OBJECTIVE: To determine whether machine learning (ML) models, specifically Extreme Gradient Boosting (XGBoost), improve the prediction of graft and patient survival compared with Scientific Registry of Transplant Recipients (SRTR) regression models across heart, lung, liver, and kidney transplants.
BACKGROUND: Accurate prediction of post-transplant outcomes is essential for organ allocation and regulatory oversight. Current SRTR models rely on regression techniques that may not capture complex donor-recipient interactions. ML offers the potential for improved predictive accuracy.
METHODS: 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.
Statistical prediction models for binary outcomes are becoming increasingly popular. One significant challenge is calibrating these models to suit the characteristics of a target population that is structurally different from the original population. Calibration is especially challenging when there is no training data available from the target population. To address this problem, we propose a novel calibration method, SimCal, which uses synthetic data generated from the model development data in conjunction with marginal statistics from the calibration cohort. We show that expert judgment mode
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.
Accurate diagnostic tests are essential for effective screening and treatment. However, individual biomarkers often fail to provide sufficient diagnostic accuracy, as they typically capture only one aspect of the complex disease process. Combining multiple biomarkers, each capturing a distinct mechanism, can help construct more informative diagnostic tests. In practice, logistic regression is used as the default to combine biomarkers, but it can perform poorly when biomarker distributions exhibit skewness or differ across disease groups. Nonparametric methods provide more flexibility but gener
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.
Deep neural networks (DNNs) have become powerful tools for modeling complex data structures through sequentially integrating simple functions in each hidden layer. In survival analysis, recent advances of DNNs primarily focus on enhancing model capabilities, especially in exploring nonlinear covariate effects under right censoring. However, deep learning methods for interval-censored data, where the unobservable failure time is only known to lie in an interval, remain underexplored and limited to specific data types or models. This work proposes a general regression framework for interval-cens
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.
Within-individual variability of health indicators measured over time is becoming commonly used to inform about disease progression. Simple summary statistics (e.g., the standard deviation for each individual) are often used but they are not suited to account for time changes. In addition, when these summary statistics are used as covariates in a regression model for time-to-event outcomes, the estimates of the hazard ratios are subject to regression dilution. To overcome these issues, a joint model is built where the association between the time-to-event outcome and multivariate longitudinal
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.
Although homoscedasticity is often assumed in linear regression, real data may show variance patterns or residual structures that violate this assumption. We propose VarGuid, a variance-guided framework for two related settings: Covariate-dependent conditional variance under a global linear mean model, and residual nonlinear mean structure that can mimic heteroscedasticity. The framework has two deliberately separated components. The first uses an iteratively reweighted regression (IRR) algorithm to estimate a sparse global linear mean-variance model and support coefficient interpretation. The
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.
Building stock modeling can be used to identify trajectories that do not exceed the remaining carbon budget and support science-based pathways. A systematic approach is used from the field of prospective life-cycle assessment, which is based on systems thinking, to develop scenarios for the Austrian building stock that consider life-cycle greenhouse gas emissions. The influential parameters of the model are identified; their interactions are classified; quantitative future assumptions are adopted; and five scenario narratives are created. A maximum emission reduction of 90% from 2023 to 2050 i
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.
We propose two novel one-sample Mendelian randomization (MR) approaches to causal inference from count-type health outcomes, tailored to both equidispersion and overdispersion conditions. Selecting valid single-nucleotide polymorphisms (SNPs) as instrumental variables (IVs) poses a key challenge for MR approaches, as it requires meeting the necessary IV assumptions. To bolster the proposed approaches by addressing violations of IV assumptions, we incorporate a process for removing invalid SNPs that violate the assumptions. In simulations, our proposed approaches demonstrate robustness to the v
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.
As of June 16, 2019, an Ebola virus disease (EVD) outbreak has led to 2136 reported cases in the northeastern region of the Democratic Republic of the Congo (DRC). As this outbreak continues to threaten the lives and livelihoods of people already suffering from civil strife and armed conflict, relatively simple mathematical models and their short-term predictions have the potential to inform Ebola response efforts in real time. We applied recently developed non-parametrically estimated Hawkes point processes to model the expected cumulative case count using daily case counts from May 3, 2018,
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.
OBJECTIVE: Our objective was to develop a generalized linear mixed model for predicting seizure count that is useful in the design and analysis of clinical trials. This model also may benefit the design and interpretation of seizure-recording paradigms. Most existing seizure count models do not include children, and there is currently no consensus regarding the most suitable model that can be applied to children and adults. Therefore, an additional objective was to develop a model that accounts for both adult and pediatric epilepsy.
