BACKGROUND: Cytopenia is a frequent complication among HIV-infected patients who require hospitalization. It can have a negative impact on t … odels (artificial neural network [ANN], adaptive boosting [AdaBoost], k-nearest neighbour [KNN] and support vector machine [SVM], decision tree [DT]). The models were tested using 20% of the data. The performance of the models was evaluated using indicators such as the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The best predictive models were interpre …
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.
INTRODUCTION: Low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is typically estimated from total cholesterol, high-density lipoprotein cholestero … We also optimized 5 machine learning methods [linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machine (SVM), and neural network] using 80% of the data (training set). We compared the performance of each method using root mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination (R2) in the holdout (20%) set.
RESULTS: SVM outperformed …
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.
BACKGROUND: d-glutamate, which is involved in N-methyl-d-aspartate receptor modulation, may be associated with cognitive ageing.
AIMS: This … scale and the Mini-Mental Status Examination (MMSE). We employed four machine learning algorithms (support vector machine, logistic regression, random forest and naïve Bayes) to build an optimal predictive model to distinguish patients with MCI or AD from healthy controls.
RESULTS: The MCI and AD groups had lower plasma d-glutamate levels (1097.79 ± 283.99 and 785.10 …
СтатьяПоддержка исследования: вне 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.
BACKGROUND: Craniosynostosis is the premature fusion of ≥1 cranial sutures and often requires surgical intervention. Surgery may involve ext … ed on random forest, adaptive boosting (AdaBoost), neural network, gradient boosting machine (GBM), support vector machine, and elastic net methods with inputs from 22 demographic and preoperative features. We developed classification models to predict an individual's overall need for transfusion and regression models to predict the number of blood product units to be o …
СтатьяНаблюдательное 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.
INTRODUCTION: Machine learning is applied to characterize the risk and predict outcomes in multi-dimensional data. The prediction of radiogr … progression was identified in 25.3% and 23.7%, respectively. The generalized linear model (GLM) and support vector machine (SVM) were the top two best-performing models with an average area-under-curve (AUC) of ROC of over 0.78. SVM had the higher AUC of PR compared with GLM (0.56 versus 0.51). Balanced accuracy was over 65% in all models. mSASSS was the most informativ …
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: In recent years, obsessive-compulsive disorder (OCD) has emerged as the fourth most prevalent mental disorder. However, the rela … , the relative importance of these factors was evaluated through machine learning models, including Support Vector Machine, Random Forest, and Back Propagation Neural Network.
RESULTS: Among the 1572 participants, 30.40% were categorized as high-risk for OCD. Logistic regression analysis revealed that having a medical history (OR = 1.709, 95% CI: 1.064-2.738), sleep di …
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: HIV self-testing (HIVST) has been rapidly scaled up and additional strategies further expand testing uptake. Secondary distribut … detectors who can help to find positive alters. Four machine learning models (logistic regression, support vector machine, decision tree, and random forest) were trained to identify key influencers. An ensemble learning algorithm was adopted to combine these 4 models. For comparison with our machine learning models, self-evaluated leadership scales were used as the hum …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Postoperative pulmonary embolism (PE) remains a rare but life-threatening complication after surgery. Early identification of hi … feature importance ranking from five machine learning algorithms, including XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, and Multilayer Perceptron. Model performance was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves, calibration curves, decision curve analysis (DCA), Kolmogorov-Smirnov (KS) statistics, and confusion matrices. K-f …
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 this study we utilize machine learning techniques to create predictive models and determine key bacterial interactions for the diagnosis … tween pairs of these bacteria results in BV positive or BV negative outcomes. Results: We find that support vector machine and random forest models in combination with feature selection predict BV diagnosis with the most balanced accuracy. Using those models, we identify four Lactobacilli spp and six anaerobes to be key in to be key to the diagnosis of BV. The determina …
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.
