Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2 750 с найденным полным текстом
The international journal of tuberculosis and lung disease : the official journal of the International Union against Tuberculosis and Lung Disease2011eng
BACKGROUND: Outcomes from the World Health Organization's (WHO's) recommendations for the diagnosis of smear-negative tuberculosis (SNTB) in high human immunodeficiency virus prevalence settings are unknown.
METHODS: We retrospectively applied the WHO algorithm for SNTB without danger signs to a prospectively enrolled cohort of ambulatory adult SNTB suspects in KwaZulu-Natal, South Africa. Participants fulfilling specified criteria for SNTB started empiric anti-tuberculosis treatment; the rest of the cohort was observed. All were followed for 8 weeks. Confirmed TB was defined as positive cult
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.
INTRODUCTION: Characteristics of the 12-lead ECG during VT are used to guide initial placement of mapping catheters in endocardial ventricular tachycardia (VT) ablation. Previously constructed algorithms for guidance in human infarct-related VT are limited to patients known to have anterior or inferior infarcts only. We hypothesized that 12-lead ECG characteristics could be used to determine VT exit site in patients with all types of infarction of unknown location.
METHODS AND RESULTS: From noncontact activation maps of 121 LV VT in 51 patients undergoing catheter ablation, VT exit sites were
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.
Determination of the fracture angle and maximum exposure value of extended Puck's 3D inter-fiber failure (IFF) criterion is of great importance for predicting the failure mechanism of unidirectional fiber-reinforced composites. In this paper, a reliable semi-analytical algorithm (RSAA) is presented for searching fracture angle and corresponding exposure value for the extended Puck's failure criterion. One hundred million cases are tested for verifying the accuracy of the present and other algorithms on Python using the strength-value-stress-state combinations more universal than those in previ
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: Same-day discharge (SDD) following bariatric surgery is becoming increasingly more common to reduce healthcare utilization. However, predictors of successful SDD vary across the literature. This study applied machine learning to identify predictors of SDD and evaluate the relative contributions of patient- and procedure-related factors.
METHODS: Patients undergoing sleeve gastrectomy and gastric bypass were identified from the Metabolic and Bariatric Surgery Accreditation and Quality Improvement Program database between 2020 and 2023. Patient, procedure and operative characteristi
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.
The aim of this study was to develop and validate a machine learning-based fall risk prediction model for middle-aged and elderly individuals with cardiovascular disease. Data were sourced from the China Health and Retirement Longitudinal Study. Key predictive variables were identified using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator regression. Six machine learning algorithms were employed to construct predictive models. Model performance was assessed through both internal and external validation, with SHapley Additive exPlanation values used to interpret the optimal model. A total of 17
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: Postpartum hemorrhage requiring a blood transfusion is a concern for patients and clinicians; its risk and the mode of delivery are important points of discussion before labor. Many high-risk factors associated with postpartum hemorrhage are known prior to delivery and are often unpreventable. Delivery plans are influenced by the patient's medical history, their preferences, and clinical decision-making. Informed consent regarding known risk factors for postpartum hemorrhage will help guide delivery care plans and mitigate risk. Machine learning models have been used to predict pos
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: Post-stroke dysphagia (PSD) is prevalent in older adults after acute ischemic stroke (AIS), increasing risks like pneumonia and malnutrition. This study aimed to develop and validate machine learning models for early PSD prediction. METHODS: In this retrospective cohort study, we utilized electronic health records from a cohort of 908 AIS patients (≥ 60 years), partitioned into training and internal test sets at a 7:3 ratio. The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression and the Boruta algorithm were used to identify key PSD predictors. Eight ML algorithms w
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: Distant metastasis is the leading cause of death in renal cell carcinoma (RCC), yet accurate prediction tools remain lacking. We aimed to develop and validate a machine learning model to predict synchronous distant metastasis-defined as metastasis present at the time of initial diagnosis-in RCC.
METHODS: We identified 106,448 RCC patients from the SEER database (2010-2020), divided into training (n = 52,368), internal validation (n = 22,444), and external validation (n = 31,636) cohorts. Nine machine learning algorithms were compared using area under the curve (AUC), calibration,
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.
Delirium is a frequent and clinically consequential complication among patients admitted to the intensive care unit (ICU). Early risk stratification in patients with non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) remains challenging. We aimed to develop and validate prediction models for ICU delirium in NSTEMI patients using Boruta-based feature selection and machine learning (ML) approaches, and to compare ML performance with a nomogram model. We retrospectively identified adult ICU patients (≥ 18 years) diagnosed with NSTEMI in the Medical Information Mart for Intensive Care IV data
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: Small for gestational age (SGA) is a significant concern in obstetrics, with implications for stillbirth, neonatal mortality, and long-term health outcomes. The early detection of SGA is crucial for prevention and treatment, but current methods have limitations. This study aimed to develop a machine learning (ML) models-based algorithm to predict SGA using sociodemographic and obstetric features during the preconception period. METHODS: We retrospectively analyzed first-trimester attendees (1 Jan 2022–31 Dec 2023) and developed parity-stratified prediction models (nulliparous vs. p
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.
