BACKGROUND: Osteogenesis imperfecta (OI) is characterized by substantial genetic and functional heterogeneity, yet low-burden objective tools for repeated gait monitoring in routine outpatient care remain limited. This study investigated whether routine smartphone videos combined with markerless pose estimation could capture genotype-associated gait patterns in children with IFITM5- and WNT1-related OI, with COL1-related OI included as a cross-sectional reference cohort.
METHODS: This single-center retrospective cohort study screened 237 pediatric patients with genetically confirmed IFITM5- o
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: Suicidal behaviors among adolescents are a serious global public health concern and are closely linked to both mental health and everyday lifestyle behaviors. Suicidal ideation, planning, and attempts lie along a spectrum of increasing severity. However, how psychological distress and health-related behaviors interact to influence suicide risk is complex and not yet fully understood. This study aimed to identify key mental health and lifestyle factors associated with different stages of adolescent suicidal behaviors using interpretable machine learning methods.
METHODS: Data were
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.
BACKGROUND: Bladder cancer ranks among the top four most common malignancies in men worldwide. Despite therapeutic advancements, metastatic cases remain associated with dismal survival rates, highlighting the critical importance of studying environmental carcinogenic factors such as 4-aminobiphenyl (4-ABP). Classified as a Group 1 carcinogen by IARC, this compound-found in tobacco smoke and industrial chemicals-induces DNA damage through aryl amine metabolism. However, its cell-type-specific molecular mechanisms in bladder carcinogenesis remain poorly characterized, particularly at single-cell
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: The coexistence of pulmonary tuberculosis with lung cancer (CTBLC) and isolated lung cancer (ILC) often show similar appearances on computed tomography (CT) images, making accurate diagnosis difficult and increasing the risk of misdiagnosis. Despite the need for different treatment strategies for CTBLC and ILC, research on predicting CTBLC using machine learning remains scarce. Radiomics-based machine learning algorithms have demonstrated the potential to improve diagnostic accuracy by identifying complex imaging patterns through high-dimensional features such as shape, size, inten
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: Lockdowns amid the COVID-19 pandemic have offered a real-world opportunity to better understand air quality responses to previously unseen anthropogenic emission reductions.
METHODS AND MAIN OBJECTIVE: This work examines the impact of Vienna's first lockdown on ground-level concentrations of nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3) and total oxidant (Ox). The analysis runs over January to September 2020 and considers business as usual scenarios created with machine learning models to provide a baseline for robustly diagnosing lockdown-related air quality changes. Models were also develo
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: Although protective mechanical ventilation (MV) has been used in a variety of applications, lung injury may occur in both patients with and without acute respiratory distress syndrome (ARDS). The purpose of this study is to use machine learning to identify clinical phenotypes for critically ill patients with MV in intensive care units (ICUs).
METHODS: A retrospective cohort study was conducted with 5013 patients who had undergone MV and treatment in the Department of Critical Care Medicine, Peking Union Medical College Hospital. Statistical and machine learning methods were used.
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.
BACKGROUND: Among the brain-machine interfaces, neurofeedback is a non-invasive technique that uses sensorimotor rhythm (SMR) as a clinical intervention protocol. This study aimed to investigate the clinical applications of SMR neurofeedback to understand its clinical effectiveness in different pathologies or symptoms.
METHODS: A systematic review study with meta-analysis of the clinical applications of EEG-based SMR neurofeedback performed using pre-selected publication databases. A qualitative analysis of these studies was performed using the Consensus tool on the Reporting and Experimental
Систематический обзорСтатьяПоиск 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: Unplanned out-of-hospital births constitute rare but high-risk obstetric emergencies managed by emergency medical services (EMS). Rapid assessment of labor progression in prehospital settings is challenging due to limited diagnostic resources and time pressure, increasing the risk of adverse maternal and neonatal outcomes. Machine learning (ML) may support early risk stratification using routinely collected prehospital data.
OBJECTIVES: To develop and validate supervised ML models for predicting prehospital birth and to evaluate whether these models reflect clinically intuitive ob
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.
Current diagnostic methods for Gestational Diabetes Mellitus (GDM) inadequately reflect early placental pathophysiology. Accelerated cellular senescence in trophoblasts has been reported as a pathological feature associated with the GDM placenta. However, the potential of senescence-related genes (SRGs) as candidate biomarkers or molecular indicators for GDM has not been systematically investigated. Placental transcriptomic data from GDM and control samples were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, and differentially expressed senescence-related genes (DE-SRGs) were identi
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 evolution experienced by global society, in the post-COVID 19 era, is marked by the quite obligatory use of digital media in many sectors, as is the case for the health sector. Quite frequently, both patients and health professionals use social media to express their telemedicine concerns or interests. The present research focuses on these social media comments as they represent a very interesting data source for researchers. In the present analysis, we focus on unstructured tweet texts written by Internet users and apply both machine learning and the Latent Dirichlet Allocation algorithm
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.
