OBJECTIVES: This study aimed to investigate the spatiotemporal distribution of mosquito density and its associations with meteorological factors in Chengdu, China, and to compare the predictive performance of different models, thereby providing a scientific basis for mosquito-borne disease surveillance and early warning.
METHODS: Mosquito surveillance data were collected from 22 county-level administrative areas in Chengdu between 2023 and 2025, with meteorological data obtained from the Chengdu Meteorological Bureau. The Wilcoxon signed-rank test was used to compare mosquito density between
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: The increasing prevalence of social media use among young adults has raised concerns regarding its potential associations with mental health and eating behaviors. The aim of this study was to investigate the associations between social media use, eating behaviors, and depressive symptoms among young women and to evaluate the performance of machine learning algorithms in modeling these cross-sectional associations compared with conventional regression approaches.
METHODS: A cross-sectional study was conducted among young women aged 18-34 years (n = 4,692) using a multi-site, face-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.
INTRODUCTION: Plasma proteins reflect the combined influence of both internal and external factors, making proteomics-based aging clocks a promising approach for quantifying the aging process.
OBJECTIVE: This study aims to develop and validate a novel proteomics-based aging clock by integrating plasma proteomics with composite biomarkers.
METHODS: We used a prospective cohort of 37,433 participants (median follow-up: 164.73 months) from the UK Biobank (UKB) with Olink Explore data. We calculated biological age (PhenoAge) and used the Boruta-SHAP (SHapley Additive exPlanations) algorithm to s
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: Preeclampsia is a severe hypertensive disorder with rising global prevalence. While machine learning (ML) models for predicting preeclampsia are increasingly published, existing evidence shows high heterogeneity, and the distinction between internal performance and external transferability remains unclear.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate the performance of ML models in predicting preeclampsia through a systematic review and meta-analysis, while also exploring their potential clinical application value, in order to specifically enhance the quality of future research and the
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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 risk stratification for in-hospital mortality remains challenging in intensive care unit (ICU) patients with heart failure (HF) because of substantial clinical heterogeneity and complex pathophysiological interactions. Explainable machine learning (ML) may offer a practical and transparent approach to prognostic assessment in this high-risk population.
METHODS: This retrospective dual-cohort study included 18,526 ICU patients with HF from the MIMIC-IV database (2008-2022) as the development cohort and 314 consecutive ICU patients with HF from an independent hospital-based co
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: To develop and validate interpretable machine learning (ML) survival models for predicting indwelling catheter time (ICT) in early-stage spinal cord injury (SCI) patients with neurogenic bladder (NB), identify key early predictors, and derive a practical prognostic stratification tool.
METHODS: We retrospectively analyzed 135 consecutive early-stage SCI-NB patients admitted between November 2017 and January 2026. The terminal event was defined as indwelling catheter conversion (ICC). Five ML survival models were developed to estimate the probability of ICC within 1 year, enabling s
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: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a progressive and ultimately fatal neurodegenerative disorder involving multiple systems, with motor neuron degeneration as its primary feature. This disease can be classified into sporadic and familial types. Genes such as SOD1, C9orf72, FUS, and TDP-43 have been identified as the main causative genes for familial ALS. Multiple bioinformatics tools combined with an experimental verification strategy have helped in understanding the association of a selective autophagy pathway called aggrephagy with the disease.
RESULTS: The transcriptome dat
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 PurposeMechanical ventilation (MV) occurs in a substantial subset of acute ischemic stroke (AIS) hospitalizations and is associated with worse outcomes, including prolonged hospital stay. Large national studies evaluating clinical predictors of MV and comparing regression with machine learning-based risk stratification in AIS remain limited. We examined clinical factors associated with MV in AIS and compared logistic regression with gradient-boosting approach for early respiratory risk stratification.MethodsWe analyzed 949,916 AIS hospitalizations from National Inpatient Sample
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: Pancreatic cancer is one of the most aggressive and lethal malignancies of the digestive system and is characterized by an extremely low five-year survival rate. The perineural invasion (PNI) status in patients with pancreatic cancer is positively correlated with adverse prognoses, including overall survival and recurrence-free survival. Emerging radiomic methods can reveal subtle variations in tumor structure by analyzing preoperative contrast-enhanced computed tomography (CECT) imaging data. Therefore, we propose the development of a preoperative CECT-based radiomic model to pred
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.
INTRODUCTION: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) continues to have extremely poor patient outcomes, unlike other cancer types which have seen significant improvements in their treatments and survival. A major contributing factor is that PDAC is often detected at an advanced, incurable stage. In the UK, nearly half of patients have stage 4 disease at the time of diagnosis, which has a profound effect on treatment options and, ultimately, survival. To address the challenge of early detection of PDAC, this study aims to develop and validate a clinical prediction model based on a non-invasive
СтатьяПротокол клинического исследованияПолный 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: Cisplatin resistance remains a significant obstacle in cancer therapy, frequently driven by translesion DNA synthesis mechanisms that use specialized polymerases such as human DNA polymerase η (hpol η). Although small-molecule inhibitors such as PNR-7-02 have demonstrated potential in disrupting hpol η activity, current compounds often lack sufficient potency and specificity to effectively combat chemoresistance. The vastness of chemical space further limits traditional drug discovery approaches, underscoring the need for advanced computational strategies such as machine learning (
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: To evaluate the predictive value of clinical features in the diagnosis of endometriosis by utilizing machine learning algorithms (MLAs), aiming to develop an accurate, explainable prediction model.
