Immune cell differentials are most commonly performed manually or with the use of automated cell sorting devices. However, manual review by research personnel can be both subjective and time consuming, and cell sorting approaches consume samples and demand additional reagents to perform the differential. We have created an artificial intelligence (AI) image processing pipeline using the Biodock.ai platform to classify immune cell types from Giemsa-stained cytospins of mouse bronchoalveolar lavage fluid. Through multiple rounds of training and refinement, we have created a tool that is as accur
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.
Objective. This cross-sectional study compared the color accuracy and image quality of intraoral photographs taken with DSLR cameras, smartphones, and smartphones with auxiliary lighting. Methods. Forty participants had five images captured per device, yielding 600 images. Image quality was evaluated using Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE) via No-Reference Matrix (NRM), while experts provided qualitative evaluations. Results. Smartphones achieved the highest average NRM score (53.14 ± 28.2), followed by smartphones with auxiliary lighting (47.62 ± 1.9) and DSLR came
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.
Heart failure (HF) remains a significant public health challenge with high mortality rates. Machine learning (ML) techniques offer a promising approach to predict HF mortality, potentially improving clinical outcomes. However, the effectiveness of these techniques heavily depends on the quality and relevance of the features used. This study introduces a novel hybrid feature selection methodology that combines Extremely Randomized Trees (Extra-Trees) and non-linear correlation measures to enhance 1-year all-cause mortality prediction in HF patients using echocardiographic and key demographic da
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.
Venous thromboembolism (VTE) prophylaxis in hospitalized patients must balance risks of bleeding and thrombosis. Clinical changes such as bleeding or renal injury can also trigger changes or delays in thromboprophylaxis. Electronic health record alerts (EHRAs) can allow for targeted notification to providers to improve venous thromboembolism prophylaxis and improve patient outcomes at the risk of alert fatigue if not carefully designed and implemented.This study aimed to develop and refine an EHRA that minimizes nuisance alerts while facilitating appropriate ordering of VTE prophylaxis for med
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: Agitation and sedation management is critical in intensive care as it affects patient safety. Traditional nursing assessments suffer from low frequency and subjectivity. Automating these assessments can boost intensive care unit (ICU) efficiency, treatment capacity, and patient safety.
OBJECTIVES: The aim of this study was to develop a machine-learning based assessment of agitation and sedation.
METHODS: Using data from the Taichung Veterans General Hospital ICU database (2020), an ensemble learning model was developed for classifying the levels of agitation and sedation. Differe
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: The overwhelming COVID-19 situation in 2020/2021 required novel approaches that did not require additional personnel within the current health care system. Therefore, we initiated a trial of nonsupervised home monitoring via the emergency department of a tertiary hospital without the support of a virtual ward as part of the "Netzwerk Universitaetsmedizin" cooperation in Germany. Given that daily vital sign checks for inpatients with COVID-19 could indicate clinical deterioration, this approach might also be helpful in an outpatient setting and could help to identify the need for ho
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.
OBJECTIVE: Inclusion of severity measures for long-term conditions (LTC) could improve prediction models for multiple long-term conditions (MLTC) but some severity measures have limited availability in electronic health records (EHR). We aimed to develop consensus on feasible severity phenotypes for nine cardio-renal-metabolic and mental health conditions.
METHODS: This was a mixed-methods study using novel methodology. From existing literature, we identified potential severity phenotypes and explored feasibility of their use in EHR through analysis of data from 31 randomly selected general p
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.
OBJECTIVES: Alzheimer's Disease (AD) is one of the most common neurodegenerative diseases, resulting in progressive cognitive decline, and so accurate and timely AD diagnosis is of critical importance. To this end, various medical technologies and computer-aided diagnosis (CAD), ranging from biosensors and raw signals to medical imaging, have been used to provide information about the state of AD. In this survey, we aim to provide a review on CAD systems for automated AD detection, focusing on different data types: namely, signals and sensors, medical imaging, and electronic medical records (E
СтатьяОбзорПоиск 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: Amidst the COVID-19 pandemic, the proliferation of misinformation on social media, termed the "infodemic," has complicated global health responses.
OBJECTIVE: This study aims to identify research trends and information-making in the context of this challenge. This paper synthesizes key areas of scholarly investigation into the COVID-19 infodemic, both within China and internationally, to guide public health strategies and the management of public sentiment.
METHODS: By employing a bibliometric approach, using CiteSpace software, we conducted a visual analysis of the global litera
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.
