BACKGROUND: Older patients with patellar fractures may be at increased risk of postoperative deep vein thrombosis (DVT) because of trauma, perioperative immobilization, and age-related prothrombotic susceptibility. However, risk-stratification tools tailored to this specific population remain limited. We aimed to develop, internally test, and externally validate an interpretable machine-learning model, based on routinely available early admission data, for predicting imaging-confirmed in-hospital postoperative DVT in older patients with patellar fractures.
METHODS: This retrospective predicti
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.
AIM: This study assessed the fracture resistance of posterior crowns made from fully crystallized lithium disilicate (LDS) and hybrid polymer-infiltrated ceramic network (PICN) ceramics in comparison with partially crystallized LDS with two finish line thicknesses: 0.5 and 1 mm.
MATERIALS AND METHODS: Thirty sound molars extracted for orthodontic or periodontal reasons were prepared for full coverage crowns and divided into three groups (N = 10): (1) partially crystallized LDS (Em), (2) fully crystallized LDS (Li), and (3) hybrid PICN (Ve). Each group was subdivided by finish line thickness (
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.
Nanomaterials improve the fresh-state behavior, mechanical performance, durability, and multifunctionality of construction materials through packing and filling, nucleation, interfacial regulation, crack bridging, transport-barrier effects, and functional responses. These benefits depend on coupled material, processing, matrix, and service variables, making conventional trial-and-error development inefficient. Machine learning (ML) offers a data-driven route for resolving nonlinear composition-processing-structure-property relationships. This review combines a CiteSpace-based bibliometric anal
СтатьяОбзорПоиск 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.
BackgroundOccupational accidents in open-pit mining remain a significant workplace safety and public health concern due to hazardous environmental conditions, high-risk tasks, and complex human-organizational interactions. Data-driven risk modeling may enhance accident prevention and occupational health management.ObjectiveTo identify key determinants of occupational accidents in an open-pit coal mining operation and develop a predictive risk assessment model to support injury prevention and safety decision-making.MethodsA retrospective quantitative study was conducted using accident records (
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.
UNLABELLED: Several severity scores have been developed to assess disease severity in infants with bronchiolitis, but they often lack objectivity and may not reliably reflect clinical outcomes. We performed a single-centre retrospective cohort study including infants younger than 12 months admitted with a clinical diagnosis of bronchiolitis over three epidemic seasons (2021-2024). Cluster analysis was applied to identify groups of infants with similar clinical patterns, which were subsequently mapped to severity levels. A machine learning (ML) model was then trained to predict these severity l
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: Hepatitis C virus (HCV) affects approximately 50 million people worldwide and progresses silently through distinct hepatic stages, yet most machine learning staging approaches offer no clinician-facing explanation and rarely evaluate whether explanations hold across architectures. Methods: We trained five models-Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, and SVM-on the UCI HCV dataset (615 patients, four classes after merging the seven-instance suspect blood-donor group into a single Donor/Control class) and applied SHAP, LIME, and DiCE counterfactuals. A cross-model 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: Racial diversity in plastic surgery research remains a challenge. This study employs artificial intelligence (AI)-driven big data analysis to assess racial representation, cross-race mentorship trends, and research productivity disparities among plastic surgery authors over 12 years (2010-2022).
METHODS: A retrospective, cross-sectional study was conducted using AI-based web scraping to extract authorship data from 24 PubMed-indexed plastic surgery journals. RaceAPI, a machine-learning-based name-classification tool trained on U.S. Census data, inferred racial identity. Chi-square
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.
Exposure to endocrine-disrupting chemicals (EDCs), including per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), has been linked to altered pubertal timing, though epidemiological findings remain inconsistent. This study examined associations between prenatal PFAS exposure and pubertal development in children. Concentrations of perfluorohexane sulfonic acid (PFHxS), perfluorooctanoic acid (PFOA), perfluorooctane sulfonic acid (PFOS) and perfluorononanoic acid (PFNA) were quantified in maternal plasma collected during the first trimester of pregnancy in the Spanish INMA (Infancia y Medio Ambiente) coho
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.
A systematic evaluation of salt tolerance at the seedling stage was conducted using 143 maize inbred lines under a 150 mM mixed-salt solution (NaCl:Na2SO4 = 9:1, EC = 16.78 dS/m) that mirrors the ionic composition of saline groundwater in the Yellow River Delta. The comprehensive salt tolerance index (D value) ranged from 0.15 to 0.85 across the population, with the elite line B114 exhibiting the highest D value (0.835) and the sensitive line PHT55 ranking near the bottom. Under salt stress, B114 displayed remarkable growth stability, with plant height decreasing by only 25.9%, fresh weight by
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: The rising co-occurrence of cardiometabolic diseases and musculoskeletal degeneration poses a critical challenge to healthy aging, yet the shared biological mechanisms underlying this multimorbidity remain poorly defined. This study aimed to establish an integrative clinical-genetic framework to elucidate the common frailty factor, the 'F' factor, that captures the systemic vulnerability linking cardiometabolic multimorbidity (CMM) and musculoskeletal aging.
