Time spent in nature benefits human mental and physical well-being. However, much of the variance in outcomes of nature contact remains unexplained, suggesting that new mechanistic pathways need to be considered. Here, we tested a novel conceptual model linking nature contact with life satisfaction via pathways involving positive experiences of living in and experiencing the world through the physical self. Using data from the Body Image in Nature Survey (BINS; N = 50,363), representing respondents from 58 nations and speaking 36 different languages, we find that nature contact is associated w
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: Speech carries cues to variation in mental state in schizophrenia, typically indexed with clinician-rated scales such as Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS). In this study, we aggregate multi-centre recordings to assemble a large corpus and assess symptom-prediction models at scale, to enable rater-independent, efficient, and reproducible assessments for early detection of relapse-related signals from speech.
METHODS: In this computational secondary analysis, we compiled data from 453 patients with schizophrenia spectrum disorders, recruited between 2005 and 2026 from ten
СтатьяПрепринтПоиск 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: Operative notes are frequently mined for surgical concepts in clinical care, research, quality improvement, and billing, often r … near classifiers-have been used previously for this task but are now being augmented or replaced by large language models (LLMs). However, few studies have examined their utility in surgery.
OBJECTIVE: We developed and evaluated LLMs for the purpose of expediting data extraction from surgical notes.
METHODS: A total of 388 exploratory laparotomy notes from a single i …
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: Patients now consult large language models (LLMs) for orthodontic concerns, but most evaluations sit in English and focus on factual accuracy. We compared three current LLMs (Claude Opus 4.5, GPT-4o, Gemini 2.5 Flash) on patient-facing responses in English and Turkish, and tested whether model differences held up after adjusting for response length.
METHODS: Sixty standardised patient scenarios were prompted in both languages to each model via stateless single-turn API calls with identical token limits, yielding 360 responses. Three blinded orthodontists scored every response on e…
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: To assess the capabilities of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) and Vertex AI in executing code-free preprocessing, training machine learning (ML) models, and analyzing the data.
DESIGN: Evaluation of diagnostic test or technology.
PARTICIPANTS: ChatGPT and Vetrex AI as publicly available large language model and ML platform, respectively.
METHODS: ChatGPT was employed to improve the resolution of fundus photography images from the Methods to Evaluate Segmentation and Indexing Techniques in the field of Retinal Ophthalmology (Messidor-2) open-source dataset using th
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: A decline in language comprehension may represent a potential indicator of progressive cognitive deterioration in people with neurodegenerative diseases, and this sign often becomes noticeable as early as the mild cognitive impairment (MCI) stage. This study aimed to map the knowledge domain of language comprehension research in MCI, summarize its major research patterns, and identify recent research fronts, with a view to informing early identification, assessment, and intervention in neurodegenerative diseases.
METHODS: A bibliometric approach was adopted. Relevant publications w
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 effectiveness of the Play and Language for Autistic Youngsters (PLAY) Project Home Consultation model, in combination with usual community services (CS), to improve parent-child interaction, child development, and autism symptomatology in young children with autism spectrum disorders (ASDs) compared with CS only.
METHODS: Children (N = 128) with autism or PDD-NOS (DSM-4 criteria) aged 2 years 8 months to 5 years 11 months and recruited from 5 disability agencies in 4 US states were randomized in two 1-year cohorts. Using videotape and written feedback within a devel
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Artificial intelligence-powered large language models (LLMs) are increasingly used by patients seeking quick information regarding dental and medical problems. Despite their growing popularity, concerns remain regarding the accuracy, clarity, and clinical usefulness of LLM-generated responses. This study aimed to comparatively evaluate the accuracy and usability of widely used LLMs in responding to frequently asked periodontal questions.
METHODS: In this analytical-comparative study, 15 commonly asked periodontal questions were selected from real patient encounters and administere…
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/Objectives: As convenience store meals become a major dietary source for modern society, the reliability of their nutrition labels is increasingly scrutinized. With advances in artificial intelligence (AI), large language models (LLMs) have been explored for automated nutrition estimation. Aim: To evaluate the accuracy and clinical applicability of AI-assessed nutrition data by comparing outputs from five AI models with professional dietitian estimations and labeled nutrition facts. Methods: Eight ready-to-eat convenience store meals were analyzed. Four experienced dietitians indepe…
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.