Objectives: This study examined the associations between pesticide exposures, perceived farm stressors, COVID-19-related stressors, and mental health disorders among Thai farmers. Methods: A total of 270 participants were interviewed to assess mental health disorders. Information was also collected on household environments, agricultural activities, and perceived farm- and COVID-19-related stressors. After data preprocessing, 211 samples remained for analysis. Multiple linear regression models were employed as a baseline, and their performance was compared with ensemble tree-based models, whic
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Objective: COVID-19 has heavily burdened healthcare systems worldwide, underscoring the need for accurate treatment decision-making to optimize patient recovery. This study leverages machine learning (ML) to evaluate how treatments affect the length of stay (LOS) for hospitalized COVID-19 patients in Iran. Method: We analyzed clinical data from 1793 patients with 106 features, identifying key variables through detailed profiles. Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbors (kNN), and Artificial Neural Network (ANN) models were then used to predict LOS based on personalized COVID-19 treatm
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.
At a large quaternary health system, tissue specimens were frequently sent to the microbiology laboratory with an incorrect wound culture order meant for swab specimens due to poor electronic health record (EHR) menu design. Wound cultures were also requested in chronic wound cases with a low index of suspicion for acute infection.This study aimed to present a case report on specific changes to the design of the electronic test menu that resulted in higher numbers of appropriate ordering practices."Wound Culture" test was renamed to "Wound Swab Culture" to distinguish it from tissue specimens,
СтатьяКлинический случайПоддержка 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.
Human immunodeficiency virus (HIV) remains a significant global health challenge, especially in Europe, including Italy, where it affects thousands. Antiretroviral therapy (ART) has turned HIV into a manageable chronic condition, improving the quality of life and life expectancy for people living with HIV (PLWH). Enhancing health-related quality of life (HRQoL) is essential, as it positively influences therapy adherence.The objective of the study was to evaluate the impact of the AURORA system, a self-monitoring tool designed for HIV+ patients, on their quality of life and healthcare managemen
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVE: Traditional deep learning models for multivariate time-series data often fall short in capturing long-range temporal dependencies critical for early prediction of the onset of acute respiratory distress syndrome (ARDS). To address this gap, we introduce Graph-spa, a dynamic Spatiotemporal Graph Neural Network (STGNN) based framework that not only improves ARDS prediction by modeling evolving interactions among clinical variables but also enhances interpretability through model-agnostic feature attribution.
METHODS: Graph-spa at its core integrates temporal convolution layers with a
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: Falls among hospitalized patients are a critical issue that often leads to prolonged hospital stays and increased health care costs. Traditional fall risk assessments typically rely on standardized scoring systems; however, these may fail to capture the complex and multifactorial nature of fall risk factors.
OBJECTIVE: This retrospective observational multicenter study aimed to develop and validate a machine learning-based model to predict in-hospital falls and to evaluate its performance in terms of discrimination and calibration.
METHODS: We analyzed the data of 83,917 inpatien
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
The aim was to evaluate the content of videos titled "How to administer subcutaneous immunoglobulin in immunodeficiency" on YouTube. The search term 'How to administer subcutaneous immunoglobulin in immunodeficiency?' was searched on YouTube™ (https://www.youtube.com) and the first 200 videos were reviewed on December 16, 2023. The majority of the 40 videos included in the study were uploaded by patients (62.5%). It was found that the understandable rate of patients' uploads was significantly lower (4.0%) than other (46.7%) (p = .000). The number of likes and comments per 1000 views were highe
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: Machine learning (ML) has shown great potential in recognizing complex disease patterns and supporting clinical decision-making. Diabetic foot ulcers (DFUs) represent a significant multifactorial medical problem with high incidence and severe outcomes, providing an ideal example for a comprehensive framework that encompasses all essential steps for implementing ML in a clinically relevant fashion.
OBJECTIVE: This paper aims to provide a framework for the proper use of ML algorithms to predict clinical outcomes of multifactorial diseases and their treatments.
METHODS: The comparis
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: Evidence-based medicine combines scientific research, clinical expertise, and patient preferences to enhance the patient outcomes and improve health care quality. Clinical data are crucial in aligning medical decisions with evidence-based practices, whether derived from systematic research or real-world data sources. Quality assurance of clinical data, mainly through predictive quality algorithms and machine learning, is essential to mitigate risks such as misdiagnosis, inappropriate treatment, bias, and compromised patient safety. Furthermore, excellent quality of clinical data is
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: Identifying neuroinfectious disease (NID) cases using International Classification of Diseases billing codes is often imprecise, while manual chart reviews are labor-intensive. Machine learning models can leverage unstructured electronic health records to detect subtle NID indicators, process large data volumes efficiently, and reduce misclassification. While accurate NID classification is needed for research and clinical decision support, using unstructured notes for this purpose remains underexplored.
OBJECTIVE: The objective of this study is to develop and validate a machine le
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Psoriasis is a chronic inflammatory skin disorder that has been increasingly linked to metabolic imbalances, particularly obesity. Conventional anthropometric indicators such as BMI and waist circumference (WC) may not sufficiently capture body fat distribution or reflect metabolic risk. The body roundness index (BRI), which integrates both height and waist measurements, has emerged as a potentially superior metric, though its relevance to psoriasis risk remains underexplored.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the use of BRI as a digital biomarker for assessing psoriasis
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.
MedElevator
Войти в исследования