Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2 750 с найденным полным текстом
Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA2014eng
The suboptimal performance of bone mineral density as the sole predictor of fracture risk and treatment decision making has led to the development of risk prediction algorithms that estimate fracture probability using multiple risk factors for fracture, such as demographic and physical characteristics, personal and family history, other health conditions, and medication use. We review theoretical aspects for developing and validating risk assessment tools, and illustrate how these principles apply to the best studied fracture probability tools: the World Health Organization FRAX®, the Garvan F…
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПолный 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.
In this retrospective analysis, we used routinely collected clinical variables to develop a machine learning model for liver cancer diagnosis and examined the variables that contributed to model performance. We studied 3,629 people who were assessed because they were suspected to have liver cancer or other liver diseases. Patients who had pathologically confirmed liver cancer, and controls comprised of healthy subjects, patients with chronic hepatitis B, chronic hepatitis C, or cirrhosis. From 87 clinical parameters, least absolute shrinkage and selection operator regression was applied to ide
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.
Management of oral anticoagulant therapy is essential to ensure a good quality of life for patients. To assist clinicians, several computerized dosing algorithms were developed to determine optimal anticoagulant doses. However, these algorithms have several limitations that can lead to inaccuracies in dosing recommendations. To overcome some of these challenges, this paper proposes a warfarin dose prediction algorithm using individual patient sensitivity analysis. The proposed algorithm is designed to account for factors that influence an individual's response to warfarin, allowing it to more
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: Anticoagulation therapy is the mainstay of therapy for patients with venous thromboembolism (VTE). However, continuing or stopping anticoagulants after the first 3 to 6 months is a difficult decision that requires ascertainment of the risk of bleeding and recurrent VTE. Despite the development of several statistical models to predict bleeding, the benefit of machine learning (ML) models has not been investigated in depth.
OBJECTIVES: To assess the benefits of ML algorithms in bleeding risk evaluation in VTE patients and gain insight into their baseline information.
METHODS: The b
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.
A method for measurement of antiepileptic drug concentrations based on Raman spectroscopy and an optimization algorithm for mathematical models are proposed and investigated. This study uses Raman spectroscopy to measure mixed antiepileptic drugs, and an Improved Snake Optimization (ISO)-Convolutional Neural Network (CNN) algorithm is proposed. Raman spectroscopy is widely used in the identification of pharmaceutical ingredients due to its sharp peaks, no pre-treatment of samples and non-destructive detection. To analyze the spectral data precisely, a machine learning method is used in this pa
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.
BACKGROUND: SCORE2 and SCORE2-OP algorithms and associated online calculators provide a new and easy method of estimating the 10-year cardiovascular risk in apparently healthy Europeans. The aim of the study was to determine the performance of these algorithms in terms of discrimination and calibration in the cohort of the Cyprus Epidemiological Study on Atherosclerosis (CESA), not only for the 10-year risk for myocardial infarction (MI), stroke and cardiovascular death, but also for all types of atherosclerotic cardiovascular events (ASCVE).
METHODS: SCORE2 and SCORE2-OP for low-risk regions
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 AND OBJECTIVE: Glaucoma is a disease that causes irreversible damage to the optic nerve. Research on accurate automatic screening algorithms is essential for the prevention and treatment of glaucoma. However, due to the imbalance of existing datasets and the existence of some hard samples that accompany other diverse and complex fundus diseases, the performance of current glaucoma screening algorithms is limited. In addition, the lack of interpretability also makes it difficult for the current algorithms to meet the requirements of clinical applications.
METHOD: In this paper, we p
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 AND OBJECTIVES: Sepsis is a life-threatening condition that is associated with increased mortality. Artificial intelligence tools can inform clinical decision making by flagging patients at risk of developing infection and subsequent sepsis. This systematic review aims to identify the optimal set of predictors used to train machine learning algorithms to predict the likelihood of an infection and subsequent sepsis.
METHODS: This systematic review was registered in PROSPERO database (CRD42020158685). We conducted a systematic literature review across 3 large databases: Medline, Cumu
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАСистематический 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: Resistance to antiretroviral drugs is a complex and evolving area with relevant implications in the treatment of human immunodef … .e. inclusion of novel drugs or expansion to other viral agents).
RESULTS: Several drug resistance prediction algorithms for the nucleotide/nucleoside/non-nucleoside reverse transcriptase, protease and integrase inhibitors as well as coreceptor antagonists are currently available, routinely used, and have been validated thoroughly in independent studies. Computer tool …
СтатьяПоддержка исследования: вне 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.
Parkinson's Disease is a progressively advancing neurological condition. Its severity is evaluated by utilizing the Hoehn and Yahr staging scale. Such assessments may be inconsistent, are more time-consuming, and expensive for patients. To address these shortcomings, this article introduces a machine learning-based gait classification system to assist doctors in identifying the stages of Parkinson's disease. This study utilizes two open-access benchmark datasets from PhysioNet and Figshare to assess ground reaction force collected from patients diagnosed with Parkinson's Disease. This study pr
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: With the rising diagnostic rate of gallbladder polypoid lesions (GPLs), differentiating benign cholesterol polyps from gallbladder adenomas with a higher preoperative malignancy risk is crucial. This study aimed to establish a preoperative prediction model capable of accurately distinguishing between gallbladder adenomas and cholesterol polyps using machine learning algorithms.