DESIGN: Retrospective case-control study from 2011 to 2022.
SETTING: Tertiary referral center specializing in pelvic pain and minimally invasive gynecologic surgery.
PARTICIPANTS: All women aged 18 to 55 undergoing laparoscopic or robot-assisted excision of lesions of the ovary, pelvic viscera, or peritoneal surface by a single surgeon from 2011 to 2022. Exclusion criteria included wom
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: Existing predictive models in critical care, specifically for postoperative critically ill patients, often struggle to accurately predict prolonged intensive care unit (ICU) stays, a key aspect of patient care. The integration of artificial intelligence (AI) offers a promising approach for bridging this gap. We aimed to develop an AI-based model to predict mortality and prolonged ICU stay in postoperative critically ill patients, enhance prognostic accuracy, and address the shortcomings of current models.
METHODS: This retrospective study included data from 6,029 postoperative cri
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: Acute Kidney Injury (AKI), a leading organ failure cause in critical patients, demands early high-risk identification to enhance outcomes. Yet comparative analyses of diagnostic and prognostic machine learning (ML) models across multiple post-admission timeframes are lacking. Methods: Using MIMIC-IV, we carried out using the Boruta algorithm for feature selection, developing and comparing six ML models to predict AKI risk at 0-24, 24-48, 48-72, 0-48, and 0-72 h post-ICU admission. Model performance was evaluated using the Area Under the Curve (AUC) and confusion matrix. Decision Cu
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: Chronic low-grade inflammation is increasingly recognized as a pivotal driver in the development of early-stage cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome. Nonetheless, the complex interplay among inflammation-associated hematological indices, body composition, and CKM risk remains inadequately understood.
METHODS: In this cross-sectional study, data from 5,692 participants of the China National Health Survey (CNHS) were analyzed. We employed advanced machine learning techniques-including Random Forest, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO) regression, and eX
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/Objectives: Adverse pregnancy outcomes (APOs), which include hypertensive disorders of pregnancy (gestational hypertension, preeclampsia, and related disorders), gestational diabetes, preterm birth, fetal growth restriction, low birth weight, small-for-gestational-age newborn, placental abruption, and stillbirth, are health risks for pregnant women that can have fatal outcomes. This study's aim is to investigate the usefulness of artificial intelligence (AI) in improving these outcomes and includes changes in the utilization of ultrasound, continuous monitoring, and an earlier predi
СтатьяОбзорПоиск 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.
OBJECTIVES: In the Conservative vs. Liberal Approach to Fluid Therapy of Septic Shock in Intensive Care (CLASSIC) trial, restriction of IV fluid volumes led to similar overall mortality in ICU patients with septic shock. We assessed if variation in standard IV fluid treatment intensity across sites impacted the effects of fluid restriction.
DESIGN: Secondary analysis of randomized clinical trial.
SETTING: ICU.
PATIENTS: The CLASSIC trial enrolled adult ICU patients with septic shock. We included 1366 participants from 19 sites, representing 88% of the full trial population. All sites with g
СтатьяРандомизированное 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: Placental abruption, a rare disorder of unclear etiology, lacks evidence to illustrate its relationship with exposure to air pollution and temperature.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the association between exposure to ambient pollutants and temperatures and placental abruption to identify susceptible time windows and subpopulations.
METHODS: A nested case-control study was based on a live birth registration database in Chongqing, the largest Chinese municipality in China, from 2018 to 2022. The placental abruption cases were each matched with four controls by materna
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: Due to the heterogeneous nature of the diseases, treatment efficacy and prognosis vary for idiopathic inflammatory myopathy (IIM) patients with different myositis specific autoantibodies (MSAs). This study aimed to investigate the inflammation-related protein profiling of IIM patients with different MSAs. In addition, the shared and distinctive inflammation-related protein profiling in IIM with/without anti-MDA5 autoantibodies.
METHODS: Seventy-seven patients with IIM of different MSAs and 53 gender/age matched healthy controls (HCs) were enrolled in this study. Ninety-two inflammati
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.
Mycobacteria, including Mycobacterium tuberculosis (MTB) and non-tuberculosis mycobacteria (NTM), are important causes of infectious disease and cause significant mortality and morbidity globally. Fast detection is extremely important to reduce transmission and mortality associated with these infectious agents. Manual smear microscopy is a cost-effective tool for diagnosing and monitoring of these organisms; however, it is labor-intensive and requires highly-trained personnel. We present the development of an artificial intelligence computer vision process using a deep convolutional neural net
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.
MedElevator
Войти в исследования