METHODS: Using data from SeizureTracker.com, a patient-repor
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.
Three ecotypes of killer whale occur in partial sympatry in the North Pacific. Individuals assortatively mate within the same ecotype, resulting in correlated ecological and genetic differentiation. A key question is whether this pattern of evolutionary divergence is an example of incipient sympatric speciation from a single panmictic ancestral population, or whether sympatry could have resulted from multiple colonisations of the North Pacific and secondary contact between ecotypes. Here, we infer multilocus coalescent trees from >1000 nuclear single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and find ev
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.
When validating risk models (or probabilistic classifiers), calibration is often overlooked. Calibration refers to the reliability of the predicted risks, i.e. whether the predicted risks correspond to observed probabilities. In medical applications this is important because treatment decisions often rely on the estimated risk of disease. The aim of this paper is to present generic tools to assess the calibration of multiclass risk models. We describe a calibration framework based on a vector spline multinomial logistic regression model. This framework can be used to generate calibration plots
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.
People generally fail to produce random sequences by overusing alternating patterns and avoiding repeating ones-the gambler's fallacy bias. We can explain the neural basis of this bias in terms of a biologically motivated neural model that learns from errors in predicting what will happen next. Through mere exposure to random sequences over time, the model naturally develops a representation that is biased toward alternation, because of its sensitivity to some surprisingly rich statistical structure that emerges in these random sequences. Furthermore, the model directly produces the best-fitti
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПолный 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.
In multiple fields of study, time series measured at high frequencies are used to estimate population curves that describe the temporal evolution of some characteristic of interest. These curves are typically nonlinear, and the deviations of each series from the corresponding curve are highly autocorrelated. In this scenario, we propose a procedure to compare the response curves for different groups at specific points in time. The method involves fitting the curves, performing potentially hundreds of serially correlated tests, and appropriately adjusting the overall alpha level of the tests. O
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Attractiveness plays an important role in social exchange and in the ability to attract potential mates, especially for women. Several facial traits have been described as reliable indicators of attractiveness in women, but very few studies consider the influence of several measurements simultaneously. In addition, most studies consider just one of two assessments to directly measure attractiveness: either self-evaluation or men's ratings. We explored the relationship between these two estimators of attractiveness and a set of facial traits in a sample of 266 young Spanish women. These traits
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.
Mechanistic within-host models integrating blood anti-malarial drug concentrations with the parasite-time profile provide a valuable decision tool for determining dosing regimens for anti-malarial treatments, as well as a formative component of population-level drug resistance models. We reviewed published anti-malarial pharmacokinetic-pharmacodynamic models to identify the challenges for these complex models where parameter estimation from clinical field data is limited. The inclusion of key pharmacodynamic processes in the mechanistic structure adopted varies considerably. These include the
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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 purpose of the present research is to identify the trends in the concentrations of few atmospheric pollutants and meteorological parameters over an urban station Kolkata (22° 32' N; 88° 20' E), India, during the period from 2002 to 2011 and subsequently develop models for precise forecast of the concentration of the pollutants and the meteorological parameters over the station Kolkata. The pollutants considered in this study are sulphur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), particulates of size 10-μm diameters (PM10), carbon monoxide (CO) and tropospheric ozone (O3). The meteorological pa
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.
Moving cell fronts are an essential feature of wound healing, development and disease. The rate at which a cell front moves is driven, in part, by the cell motility, quantified in terms of the cell diffusivity D, and the cell proliferation rate λ. Scratch assays are a commonly reported procedure used to investigate the motion of cell fronts where an initial cell monolayer is scratched, and the motion of the front is monitored over a short period of time, often less than 24 h. The simplest way of quantifying a scratch assay is to monitor the progression of the leading edge. Use of leading edge
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.
Quantification of motor performance is an important component of the rehabilitation of humans with sensory-motor disability. We developed a method for assessing arm movement performance of trainees (patients) termed "probability tube" (PT). PT captures the stochastic characteristics of a desired movement when repeated by an expert (therapist). The PT is being generated automatically from data recorded during point-to-point movement executed not more than 15 repetitions by the clinician and/or other non-expert programmer in just a few minutes. We introduce the index, termed probability tube sco
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.
Spontaneous oscillations in the mid-brain dopaminergic neurons are an important feature of motor control. The degeneration of these neurons is involved in movement disorders, particularly Parkinson's Disease. Modelling of this activity is an important part of developing an understanding of the pathogenic process. We develop a mathematical paradigm to describe this activity with a single compartment approach and a CellML version is made publicly available. The model explicitly describes the dynamics of the transmembrane potential with changes in the levels of important cations and is consistent
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.
MedElevator
Войти в исследования