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analysed the patients' clinical baseline data, serological indicators, and ultrasound imaging data. Using 12 machine learning algorithms, 110 combination predictive
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.
BACKGROUND: Malignant hypertension (MHT) is a rare, yet severe condition with high morbidity and mortality. We aimed to assess the potential of machine learning (ML) algorithms in forecasting prognostic outcomes in MHT patients.
METHODS: Data from the West Birmingham MHT Registry were used. We evaluated the efficacy of 9 ML algorithms, CatBoost, Decision Tree (DT), Light-Gradient Boosting Machine (LightGBM), K-Nearest Neighbours (KNN), Logistic Regression (LR), Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) and XGBoost in predicting a composite outcome of all-c
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: This study aimed to apply four machine learning algorithms to develop the optimal model to predict decline in platelet count (DPC) after interventional closure in children with patent ductus arteriosus (PDA).
METHODS: Data from children with PDA who underwent successful transcatheter closure at the Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital from January 2016, to December 2022, were collected. The cohort data were split into training and testing sets. DPC following the intervention is defined as a percentage DPC ≥25% [(baseline platelet
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: Blood biomarkers are crucial for the diagnosis and therapy of Alzheimer's disease (AD). Energy metabolism disturbances are closely related to AD. However, research on blood biomarkers related to energy metabolism is still insufficient.
OBJECTIVE: This study aims to explore the diagnostic and therapeutic significance of energy metabolism-related genes in AD.
METHODS: AD cohorts were obtained from GEO database and single center. Machine learning algorithms were used to identify key genes. GSEA was used for functional analysis. Six algorithms were utilized to establish and evaluate
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: To develop and validate a predictive model for neonatal gastrointestinal infections using multiple machine learning algorithms.
METHODS: We conducted a retrospective analysis of 176 neonates diagnosed with nosocomial gastrointestinal infections in NICU between 2020 and 2024, along with a randomly selected control group of 675 neonates without such diagnoses during their NICU stay. The study examined 29 perinatal and NICU treatment-related risk factors potentially associated with neonatal gastrointestinal infections. The dataset was randomly partitioned into training and testing set
Клинический случайСтатьяПолный 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.
The risk of coronary heart disease (CHD) clinical manifestations and patient management is estimated according to risk scores accounting multifactorial risk factors, thus failing to cover the individual cardiovascular risk. Technological improvements in the field of medical imaging, in particular, in cardiac computed tomography angiography and cardiac magnetic resonance protocols, laid the development of radiogenomics. Radiogenomics aims to integrate a huge number of imaging features and molecular profiles to identify optimal radiomic/biomarker signatures. In addition, supervised and unsupervi
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАСистематический обзорПолный 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.
CONTEXT: Primary aldosteronism (PA) comprises unilateral (lateralized [LPA]) and bilateral disease (BPA). The identification of LPA is important to recommend potentially curative adrenalectomy. Adrenal venous sampling (AVS) is considered the gold standard for PA subtyping, but the procedure is available in few referral centers.
OBJECTIVE: To develop prediction models for subtype diagnosis of PA using patient clinical and biochemical characteristics.
DESIGN, PATIENTS AND SETTING: Patients referred to a tertiary hypertension unit. Diagnostic algorithms were built and tested in a training (N =
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
Visit-to-visit blood pressure variability (BPV) has been shown to be a predictor of cardiovascular disease. We aimed to classify the BPV levels using different machine learning algorithms. Visit-to-visit blood pressure readings were extracted from the SPRINT study in the United States and eHealth cohort in Hong Kong (HK cohort). Patients were clustered into low, medium, and high BPV levels with the traditional quantile clustering and 5 machine learning algorithms including K-means. Clustering methods were assessed by Stability Index. Similarities were assessed by Davies-Bouldin Index and Silho
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.
PURPOSE: The current study aimed to compare traditional logistic regression models with machine learning algorithms to investigate the predictive ability of (a) communication performance at 3 years old on language outcomes at 10 years old and (b) broader developmental skills (motor, social, and adaptive) at 3 years old on language outcomes at 10 years old.
METHOD: Participants (N = 1,322) were drawn from the Western Australian Pregnancy Cohort (Raine) Study (Straker et al., 2017). A general developmental screener, the Infant Monitoring Questionnaire (Squires, Bricker, & Potter, 1990), was com
Оценочное 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.
BACKGROUND: This study aims to develop and validate a machine learning-based risk prediction model for subsyndromal delirium (SSD) in ICU patients, while identifying key risk factors.
METHOD: This study was a prospective study, selecting patients who were hospitalized in the ICU from October 2024 to May 2025. We compared seven machine learning algorithms: Random Forest (RF), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression (LR), Elastic Network (EN), Extreme Gradient Enhancement (XGB), and Support Vector Machine (SVM).
RESULT: In our study, the prevalence rate of SSD was 37.
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.
MedElevator
Войти в исследования