BACKGROUND: Polygenic predictors can enhance screening for metabolism-related traits such as body mass index (BMI) and type 2 diabetes (T2D). However, these predictors explain limited phenotypic variance and face implementation challenges in non-European populations. Dietary patterns are well-established metabolic risk factors that remain under-investigated in quantitative risk stratification models.
METHODS: We developed and evaluated risk stratification models combining polygenic predictors and data-driven dietary scores (DDS) for BMI and T2D in 14,346 Native Hawaiians from the Multiethnic
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: The TyG index has been associated with mortality. However, its predictive value for death in critically ill septic patients remains unclear. Thus, this study aims to investigate the role of the TyG index in predicting mortality among critically ill septic patients. METHODS: The data source was MIMIC- IV 3.0 and Zibo Central Hospital. After the inclusion exclusion process, 6445 patients with sepsis from the intensive care unit remained. The outcome variables were death in hospital death and death within one year of discharge. For two outcomes, four machine learning algorithms were e
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 AND AIMS: The clinical prediction of post-operative nausea and vomiting (PONV) is mainly based on scoring systems developed more than 2 decades ago. We systematically reviewed machine learning studies of PONV risk prediction.
METHODS: We searched databases including PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar for studies published till 14 September 2025. Using the area under the receiver operating characteristic curve and its standard error, we compared predictive performance with Apfel's original 4-parameter pre-operative scoring system [area under curve (AUC) 0.68]. We ass
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: Failure of fracture healing continues to pose a major challenge in orthopaedic practice, occurring in approximately 5-10% of long bone injuries and contributing to prolonged disability and increased healthcare utilisation. Traditional prediction methods rely on clinical and radiographic assessment but are limited by variability and inability to capture complex, non-linear interactions between risk factors. Advances in artificial intelligence (AI), particularly machine learning and computational modeling, offer new opportunities for improving the prediction and management of fractur
СтатьяОбзорПолный 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/AIMS: The incidence of steatotic liver disease (SLD) is increasing across all age groups as the incidence of obesity increases worldwide. The existing noninvasive prediction models for SLD require laboratory tests or imaging and perform poorly in the early diagnosis of infrequently screened populations such as young adults and individuals with healthcare disparities. We developed a machine learning-based point-of-care prediction model for SLD that is readily available to the broader population with the aim of facilitating early detection and timely intervention and ultimately reduci
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.
PURPOSE: Down syndrome is the most common chromosomal abnormality in newborns, often leading to developmental delays and congenital structural anomalies. This study employed multiple machine learning models to perform risk prediction and result exploration for first-trimester Down syndrome in East Asian populations, aiming to identify an optimal risk prediction model that will enhance future predictions of Down syndrome risk and improve the efficiency of the screening process.
PATIENTS AND METHODS: This study collected data from the Down syndrome screening database at Taipei Chang Gung Memori
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 AND STUDY AIMS: Currently, an increasing amount of experimental data is available on newly discovered biomarkers in inflammatory bowel diseases (IBD), but the role of these biomarkers is often questionable due to their limited sensitivity. Therefore, this study aimed to build a diagnostic tool incorporating a panel of serum biomarkers into a computational algorithm to identify patients with IBD and differentiate those with Crohn's disease (CD) from those with ulcerative colitis (UC).
PATIENTS AND METHODS: We studied sera from 192 CD patients, 118 UC patients, 60 non-IBD controls an
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.
This systematic literature review evaluates the role of machine learning, artificial intelligence (AI), and social determinants of health (SDOH) in identifying loneliness during the COVID-19 pandemic. By examining various studies and articles through a comprehensive search of databases EBSCOhost, Medline Complete, Academic Search Complete, Directory of Open Access Journals, and Complementary Index, the research team sought to discern consistent themes and patterns. We identified four constructs central to understanding the impact of the pandemic on societal well-being: (1) the prediction of co
СтатьяОбзорПолный 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.
UNLABELLED: Bacterial vaginosis (BV) is an abnormal gynecological condition caused by the overgrowth of specific bacteria in the vagina. This study aims to develop a novel method for BV detection by integrating surface-enhanced Raman scattering (SERS) with machine learning (ML) algorithms. Vaginal fluid samples were classified as BV positive or BV negative using the BVBlue Test and clinical microscopy, followed by SERS spectral acquisition to construct the data set. Preliminary SERS spectral analysis revealed notable disparities in characteristic peak features. Multiple ML models were construc
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.
The paper presents a novel framework for the prediction of the raised Intracranial Pressure (ICP) from ocular ultrasound images of traumatic patients through automated measurement of Optic Nerve Sheath Diameter (ONSD) and Eyeball Transverse Diameter (ETD). The measurement of ONSD using an ocular ultrasound scan is non-invasive and correlates with the raised ICP. However, the existing studies suggested that the ONSD value alone is insufficient to indicate the ICP condition. Since the ONSD and ETD values may vary among patients belonging to different ethnicity/origins, there is a need for develo
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 & AIMS: The benefit of radiotherapy for rectal cancer is based largely on a balance between a decrease in local recurrence and an increase in bowel dysfunction. Predicting postoperative disability is helpful for recovery plans and early intervention. We aimed to develop and validate a risk model to improve the prediction of major bowel dysfunction after restorative rectal cancer resection with neoadjuvant radiotherapy using perioperative features.
