BACKGROUND: Intervertebral disc degeneration (IVDD) is a prominent etiology of lower back pain. Type 2 diabetes (T2D), the most prevalent me … ch group. Subsequently, machine learning algorithms including Boruta algorithm, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) were utilized to explore co-biomarkers for IVDD and T2D by analyzing the intersection of DEGs sets between the two groups. The clinical diagnostic value of these biomarkers was evaluated using ROC curve …
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.
STUDY DESIGN: Retrospective study.
OBJECTIVE: This work aims to estimate using machine learning the occurrence of knee flexion in relation … romise but declining predictive ability with additional components. For classification methods, the support vector machine (SVM) demonstrated good performance on test data, with high accuracy (0.68) and sensitivity on test data.
CONCLUSION: This study suggests that spinopelvic parameters alone may be used to estimate lower limb compensation. Supervised machine learning …
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: Early identification of delayed hematoma progression (DHP) in patients with frontal lobe contusion remains challenging in emerge … lasgow Coma Scale score, glucose-to-potassium ratio, time to baseline CT, and eosinophil count. The support vector machine (SVM) model showed the highest AUROC point estimate in the internal test set, with an AUROC of 0.801, and achieved an external validation AUROC of 0.724, indicating moderate external discrimination.
CONCLUSION: We developed an interpretable multimo …
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: Depressive disorders are among the most common psychiatric conditions worldwide and frequently remain undetected or misinterpret … ing. A LightGBM classifier was compared with logistic regression, random forest, gradient boosting, support vector machine, XGBoost, k-nearest neighbors, and Gaussian naïve Bayes. Performance, calibration, temporal validation, sensitivity analyses, and SHAP-based interpretability were assessed.
RESULTS: The curated corpus contained 5000 balanced observations. LightGBM …
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.
This study aimed to investigate whether three-dimensional (3D) hippocampal magnetic resonance imaging (MRI) radiomic features could differen … ampi, respectively, and no significant differences from random forest across the evaluated metrics. Support vector machine showed lower discrimination, with corresponding AUCs of 0.693 and 0.725. Twelve of the 15 highest-ranked radiomic features were common to both hippocampi. T1-weighted MRI-derived three-dimensional hippocampal radiomic features demonstrated moderate …
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: Hepatitis B-related cirrhosis represents a major contributor to liver-related events (LREs), with the development of clinically … elected through least absolute shrinkage and selection operator regression, random forest (RF), and support vector machine (SVM). Based on these features, five predictive models were constructed, including SVM, RF, logistic regression, extreme gradient boosting (XGBoost), and k-nearest neighbor. Model performance was evaluated using receiver operating characteristic and …
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: Nocardia spp. are clinically opportunistic pathogens that are frequently underdiagnosed. They often lead to severe clinical cons … lanations (SHAP) method to interpret and analyze the optimal model.
RESULTS: Among all models, the support vector machine (SVM) achieved the highest identification accuracy of 99.47%, demonstrating superior classification performance.
CONCLUSION: SERS-SVM is an accurate and effective analytical technique for the rapid identification of seven clinically common Nocardia …
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: Lower limb deep vein thrombosis (DVT) is a serious health problem, causing local discomfort and hindering walking. It can lead to … ucted: k-Nearest Neighbors (kNN), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN). Model performance was assessed using the area under the curve (AUC).
RESULTS: SHAP analysis identified ten key blood routine indices. The six models constructed using these indices demonstrated strong pre …
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: Inflammatory bowel disease (IBD), encompassing Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), is linked to significant altera … across diverse geographic regions. Diagnostic models were developed using Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB), and Feedforward Neural Network (FFNN), complemented by an ensemble model via a voting mechanism. Five-fold cross-validation facilitated the differentiation between normal controls (NC) and IBD, as well as between CD and UC. …
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Diagnosing Parkinson's disease (PD) typically relies on clinical evaluations, often detecting it in advanced stage … tion to identify the most relevant variables. Three machine learning algorithms-random forest (RF), support vector machine and logistic regression-were evaluated for diagnostic prediction effectiveness using a cross-validation method. The Shapley Additive Explanations technique identified the most significant features distinguishing between the groups. The metrics used …
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: Depression among older adults is a growing concern globally, influenced by both environmental stressors and individual health conditions. This study examines the impact of heatwave exposure and multimorbidity on depressive symptom trajectories among older Chinese adults.