This study aimed to develop a more accurate model for predicting the widths of unerupted canines and premolars in Emirati children, using deep learning and machine learning techniques. Dental models of 380 Emirati individuals aged 15-30 years were collected. The mesiodistal widths of permanent teeth were measured with a standardized orthodontic digital caliper. Regression models were developed using linear regression, Support Vector Regression (SVR; machine learning), and Artificial Neural Networks (ANN; deep learning). The widths of mandibular lateral incisors, central incisors, and the summe
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: Acute appendicitis often presents diagnostic challenges, especially in pediatric and elderly patients. Delays can cause serious complications. While imaging aids diagnosis, it is not always accessible. Machine learning offers a promising solution. This study aimed to develop a simple, accurate model using basic demographic and laboratory data to improve diagnosis in low-resource settings.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective, single-center study analyzed 453 patients undergoing appendectomy for suspected acute appendicitis. Clinical, laboratory, and histopathological data wer
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: Identifying obsessive-compulsive disorder (OCD) using brain data remains challenging. Resting-state electroencephalography (EEG) … ramework to perform subject-level classification and compared its performance to a more traditional support vector machine (SVM) approach. Next, using multimodal fusion, we examined whether adding clinical and demographic information improved classification.
RESULTS: The CNN classifier achieved high subject-level performance, distinguishing individuals with an accuracy …
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.
Hypertonic saline infusion and water deprivation tests are commonly used to stimulate arginine vasopressin (AVP) for the diagnosis of AVP de … s performed using univariate screening and systematic selection procedures. Logistic regression and support vector machine models were developed using baseline clinical and laboratory parameters obtained before the HST and validated using nested cross-validation. The primary outcome was the area under the receiver operating characteristic curve (AUC); secondary outcomes …
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.
BACKGROUND: Road traffic injury is a significant global health challenge, and timely available data are significant to monitor this trend. W … . We then fitted four common machine learning models (linear regression, artificial neural network, support vector machine, classification and regression tree) with six predictors to determine the best predictive model for road traffic crashes in China and correct underestimation of police-reported data.
RESULTS: Of the 50,850 media outlets indexed by the ARTCDP, 379 m …
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.
Spinal cord injury (SCI) is a highly disabling central nervous system disease with complex pathology, and targeted neuroprotective drugs rem … n, we comprehensively applied machine learning algorithms including Elastic Net-GLM, Random Forest, Support Vector Machine, and LASSO to predict and prioritize potential molecular targets, identifying 13 possible core genes for extensive neuronal PANoptosis, including Tacc3, Aurka, Mcm6, Mcm5, Ripk1, etc. With the help of the Connectivity Map, drug prediction was perfor …
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 stratify the risk of bacteremia at the time of emergency department (ED) admission in patients with hematologic malignancies. … -1 used multivariable logistic regression, BOSS-2 applied K-means clustering, and BOSS-3 employed a support vector machine algorithm. Discriminative performance was assessed using sensitivity and specificity. External validation of the results was performed.
RESULTS: The derivation cohort included 679 ED visits. Blood cultures tested positive in 88 cases (13%). BOSS-1 …
Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
OBJECTIVES: Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease characterized by epithelial barrier dysfunction, yet reliable epithelial-derived diagnostic biomarkers remain elusive.
METHODS: We employed an integrative multi-omics approach, combining single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and bulk transcriptomics from public datasets. Epithelial cell-specific signatures were identified and intersected with differentially expressed genes to pinpoint candidate markers. Four machine learning algorithms-LASSO, Random Forest, Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor (KNN)-were app…
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.
PURPOSE: Wound infection is a major determinant of poor prognosis in patients with diabetic foot ulcers (DFUs). This study aimed to develop, … orithms were constructed and compared, including logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, k-nearest neighbor, naive Bayes, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine. Model performance was evaluated using area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, and other metrics in internal cross-validation an …
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: Overt hepatic encephalopathy (OHE) is a frequent complication after transjugular intrahepatic portosystemic shunt (TIPS) in pati … The selected variables were then used to develop five machine learning models: logistic regression, support vector machine, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), and artificial neural network. Model performance was evaluated in terms of discrimination, calibration, and clinical utility. The optimal model was further interpreted using Shapley additive expla …
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: This study aimed to develop and validate a biomechanical early progression index (BEPI) based on machine learning algorithms, in … echanical data by applying Random Forest, XGBoost, Naïve Bayes classifier, K-Nearest Neighbours and Support Vector Machine.
RESULTS: In the training cohort (n = 157), 66 eyes remained stable after a mean period of 25.18 ± 4.17 months, whereas 91 eyes demonstrated progression after 6.74 ± 2.53 months. The random forest provided the highest predictive performance and was …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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