OBJECTIVE: Failure to receive prompt blood transfusion leads to severe complications if massive bleeding occurs during surgery. For the timely preparation of blood products, predicting the possibility of massive transfusion (MT) is essential to decrease morbidity and mortality. This study aimed to develop a model for predicting MT 10 min in advance using non-invasive bio-signal waveforms that change in real-time.
METHODS: In this retrospective study, we developed a deep learning-based algorithm (DLA) to predict intraoperative MT within 10 min. MT was defined as the transfusion of 3 or more un
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.
Medical Visual Question Answering (VQA) is a task that aims to provide answers to questions about medical images, which utilizes both visual and textual information in the reasoning process. The absence of large-scale annotated medical VQA datasets presents a formidable obstacle to training a medical VQA model from scratch in an end-to-end manner. Existing works have been using image captioning dataset in the pre-training stage and fine-tuning to downstream VQA tasks. Following the same paradigm, we use a collection of public medical image captioning datasets to pre-train multimodality models
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: With the capability to render prediagnoses, consumer wearables have the potential to affect subsequent diagnoses and the level of care in the health care delivery setting. Despite this, postmarket surveillance of consumer wearables has been hindered by the lack of codified terms in electronic health records (EHRs) to capture wearable use.
OBJECTIVE: We sought to develop a weak supervision-based approach to demonstrate the feasibility and efficacy of EHR-based postmarket surveillance on consumer wearables that render atrial fibrillation (AF) prediagnoses.
METHODS: We applied data
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.
Chronic kidney diseases (CKDs) are a significant public health issue with potential for severe complications such as hypertension, anemia, and renal failure. Timely diagnosis is crucial for effective management. Leveraging machine learning within healthcare offers promising advancements in predictive diagnostics. In this paper, we developed a machine learning-based kidney diseases prediction (ML-CKDP) model with dual objectives: to enhance dataset preprocessing for CKD classification and to develop a web-based application for CKD prediction. The proposed model involves a comprehensive data pre
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: We conducted a focus group to assess the attitudes of primary care physicians (PCPs) toward prostate-specific antigen (PSA)-screening algorithms, perceptions of using decision support tools, and features that would make such tools feasible to implement.
METHODS: A multidisciplinary team (primary care, urology, behavioral sciences, bioinformatics) developed the decision support tool that was presented to a focus group of 10 PCPs who also filled out a survey. Notes and audio-recorded transcripts were analyzed using Thematic Content Analysis.
RESULTS: The survey showed that PCPs fol…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Biomedical relation extraction has long been considered a challenging task due to the specialization and complexity of biomedical texts. Syntactic knowledge has been widely employed in existing research to enhance relation extraction, providing guidance for the semantic understanding and text representation of models. However, the utilization of syntactic knowledge in most studies is not exhaustive, and there is often a lack of fine-grained noise reduction, leading to confusion in relation classification. In this paper, we propose an attention generator that comprehensively considers both synt
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: Millions of Americans manage their health care with the help of a trusted individual. Shared access to a patient's online patient portal is one tool that can assist their care partner(s) in gaining access to the patient's health information and allow for easy exchange with the patient's care team. Shared access provides care partners with a validated and secure method for accessing the patient's portal account using their own login credentials. Shared access provides extra privacy protection and control to the patient, who designates which individuals can view their record. It also
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: Skeletal malocclusion is common among populations. Its severity often increases during adolescence, yet it is frequently overlooked. The introduction of deep learning in stomatology has opened a new avenue for self-health management. Methods: In this study, networks were trained using lateral photographs of 2109 newly diagnosed patients. The performance of the models was thoroughly evaluated using various metrics, such as sensitivity, specificity, accuracy, confusion matrix analysis, the receiver operating characteristic curve, and the area under the curve value. Heat maps were gen
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.
One of the critical steps to characterize metabolic alterations in multifactorial diseases, as well as their heterogeneity across different patients, is the identification of reactions that exhibit significantly different usage (or flux) between cohorts. However, since metabolic fluxes cannot be determined directly, researchers typically use constraint-based metabolic network models, customized on post-genomics datasets. The use of random sampling within the feasible region of metabolic networks is becoming more prevalent for comparing these networks. While many algorithms have been proposed a
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.
OBJECTIVE: Guidance on how to evaluate accuracy and algorithmic fairness across subgroups is missing for clinical models that flag patients for an intervention but when health care resources to administer that intervention are limited. We aimed to propose a framework of metrics that would fit this specific use case.