METHODS: Data from 3819 adults aged 60 and older across 5 waves of the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) were analyzed. Latent growth curve modeling identified depressive trajectories, and machine learning algorithms (Random Forest, Decision Tree, XGBoost, and Support Vector Machine) were app…
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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 AND PURPOSE: Few studies have examined the factors associated with xerostomia during proton and carbon ion radiotherapy for head … 3 %) and grade 2 in 103 patients (5.8 %). No cases of grade 3 or higher xerostomia were reported. A support vector machine with a linear kernel, a 1:2 positive-to-negative class weight, and SMOTE oversampling achieved the highest balanced accuracy (0.66) and AUC-ROC (0.69) for predicting grade 2 xerostomia, outperforming the logistic regression model (balanced accuracy: …
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.
BACKGROUND: Depressive disorder, particularly major depressive disorder (MDD), significantly impact individuals and society. Traditional ana … predict depression using six supervised ML models: Logistic Regression, Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boost (XGBoost), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Depression was assessed using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), with a score of 10 or higher indicating moderate to severe depression. The dataset was s …
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.
This study aimed to create a visualized extreme gradient boosting (XGBOOST) model to distinguish prostatic carcinoma (PCA) from non-PCA usin … with four other machine learning models (decision tree learning, lasso, neural network (NNET), and support vector machine (SVM)) and a logistic model. The logistic model identified serum thymidine kinase 1 (STK1p), total prostate-specific antigen (TPSA), and age as key prognostic factors. In the Lasso procedure, free prostate-specific antigen (FPSA) and free-to-total p …
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.
Epidemiological research examining the relationship between urinary cadmium and the risk of chronic cough remains scarce. This study included 2965 participants for a cross-sectional study from the NHANES. The weighted quantile sum (WQS) regression, bayesian kernel machine regression (BKMR), machine learning models (support vector machines, random forests, decision trees, and XGBoost), restricted cubic spline (RCS), and logistic regression were applied to comprehensively evaluate the performance of urinary metals in predicting chronic cough risk. Finally, the mediation effect model was employed…
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: For patients with early-onset T1 colorectal cancer (CRC), it is crucial to perform radical resection with minimal tissue damage. This study aims to develop and elucidate a machine learning model for the identification of non-located early-onset T1 CRC. METHODS: We extracted relevant data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database and randomly allocated patients into a training set and a validation set. Five machine learning models were utilized: extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), random forest (RF), decision tree (DT), and l…
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: Accurate and scalable behavioral annotation remains a challenge in behavioral neuroscience. Manual scoring is time-consuming, variable across annotators, and may overlook transient behaviors critical for phenotyping. By learning from annotated datasets, supervised machine learning (ML) enables automated classification of behavior with high consistency and reduced bias.
NEW METHOD: We benchmarked five supervised ML algorithms, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors, and Multilayer Perceptron (MLP), and compared data against expert human annotations of s…
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.
INTRODUCTION: Acute pain is common among oral cavity/oropharyngeal cancer (OCC/OPC) patients undergoing radiation therapy (RT). This study a … total MEDD. ML predictive models were developed and validated, including Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Gradient Boosting Machine (GBM). Model performance was evaluated using discrimination and calibration metrics, while feature importance was investigated using bootstrapping.
RESULTS: For predicting pain intensity, the …
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: Oxcarbazepine (OXC) is a widely used antiseizure medication (ASM) associated with hyponatremia. This study aimed to assess the prev … nter training and evaluation of five machine learning algorithms, including XGBoost, random forest, support vector machine, logistic regression, and naïve Bayes. SHAP (SHapley Additive exPlanations) values were used for model interpretation.
RESULTS: Among 2253 patients, the prevalence of severe hyponatremia was 8.4%. In Experiment 1, XGBoost showed strong internal per …
СтатьяМногоцентровое 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.
Diagnosing bovine brucellosis is a major challenge due to its significant economic impact, causing losses in meat and dairy production and i … clustering tendencies, and the further selection of principal components improved clustering. Using support vector machine algorithms, the predictive models achieved overall accuracies of 95.8% for dried samples and 91.7% for liquid samples. This new methodology delivers results in about 5 min, compared to the 48 h required for standard diagnostic methods. These finding …
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.
MedElevator
Войти в исследования