IMPORTANCE: Sleep electroencephalographic (EEG) microstructures are closely related to cognition and undergo age-dependent changes. However, their multidimensional nature makes them challenging to interpret using conventional approaches. Machine learning-computed EEG brain age index (BAI) represents the difference between the sleep EEG-based brain age and chronological age, quantifying deviations in sleep EEG microstructures from normative patterns.
OBJECTIVE: To determine the association between sleep BAI and incident dementia in community-dwelling populations.
DESIGN: Five individual cohor
СтатьяПрепринтПолный 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: Management of juvenile idiopathic arthritis (JIA) relies heavily on long-term pharmacotherapy, yet an increasing number of case reports suggest that some drugs may themselves precipitate or worsen the disease. But systematic methods for detecting these safety signals in pediatric cohorts are still lacking.
METHODS: We screened 10,012,438 reports from the FAERS database using four disproportionality algorithms (ROR, PRR, EBGM, and BCPNN) to identify potential drug and JIA associations. Three complementary machine learning models were developed, including DMPNN, GCN, and SVM, traine
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.
In this study, we introduce a novel approach that integrates interpretability techniques from both traditional machine learning (ML) and deep neural networks (DNN) to quantify feature importance using global and local interpretation methods. Our method bridges the gap between interpretable ML models and powerful deep learning (DL) architectures, providing comprehensive insights into the key drivers behind model predictions, especially in detecting outliers within medical data. We applied this method to analyze COVID-19 pandemic data from 2020, yielding intriguing insights. We used a dataset co
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: PCLAF (PCNA clamp-associated factor) is a protein involved in DNA replication and DNA repair. Aberrant PCLAF expression has been reported in multiple malignancies and is associated with tumor progression and poor clinical outcomes. However, the biological role of PCLAF in hepatocellular carcinoma (HCC) remains incompletely understood, particularly with respect to its relationship with the tumor immune microenvironment. Therefore, this study aimed to systematically investigate the clinical significance, biological functions, and therapeutic potential of PCLAF in HCC through integrat
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.
Glioblastoma (GBM) represents a profoundly aggressive and heterogeneous brain neoplasm linked to a bleak prognosis. Hypoxia, a common feature in GBM, has been linked to tumor progression and therapy resistance. In this study, we aimed to identify hypoxia-related differentially expressed genes (DEGs) and construct a prognostic signature for GBM patients using multi-omics analysis. Patient cohorts were collected from publicly available databases, including the Gene Expression Omnibus (GEO), the Chinese Glioma Genome Atlas (CGGA), and The Cancer Genome Atlas-Glioblastoma Multiforme (TCGA-GBM), to
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: This study aimed to identify oxidative stress-related genes as potential diagnostic biomarkers for rheumatoid arthritis (RA).
METHODS: We first obtained RA transcriptomic data from the Gene Expression Omnibus (GEO) database and calculated oxidative stress scores using single-sample gene set enrichment analysis (ssGSEA). Differentially expressed genes (DEGs) were identified by limma (R). Gene Ontology (GO) enrichment was performed using the clusterProfiler package, and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) was used to classify oxidative stress modules. Candidate biom
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: Parkinson's disease (PD) is a prevalent neurodegenerative condition, the effect of obesity on PD remains controversial. We aimed to investigate the associations of obesity patterns on PD and all-cause mortality, while developing machine learning (ML)-driven predictive and prognostic models for PD.
METHODS: Fifty-one thousand, three hundred ninety-four adults from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 1999-2018 were classified into four obesity patterns via body mass index (BMI) and waist circumference (WC). Associations of obesity patterns with PD risk and
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: Liver fibrosis is one of the most common complications in patients with HBV infection. Characterized by excessive extracellular matrix deposition and hepatic stellate cell activation, it is tightly linked to the JAK-STAT pathway that regulates inflammatory and fibrogenic processes.
METHODS: The GSE84044 dataset was retrieved from the GEO database. After grouping and preprocessing, DEGs were screened with the limma package and then subjected to functional enrichment analysis. WGCNA was performed to identify fibrosis-related module genes. Candidate key genes were obtained by interse
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.
KEY POINTS: Machine learning models predicted short-term AKI reversal and progression with area under the receiver operating characteristic curves of 0.79–0.93 across four health systems. Top predictors common to both outcomes included serum creatinine, systolic BP, and albumin, with consistent patterns across diverse sites. Early AKI recovery is often transient, with frequent relapse, highlighting the need for continued monitoring after initial improvement.
BACKGROUND: AKI affects 10%–25% of hospitalized patients and is associated with significant morbidity, mortality, and long-term adverse
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: Schizophrenia (SCH) is a complex neurodevelopmental disorder, whose pathogenesis is not fully elucidated. This article aims to reveal disease-specific brain structural and functional changes and their potential genetic basis by analyzing the characteristics of brain magnetic resonance imaging (MRI) in SCH patients and related gene expression patterns.
METHODS: Differentially expressed genes (DEGs) between SCH and healthy control (NC) groups in the GSE48072 dataset were identified and functionally analyzed, and a protein-protein interaction (PPI) network was fabricated to screen fo
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