PURPOSE: To assess the ability of GPT-4o in adjuvant treatment decision making in hormone receptor-positive (HR+)/human epidermal growth factor receptor 2-negative (HER2-) early breast cancer by comparing its recommendations with those of clinicians including Oncotype DX data, and to explore its potential as a decision-support tool in routine clinical practice.
METHODS: We compared clinician and GPT-4o recommendations in patients tested with Oncotype DX in routine practice at the University of Naples Federico II (n = 607, cohort 1 [C1]) and within the prospective, multicenter PRO BONO study (
СтатьяМногоцентровое 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: Clinical narratives in electronic health records frequently contain clinical expressions describing medical conditions. Their free-text format limits interoperability and automated processing. Medical concept normalization (MCN) addresses this challenge by mapping textual expressions to standardized terminology concepts, such as those from SNOMED CT. However, clinical language is characterized by abbreviations, spelling variants, and short forms, which complicate automatic normalization.
METHODS: In this work, we investigate the MCN of short German clinical expressions to SNOMED
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.
Since the introduction of the Patient Rights Act, patients in Germany have gained legal access to their medical records, including clinical notes. However, these documents are typically written for healthcare professionals and are often difficult for patients to understand due to specialized terminology, abbreviations, and complex sentence structures. Large Language Models (LLMs) offer new opportunities to automatically simplify such texts while preserving medically relevant information. This study investigates the potential of LLMs to improve the readability of German clinical notes by combin
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Paper-based case report forms remain common in clinical trials, often requiring manual transcription into electronic systems. Automating this process could reduce workload and errors, but standard approaches for text or mark recognition are limited by rigid templates and poor generalizability. Recent advances in visual language models (VLMs) offer a potential alternative by jointly processing images and text. In this study, we benchmarked three open-source, locally executable VLMs (Qwen 2.5, Mistral Small 3.1, and Granite 3.2 Vision) for information extraction from printed case report forms us
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.
Large language models (LLMs) are increasingly used for information seeking and self-guided support, raising safety concerns in high-risk contexts such as suicidal ideation. While prior work suggests LLMs can detect suicidal language, their ability to calibrate responses across suicide risk levels remains unclear. This pilot study evaluated Gemini 2.5 Flash using 60 Self-Directed Violence Classification System (SDVCS) clinical vignettes spanning non-suicidal distress (L0), suicidal ideation without plan (L1), and imminent suicide risk (L2) (n=20 per level). Outputs were coded for seven response
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.
Fire incidents remain a major occupational risk, yet conventional instruction often fails to reproduce the urgency and complexity of real emergencies. This study developed and evaluated a Roblox-based fire drill simulation to enhance fire-safety learning among Occupational Health and Safety (OHS) students. Seventy-one undergraduates at Mahasarakham University participated in a single-group pre-test/post-test intervention consisting of a short instructional video followed by interactive simulation. Outcomes were measured using five multiple-choice knowledge items and a five-point Likert satisfa
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: Recent changes in breast cancer (BC) screening guidelines have extended eligibility to women age 40-49 years, yet risk stratification in this group remains challenging. This study evaluated the performance of a complete blood count (CBC)-based BC risk model, originally developed for women age 40-70 years, in women age 40-49 years across diverse clinical settings in Brazil.
METHODS: In this retrospective multicenter study, CBC data from 239,089 women age 40-49 years were analyzed. A ridge regression model using age, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), and RBC was evaluated. CBCs wer
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.
Glioblastoma is an aggressive brain cancer that kills approximately one hundred thousand people worldwide every year. Unfortunately, treatment and therapy for patients with this disease are complicated and have limited efficacy in improving individuals' chances of survival. Electronic health records (EHRs) contain patient information collected routinely at hospitals through medical visits and laboratory tests, providing an interesting source of data for computational analyses. Clustering is an area of unsupervised machine learning where an algorithm partitions data according to certain statist
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: Digital therapeutics (DTx) are evidence-based software interventions that require clinical validation and regulatory approval and, in many cases, are initiated through physician prescription. Despite demonstrated efficacy, their real-world uptake remains limited.
OBJECTIVE: This study conceptualized hesitancy toward DTx as a state of indecision and uncertainty, distinct from intention and categorical refusal, often manifesting as decision deferral. Building on vaccine hesitancy and attitudinal ambivalence research, we examined whether objective ambivalence (the coexistence of stro
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.
PURPOSE: Survival discrepancy between male and female patients in lung cancer is a well-known, but still poorly understood phenomenon. Previous studies have used different patient cohorts and clinical covariates and have not included obesity, which is associated with longer lung cancer survival. We evaluated the relationship between survival, obesity, sex and other covariates using comprehensive, harmonized patient cohorts and a federated analysis approach.
MATERIALS AND METHODS: Initial analyses were done in a retrospective, real-world cohort of 7,327 patients with lung cancer diagnosed at t
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.
