Spike glycoprotein is essential for the reproduction of the SARS-CoV-2 virus, and its inhibition using already approved antiviral drugs may open new avenues for treatment of patients with the COVID-19 disease. Because of that we analyzed the inhibition of SARS-CoV-2 spike glycoprotein with FDA-approved antiviral drugs and their double and triple combinations. We used the VINI in silico model of cancer to perform this virtual drug screening, showing HIV drugs to be the most effective. Besides, the combination of cobicistat-abacavir-rilpivirine HIV drugs demonstrated the highest in silico effica
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.
Structural proteins of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) are potential drug targets due to their role in the virus life cycle. The envelope (E) protein is one of the structural proteins; plays a critical role in virulency. However, the emergence of mutations oftenly leads to drug resistance and may also play a vital role in virus stabilization and evolution. In this study, we aimed to identify mutations in E proteins that affect the protein stability. About 0.3 million complete whole genome sequences were analyzed to screen mutations in E protein. All these mutations
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.
Search for new antiviral medications has surged in the past two years due to the COVID-19 crisis. Toll-like receptor 7 (TLR7) is among one of the most important TLR proteins of innate immunity that is responsible for broad antiviral response and immune system control. TLR7 agonists, as both vaccine adjuvants and immune response modulators, are among the top drug candidates for not only our contemporary viral pandemic but also other diseases. The agonists of TLR7 have been utilized as vaccine adjuvants and antiviral agents. In this study, we hybridized a statistical learning-based QSAR model wi
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.
OBJECTIVE: Machine learning (ML) algorithms are now widely used in predicting acute events for clinical applications. While most of such prediction applications are developed to predict the risk of a particular acute event at one hospital, few efforts have been made in extending the developed solutions to other events or to different hospitals. We provide a scalable solution to extend the process of clinical risk prediction model development of multiple diseases and their deployment in different Electronic Health Records (EHR) systems.
MATERIALS AND METHODS: We defined a generic process for c
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: Identifying symptoms and characteristics highly specific to coronavirus disease 2019 (COVID-19) would improve the clinical and public health response to this pandemic challenge. Here, we describe a high-throughput approach - Concept-Wide Association Study (ConceptWAS) - that systematically scans a disease's clinical manifestations from clinical notes. We used this method to identify symptoms specific to COVID-19 early in the course of the pandemic.
METHODS: We created a natural language processing pipeline to extract concepts from clinical notes in a local ER corresponding to the P
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: With the development of modern society, severe and complex tibial fractures caused by high-energy injuries such as traffic accidents have gradually increased. At present, the commonly used methods for the treatment of tibial fractures include plate fixation, intramedullary nail fixation, and external fixation. Most of these fractures are open wounds with severe soft tissue injury and wound contamination, and some involve bone defects, which makes internal fixation treatment difficult.
OBJECTIVE: This study aims to explore the use of intelligent computer-assisted Taylor 3D external
СтатьяОтозванная публикацияПолный 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 develop a comprehensive post-acute sequelae of COVID-19 (PASC) symptom lexicon (PASCLex) from clinical notes to support PASC symptom identification and research.
METHODS: We identified 26,117 COVID-19 positive patients from the Mass General Brigham's electronic health records (EHR) and extracted 328,879 clinical notes from their post-acute infection period (day 51-110 from first positive COVID-19 test). PASCLex incorporated Unified Medical Language System® (UMLS) Metathesaurus concepts and synonyms based on selected semantic types. The MTERMS natural language processing (NLP) to
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения 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: Step-up therapy is a patient management approach that aims to balance the efficacy, costs and risks posed by different lines of medications. While the initiation of first line medications is a straightforward decision, stepping-up a patient to the next treatment line is often more challenging and difficult to predict. By identifying patients who are likely to move to the next line of therapy, prediction models could be used to help healthcare organizations with resource planning and chronic disease management.
OBJECTIVE: To compared supervised learning versus semi-supervised learn
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.
We designed, implemented, and tested a clinical decision support system at the Research Center for the Study of Menopause and Osteoporosis within the University of Ferrara (Italy). As an independent module of our system, we implemented an original machine learning system for rule extraction, enriched with a hierarchical extraction methodology and a novel rule evaluation technique. Such a module is used in everyday operation protocol, and it allows physicians to receive suggestions for prevention and treatment of osteoporosis. In this paper, we design and execute an experiment based on two year
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: Disk herniation and disk bulge are two common disorders of lumbar intervertebral disks (IVDs) that often result in numbness, pain in the lower limbs, and lower back pain. Magnetic resonance (MR) imaging is one of the most efficient techniques for detecting lumbar diseases and is widely used for making clinical diagnoses at hospitals. However, there is a lack of efficient tools for effectively interpreting massive amounts of MR images to meet the requirements of many radiologists.