METHODS: Eligible patients more than 1 year after restorative resection following radiotherapy were invited to complete the low anterior
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.
Type 1 diabetes mellitus (T1DM) patients are a significant threat to chronic kidney disease (CKD) development during their life. However, there is always a high chance of delay in CKD detection because CKD can be asymptomatic, and T1DM patients bypass traditional CKD tests during their routine checkups. This study aims to develop and validate a prediction model and nomogram of CKD in T1DM patients using readily available routine checkup data for early CKD detection. This research utilized 1375 T1DM patients' sixteen years of longitudinal data from multi-center Epidemiology of Diabetes Interven
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.
MOTIVATION: The standard paradigm in omic disciplines has been to identify biologically relevant biomarkers using statistics that reflect di … outliers for risk prediction analysis), and demonstrate that EVORA compares favourably to powerful prediction algorithms based on differential methylation statistics.
CONCLUSIONS: Statistics based on differential variability improve the detection of cancer risk markers in the context of DNA methylation studies profiling epithelial preinvasive neoplasias. We present a …
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.
Anaerobic pools in the vegetable pickling industry are typical confined spaces where hydrogen sulfide (H2S) readily accumulates, leading to frequent fatal poisoning. Traditional single-point detection methods fail to capture the three-dimensional stratified distribution of H2S, and existing machine learning prediction models mainly focus on municipal sewage systems, lacking systematic research tailored to the unique structural, operational, and environmental characteristics of anaerobic pools in the pickling industry. To address this critical gap, this study proposes an interpretable multi-fea
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.
PURPOSE: To evaluate the accuracy of 11 intraocular lens (IOL) calculation formulas in eyes undergoing Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) combined with cataract surgery (triple DMEK).
DESIGN: Retrospective accuracy and validity analysis with a consecutive case series.
METHODS: We included Eighty eyes of 80 patients (52 females, 28 males) with a mean age of 67.08 ± 7.64 years (range: 45-83 years) receiving triple DMEK at the Department of Ophthalmology, Goethe University, Frankfurt, Germany, between 2016 and 2023. Preoperative biometry measurements were obtained from IOLMaster
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Patients with lung adenocarcinoma (LUAD) receiving drug treatment often have an unpredictive response and there is a lack of effective methods to predict treatment outcome for patients. Dendritic cells (DCs) play a significant role in the tumor microenvironment and the DCs-related gene signature may be used to predict treatment outcome. Here, we screened for DC-related genes to construct a prognostic signature to predict prognosis and response to immunotherapy in LUAD patients.
METHODS: DC-related biological functions and genes were identified using single-cell RNA sequencing (scR
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 predictive capability of time-lapse monitoring (TLM) selection algorithms is influenced by patient characteristics, type and quality of data included in the analysis and the used statistical methods. Previous studies excluded DET cycles of which only one embryo implanted, introducing bias into the data. Therefore, we wanted to develop a TLM prediction model that is able to predict pregnancy chances after both single- and double embryo transfer (SET and DET).
METHODS: This is a retrospective study of couples (n = 1770) undergoing an in vitro fertilization cycle at the Erasmus M
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.
AIM: To develop a fast bedside test for prediction and early targeted intervention of bronchopulmonary dysplasia (BPD) to improve the outcome.
METHODS: In a multicentre study of preterm infants with gestational age 24-31 weeks, clinical data present at birth were combined with spectral data of gastric aspirate samples taken at birth and analysed using artificial intelligence. The study was designed to develop an algorithm to predict development of BPD. The BPD definition used was the consensus definition of the US National Institutes of Health: Requirement of supplemental oxygen for at least
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
The large pharmacokinetic variability of daptomycin across disease states poses a challenge for individualized dosing. Conventional population pharmacokinetic (PopPK) models are often limited to specific conditions, lacking generalizability. This study used a machine learning (ML) framework to predict daptomycin exposure and guide dose optimization across heterogeneous populations. Nine published PopPK models were used to generate 90,000 simulated profiles across patients with infections and/or patients treated with renal transplantation and/or renal replacement therapy. Seven ML algorithms we
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.
PURPOSE: To develop and benchmark 3D dose prediction algorithms for volumetric modulated arc therapy for head-and-neck (HN) and pancreatic cancer treatments, and to demonstrate the clinical feasibility of converting the predicted doses into deliverable plans.
METHODS AND MATERIALS: Three deep learning models were pretrained on 3232 public plans and fine-tuned on institutional cohorts (256 HN and 72 pancreas patients). The accuracy of the fine-tuning strategy was compared with the baseline trained from scratch using only institutional data. In a prospective setting, the predicted dose was used…
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.
MedElevator
Войти в исследования