BACKGROUND: Despite being a preventable disease, cervical cancer continues to be a public health concern, affecting mainly lower and middle-income countries. Therefore, in Bogotá a home-visit based program was instituted to increase screening uptake. However, around 40% of the visited women fail to attend their Pap smear test appointments. Using this program as a case study, this paper presents a methodology that combines machine learning methods, using routinely collected administrative data, with Champion's Health Belief Model to assess women's beliefs about cervical cancer screening. The ai
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: The transformation from benign to malignant breast tissue represents a complex biological continuum rather than a discrete pathological switch. Current diagnostic paradigms rely heavily on binary classification systems that may inadequately capture the nuanced morphometric signatures underlying this transformation process. While machine learning classifiers have demonstrated high classification accuracy on morphometric datasets, they typically function as predictive black boxes that offer limited biological insight into the transformation mechanisms themselves.
OBJECTIVE: To estab
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: Stroke is one of the leading causes of mortality, and patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) have a higher incidence of stroke. However, research on the imaging characteristics of plaques and perivascular adipose tissue (PVAT) in this patient population remains limited. This study therefore aimed to develop and validate a machine learning-based combined model to predict acute stroke events in patients with T2DM and assess its utility in stratifying patients into different risk categories based on follow-up outcomes.
METHODS: In this multicenter study, a total of 494 compute
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: Helicobacter pylori (H.pylori) has been implicated in peripheral atherosclerosis (PA); however, its predictive value for PA risk in large population-based cohorts remains insufficiently characterized.
OBJECTIVES: This study aimed to evaluate assess the predictive contribution of H.pylori infection to PA risk, in combination with traditional clinical factors, using interpretable machine learning (ML) models.
METHODS: A retrospective cohort of 5,862 individuals undergoing routine health check-ups was analyzed. Demographic data, laboratory indices, and lower-extremity vascular ultra
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.
IMPORTANCE: Postmastectomy breast reconstruction (PMBR) improves patients' quality of life, but patients often lack reliable, individualized information about complication risk. Machine learning (ML) can analyze complex clinical data to generate personalized risk estimates, facilitating shared decision-making.
OBJECTIVE: To develop and validate ML models trained on both structured data and manually abstracted variables from unstructured clinical notes to predict major complications after PMBR.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This prognostic study used retrospective data from female patien
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.
OBJECTIVES: To investigate factors influencing cough resolution following endoscopic minimally invasive treatment in patients with gastroesophageal reflux disease (GERD) complicated by chronic cough, and to establish a predictive model based on these findings.
METHODS: Clinical data from 200 patients with GERD and cough undergoing endoscopic minimally invasive treatment at our hospital between January and December 2024 were included. All patient data were extracted from the electronic medical record system. Patients were divided into a cough non-relief group (n = 35) and a cough-relief group
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.
OBJECTIVE: From a public health perspective, the relationship between individual iodine nutritional and its associated risk factors has not been fully elucidated. The aim of this study is to utilize multiple biomarkers to represent individual iodine nutritional status, identify contributing factors for iodine imbalance, and develop a predictive assessment model for iodine nutrition evaluation in different water iodine districts. METHODS: A total of 2,692 participants were recruited from Shandong and Anhui provinces in China. The study population was initially stratified into high-iodine and lo
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: Sepsis-induced coagulopathy (SIC) is a common and severe complication in patients with sepsis, characterized by microvascular thrombosis, systemic endothelial damage, and markedly increased short-term mortality. Existing traditional clinical risk scoring systems demonstrate limited accuracy and fail to capture complex, nonlinear physiological interactions, underscoring the urgent need for advanced prognostic tools.
OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model using large-scale, multicenter databases to predict earl
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: Delirium is a frequent manifestation of acute brain dysfunction in critically ill patients with bloodstream infections (BSI). While the association between sepsis and delirium is well-established, pathogen-specific neurotoxic effects, particularly those induced by Staphylococcus aureus (S. aureus), remain inadequately elucidated. This study aimed to evaluate the independent association between S. aureus BSI and the risk of 7-day incident delirium in critically ill adults.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted using the MIMIC-IV database, including 3,226 adult patient
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: Diabetes-related foot ulceration (DFU) is a common complication of diabetes, with a significant impact on survival, health care costs, and health-related quality of life. The prognosis of DFU varies widely among individuals. The International Working Group on the Diabetic Foot recently updated their guidelines on how to classify ulcers using "classical" classification and scoring systems. No system was recommended for individual prognostication, and the group considered that more detail in ulcer characterization was needed and that machine learning (ML)-based models may be the solu
СтатьяСистематический 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.
