Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2 750 с найденным полным текстом
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2025eng
OBJECTIVE: To systematically review published studies on risk prediction models for adjacent vertebral fractures (AVF) after vertebral augmentation (VA), thereby providing a reference for constructing and improving such models.
METHODS: PubMed, Web of Science, The Cochrane Library, Embase, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Science and Technology Journal Database (VIP), Wanfang Database, and SinoMed were searched from their inception to July 13, 2024. The Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool (PROBAST) was used to assess the risk of bias and applicability of the pre
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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 AND OBJECTIVES: This study aimed to employ machine learning techniques to predict the clinical efficacy of acupuncture as an intervention for patients with upper limb motor dysfunction following ischemic stroke, as well as to assess its potential utility in clinical practice.
METHODS: Medical records and digital subtraction angiography (DSA) imaging data were collected from 735 ischemic stroke patients with upper limb motor dysfunction who were treated with standardized acupuncture at two hospitals. Following the initial screening, 314 patient datasets that met the inclusion criter
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.
This Fructus,study including and aimed to construct a rapid and nondestructive detection flavonoid,model betaine,for and of the content vitamin of(Vit four four quality C).index components Lycium barbarum polysaccharide,of inL ycii rawma total and C Hyperspectral data quantitative of terials modelswere powder developed Lycii using Fructus partial were squares effects collected,regression raw based LSR),on the support content vector the above components,the forest least(P regression compared,(SVR),the and effects random three regression(RFR)were algorithms.also The Four spectral predictive comm
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.
OBJECTIVE: To develop a machine learning model designed to predict the time of ovulation and optimal fertilization window for performing intrauterine insemination or timed intercourse (TI) in natural cycles.
DESIGN: A retrospective cohort study.
SETTING: A large in vitro fertilization unit.
PATIENT(S): Patients who underwent 2,467 natural cycle-frozen embryo transfer cycles between 2018 and 2022.
INTERVENTION(S): None.
MAIN OUTCOME MEASURE(S): Prediction accuracy of the optimal day for performing insemination or TI.
RESULT(S): The data set was split into a training set including 1,864 cy
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.
AIM: Machine learning (ML) applications in pharmacovigilance remain limited and underexplored. Using data from the French National pharmacovigilance database (FNPV), this proof-of-concept study aimed to assess the feasibility of using a ML algorithm-eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)-combined with SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis, to classify a well-defined drug-adverse reaction pair (warfarin-associated gastrointestinal bleeding) and identify risk factors for reporting this adverse reaction.
METHODS: We extracted individual case safety reports (ICSRs) involving warfarin from th
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: Post-COVID-19 condition (PCC) affects many survivors, with evidence of sex-specific differences in prevalence and symptom profiles. However, few prediction studies have examined whether sex-stratified models improve prediction or generalize across sexes. This study aimed primarily to develop and compare sex-stratified machine learning models for PCC prediction using routinely available baseline variables, and secondarily to assess cross-sex generalizability and adversarial robustness. Methods: We analyzed a prospective longitudinal cohort of 1006 adults hospitalized with COVID-19 a
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: Metabolic syndrome (MetS) is a complex condition that captures several markers of dysregulation, including obesity, elevated blood glucose levels, dyslipidemia and hypertension. Using an approach to early prediction of MetS risk in hospital employees that takes into account the differing effects of gender may be expected to improve cardiovascular disease-related health outcomes.
PURPOSE: In this study, machine learning techniques were applied to construct an optimized MetS prediction model for use on hospital employees.
METHODS: This population-based study survey included 3,537 p
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.
Erectile Dysfunction (ED) is a form of sexual dysfunction in males that imposes significant health and financial burdens globally. Despite its high prevalence, diagnosing ED remains challenging due to the limitations of current diagnostic methods and patients' reluctance to seek medical help. Currently, some studies have used machine learning techniques for developing ED prediction models, but the performance and interpretability of existing models need to be further improved. This study utilized data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) for the years 2001 to 2004
СтатьяВалидационное 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.
PURPOSE: To assess the influence of the anatomical placement of a tri-axial accelerometer on the prediction of physical activity energy expenditure (PAEE) in traumatic lower-limb amputees during walking and to develop valid population-specific prediction algorithms.
METHODS: Thirty participants, consisting of unilateral (n = 10), and bilateral (n = 10) amputees, and non-injured controls (n = 10) volunteered to complete eight activities; resting in a supine position, walking on a flat (0.48, 0.67, 0.89, 1.12, 1.34 m.s-1) and an inclined (3 and 5% gradient at 0.89 m.s-1) treadmill. During each …
Историческая статьяСтатьяПолный 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.
A novel algorithm for covalent bond dissociation is developed to accurately predict fracture behavior of thermosetting polymers via molecular dynamics simulation. This algorithm is based on the Monte Carlo method that considers the difference in local strain and bond-dissociation energies to reproduce a thermally activated process in a covalent bond dissociation. This study demonstrates the effectiveness of this algorithm in predicting the stress-strain relationship of fully crosslinked thermosetting polymers under uniaxial tensile conditions. Our results indicate that the bond-dissociation en
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: Upper limb lymphedema is one of the most common adverse events related to surgery owing to the large gap between guideline implementation and the intended clinical outcomes. However, the monitoring of limb lymphedema remains challenging because of vague clinical presentations. This study aimed to develop and validate practical predictive models for upper limb lymphedema through machine learning.