A milestone of human language faculty is to communicate with syntactically complex sentence structures. Although various syntactic complexity representations have been studied in language comprehension, a clear framework that systematically organizes syntactic complexity into different levels and the corresponding neural substrates during sentence production are largely unknown. Therefore, this functional magnetic resonance imaging (fMRI) study investigated the neural substrates of syntactic processing during production responsive to a well-organized hierarchy of syntactic complexity: Sentence
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: Reading disability (RD) and language impairment (LI) are heritable learning disabilities that obstruct acquisition and use of written and spoken language, respectively. We previously reported that two risk haplotypes, each in strong linkage disequilibrium (LD) with an allele of READ1, a polymorphic compound short tandem repeat within intron 2 of risk gene DCDC2, are associated with RD and LI. Additionally, we showed a non-additive genetic interaction between READ1 and KIAHap, a previously reported risk haplotype in risk gene KIAA0319, and that READ1 binds the transcriptional regula
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Recent advances in neural networks trained on natural language have revealed that category-selective regions encode complex semantics and contextual information of natural scenes in addition to object categories. However, the limited interpretability of embeddings derived from these models complicates the characterization of the aspects of natural scenes that contribute to such semantic representations. Here we addressed this question by developing an analysis of the relationship between object co-occurrence in large-scale natural scene captions and corresponding fMRI responses predicted by ca
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.
INTRODUCTION: More and more people are using large language models (LLMs) to seek out health information online. Although these tools have great potential to improve digital health literacy, not enough is known about their accuracy and consistency, especially in life-threatening conditions such as sepsis. The aim of this study was to test and compare the effectiveness of two popular LLMs, ChatGPT 4o and Gemini 2.5 Flash, in providing accurate and consistent answers to questions about sepsis.
MATERIAL AND METHODS: A cross-sectional benchmarking study was conducted using a standardized set of s…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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: While artificial intelligence's (AI's) transformative potential in health care is widely acknowledged, its application in highly … LTS: Among 352 survey respondents, most (n=205, 58.24%) reported moderate familiarity with AI, with large language models being the most commonly used (n=280, 79.55%). Among large language model users, over half (161/280, 57.50%) reported using them for clinical purposes. Attitudes were generally positive: 67.05% (236/352) believed AI's benefits would outweigh drawback …
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: Multimodal large language models (LLMs) are increasingly adopted in occupational therapy (OT) education, offering new opportunities for learning and assessment. However, their ability to handle professional licensing examinations remains unexplored. This study aimed to provide educational insights for OT educators by analyzing how multimodal LLMs perform on the Japanese National Examination for Occupational Therapists (JNEOT), particularly focused on visually-based questions.
METHODS: The complete 199-item 2025 JNEOT (consisting of 177 text-only questions and 22 visually-based que…
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: Rare diseases affect an estimated 300 million people worldwide, yet the research needed to guide diagnosis and treatment is often fragmented across multiple unstructured literature sources. Natural history studies (NHS) are a key source of this evidence, but manually extracting structured information from NHS publications can be tedious and does not scale.
METHODS: We have developed a proof-of-concept for an information extraction pipeline testing three opensource large-language models (LLMs) -- Athena-v3-AWQ, Google's Gemma3-27B, and Meta's Llama-3.1-70B-Instruct, to extract key
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Predicting chronological age from functional properties of the brain may be informative of children's neurodevelopmental trajectories. Specifically, neurodevelopmental or learning disorders may be associated with atypical maturation of brain networks. In this study, we examine the relationship between reading disorder (RD) and maturation of functional connectivity (FC) in the brain using a cross-sectional sample of N = 742 participants aged 6-21 years. A support vector regression model was trained to predict chronological age from FC data derived from a whole-brain model as well as multiple 'r
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.
OBJECTIVE: The purpose of this study is to examine the performance of Chat Generative Pre-trained Transformer (GPT)-4vision (GPT-4v) and GPT-4omni (GPT-4o) on the ACR's Diagnostic Radiology in-Training (DXIT) examination, comparing performance on image-based and text-only questions.
METHODS: In all, 1,136 publicly available DXIT examination questions were input into GPT-4v and GPT-4o with a prompt asking the large language model to provide its answer, rationale, and confidence level (0-100). Accuracy of each model across different categories was then analyzed, with χ2 tests to compare proport
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Visual Speech Recognition (VSR) aims to infer speech into text depending on lip movements alone. As it focuses on visual information to model the speech, its performance is inherently sensitive to personal lip appearances and movements, and this makes the VSR models show degraded performance when they are applied to unseen speakers. In this paper, to remedy the performance degradation of the VSR model on unseen speakers, we propose prompt tuning methods of Deep Neural Networks (DNNs) for speaker-adaptive VSR. Specifically, motivated by recent advances in Natural Language Processing (NLP), we f
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.
PURPOSE: Aesthetic outcomes following breast-conserving therapy are critical determinants of quality of life, yet current evaluation methods are limited by the subjectivity of existing scales and substantial inter-observer variability. We aimed to evaluate the concordance of large vision-language model assessments with expert consensus, their run-to-run repeatability, and their performance across independent external cohorts as a potential adjunct for breast cosmesis assessment.
METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of 89 frontal-view breast images from the RTOG 1014 trial as the d
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