A simple, nonparametric and distribution free method was developed for quick identification of the most meaningful biomarkers among a number of candidates in complex biological phenomena, especially in relatively small samples. This method is independent of rigid model forms or other link functions. It may be applied both to metric and non-metric data as well as to independent or matched parallel samples. With this method identification of the most relevant biomarkers is not based on inferential methods; therefore, its application does not require corrections of the level of significance, even
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
This paper comprehensively investigates the performance of various strategies for predicting CO2 levels in school classrooms over different time horizons by using data collected through IoT devices. We gathered Indoor Air Quality (IAQ) data from fifteen schools in Navarra, Spain between 10 January and 3 April 2022, with measurements taken at 10-min intervals. Three prediction strategies divided into seven models were trained on the data and compared using statistical tests. The study confirms that simple methodologies are effective for short-term predictions, while Machine Learning (ML)-based
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.
AIMS: To explore the associations of early-pregnancy alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), and γ-glutamyl transferase (GGT) with gestational diabetes mellitus (GDM) risk, and to examine the statistical interdependencies among these enzymes in relation to GDM.
METHODS: This retrospective cohort included 9,077 singleton pregnancies. Multivariate logistic regression was used to examine the associations of ALT, AST, and GGT with GDM. Statistical mediation models (PROCESS Macro Model 4) assessed whether the association of ln-ALT and ln-AST with GDM could be statisticall
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.
Mass shootings represent a persistent and devastating public health crisis in the United States, yet their rarity makes them difficult to model using standard statistical approaches. This is especially true for agent-based models (ABMs), which offer a mechanistic framework for understanding human behavior, but have historically struggled to capture low-probability, high-impact events in a way that is both interpretable and statistically well-calibrated. Here, we develop a high-throughput ABM that models mass shootings as arising from the intersection of three factors: the emergence of a motiva
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: In India, around 20,000 women die every year due to abortion-related complications. In count data modeling, there is sometimes a prevalence of zero counts. This article is concerned with the estimation of various count regression models to predict the average number of spontaneous abortions among women in Punjab and few northern states in India. The study also assesses the factors associated with the number of spontaneous abortions.
METHODS: This study includes 27,173 married women of Punjab obtained from the DLHS-4 survey (2012-13) to train the count models. The study predicts 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.
The human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) integrase is an emerging target for novel antiviral drugs. Quantitative structure-activity relationship (QSAR) models for HIV-1 integrase inhibitors have been developed to understand the protein-ligand interactions to aid in the design of more effective analogs. This review paper presents a comprehensive overview of the computational modeling methods and results of QSAR models of HIV-1 integrase inhibitors published in 2005-2010. These QSAR models are classified according to the generation of molecular descriptors: 2D-QSAR, 3D-QSAR, and 4D-QSAR.
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаОбзорПоиск 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 committor function is often viewed as the optimal reaction coordinate for rare-event dynamics and has become increasingly accessible through advances in machine learning and path sampling methods. The recent introduction of Artificial Intelligence Molecular Mechanism Discovery combined with Transition Interface Sampling (AIMMD-TIS) enables the construction of neural net committor models across the full transition region. However, comparatively little attention has been devoted to understanding why such models can be learned, how they should be diagnosed and validated, and how mechanistic i
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 Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET) Breast Cancer Working Group is a consortium of National Cancer Institute-sponsored investigators who use statistical and simulation modeling to evaluate the impact of cancer control interventions on long-term population-level breast cancer outcomes such as incidence and mortality and to determine the impact of different breast cancer control strategies. The CISNET breast cancer models have been continuously funded since 2000. The models have gone through several updates since their inception to reflect advances in the understan
Introductory Journal ArticleПоддержка 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.
BACKGROUND: Neurologic diseases are among the leading causes of death and disability in the United States, yet the magnitude, distribution, and trajectory of neurologic disparities remain difficult to monitor across diseases and populations.
OPPORTUNITY: Other fields have established powerful recurring statistical resources that have become essential references for clinicians, researchers, policymakers, and the public. For instance, the American Heart Association has produced an annual Heart Disease and Stroke Statistics Update for decades, integrating contemporary data on disease burden, ris
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: Chronic kidney disease (CKD) represents a significant public health challenge, with rates consistently on the rise. Enhancing kidney function prediction could contribute to the early detection, prevention, and management of CKD in clinical practice. We aimed to investigate whether deep learning techniques, especially those suitable for processing missing values, can improve the accuracy of predicting future renal function compared to traditional statistical method, using the Japan Chronic Kidney Disease Database (J-CKD-DB), a nationwide multicenter CKD registry.