OBJECTIVE: The aim of this study was to present an automatic system for diagnosing disk bulge and hern
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 absolute number of femoral neck fractures (FNFs) is increasing; however, the prediction of traumatic femoral head necrosis remains difficult. Machine learning algorithms have the potential to be superior to traditional prediction methods for the prediction of traumatic femoral head necrosis.
OBJECTIVE: The aim of this study is to use machine learning to construct a model for the analysis of risk factors and prediction of osteonecrosis of the femoral head (ONFH) in patients with FNF after internal fixation.
METHODS: We retrospectively collected preoperative, intraoperative, an
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: Breast cancer is the most common cancer diagnosed in women, and microcalcification (MCC) clusters act as an early indicator. Thus, the detection of MCCs plays an important role in diagnosing breast cancer.
METHODS: This paper presents a methodology for mammogram preprocessing and MCC detection. The preprocessing method employs automatic artefact deletion and pectoral muscle removal based on region-growing segmentation and polynomial contour fitting. The MCC detection method uses a convolutional neural network for region-of-interest (ROI) classification, along with morphological ope
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: This study aimed to compare the concordance of pressure injury (PI) site, stage, and count documented in electronic health records (EHRs); explore if PI count during each patient hospitalization is consistent based on PI site or stage count in the diagnosis or chart event records; and examine if discrepancies in PI count were associated with patient characteristics.
METHODS: Hospitalization records with the International Classification of Diseases ninth edition (ICD-9) codes, chart events from two systems (CareVue, MetaVision), and clinical notes on PI were extracted from the Medi
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: Although electronic health records (EHRs) have been widely used in secondary assessments, clinical documents are relatively less utilized owing to the lack of standardized clinical text frameworks across different institutions.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a framework for processing unstructured clinical documents of EHRs and integration with standardized structured data.
METHODS: We developed a framework known as Staged Optimization of Curation, Regularization, and Annotation of clinical text (SOCRATex). SOCRATex has the following four aspects: (1) extracting clinical
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: In the era of big data, networks are becoming a popular factor in the field of data analysis. Networks are part of the main structure of BeGraph software, which is a 3D visualization application dedicated to the analysis of complex networks.
OBJECTIVE: The main objective of this research was to visually analyze tendencies of mental health diseases in a region of Spain, using the BeGraph software, in order to make the most appropriate health-related decisions in each case.
METHODS: For the study, a database was used with 13,531 records of patients with mental health disorders in t
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: Unlike well-established diseases that base clinical care on randomized trials, past experiences, and training, prognosis in COVID19 relies on a weaker foundation. Knowledge from other respiratory failure diseases may inform clinical decisions in this novel disease. The objective was to predict 48-hour invasive mechanical ventilation (IMV) within 48 h in patients hospitalized with COVID-19 using COVID-like diseases (CLD).
METHODS: This retrospective multicenter study trained machine learning (ML) models on patients hospitalized with CLD to predict IMV within 48 h in COVID-19 patien
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
BackgroundReal-world data (RWD) play important roles in evaluating treatment effectiveness in clinical research. In recent decades, with the development of more accurate diagnoses and better treatment options, inpatient surgery for cervical degenerative disease (CDD) has become increasingly more common, yet little is known about the variations in patient demographic characteristics associated with surgical treatment.ObjectiveThis study aimed to identify the characteristics of surgical patients with CDD using RWD collected from electronic medical records.MethodsThis study included 20,288 inpati
Полный 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 Visiopharm human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) digital imaging analysis (DIA) algorithm assesses digitized HER2 immunohistochemistry (IHC) by measuring cell membrane connectivity. We aimed to validate this algorithm for clinical use by comparing with pathologists' scoring and correlating with HER2 fluorescence in situ hybridization (FISH) results.
MATERIALS AND METHODS: The study cohort consisted of 612 consecutive invasive breast carcinoma specimens including 395 biopsies and 217 resections. HER2 IHC slides were scanned using Philips IntelliSite Scanners, and the
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.
Electronic health records (EHRs) often suffer missing values, for which recent advances in deep learning offer a promising remedy. We develop a deep learning-based, unsupervised method to impute missing values in patient records, then examine its imputation effectiveness and predictive efficacy for peritonitis patient management. Our method builds on a deep autoencoder framework, incorporates missing patterns, accounts for essential relationships in patient data, considers temporal patterns common to patient records, and employs a novel loss function for error calculation and regularization. U
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: Microsimulation models of human immunodeficiency virus (HIV) disease that simulate individual patients one at a time and assess clinical and economic outcomes of HIV interventions often provide key details regarding direct individual clinical benefits ("individual benefit"), but they may lack detail on transmissions, and thus may underestimate an intervention's indirect benefits ("community benefit"). Dynamic transmission models can be used to simulate HIV transmissions, but they may do so at the expense of the clinical detail of microsimulations. We sought to develop, validate, an
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования