OBJECTIVES: To evaluate the performance of a machine-learning (ML) model compared with traditional logistic regression models for predicting a large-for-gestational-age (LGA) neonate at term and associated adverse perinatal outcomes, using sonographic biometric and Doppler parameters routinely assessed at a late third-trimester scan in combination with maternal demographic characteristics.
METHODS: This cohort study involved a retrospective data analysis of singleton pregnancies that underwent a routine third-trimester ultrasound examination at 35 + 0 to 37 + 6 weeks' gestation and were deliv
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: Accurate preoperative evaluation of lymph node metastasis (LNM) status in patients with papillary thyroid carcinoma (PTC) is essential for the development of individualized diagnosis and treatment strategies; however, the predictive performance of current clinical approaches remains limited. This study aims to identify key molecular biomarkers associated with LNM in PTC, construct LNM-risk prediction models using machine learning (ML) algorithms, and assess their potential value in supporting clinical decision-making.
METHODS: Transcriptomic data from 507 PTC patients were obtaine
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Soil-transmitted helminthiasis is epidemic in China and many other countries of the world, and has caused substantial burdens to human health. We conducted successive national monitoring in China from 2016 to 2020 to analyze the prevalence, changing trends, and factors influencing soil-transmitted helminthiasis, which provided a reference for future control strategies.
METHODS: Soil-transmitted helminth monitoring was carried out in 31 provinces (autonomous regions or municipalities, herein after referred to as "provinces") throughout China. Each province determined the number 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: Proximal humerus fractures (PHFs) in patients ≥ 65 years of age are associated with increased risk of death in the months after injury. Controversy exists regarding the preferred treatment strategy in these patients, and operative treatment is associated with high complication and reoperation rates. Machine learning (ML)-driven probability calculators for mortality prediction therefore may be valuable during shared decision-making for surgeons and patients.
QUESTIONS/PURPOSES: (1) To develop ML algorithms to predict 1-year mortality in patients ≥ 65 years of age. (2) To externally
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: Chronic kidney disease (CKD) disproportionately burdens non-Hispanic Black (NHB) patients who experience a three- to four-fold higher risk of kidney failure than non-Hispanic White (NHW) individuals. Diabetes and hypertension are the leading causes of CKD, yet the influence of race, social context, and clinical factors on major adverse kidney events (MAKE) remains inadequately understood. This study examined relationships between race, social factors, and MAKE among patients with diabetes or hypertension.
METHODS: Electronic health record data from the CURE-CKD Registry (2013-20
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: Bone marrow biopsy is essential for myeloproliferative neoplasms diagnosis, particularly for assessing bone marrow fibrosis. However, it is an invasive procedure that can be difficult to perform in some patients. This study aimed to develop an artificial intelligence (AI) model (FIBOM-AI) to predict grade 2-3 fibrosis using complete blood count (CBC) data and age.
METHODS: In this machine learning model, histopathological and CBC data from patients (no age restriction) undergoing bone marrow biopsies, performed either at diagnosis or during follow-up for suspected or established m
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: Cognitive dysfunction (CD) is a frequent but often underrecognized clinical feature in systemic lupus erythematosus (SLE) patients. It markedly impairs their health-related quality of life. Investigating the risk associated with the onset of CD and establishing a prediction model are crucial for early detection of CD. This allows for timely intervention, potentially delaying or reversing the progression of CD.
OBJECTIVE: This study aimed to establish a predictive model for CD in SLE patients and evaluate its predictive efficacy.
METHODS: This study enrolled adult patients with SL
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: To develop and evaluate a combined model integrating musculoskeletal ultrasound (MSK US) with a machine learning (ML) algorithm for assessing disease activity in rheumatoid arthritis (RA).
METHODS: A total of 203 patients with clinically confirmed RA were prospectively enrolled from December 2023 to September 2025. A cohort of 142 patients from the First Affiliated Hospital, College of Clinical Medicine of Henan University of Science and Technology served as the training cohort, while 61 patients from Affiliated Hospital of Traditional Chinese Medicine, Xinjiang Medical University
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: To develop and validate machine learning models and an individualized nomogram for predicting pedicle screw loosening after posterior lumbar interbody fusion (PLIF) in osteoporotic patients using preoperative clinical, imaging, and bone metabolism-related medication profiles.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on 630 osteoporotic patients who underwent PLIF at three spine surgery centers. Patients were divided into a non-loosening group (n = 450) and a loosening group (n = 180) according to the presence of implant loosening on imaging within 12 months postoperatively.
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: Insulin resistance (IR) represents a critical metabolic complication in iron-deficient children, yet existing predictive models target general or overweight pediatric populations and do not account for iron-deficiency as a distinct risk modifier. This study aimed to develop and externally validate machine learning (ML) models using routinely available clinical parameters to address this diagnostic gap.