METHODS: From the
СтатьяСравнительное исследованиеМногоцентровое 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: The aggregation of a series of N-of-1 trials presents an innovative and efficient study design, as an alternative to traditional randomized clinical trials. Challenges for the statistical analysis arise when there is carry-over or complex dependencies of the treatment effect of interest.
METHODS: In this study, we evaluate and compare methods for the analysis of aggregated N-of-1 trials in different scenarios with carry-over and complex dependencies of treatment effects on covariates. For this, we simulate data of a series of N-of-1 trials for Chronic Nonspecific Low Back Pain bas
Рандомизированное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Statistical shape analysis techniques have shown to be efficient tools to build population specific models of anatomical variability. Their use is commonplace as prior models for segmentation, in which case the instance from the shape model that best fits the image data is sought. In certain cases, however, it is not just the most likely instance that must be searched, but rather the whole set of shape instances that meet certain criterion. In this paper we develop a method for the assessment of specific anatomical/morphological criteria across the shape variability found in a population. The
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: Practical estimation of patient risk is often complicated by predictor values being unobserved or missing. In this paper we study the calibration and application of models for patient risk prediction when both the past patient data to which the prediction models are fit contains such missing values, while the future patient records may also be partially observed. Typical applications are often encountered in prognostic observational research or with registry data.
METHODS: This paper presents a detailed study on the use of multiple imputation in prediction, to deal with missing va
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.
Individuals with bipolar disorder tend to cycle through disease states such as depression and mania. The heterogeneous nature of disease across states complicates the evaluation of interventions for bipolar disorder patients, as varied interventional success is observed within and across individuals. We hypothesize that disease state acts as an effect modifier for the causal effect of a given intervention on health outcomes. To address this dilemma, we propose an N-of-1 approach using an adapted auto-regressive hidden Markov model, applied to longitudinal mobile health data collected from indi
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.
With the advancement of medical treatments, many historically incurable diseases have become curable. An accurate estimation of the cure rates is of great interest. When there are no clear biomarker indicators for cure, the estimation of cure rate is intertwined with and influenced by the specification of hazard functions for uncured patients. Consequently, the commonly used proportional hazards (PH) assumption, when violated, may lead to biased cure rate estimation. Meanwhile, longitudinal biomarker measurements for individual patients are usually available. To accommodate non-PH functions an
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: Spontaneously occurring life-threatening reentrant arrhythmias result when a propagating premature beat encounters a region with significant dispersion of refractoriness. Although localized structural tissue heterogeneities and prescribed cell functional gradients have been incorporated into computational electrophysiologic models, a quantitative framework for the evolution from normal to abnormal behavior that occurs by disease is lacking.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to develop a probabilistic modeling framework representing the complex interplay of cell function and
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.
Epidemiological models that aim for a high degree of biological realism by simulating every individual in a population are unavoidably complex, with many free parameters, which makes systematic explorations of their dynamics computationally challenging. In this study, we demonstrate how Gaussian Process emulation can overcome this challenge. To simulate disease dynamics, we developed an abstract individual-based model that is loosely inspired by dengue, incorporating some key features shaping dengue epidemics such as social structure, human movement, and seasonality. We focused on three epidem
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.
OBJECTIVE: To provide a select review of our applications of quantitative modeling to highlight the utility of such approaches to better understand the neuropsychological deficits associated with various neurologic and psychiatric diseases.
METHOD: We review our work examining category learning in various patient populations, including individuals with basal ganglia disorders (Huntington's Disease and Parkinson's disease), amnesia and Eating Disorders.
RESULTS: Our review suggests that the use of quantitative models has enabled a better understanding of the learning deficits often observed i
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАОбзорПоиск 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: Mechanical load-induced intraosseous pressure gradients may result in some fluid stimuli effects, such as fluid flow and fluid shear stress (FSS), which may enable bone cells to detect external mechanical signals. Interstitial bone fluid flow is known to occur in lacunar-canalicular porosity (PLC).
METHODS: In order to characterize lacunar-canalicular fluid flow behavior, a hierarchical osteon system is developed. The osteon is modeled as a poroelastic annular cylinder with two types of impermeable boundary cases considered on its outer wall: one is elastic restrained (Case I), wh
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.
Inference in mixed models is often based on the marginal distribution obtained from integrating out random effects over a pre-specified, often parametric, distribution. In this paper, we present the so-called gradient function as a simple graphical exploratory diagnostic tool to assess whether the assumed random-effects distribution produces an adequate fit to the data, in terms of marginal likelihood. The method does not require any calculations in addition to the computations needed to fit the model, and can be applied to a wide range of mixed models (linear, generalized linear, non-linear),
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.
MedElevator
Войти в исследования