T. forsythia is a subgingival periodontal bacterium constituting the subgingival pathogenic polymicrobial milieu during periodontitis (PD). miRNAs play a pivotal role in maintaining periodontal tissue homeostasis at the transcriptional, post-transcriptional, and epigenetic levels. The aim of this study was to characterize the global microRNAs (miRNA, miR) expression kinetics in 8- and 16-week-old T. forsythia-infected C57BL/6J mouse mandibles and to identify the miRNA bacterial biomarkers of disease process at specific time points. We examined the differential expression (DE) of miRNAs in mous
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 Mahanadi River is a vital water resource for the Odisha region, supporting both local agriculture and drinking water needs. However, increasing human activities, including religious practices and inadequate waste management, pose significant challenges, leading to bacterial contamination and deteriorating water quality, which demands urgent attention. A hydrogeochemical study was conducted to identify the processes that control surface water chemistry and examine the water sources' quality for domestic and agricultural purposes. Thirteen water quality samples were taken throughout the mons
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: Diabetic kidney disease (DKD) is the leading cause of end-stage renal disease (ESRD). Its insidious onset means that once it progresses to the stage of heavy proteinuria or significant decline in renal function, treatment difficulty and burden increase dramatically. Therefore, identifying high-risk individuals in the early-stage DKD (ES-DKD, stages 1-2) and intervening promptly is crucial for delaying disease progression and improving prognosis. The atherogenic index of plasma (AIP) is a novel composite indicator reflecting dyslipidemia and insulin resistance. However, its prognost
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: Several calculators exist to predict risk of postoperative complications. However, in low-risk procedures such as colectomy, a tool to determine the probability of achieving the ideal outcome could better aid clinical decision-making, especially for high-risk patients. A textbook outcome is a composite measure that serves as a surrogate for the ideal surgical outcome.
OBJECTIVE: To identify the most important factors for predicting textbook outcomes in patients with nonmetastatic colon cancer undergoing colectomy and to create a textbook outcome decision support tool using machine
Video-Audio MediaСтатьяПоиск 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 CONTEXT: Machine learning (ML) algorithms can utilize the large amount of tabular data in electronic health records (EHRs) to predict perioperative safety indicators. Integrating unstructured free-text inputs via natural language processing (NLP) may further enhance predictive accuracy.
PURPOSE: To design and validate a preoperative multimodal ML architecture that integrates structured EHR data (patient demographics, comorbidities, and clinical covariates) with unstructured free-text inputs (past medical and surgical history, medications, and problem lists) via NLP. The multimodal
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: Artificial intelligence (AI) is reshaping oncology at every stage of the cancer care pathway, from population-level screening through molecular diagnosis, treatment planning, and post-treatment surveillance. Despite an exponential growth in AI oncology publications exceeding 5000 peer-reviewed studies annually, a critical and persistent gap separates demonstrated algorithmic performance from genuine patient benefit. Most published evidence derives from retrospective, single-institution studies conducted in curated dataset environments that systematically differ from real-world clin
СтатьяОбзорПоиск 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.
Risk stratification is the backbone of clinical decision-making for patients with haematological malignancies. Models currently used in routine clinical practice often rely on static rules, conventional statistics and expert consensus. While pragmatic and accessible, these models fail to capture the complex biological interactions and patient heterogeneity, especially as data dimensionality grows given the availability of more comprehensive molecular analysis. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), offers the potential to process such high-dimensional data, uncover l
Полный текст 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.
Acute kidney injury (AKI) is a serious clinical comorbidity with clear short-term and long-term prognostic implications for inpatients. The diversity of risk factors for AKI has been recognized in previous studies, and a series of predictive models have been developed using traditional statistical methods in conjunction with its preventability, but they have failed to meet the expectations in limited clinical applications, the rapid spread of electronic health records and artificial intelligence machine learning technology has brought new hope for the construction of AKI prediction models. In
Полный текст 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.
Сложные заболевания создают трудности в прогнозировании из-за их многофакторного и полигенного характера. В этом исследовании используется машинное обучение (ML) для анализа геномных данных из британского биобанка с целью прогнозирования геномной предрасположенности к таким сложным болезням, как множественный склероз (MS) и болезнь Альцгеймера (AD). Мы проверили логистическую регрессию (LR), методы ансамбля деревьев и модели глубокого обучения с этой целью. LR продемонстрировал замечательную стабильность в различных поднаборах данных, превосходя глубинные подходы к обучению, которые продемонст
СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Spinal metastasis is exceedingly common in patients with cancer and its prevalence is expected to increase. Surgical management of symptomatic spinal metastasis is indicated for pain relief, preservation or restoration of neurologic function, and mechanical stability. The overall prognosis is a major driver of treatment decisions; however, clinicians' ability to accurately predict survival is limited. In this narrative review, we first discuss the NOMS decision framework used to guide decision making in the treatment of patients with spinal metastasis. Given that decision making hinges on prog
Полный текст 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: Early and accurate diagnosis of systemic lupus erythematosus (SLE) and its organ involvement is essential. Previous reviews of machine learning (ML) in SLE combined heterogeneous tasks and validation strategies and may have overinterpreted model performance.