METHODS: Utilizing the prospective China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) cohort, we developed and validate
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: The use of initial clinical assessments to predict therapeutic outcomes via machine learning (ML) is a promising frontier in precision medicine. The study aims to construct ML models capable of predicting disease activity in patients with rheumatoid arthritis (RA), thereby optimizing clinical decision-making and treatment selection. Methods: This multicenter retrospective study analyzed electronic health records (EHRs) from 1,864 patients with RA across 5 tertiary hospitals in China between 2017 and 2022. The dataset from Peking University People's Hospital (PKUPH) was employed as
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.
Mild cognitive impairment (MCI) is a clinically heterogeneous condition characterized by substantial variation in structural abnormalities and cognitive impairment. However, existing neuroimaging-based approaches are limited by insufficient modeling of coordinated gray-white matter alterations and vulnerability to site effects in multi-center data. Here, we propose a Macro-Micro Structural Integration (MMSI) framework for characterizing structural-deviation heterogeneity and identifying imaging-derived MCI subgroups. The framework integrates gray-matter morphological features derived from stru
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: Understanding how SGLT2 inhibitors (SGLT2is) and GLP-1 receptor agonists (GLP-1RAs) are prescribed in relation to cardiorenal risk is crucial for assessing adherence to guidelines and optimize outcomes in type 2 diabetes (T2D). This study aimed to determine whether prescription patterns across different cardiorenal phenotypic subgroups reflect clinical risk or are affected by demographic factors. Explainable artificial intelligence (XAI) was used to identify the key factors influencing therapeutic decisions. METHODS: We analyzed 139,202 adults with T2D from the Italian AMD Annals r
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: The immune microenvironment significantly influences neural regeneration in spinal cord injury (SCI). Lactate activates central nervous system (CNS) glial cells, prompting the secretion of proinflammatory cytokines and triggering an inflammatory response. Mesenchymal stem cells (MSCs) make a promising future for SCI therapy due to their immune regulation and anti-inflammatory properties. However, it is unclear whether MSCs inhibit inflammatory responses in the SCI microenvironment through lactylation regulation. This study aimed to identify lactylation-related genes (LRGs) in SCI a
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: Electroencephalogram (EEG) microstates provide insights into large-scale brain network coordination, revealing distinct neural dynamics within specific frequency bands associated with cognitive processes and neurological disorders. Critical gaps remain regarding the abnormalities of narrowband microstate networks in Parkinson's disease with mild cognitive impairment (PD-MCI), a key prodromal stage of the development of PD dementia. Given the importance of early detection and understanding of cognitive decline in PD-MCI, this study investigated whether alterations in narrowband EEG
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: Increasing demand for durable and aesthetically pleasing dental restorations, including laminates, inlays, onlays, and crowns, has led to advancements in all-ceramic systems, particularly with the development of advanced lithium disilicate materials. However, limited data on the fit accuracy and fracture resistance of these materials restricts their wider application in clinical restorative practices.
AIM OF THE STUDY: This in vitro study aims to compare the marginal and internal fit, assess the fracture resistance, and evaluate the failure modes of crowns fabricated from advanced
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.
ВВЕДЕНИЕ: Множественный склероз (MS) является хроническим нейродегенеративным заболеванием, которое затрагивает более 2,8 млн. человек во всем мире и приводит к значительным симптомам моторного и немоторного происхождения. Эффективный мониторинг заболеваний имеет решающее значение для улучшения результатов лечения пациентов, но часто затрудняется ограниченностью редких клинических оценок. Цифровые средства дистанционного мониторинга с использованием больших данных, и МА открывает новые возможности для отслеживания симптомов в режиме реального времени и выявления развития заболеваний. МЕТОДЫ: В
СтатьяОбзорПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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: Mortality due to ischemic heart disease (IHD) is heterogeneously distributed globally, and identifying the sites most affected by it is essential in developing strategies to mitigate the impact of the disease, despite the complexity resulting from the great diversity of variables involved.
OBJECTIVE: To analyze the predictability of IHD mortality using machine learning (ML) techniques in combination with geospatial analysis in southern Brazil.
METHODS: Ecological study using secondary and retrospective data on mortality due to ischemic heart disease (IHD) obtained from the Mortal
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
AIMS: The study aims to examine the changing trajectory characteristics of dynamic functional network connectivity (dFNC) and its correlation with lipid metabolism-related factors across the Alzheimer's disease (AD) spectrum populations.
METHODS: Data from 242 AD spectrum subjects, including biological, neuroimaging, and general cognition, were obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative for this cross-sectional study. The study utilized a sliding-window approach to assess whole-brain dFNC, investigating group differences and associations with biological and cognitive factor
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.
OBJECTIVE: Systemic autoimmune rheumatic diseases (SARDs) encompass a diverse group of complex conditions with overlapping clinical features, making accurate diagnosis challenging. This study aims to develop a multiclass machine learning (ML) model for early-stage SARDs classification using accessible laboratory indicators.
METHODS: A total of 925 SARDs patients were included, categorised into SLE, Sjögren's syndrome (SS) and inflammatory myositis (IM). Clinical characteristics and laboratory markers were collected and nine key indicators, including anti-dsDNA, anti-SS-A60, anti-Sm/nRNP, anti
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