BACKGROUND: Hypoglycemia is a serious complication of diabetes. Early recognition of hypoglycemia can improve clinical prognosis, however, t … algorithms, logistic regression (LR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), random forest (RF), and support vector machine (SVM) were implemented to develop hypoglycemia risk prediction models. Predictive performance was assessed using sensitivity, specificity, accuracy, precision, F1 score, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC).
RESULTS: …
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.
BACKGROUND: Acute renal failure remains a significant complication after open thoracoabdominal aortic aneurysm (TAAA) repair and is associat … r death. The effectiveness of 4 predictive models-multivariable logistic regression, random forest, support vector machine, and gradient boosting machine-was compared by using the test C statistic (C) from an 80:20, 1000-iteration cross-validation scheme. The regression model was converted into a nomogram for patient counseling.
RESULTS: Persistent renal failure necess …
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: Postpartum hemorrhage (PPH) is the leading cause of maternal mortality in women of advanced maternal age (AMA). Accurate antenat … ing algorithms-logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), XGBoost, LightGBM, support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN)-were employed to build prediction models. Model performance was evaluated on an independent validation set using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, 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.
In order to predict the risk of postoperative hypoxemia in elderly patients undergoing general anesthesia, this study developed, validated, … t was used to design and internally validate four machine learning algorithms: logistic regression, support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting (XGBoost). The area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, calibration curves, and decision curve analysis were used to evaluate the model's performa …
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: Physical activity among adults with disabilities is influenced by functional limitations, health status, and socioeconomic condi … self-rated health factors. Five machine learning models were compared: logistic regression, LASSO, support vector machine, random forest, and XGBoost. Performance was evaluated with AUC, accuracy, F1 score, sensitivity, specificity, and Cohen kappa. Exercise participation was also summarized across disability types by income and education. Model explainability for the …
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: Hypersensitivity pneumonitis (HP) manifests as fibrotic (FHP) and non-fibrotic (NFHP) phenotypes. Clinically distinguishing FHP … hrough LASSO regression and recursive feature elimination. Among seven machine learning algorithms, support vector machine (SVM) achieved the optimal performance on the independent test set with an accuracy of 71.4%, effectively discriminating FHPs from IPFs. This model represents a promising non-invasive molecular tool for the differential diagnosis of atypical interst …
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 study aimed to evaluate the need for intensive care unit (ICU) admission and identify factors associated with in-hospital mortality (IH … tion, exploratory machine learning models, including k-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine, and Decision Tree algorithms, were applied to assess predictive performance. Multivariable logistic regression analysis revealed that PLR and heart failure (HF) were independent predictors of ICU requirement. Regarding IHM, PLR remained the only in …
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.
Pasteurella multocida is a major zoonotic pathogen causing fowl cholera and other animal-derived infectious diseases, posing significant thr … st origin data, served as the feature set for training and evaluating five machine learning models: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Models performed excellently on test sets (receiver operating characteristic area under the curve, ROC-AUC: 0.9 …
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: To evaluate the prognostic value of preoperative and postoperative modified Gustave Roussy Immune Score (mGRIm) and dynamic mGRIm … eved the highest composite score for OS prediction (AUC = 0.801), whereas the radial basis function support vector machine achieved the best performance for DFS prediction (AUC = 0.856) in the independent test set.
CONCLUSION: Dynamic mGRIm trajectory provides robust prognostic information for patients with CRC. Machine-learning models based on perioperative dynamic fe …
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: IterAtive magnetic suscePtibility sources sepARaTion (APART-QSM), a recently proposed susceptibility source separation method, c … bilateral caudate nucleus, putamen, pallidum, and thalamus, were extracted. Random forest (RF) and support vector machine (SVM) were adopted to build machine learning models based on regional positive susceptibility values. The accuracy, sensitivity, specificity and the area under the curve (AUC) were used to evaluate the classification performance.
RESULTS: Lower pos …
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: To develop and validate a machine learning-based prognostic model that provides enhanced risk stratification for AL cardiac amylo … ). Using all-cause mortality as the primary endpoint, we compared five machine learning algorithms (support vector machine, CoxBoost, random survival forest, multi-layer perceptron, and k-neighbors classifier) and a traditional Cox model against the 2015 European-modified Mayo staging system. RESULTS: Among 132 enrolled patients (median age 60 years; 56.8% male), 83 dea …
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.
