BACKGROUND: Cochlear implants (CIs) play a crucial role in providing children with profound hearing loss the ability for auditory perception and spoken language development. Following implantation, patients typically undergo a computed tomography (CT) or X-ray examination to assess electrode positions in the cochlea. Besides economic factors, this imposes radiation risks on patients, particularly for younger patients who are more sensitive to its harmful effects.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate the performance of an impedance telemetry-based estimation algorithm for assessing postopera
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: We sought to develop and validate an incident non-small cell lung cancer (NSCLC) algorithm for United States (US) healthcare claims data. Diagnoses and procedures, but not medications, were incorporated to support longer-term relevance and reliability.
METHODS: Patients with newly diagnosed NSCLC per Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) served as cases. Controls included newly diagnosed small-cell lung cancer and other lung cancers, and two 5% random samples for other cancer and without cancer. Algorithms derived from logistic regression and machine learning methods use
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.
Cuproptosis is a novel form of metabolism-associated cell death. Cervical cancer (CC) exhibits elevated serum copper levels and mitochondrial metabolic reprogramming, making cuproptosis-related genes (CRGs) potentially critical for prognosis prediction and therapeutic targeting. However, studies on CRGs in CC remain limited. This study aimed to construct prognostic and cancer staging models for CC using machine learning (ML) algorithms. Gene expression profiles of patients with CC were obtained from the TCGA and GEO databases. Five ML algorithms were employed to identify significant factors, 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.
BACKGROUND: Central venous catheters (CVCs) are placed where the vena cava meets the right atrium. Their common use raises the risk of catheter-related thrombosis (CRT), a potentially life-threatening complication.
AIM: This study leverages machine learning to develop a CRT predictive model for abdominal surgery patients, aiming to refine clinical decisions and elevate treatment quality.
STUDY DESIGN: The data were split into training and validation sets using the caret package in R. Decision Trees (DT), Extra Trees (ET), Ada Boost, Gradient Boosting (GB), Light Gradient Boosting Machine (LG
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: Epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations play a pivotal role in guiding targeted therapy for lung cancer, making their accurate detection essential for personalized treatment. Recently, artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for identifying EGFR mutation status from digital pathology images. This systematic review and meta-analysis evaluate the diagnostic accuracy of AI models in predicting EGFR mutations from whole slide images (WSIs) in lung cancer patients.
METHODS: A comprehensive search was conducted across four databases (EMBASE, PubMed, Web of
Систематический обзорСтатьяМетаанализПолный 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.
Chemical warfare agents (CWAs), including hydrogen cyanide (AC), 2-[fluoro(methyl)phosphoryl]oxypropane (GB), 3-[fluoro(methyl)phosphoryl]oxy-2,2-dimethylbutane (GD), ethyl S-(2-diisopropylaminoethyl) methylphosphonothioate (VX), and di-2-chloroethyl sulfide (HD), pose a great threat to public safety; therefore, it is important to develop sensing technology for CWAs. Herein, a sensor array consisting of 24 metal oxide semiconductor (MOS)-based MEMS sensors with good gas sensing performance, a simple device structure (0.9 mm × 0.9 mm), and low power consumption (<10 mW on average) was developed
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 successful implementation and interpretation of machine learning (ML) models in epidemiological studies can be challenging without an extensive programming background. We provide a didactic example of machine learning for risk prediction in this study by determining whether early life factors could be useful for predicting adolescent psychopathology.
METHODS: In total, 9643 adolescents ages 9-10 from the Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) Study were included in ML analysis to predict high Child Behavior Checklist (CBCL) scores (i.e., t-scores ≥ 60). ML models wer
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.
INTRODUCTION: Undetected high-risk conditions in pregnancy are a leading cause of perinatal mortality in low-income and middle-income countr … arning methods to two-dimensional fetal ultrasound survey and published clinical pre-eclampsia risk prediction algorithms for predicting FGR and pre-eclampsia, respectively.
ETHICS AND DISSEMINATION: Results of this study will be disseminated at scientific conferences and through peer-reviewed articles. Deidentified data sets will be made available through public repo …
Протокол клинического исследованияСтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: Meningiomas are the most common primary brain tumour and account for over one-third of cases. Traditionally, estimations of morbidity and mortality following surgical resection have depended on subjective assessments of various factors, including tumour volume, location, WHO grade, extent of resection (Simpson grade) and pre-existing co-morbidities, an approach fraught with subjective variability. This systematic review and meta-analysis seeks to evaluate the efficacy with which machine learning (ML) algorithms predict post-operative outcomes in meningioma patients.
METHODS: A litera
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоддержка 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.