METHODS: We utilized data from 222 iron-deficient children and adolescents aged 6 to 17 years from the China Health and Nutrition Survey (CHNS) for model training, and 125 cases fro
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/HypothesisDifferentiating primary from secondary headaches remains challenging due to overlapping symptoms and the subjective nature of pain assessment. Machine learning (ML) combined with explainable artificial intelligence (XAI) offers a promising approach for improving diagnostic accuracy while maintaining clinical interpretability. The study aimed to develop an interpretable ML model to differentiate primary from secondary headaches and to identify the relative diagnostic contributions of individual clinical features.MethodsThis cross-sectional study analyzed 1219 patients using
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.
BACKGROUND: Postherpetic neuralgia (PHN) is the most common and severe complication of herpes zoster (HZ), and early identification of high-risk patients remains a major clinical challenge. The systemic inflammatory response index (SIRI) is a novel inflammatory marker that has demonstrated prognostic value in multiple diseases, but its association with the risk of PHN development has not been reported to date. Existing PHN prediction models mostly rely on traditional regression methods with limited predictive performance, and lack clinically practical risk stratification tools.
METHODS: After
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: Lung cancer is the leading cause of cancer-related death worldwide, and brain metastasis (LCBM) is among its most lethal complications with limited prognostic tools. This study aimed to build a machine learning model using the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm to predict the prognosis of lung cancer brain metastasis (LCBM) patients more accurately.
METHODS: Data from 15,216 patients with synchronous LCBM in the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database diagnosed between 2010 and 2014 were used for model development and internal testing, while a tempor
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: To address the limitations of existing models for research and population health applications in older adults with type 2 diabetes, we developed and validated cardiovascular disease (CVD) and heart failure risk models using linked Medicare claims and electronic health records (EHRs; 2013-2020).
STUDY DESIGN AND SETTING: The study included adults aged >65 years with type 2 diabetes and ≥1 HbA1c measurement before cohort entry (defined as the date of a physician/outpatient visit). Using least absolute shrinkage and selection operator and extreme gradient boosted machine learning alg
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: Pre-eclampsia (PE) contributes to more than one-fourth of all maternal deaths and half a million newborn deaths worldwide every year. Early screening and interventions can reduce PE incidence and related complications. We aim to 1) temporally validate three existing models (two machine learning (ML) and one logistic regression) developed in the same region and 2) compare the performances of the validated ML models with the logistic regression model in PE prediction. This work addresses a gap in the literature by undertaking a comprehensive evaluation of existing risk prediction mod
СтатьяВалидационное 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: Breast cancer is the most commonly diagnosed malignancy in women, and accurate preoperative assessment of axillary lymph node (ALN) status is pivotal for staging and treatment planning. However, conventional imaging has variable accuracy and sentinel lymph node biopsy (SLNB), though less invasive than ALN dissection (ALND), still entails morbidity, underscoring the need for non-invasive prediction. The objective of this study was to construct and validate a predictive nomogram that integrates multiphase dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI)-derived radiomic
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.
IMPORTANCE: Endovascular intervention for peripheral artery disease (PAD) carries nonnegligible perioperative risks; however, outcome prediction tools are limited.
OBJECTIVE: To develop machine learning (ML) algorithms that can predict outcomes following endovascular intervention for PAD.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This prognostic study included patients who underwent endovascular intervention for PAD between January 1, 2004, and July 5, 2023, with 1 year of follow-up. Data were obtained from the Vascular Quality Initiative (VQI), a multicenter registry containing data from vascular
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: Noise-induced hearing loss (NIHL), one of the leading causes of hearing loss in young adults, is a major health care problem that has negative social and economic consequences. It is commonly recognized that individual susceptibility largely varies among individuals who are exposed to similar noise. An objective method is, therefore, needed to identify those who are extremely sensitive to noise-exposed jobs to prevent them from developing severe NIHL.
OBJECTIVE: This study aims to determine an optimal model for detecting individuals susceptible or resistant to NIHL and further exp
СтатьяПоддержка 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.
IMPORTANCE: Accurately predicting major bleeding events in non-valvular atrial fibrillation (AF) patients on direct oral anticoagulants (DOACs) is crucial for personalized treatment and improving patient outcomes, especially with emerging alternatives like left atrial appendage closure devices. The left atrial appendage closure devices reduce stroke risk comparably but with significantly fewer non-procedural bleeding events.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of machine learning (ML) risk models in predicting clinically significant bleeding events requiring hospitalization and hemorrhagic
СтатьяПрепринтПоиск 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: Avoiding intracranial hypertension after traumatic brain injury (TBI) is a foundation of neurocritical care, to minimize secondary brain injury related to elevated intracranial pressure (ICP). However, this approach at best is reactive to episodes of intracranial hypertension, allowing for periods of elevated ICP before therapies can be initiated. Accurate prediction of ICP crises before they occur would permit clinicians to implement preventive strategies, minimize total time with ICP above threshold, and potentially avoid secondary injury. The objective of this study was to develo
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