The current study aimed to estimate the prevalence of clinically significant depression and anxiety symptoms in young adults with DSM-5-confirmed specific learning disorders (SLDs) in Saudi Arabia and to develop machine learning (ML) models to identify individuals at elevated risk. In this cross-sectional study, 439 young adults were recruited via online advertisements. They underwent structured clinical interviews administered by licensed psychologists or psychiatrists to confirm their SLD diagnosis in accordance with DSM-5 criteria. Depression and anxiety were assessed using validated self-r
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: Diagnosing autism spectrum disorder (ASD) in adulthood is time-consuming and markedly complicated by the requirement to distinguish between ASD and differential diagnoses also associated with social interaction difficulties, such as borderline personality disorder (BPD)-a distinction for which currently no valid screening or diagnostic tool exists. While technology-assisted diagnostics (TAD) has emerged, existing algorithms have focused on classifying between ASD and no diagnosis, not fully addressing clinical reality.
OBJECTIVE: Therefore, we assessed the feasibility of TAD for d
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.
AIMS/BACKGROUND: Various tests are used in the screening and diagnosis of Cushing's syndrome (CS). However, none of the existing approaches provide optimal sensitivity and specificity. This study aimed to analyze the accuracy of various tests used for diagnosing CS, including free cortisol measurements in urine, dexamethasone suppression tests (DSTs; 1, 2, and 8 mg), and nocturnal salivary cortisol measurements. The study aimed to identify the most accurate tests using advanced machine learning (ML) techniques.
METHODS: We performed binary classifications using data from 278 patients with CS
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: Metabolic syndrome (MetS) is an emerging complication among people living with HIV (PLHIV) receiving long-term antiretroviral therapy (ART), particularly with protease and integrase inhibitor regimens. Early identification of high-risk individuals remains challenging, and predictive tools are limited in African settings. This study evaluated nine machine learning (ML) algorithms for predicting MetS in ART-treated adults.
METHODS: We analysed a retrospective cohort of 1,027 PLHIV without baseline MetS, followed for 144 weeks; 854 with complete data were included. Nine ML algorithms
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.
OBJECTIVES: We aimed to develop and validate machine-learning models to predict antenatal care (ANC) dropout and describe maternal and neonatal outcomes by ANC dropout status in a low-resource setting in Northern Sidama, Ethiopia.
DESIGN: Retrospective cohort study.
SETTING: Health facilities across four districts in Northern Sidama, Ethiopia.
PARTICIPANTS: 3855 pregnant women aged 15-49 years who initiated ANC between January 2021 and January 2025 were included, whereas women with incomplete records or those who relocated before delivery were excluded.
OUTCOME MEASURES: The primary outcom
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. Bloodstream infections (BSIs) are particularly problematic in the emergency department (ED) of hospitals, where patients often present with undiagnosed illness, one cause of which may be undetected BSI. Identifying whether a patient needs a blood culture (BC) performed is one component of this challenge with implications for diagnostic efficiency and avoidance of unnecessary resource expenditure.Gap statement. In Western Australia, there has been no previous study investigating methods to predict BC outcome in an ED patient cohort.Aim. This article assesses the feasibility of pre
СтатьяОценочное 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: Pregnancy represents a unique immunological state in women with multiple sclerosis (MS), and postpartum disease reactivation is a major concern. While pregnancy outcomes have been extensively described, the long-term effects of reproductive and obstetric variables on disability progression remain poorly elucidated.
OBJECTIVE: To predict postpartum EDSS-based disability change based on pregnancy-related clinical and demographic variables in women with MS, using validated machine learning models.
METHODS: This retrospective real-world study included 662 women contributing 909 pregn
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: Cardiovascular disease (CVD) is a major cause of morbidity and mortality among older adults living with HIV/AIDS (PLWHA). Accurate and early risk assessment in this special population remains challenging with conventional methods, whereas machine learning models demonstrate strong predictive capability. This study aimed to develop a machine learning–based prediction model to identify high-risk individuals and support early clinical intervention. METHODS: This retrospective study included 1916 PLWHA aged ≥50 years who received treatment at the Fourth People’s Hospital of Nanning bet
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: Ectopic pregnancy is a major cause of first-trimester maternal morbidity and mortality, with diagnosis and management posing persistent clinical challenges. This review evaluates the emerging role of artificial intelligence, machine learning, and multi-omics technologies in enhancing diagnosis, treatment prediction, biomarker discovery, and surgical care.
MATERIALS AND METHODS: A synthesis of 52 studies (1988-2026) was conducted, assessing machine learning algorithms, proteomic and metabolomic panels, multi-omics integrations, and robotic-assisted surgical outcomes using performan
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.
Radial endobronchial ultrasonography (R-EBUS) has been a surge in the development of new ultrasonography for the diagnosis of pulmonary diseases beyond the central airway. However, it faces challenges in accurately pinpointing the location of abnormal lesions. Therefore, this study proposes an improved machine learning model aimed at distinguishing between malignant lung disease (MLD) from benign lung disease (BLD) through R-EBUS features. An enhanced manta ray foraging optimization based on elite perturbation search and cyclic mutation strategy (ECMRFO) is introduced at first. Experimental 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.
MedElevator
Войти в исследования