METHODS: We retrospectively collected clinical data to develop models for early risk prediction of upper limb lymphedema based on a single-center electronic health record data from patients
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 declining fertility rate and increasing marriage age among girls pose challenges for policymakers, leading to issues such as population decline, higher social and economic costs, and reduced labor productivity. Using machine learning (ML) techniques to predict the desire to have children can offer a promising solution to address these challenges. Therefore, this study aimed to predict the childbearing tendency in women on the verge of marriage using ML techniques. Data from 252 participants (203 expressing a "desire to have children" and 49 indicating "reluctance to have children") in Abad
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.
UNLABELLED: We aimed to prospectively derive and validate a novel 0-/1-hour algorithm using high-sensitivity cardiac troponin I (hs-cTnI) for the early "rule-out" and "rule-in" of acute myocardial infarction (AMI).
METHODS: In a prospective multicenter diagnostic study, we enrolled 1,500 patients presenting with suspected AMI to the emergency department. The final diagnosis was centrally adjudicated by 2 independent cardiologists blinded to hs-cTnI concentrations. The hs-cTnI (Siemens Vista) 0-/1-hour algorithm incorporated measurements performed at baseline and absolute changes within 1 hour
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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2026eng
BACKGROUND: Patients identified with locally advanced rectal cancer (LARC) demonstrate a varied prognosis after undergoing neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT), highlighting the essential need for precise predictions of outcomes.
PURPOSE: The aim of this study is to create and assess a machine learning model that is interpretable and tailored to forecasting results in individuals diagnosed with LARC.
METHODS: A multicenter retrospective cohort study was carried out, incorporating 1119 instances of LARC that received radical surgery following nCRT between the years 2012 and 2022. We utilized
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеВалидационное 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.
Cardiometabolic multimorbidity (CMM), a major complication in type 2 diabetes mellitus (T2DM), increases mortality and healthcare burden. Early identification of high-risk individuals is crucial for precision intervention. This study aimed to develop and validate an online interpretable machine learning system for forecasting the CMM risk in T2DM populations to facilitate personalized decision-making and early intervention. We used data from 793 T2DM patients from a tertiary hospital in Shanxi Province as the derivation cohort, divided into training (80%) and internal validation (20%) sets, wi
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: Understanding cellular metabolism often involves an accurate estimation of metabolic fluxes-the rates at which metabolites are converted in biochemical pathways. Flux Variability Analysis (FVA) is the gold standard for computing reaction flux intervals. However, its reliance on linear programming makes it computationally intensive, often requiring hours or days for large cohorts on complex genome-scale metabolic network models.
METHODS: To address this limitation, we propose mFLIP, a machine learning-based framework for predicting flux intervals across metabolic pathways. The mode
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.
CLINICAL RELEVANCE: Improved risk stratification in Graves ophthalmopathy (GO) may support earlier recognition of severe disease patterns and more individualised clinical monitoring.
BACKGROUND: GO exhibits heterogeneous clinical behaviour, and predicting disease severity and course remains challenging. This study aimed to evaluate clinical determinants of disease phenotype and severity in patients with established GO using conventional statistical analyses and machine learning (ML) approaches.
METHODS: Medical records of 153 patients with GO were retrospectively reviewed. Demographic charac
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.
PURPOSE: Reconstruction of extensive mandibular defects that cross midline is technically challenging, as the surgeons lack normal anatomical references. This study aims to compare multivariate linear regression and machine learning (random forest) algorithms in predicting the premorbid shape of the mandibular chin to guide surgical reconstruction.
METHODS: Anatomical landmarks and measurements were extracted from the computed tomography (CT) data of the head. The multivariate regression model was developed based on Ordinary Least Squares (OLS), while the dataset was randomly split into train
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: Trauma-induced coagulopathy (TIC) is characterized by marked heterogeneity, and conventional classification methods have limited ability to capture its dynamic progression, frequently failing to account for inter-individual variability. This study aimed to develop a framework for identifying glucose trajectory phenotypes based on early blood glucose trajectories and to evaluate their association with 28-day mortality.
METHODS: A retrospective analysis was performed using data from 905 trauma patients in the discovery cohort obtained from the MIMIC-IV database and 260 trauma patien
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 OBJECTIVES: To develop and validate a machine learning model to predict the risk of psoriasis based on 45 dietary nutrients.
METHODS AND STUDY DESIGN: 12,749 participants from the National Health and Nutrition Examination Survey from 2009-2014 were included and their demographic, lifestyle, health status, and dietary nutrient-related information is collected. Imbalanced data were processed using the syn-thetic minority oversampling technique (SMOTE). After removing the covariate features, important features were further screened using the Boruta algorithm and six machine learni
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