OBJECTIVE: This study evaluated the diagnostic performance of ML and deep learning (DL) models for 3 clinically distinct SLE-related tasks: SLE classification or diagnosis, lupus nephritis (LN) diagnosis, and neuropsychiatric systemic lupus erythematosus (NPSLE) discrimination. We also assessed methodological quality and certa
Полный текст 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.
Серийная когнитивная оценка при множественном склерозе может помочь выявить пациентов, подверженных более высокому риску развития инвалидности, однако высокая масштабность данных о времени реакции затрудняет анализ. Мы разработали метод преобразования данных о времени продольной реакции в изображения и применили модели глубокого выживания для прогнозирования развития инвалидности в релапсирующих MS (RRMS). В этом когортном исследовании клинические данные были получены из регистра MSBase и когнитивных данных из компьютеризированной когнитивной батареи MSRector в период с февраля 2016 года по се
СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Происхождение и аналоговые расстройства (например, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона) приводят к нейронной потере; нейрокогнитивные расстройства (например, бред, слабоумие) свидетельствуют о когнитивном упадке. Раннее обнаружение имеет решающее значение для эффективного управления. Машинное обучение помогает в более точном выявлении заболеваний, потенциально преобразуя медицинское обслуживание. В рамках этого всеобъемлющего систематического обзора обсуждается вопрос о том, каким образом машинное обучение (ML) может способствовать раннему выявлению этих расстройств, превосходя при этом тр
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 struma ovarii (MSO) is a rare thyroid-type cancer originating in ovarian teratoma. Prognosis of MSO is less studied without unanimous staging or stratification system. This study aimed to developed and validated a machine learning (ML)-based model to predict overall survival (OS) for patients with MSO and to risk-stratify them.
METHODS: Patients with histologically confirmed MSO diagnosed in 1975-2021 from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) program were identified as the training cohort. Patients in a systematic literature review were collected as the
Полный текст 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.
Individualized survival prognostic models for symptomatic patients with appendicular metastatic bone disease are key to guiding clinical decision-making for the orthopedic surgeon. Several prognostic models have been developed in recent years; however, most orthopedic surgeons have not incorporated these models into routine practice. This is possibly due to uncertainty concerning their accuracy and the lack of comparison publications and recommendations. Our aim was to conduct a review and quality assessment of these models. A computerized literature search in MEDLINE, EMBASE and PubMed up to
Полный текст 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.
The purpose of this study was to assess the value of body composition measures obtained from opportunistic abdominal computed tomography (CT) in order to predict hospital length of stay (LOS), 30-day postoperative complications, and reoperations in patients undergoing surgery for spinal metastases. 196 patients underwent CT of the abdomen within three months of surgery for spinal metastases. Automated body composition segmentation and quantifications of the cross-sectional areas (CSA) of abdominal visceral and subcutaneous adipose tissue and abdominal skeletal muscle was performed. From this,
Полный текст 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: Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is a biologically heterogeneous malignancy, with various outcomes despite significant advances in therapeutic options. Current conventional prognostic tools, e.g., the International Prognostic Index (IPI), lack sufficient precision at an individual patient level. However, artificial intelligence (AI), including machine learning (ML) and deep learning (DL), can enable specialists to navigate complex datasets, with the final aim of improving prognostic models for DLBCL. Objectives: This scoping review aims to systematically map the current litera
Полный текст 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.
IntroductionFor many decades, the management of cancer has utilized radiation therapy, which continues to evolve with technology to improve patient outcomes. However, despite the standardization of treatment plans and the establishment of best clinical practices based on prospective, randomized trials and adherence to National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines, the outcomes from radiation therapy are highly variable and dependent on a number of factors, including patient demographics, tumor characteristics/histology, and treatment parameters. In this study, we attempt to use avail
Полный текст 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: Multiple myeloma (MM) diagnosis requires specialised testing that is not universally available, contributing to diagnostic delays. The aim of this study was to develop and internally validate statistical and machine learning (ML) models that discriminate MM from clinically similar conditions using exclusively routine laboratory parameters. Methods: This retrospective diagnostic prediction model study included 422 consecutive patients referred to hematology for suspected MM at a tertiary care center (2017-2025). Fifteen routine demographic and laboratory variables were used to train
СтатьяПолный текст 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.
Перипростетическая суставная инфекция (ПСО) представляет собой one Из наиболее разрушительных осложнений, вызванных общей совместной артропластикой, часто требующих дополнительных операций и антимикробной терапии, и потенциально ведущих к инвалидности. Это значительно увеличивает нагрузку как на пациентов, так и на систему здравоохранения. С учетом значительных страданий, причиняемых ПСО, его профилактика и лечение уже давно являются ключевыми факторами, вызывающими озабоченность. Вместе с тем сохраняются проблемы, связанные с точной оценкой индивидуального риска, предотвращением инфекции, сов
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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