METHODS: We evaluated the following metrics and applied them to a Veterans Health Administration clinical model that flags patients for intervention who are at risk of overdose or a suicidal event among outpatients who were prescribed opioids (N = 405,817): Receiver - Operating Ch
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: Risk prediction plays a crucial role in planning for prevention, monitoring, and treatment. Electronic Health Records (EHRs) offer an expansive repository of temporal medical data encompassing both risk factors and outcome indicators essential for effective risk prediction. However, challenges emerge due to the lack of readily available gold-standard outcomes and the complex effects of various risk factors. Compounding these challenges are the false positives in diagnosis codes, and formidable task of pinpointing the onset timing in annotations.
OBJECTIVE: We develop a Semi-superv
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: Natural language processing and machine learning have the potential to lead to biased predictions. We designed a novel Automated RIsk Assessment (ARIA) machine learning algorithm that assesses risk of violence and aggression in adolescents using natural language processing of transcribed student interviews. This work evaluated the possible sources of bias in the study design and the algorithm, tested how much of a prediction was explained by demographic covariates, and investigated the misclassifications based on demographic variables.
METHODS: We recruited students 10-18 years of
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Cervical cancer is a cancer that remains a significant global health challenge all over the world. Due to improper screening in the early stages, and healthcare disparities, a large number of women are suffering from this disease, and the mortality rate increases day by day. Hence, in these studies, we presented a precise approach utilizing six different machine learning models (decision tree, logistic regression, naïve bayes, random forest, k nearest neighbors, support vector machine), which can predict the early stage of cervical cancer by analysing 36 risk factor attributes of 858 individua
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: Prediction models based on machine learning (ML) methods are being increasingly developed and adopted in health care. However, these models may be prone to bias and considered unfair if they demonstrate variable performance in population subgroups. An unfair model is of particular concern in bladder cancer, where disparities have been identified in sex and racial subgroups.
OBJECTIVE: This study aims (1) to develop a ML model to predict survival after radical cystectomy for bladder cancer and evaluate for potential model bias in sex and racial subgroups; and (2) to compare algorit
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: Accurate history taking is essential for diagnosis, treatment, and patient care, yet miscommunications and time constraints often lead to incomplete information. Consequently, there has been a pressing need to establish a system whereby the questionnaire is duly completed before the medical appointment, entered into the electronic health record (EHR), and stored in a structured format within a database.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate a streamlined electronic questionnaire system, BEST-Survey (Bundang Hospital Electronic System for Total Care-Survey), integrate
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: This study aims to investigate the association between social determinants of health (SDoH) and clinical research recruitment outcomes and recommends evidence-based strategies to enhance equity.
MATERIALS AND METHODS: Data were collected from the internal clinical study manager database, clinical data warehouse, and clinical research registry. Study characteristics (e.g., study phase) and sociodemographic information were extracted. Median neighborhood income, distance from the study location, and Area Deprivation Index (ADI) were calculated. Mixed effect generalized regression was
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Social networking services (SNS) closely reflect the lives of individuals in modern society and generate large amounts of data. Previous studies have extracted drug information using relevant SNS data. In particular, it is important to detect adverse drug reactions (ADRs) early using drug surveillance systems. To this end, various deep learning methods have been used to analyze data in multiple languages in addition to English.
OBJECTIVE: A cautionary drug that can cause ADRs in older patients was selected, and Korean SNS data containing this drug information were collected. Based
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: Addressing the challenge of cost-effective asthma diagnosis amidst diverse symptom patterns among patients, this study aims to develop a machine learning-based asthma prediction tool for self-detection of asthma. Methods: Data from 6,665 participants in the Sri Lanka Health and Ageing Study (2018-2019) are used for this research. Thirteen machine learning algorithms, including Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors, Gradient Boost, XGBoost, AdaBoost, CatBoost, LightGBM, Multi-Layer Perceptron, and Probabilistic Ne
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: Assessing disease progression among patients with uncontrolled hypertension is important for identifying opportunities for intervention.
OBJECTIVE: We aim to develop and validate 2 models, one to predict sustained, uncontrolled hypertension (≥2 blood pressure [BP] readings ≥140/90 mm Hg or ≥1 BP reading ≥180/120 mm Hg) and one to predict hypertensive crisis (≥1 BP reading ≥180/120 mm Hg) within 1 year of an index visit (outpatient or ambulatory encounter in which an uncontrolled BP reading was recorded).
METHODS: Data from 142,897 patients with uncontrolled hypertension within At
СтатьяВалидационное 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.
Objective: A large number of people with obstructive sleep apnea (OSA) also suffer from major depressive disorder (MDD), leading to underdiagnosis due to overlapping symptoms. Polysomnography has been considered to identify MDD. However, limited access to sleep clinics makes this challenging. In this study, we propose a model to detect MDD in people with OSA using an electrocardiogram (ECG) during sleep. Methods: The single-lead ECG data of 32 people with OSA (OSAD-) and 23 with OSA and MDD (OSAD+) were investigated. The first 60 min of their recordings after sleep were segmented into 30-s seg
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.
MedElevator
Войти в исследования