Current Procedural Terminology Codes is a numerical coding system used to bill for medical procedures and services and crucially, represents a major reimbursement pathway. Given that pathology services represent a consequential source of hospital revenue, understanding instances where codes may have been misassigned or underbilled is critical. Several algorithms have been proposed that can identify improperly billed CPT codes in existing datasets of pathology reports. Estimation of the fiscal impacts of these reports requires a coder (i.e., billing staff) to review the original reports and man
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 evaluated deep learning algorithms for semantic segmentation and quantification of intracerebral hemorrhage (ICH), perihematomal edema (PHE), and intraventricular hemorrhage (IVH) on noncontrast CT scans of patients with spontaneous ICH. Models were assessed on 1732 annotated baseline noncontrast CT scans obtained from the Tranexamic Acid for Hyperacute Primary Intracerebral Haemorrhage (ie, TICH-2) international multicenter trial (ISRCTN93732214), and different loss functions using a three-dimensional no-new-U-Net (nnU-Net) were examined to address class imbalance (30% of participa
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.
In sub-Saharan Africa where sexually transmitted diseases (STDs) are prevalent but health resources are scarce, algorithms that act as STD/HIV risk assessment (RA) tools for family planning (FP) and maternal/child health (MCH) clinic attenders may be useful. These RA algorithms generally comprise questions about a person's social, economic, demographic, behavioural and clinical background. The answers can be scored or scaled to indicate a higher probability of current STD/HIV infection and thus the need for testing or treatment. RA can be done alone, or can be combined with clinical examinatio
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: Arteriovenous fistula (AVF) is the preferred vascular access for hemodialysis, yet primary failure and early dysfunction remain common, thereby prolonging catheter dependence and increasing costs. Traditional prediction models show limited discrimination, and few studies have combined machine-learning (ML) methods with formal assessment of clinical utility. This study aimed to identify predictors of AVF failure and compare ML models with logistic regression in a Turkish hemodialysis cohort, and to derive a clinical risk score.
METHODS: In this retrospective study, 385 adults with
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
The clinical electroretinogram (ERG) is a non-invasive diagnostic test used to assess the functional state of the retina by recording changes in the bioelectric potential following brief flashes of light. The recorded ERG waveform offers ways for diagnosing both retinal dystrophies and neurological disorders such as autism spectrum disorder (ASD), attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), and Parkinson's disease. In this study, different time-series-based machine learning methods were used to classify ERG signals from ASD and typically developing individuals with the aim of interpreting
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: Delirium is a syndrome that leads to severe complications in hospitalized patients, but is considered preventable in many cases. One of the biggest challenges is to identify patients at risk in a hectic clinical routine, as most screening tools cause additional workload. The aim of this study was to validate a machine learning (ML)-based delirium prediction tool on surgical in-patients undergoing a systematic assessment of delirium.
MATERIALS AND METHODS: 738 in-patients of a vascular surgery, a trauma surgery and an orthopedic surgery department were screened for delirium using th
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.
This letter considers the use of machine learning algorithms for predicting cocaine use based on magnetic resonance imaging (MRI) connectomic data. The study used functional MRI (fMRI) and diffusion MRI (dMRI) data collected from 275 individuals, which was then parcellated into 246 regions of interest (ROIs) using the Brainnetome atlas. After data preprocessing, the data sets were transformed into tensor form. We developed a tensor-based unsupervised machine learning algorithm to reduce the size of the data tensor from 275 (individuals) × 2 (fMRI and dMRI) × 246 (ROIs) × 246 (ROIs) to 275 (ind
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is one of the leading causes of mortality and contributes to high morbidity worldwide. Patients with COPD have a higher risk for acute respiratory failure, ventilator dependence, and mortality after hospitalization compared with the general population. Accurate and early risk detection will provide more information for early management and better decision making. This study aimed to build prediction models using patients' characteristics, laboratory data, and comorbidities for early detection of acute respiratory failure, ventilator dependence, and
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: Anemia due to malnutrition may develop as a result of iron, folate and vitamin B12 deficiencies. This situation poses a higher risk of morbidity and mortality in the geriatric population than in other age groups. Therefore, early diagnosis of anemia and early initiation of treatment is very important. This study aims to predict the diagnosis of anemia with using machine learning (ML) methods in geriatric patients followed in an outpatient clinic.
METHODS: In line with the purpose of the study, anemia classification was made by analysing patients' hemogram and biochemistry blood va
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2026eng
PURPOSE: In recent years, cervical spine surgeries performed in the elderly population have led to some postoperative complications after cervical spine procedures, particularly infections. While current research focuses predominantly on surgical site infections (SSIs), other types, including respiratory tract infections (RTIs) and urinary tract infections (UTIs), remain understudied. Additionally, comprehensive multiclass machine learning models for predicting diverse postoperative infections are lacking. This study aims to develop an optimal ML-based predictive model for identifying multiple
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: Since 2020, peoples' lifestyles have been largely changed due to the COVID-19 pandemic worldwide. In the medical field, although many patients prefer remote medical care, this prevents the physician from examining the patient directly; thus, it is important for patients to accurately convey their condition to the physician. Accordingly, remote medical care should be implemented and adaptable home medical devices are required. However, only a few highly accurate home medical devices are available for automatic wheeze detection as an exacerbation sign.
OBJECTIVE: We developed a new
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