer prevention.
METHODS: We used data from the PLCO screening trial to develop and validate a 10-year ovarian cancer risk model. We used PLCO's control arm to train the model and the in
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
PURPOSE: Malnutrition remains a critical public health issue in low-income countries, significantly hindering economic development and contributing to over 50% of infant deaths. Under nutrition weakens immune systems, increasing susceptibility to common illnesses and prolonging recovery periods. This study aims to develop and evaluate a novel artificial intelligence-based classification method for nutritional status assessment using hybrid machine learning strategies, enhancing the accuracy and reliability of malnutrition detection.
METHOD: This study utilizes the fire hawk optimizer-based k-
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 OBJECTIVE: Elderly patients with Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and respiratory failure admitted to the intensive care unit (ICU) have a poor prognosis, and the occurrence of delirium further worsens outcomes and increases hospitalization costs. This study aimed to develop a predictive model for delirium in this patient population and identify associated risk factors.
METHODS: Data for the machine learning model were obtained from the MIMIC-IV database. Feature variable screening was conducted using Lasso regression and the best subset method. Four models-K-neares
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 & AIMS: We aimed to develop and validate an artificial intelligence score (gender-equity model for liver allocation using artificial intelligence [GEMA-AI]) to predict liver transplantation (LT) waiting list outcomes using the same input variables contained in existing models.
METHODS: This was a cohort study including adult LT candidates enlisted in the United Kingdom (2010-2020) for model training and internal validation and in Australia (1998-2020) for external validation. GEMA-AI combined international normalized ratio, bilirubin, sodium, and the Royal Free Hospital glomerular
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 OBJECTIVES: Social determinants of health (SDOH) are key drivers of health inequities, shaping disparities in patient outcomes that must be addressed. This study examines the association between SDOH and suspected child abuse (SCA) in pediatric patients sustaining traumatic brain injury (TBI), leveraging newly proposed Centers for Disease Control and Prevention (CDC)/PLACES measures to identify the most contributing measure to SCA.
METHODS: A retrospective review of our institutional database (2016-2023) identified pediatric TBI cases (18 years and younger) using International
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: Cranial vault remodeling (CVR) for craniosynostosis is associated with high transfusion rates and related complications, yet factors contributing to transfusion risk remain incompletely defined. This study aimed to identify patient-level and procedure-level predictors of transfusion and assess their association with postoperative outcomes.
METHODS: This retrospective cohort study used the 2012 to 2023 ACS NSQIP-Pediatric database to identify patients aged 2 and under who underwent cranial vault remodeling for craniosynostosis using CPT and ICD codes. The authors examined demograph
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.
OBJECTIVE: This study aims to develop machine learning (ML) models combined with an explainable method for the prediction of surgical site infection (SSI) after posterior lumbar fusion surgery.
METHODS: In this retrospective, single-center study, a total of 1016 consecutive patients who underwent posterior lumbar fusion surgery were included. A comprehensive dataset was established, encompassing demographic variables, comorbidities, preoperative evaluation, details related to diagnosed lumbar disease, preoperative laboratory tests, surgical specifics, and postoperative factors. Utilizing this
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: Hepatitis C virus (HCV) infection is a substantial public health concern, particularly among individuals with opioid addiction. The methadone maintenance treatment (MMT) programmes serve as a harm reduction strategy to mitigate HIV disease spread, yet the risk of HCV infection remains high within these settings. Accurate risk prediction for HCV seroconversion is therefore crucial for improving patient outcomes.
METHODS: We collected data from 1547 individuals with opioid use disorder who entered the MMT programme from May 2005 to October 2023 in Shanghai, China, and 283 individu
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.
This study aims to develop and validate a machine learning (ML) predictive model for assessing mortality in patients with malignant tumors and hyperkalemia (MTH). We extracted data on patients with MTH from the Medical Information Mart for Intensive Care-IV, version 2.2 (MIMIC-IV v2.2) database. The dataset was split into a training set (75%) and a validation set (25%). We used the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression to identify potential predictors, which included clinical laboratory indicators and vital signs. Pearson correlation analysis tested the correlation
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.