Breast density is a breast cancer risk factor. The accurate quantification of breast density requires reliable segmentation of dense tissue in mammograms, but it is a challenging task due to large variations in tissue appearance across hospitals and imaging devices. We propose MammoDenseSegNet, a new deep encoder-decoder convolutional neural network designed to enhance segmentation performance through two complementary modules: a) Adaptive dual attention module, which captures long-range spatial and channel interdependencies to provide focused attention on relevant dense tissue areas regardles
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: Shallow whole-genome sequencing (sWGS) is a cost-effective approach for detecting genome wide copy number profiles in tumor samples. In metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC), recognizing homologous recombination deficiency (HRD) and tandem duplication (TD) genomic profiles may contribute to improved treatment choices such as poly (ADP-ribose) polymerase inhibitors. This study aims to determine the minimum sequencing depth and tumor content (TC) required to accurately identify these clinically significant genomic profiles using sWGS.
MATERIALS AND METHODS: Whole-geno
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: The kidneys play a crucial role in eliminating drugs, and their functional impairment can lead to drug accumulation and adverse effects. To prevent this, drug dosages (doses or administration intervals) are adjusted based on kidney function using the Glomerular Filtration Rate (GFR). Calculating dosages is an error prone task, particularly in paediatric patients where individual dosing strategies can be complex.
AIM: This study assessed the potential application of a novel feature of the paediatric clinical decision support system (CDSS) PEDeDose that calculates adjusted drug do
СтатьяНаблюдательное исследованиеСравнительное 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.
UNLABELLED: Germany's Digital Health Application (DiGA) pathway offers a fast-track route to reimbursement for digital therapeutics, yet a share of initially listed applications are subsequently withdrawn from the directory.
INTRODUCTION: This study examines which software features are associated with sustained listing versus delisting, addressing a gap in the literature on unsuccessful DiGA trajectories.
METHODS: We compared 35 permanently listed and 17 delisted DiGAs (n = 52) using qualitative feature coding following the Gioia methodology and the framework of Weimar et al. (2025). Feature
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.
Delays selecting a feasible research topic cause students anxiety and distress. Technologies like ChatGPT pose challenges to higher education delivery and assessment, but also create opportunities to address individual learning needs. This study was to develop, implement, and evaluate a GenAI chatbot to support students to identify a research topic. A 4-stage mixed-methods study guided by the active digital learning pedagogy: collation and synthesis of 252 former students' project topics, followed by development, implementation, and evaluation of a GenAI topic-bank chatbot. An online survey in
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.
Accurate and transparent classification of breast cancer histopathology remains a major challenge due to morphological variability, class imbalance, and computational constraints in whole-slide image analysis. Convolutional neural networks (CNNs) capture local tissue features but tend to ignore more global context cues; on the other hand, Vision Transformers are data-hungry and sensitive to staining variations. We provide a systematic, controlled comparison, and propose a hierarchical Swin Transformer framework designed to leverage both local and global representations via adaptive channel rec
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.
This study focuses on AI-based quantification of socioeconomic disparities within society. Specifically, we investigate whether embeddings derived from a recurrent neural network (RNN), trained on the features of a deprivation index, capture more information on deprivation than traditional expert-based indices. Using the German Index of Socioeconomic Deprivation (GISD) as a benchmark, predictive performance is evaluated through survival analyses in three independent cancer cohorts. RNN embeddings consistently outperformed the GISD score. The largest improvement in overall survival prediction w
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.
Navigating care following breast cancer diagnosis is challenging due to the large number of clinical specialties involved and the preference-sensitive nature of treatment decisions. In this study, we describe the design and build of COMPASS, a personalized tool integrated into the electronic health record and patient portal to support breast cancer patient treatment journeys. Our human-centered design process helped to elucidate the challenges faced by both patients and clinicians, which are addressed with our novel technology.
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.
Postoperative delirium is a frequent and serious complication lacking effective prediction tools for general ward patients. This study aimed to identify postoperative delirium risk factors in non-ICU patients using machine learning. A retrospective analysis of 85,884 surgical patients (2017-2022) from a tertiary hospital was conducted. Postoperative delirium, diagnosed from nursing records, was predicted using 53 variables, with LightGBM showing the best performance. Key risk factors included a higher comorbidity count, age, drain count, sodium levels, and lower albumin levels. Age was the pri
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.
Emergency department (ED) walk-ins and ambulance arrivals are often modelled independently, overlooking their interdependence and the impact of fixed treatment space (TS) capacity. An established discrete event simulation algorithm has been tailored as the basis of a digital twin (DT). Driven by regular streams of incoming ED presentations, patient off-stretcher time (POST), ambulance bay and TS occupation across a 24-hour period contingent on patient flow and ED TS capacity was simulated. The simulation was calibrated using 19,570 ambulance records and data from a 250-bed hospital (2021-2022)
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