BackgroundExtracorporeal membrane oxygenation (ECMO) is a critical life-sustaining intervention for patients with severe cardiac or respirat … achine learning algorithms, such as logistic regression, Random Forest, XGBoost, decision tree, and support vector machine (SVM), were applied. Model performance was evaluated using area under the curve (AUC), calibration curves, and decision curve analysis (DCA).ResultsThe Random Forest model achieved the highest performance with an AUC of 0.852 (95% CI: 0.745-0.959), …
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: Early risk stratification in ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) remains challenging. The Hypoxia-Age-Shock Index … ck Index (ASI) for predicting in-hospital mortality. ML models (logistic regression, random forest, support vector machine, XGBoost) were developed using HASI variables. Ambient nitrogen oxides (NOx) data were matched to emergency department arrival times. Model performance was evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, sp …
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: Budd-Chiari syndrome (BCS) is a rare global condition with high recurrence rates. Existing prognostic scoring models demonstrate … ions. When benchmarked against classical machine learning models, our proposed MKSVRB (Multi-Kernel Support Vector Machine Model for Three-Year Recurrence Prediction of Budd-Chiari Syndrome) demonstrated superior performance. Additionally, it outperformed prior studies addressing similar objectives.
CONCLUSION: This study identifies risk factors influencing BCS recurre …
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: Children with conduct problems are at elevated risk for negative psychosocial, educational, and behavioral outcomes. Identifying … ly for 3 years (n = 3,517). We used machine learning classifiers (logistic regression, Naïve Bayes, support vector machine, and random forest) to predict conduct problems (i.e., conduct disorder or oppositional defiant disorder) in children after 1, 2, and 3 years.
RESULTS: The best-performing model (the random forest classifier) predicted children at risk for conduct …
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: Previous models for predicting delirium after cardiac surgery remained inadequate. This study aimed to develop and validate a ma … study. Seven classical machine learning algorithms (Random Forest Classifier, Logistic Regression, Support Vector Machine Classifier, K-nearest Neighbors Classifier, Gaussian Naive Bayes, Gradient Boosting Decision Tree, and Perceptron.) were used to develop delirium prediction models under full (q = 31) and selected (q = 19) feature sets, respectively.
RESULT: The Ra …
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: Identification of factors that affect graft survival in kidney transplantation can increase graft survival and reduce mortality. … lds from a total of 48 variables in the dataset. Models including Naive Bayes, logistic regression, support vector machine (SVM), multi-layer perceptron, and XGBoost were trained to predict graft survival. The study used 80% of the patients for training and the remaining 20% for testing. Modelling success was evaluated based on accuracy and F1 score metrics.
RESULTS: T …
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: Diabetes insipidus (DI) is a common complication after endoscopic transsphenoidal surgery (TSS) for pituitary adenoma (PA), whic … (70%) and a test set (30%). The 4 machine learning algorithms (logistic regression, random forest, support vector machine, and decision tree) were used to establish the prediction models. Area under the receiver operating characteristic curves were calculated to compare the performance of the models.
RESULTS: A total of 232 patients were included, and 78 patients (33. …
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.
AIM: To investigate the value of machine learning-based multiparametric analysis using 2-[18F]-fluoro-2-deoxy-d-glucose positron-emission tomography (FDG-PET) images to predict treatment outcome in patients with oral cavity squamous cell carcinoma (OCSCC).
MATERIALS AND METHODS: Ninety-nine patients with OCSCC who received pretreatment integrated FDG-PET/computed tomography (CT) were included. They were divided into the training (66 patients) and validation (33 patients) cohorts. The diagnosis of local control or local failure was obtained from patient's medical records. Conventional FDG-PET
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: Applying machine-learning models to clinical and laboratory features of women with intrahepatic cholestasis of pregnancy (ICP) and creating algorithm to identify these patients without bile acid measurements.
METHODS: This retrospective study included 336 pregnant women with a chief complaint of pruritis without rash during the second/third trimesters. Data extracted included: demographics, obstetric, clinical and laboratory features. The primary outcome was an elevated bile acid measurement ≥ 10 µmol/L, regardless of liver enzyme levels. We used different machine-learning models an
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