OBJECTIVES: To develop and validate machine learning (ML) models to predict high-flow nasal cannula (HFNC) failure in COVID-19, compare their performance to the respiratory rate-oxygenation (ROX) index, and evaluate model accuracy by self-reported race.
DESIGN: Retrospective cohort study.
SETTING: Four Emory University Hospitals in Atlanta, GA.
PATIENTS: Adult patients hospitalized with COVID-19 between March 2020 and April 2022 who received HFNC therapy within 24 hours of ICU admission were included.
INTERVENTIONS: None.
MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Four types of supervised ML models w
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: Early identification of individuals at risk of functional impairment after trauma is crucial for the timely clinical decision-making and intervention to improve reintegration into the society. This study aimed to develop and validate models for predicting new-onset functional impairment after trauma using predictors that are routinely collected within 2 days of hospital admission.
METHODS: In this multicenter retrospective cohort study of acute care hospitals in Japan, we identified adult patients with trauma with independence in carrying out activities of daily living before hosp
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
Dengue fever, a prevalent and rapidly spreading arboviral disease, poses substantial public health and economic challenges in tropical and sub-tropical regions worldwide. Predicting infectious disease outbreaks on a countrywide scale is complex due to spatiotemporal variations in dengue incidence across administrative areas. To address this, we propose a machine learning ensemble model for forecasting the dengue incidence rate (DIR) in Brazil, with a focus on the population under 19 years old. The model integrates spatial and temporal information, providing one-month-ahead DIR estimates at the
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.
Anthrax, a zoonotic disease affecting both livestock and humans globally, is caused by Bacillus anthracis. The objectives of this study were the following: (1) to identify environmental risk factors for anthrax and use this information to develop an improved predictive risk map, and (2) to estimate spatial variation in basic reproduction number (Ro) and herd immunity threshold at the village level, which can be used to optimize vaccination policies within high-risk regions. Based on the anthrax incidences from 2000-2023 and vaccine administration figures between 2008 and 2022 in Karnataka, thi
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 analyze the associations between periodontitis and metabolic syndrome (MetS) components and related conditions while controlling for sociodemographics, health behaviors, and caries levels among young and middle-aged adults. We analyzed data from the Dental, Oral, and Medical Epidemiological (DOME) record-based cross-sectional study that combines comprehensive sociodemographic, medical, and dental databases of a nationally representative sample of military personnel. The research consisted of 57,496 records of patients, and the prevalence of periodontitis was 9.79% (5630/57,
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.
Over the last several decades, both brain electrophysiological measurements, such as electroencephalogram (EEG) and event-related potentials/oscillations (ERPs/EROs), and neuroimaging measures have immensely contributed to our understanding of neural mechanisms underlying various psychiatric disorders, including alcohol use disorder (AUD). This Special Issue was launched to invite research and review articles that explore the utility of these neural measures to determine the effects of alcohol use (e.g., regular drinking, social drinking, binge/heavy drinking, and chronic drinking) on brain st
Редакционная 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: Cuproptosis seems to promote the progression of diverse diseases. Hence, we explored the cuproptosis regulators in human spermatogenic dysfunction (SD), analyzed the condition of immune cell infiltration, and constructed a predictive model. Methods: Two microarray datasets (GSE4797 and GSE45885) related to male infertility (MI) patients with SD were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. We utilized the GSE4797 dataset to obtain differentially expressed cuproptosis-related genes (deCRGs) between SD and normal controls. The correlation between deCRGs and immun
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.
STUDY DESIGN: Retrospective cohort.
OBJECTIVE: The aim of this study was to design a risk-stratified benchmarking tool for adolescent idiopathic scoliosis (AIS) surgeries.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Machine learning (ML) is an emerging method for prediction modeling in orthopedic surgery. Benchmarking is an established method of process improvement and is an area of opportunity for ML methods. Current surgical benchmark tools often use ranks and no "gold standards" for comparisons exist.
MATERIALS AND METHODS: Data from 6076 AIS surgeries were collected from a multicenter registry and divi
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоиск 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