BACKGROUND: Influenza viruses are major pathogens responsible for acute respiratory infections in humans, which present with symptoms such as fever, cough, sore throat, muscle pain, and fatigue. While molecular diagnostics remain the gold standard, their limited accessibility in resource-poor settings underscores the need for rapid, cost-effective alternatives. Routine blood parameters offer promising predictive value but lack integration into intelligent diagnostic systems for influenza subtyping.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a machine learning model using 24 routine blood paramete
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.
CONTEXT: The injuries caused by falls-from-height (FFH) are a significant public health concern. FFH is one of the most common causes of polytrauma. The injuries persist to be significant adverse events and a challenge regarding injury severity assessment to identify patients at high risk upon admission. Understanding the incidence and the factors that predict injury severity can help in developing effective intervention strategies. Artificial intelligence (AI) predictive models are emerging to assist in clinical assessment with challenges.
OBJECTIVES: This retrospective study investigated 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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate a stroke risk prediction model based on machine learning (ML) and regional healthcare big data, and determine whether it may improve the prediction performance compared with the conventional Logistic Regression (LR) model.
METHODS: This retrospective cohort study analyzed data from the CHinese Electronic health Records Research in Yinzhou (CHERRY) (2015-2021). We included adults aged 18-75 from the platform who had established records before 2015. Individuals with pre-existing stroke, key data absence, or excessive missingness (>30 %) were
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/OBJECTIVES: Machine learning is an extremely important issue, considering the potential to prevent the onset of long-term complications from coronavirus disease or to ensure timely detection and effective treatment. The aim of our study was to develop an algorithm and mathematical model to predict the risk of developing long COVID in children who have had acute SARS-CoV-2 viral infection, taking into account a wide range of demographic, clinical, and laboratory parameters.
METHODS: We conducted a cross-sectional study involving 305 pediatric patients aged from 1 month to 18 years w
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: Obstructive sleep apnea (OSA) is highly prevalent among professional drivers; however, its true burden in this population remains underexplored and likely underdiagnosed.
OBJECTIVE: This study aims to determine the prevalence of OSA and excessive daytime sleepiness (EDS) and identify their risk factors among a large representative sample of professional drivers in Tunisia. We will also evaluate the risk of accidents associated with OSA and EDS before and after the treatment.
METHODS: This will be a population-based and prospective study of about 3000 professional drivers. Partici
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: India is home to about 42 million people with β-thalassemia trait (βTT) necessitating screening of βTT to stop spread of the disease. Over the years, researchers developed discrimination formulae based on red blood cell (RBC) parameters to screen β-thalassemia trait from iron deficiency anemia (IDA). However, the screening programs often encounter normal subjects (NSs) with other hemoglobinopathy variants. Because the outcome of existing formulas is binary, they often club normal subjects (NS) or variants such as Hemoglobin E (HbE) traits with either βTT or IDA. Therefore, it is ne
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.
Vibrio spp. comprise ecologically significant bacteria that thrive in warm, moderately saline water, and their incidence and proliferation are strongly influenced by environmental factors. In recent years, Vibrio spp. infections have been reported more frequently and over a greater geographical area along the US eastern seaboard. This study provides an analysis of Vibrio spp. infections, notably caused by Vibrio alginolyticus, Vibrio cholerae non-O1/non-O139, Vibrio fluvialis, Vibrio mimicus, V. parahaemolyticus, and V. vulnificus, extracted from the Centers for Disease Control and Prevention'
СтатьяПоддержка 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: Identification and referral of at-risk patients from primary care practitioners (PCPs) to eye care professionals remain a challenge. Approximately 1.9 million Americans suffer from vision loss as a result of undiagnosed or untreated ophthalmic conditions. In ophthalmology, artificial intelligence (AI) is used to predict glaucoma progression, recognize diabetic retinopathy (DR), and classify ocular tumors; however, AI has not yet been used to triage primary care patients for ophthalmology referral.
OBJECTIVE: This study aimed to build and compare machine learning (ML) methods, appl
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.
To evaluate the modification of allergic dermatitis on the association between PM exposure and allergic rhinitis in preschool children. This cross-sectional study was based on a questionnaire conducted between June 2019 and June 2020 to caregivers of children aged 3 to 6 years in the kindergartens of 7 Chinese cities to collect information on allergic rhinitis and allergic dermatitis. A mature machine learning-based space-time extremely randomized trees model was applied to estimate early-life, prenatal, and first-year exposure of PM1, PM2.5 and PM10 at 1 km×1 km resolution. A combination of m
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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: Mammographic architectural distortion (AD) is usually subtle and has variable presentations and causes, which poses a diagnostic challenge for breast radiologists and consequently a complex decision-making challenge for clinicians and patients. Presently, there is no reliable imaging standard to differentiate between malignant and benign ADs preoperatively. This study aimed to perform a comprehensive analysis of detailed mammographic and ultrasonographic features and clinical characteristics to enhance the diagnostic and differential efficacy for AD lesions. The findings have the 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.
MedElevator
Войти в исследования