BACKGROUND: Bladder dysfunction requires noninvasive and accurate tools for continuous monitoring in clinical and home settings. Wearable sensors represent a promising technology, with potential applications in bladder assessment and nursing practice, but available evidence is still limited.
METHODS: A systematic review of studies published from 2015 to 2025 on noninvasive wearable sensors for monitoring bladder dysfunction was conducted. Clinical, pilot, and technology studies reporting data on accuracy, usability, adherence, quality of life, and healthcare implications were included. The sy
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.
PURPOSE: Patients with prostate cancer (PC) face complex treatment decisions and often struggle to recall information from consultations. Artificial intelligence(AI)-generated summaries have potential to improve recall, but summaries of key concepts from unstructured transcripts often lack focus and quality. We investigated whether natural language processing (NLP) preprocessing before AI summarization improves topic concordance and quality of risk information in AI summaries.
MATERIALS AND METHODS: We audio-recorded and transcribed 42 PC consultations. Validated NLP models identified sentenc
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Identifying stroke during medical emergency calls is challenging because of unstructured information, communication barriers, and heterogeneous symptoms. Artificial intelligence (AI) may improve early stroke recognition;however,evidence from emergency call settings remains limited, and the value of combining call transcripts with structured clinical data is unclear.We developed and internally validated a multimodal AI-based decision-support system for stroke classification during medicalemergency calls and compared its performance with the Emergency Medical Communication Centre (EM
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.
We aimed to evaluate the intervention effect of risk-stratified nursing mode and digital health management on pregnant women with gestational diabetes mellitus (GDM) and hypertensive disorders of pregnancy (HDP). A prospective randomized controlled trial was conducted to recruit 120 GDM patients with HDP. A control group (n=60) and an intervention group (n=60) were established for random allocation. Both groups received conventional nursing, and the intervention group additionally received risk-stratified nursing by a mobile health platform throughout the third trimester of pregnancy. The inte
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.
Severe Maternal Morbidity (SMM) is defined as the condition in which a woman survives life-threatening complications during pregnancy, childbirth, or the postpartum period, representing a key indicator of the quality of obstetric care. In Colombia, SMM remains a critical challenge, with recent increases in incidence and risk factors associated with sociodemographic inequalities and limited access to healthcare services. In this context, emerging technologies such as the Internet of Things (IoT) offer opportunities to strengthen maternal health prevention and remote monitoring. This study propo
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: Few studies assess the perceptions and experiences of healthcare professionals (HCPs) who use electronic health records (EHRs) within a maternity and newborn care setting. Furthermore, prior research has not specifically focused on the relationship between EHR design and the user experience of HCPs working with these patient groups.
OBJECTIVE: To explore the perspectives of HCPs regarding a maternal and newborn EHR and evaluate the role of EHR design in their experiences.
METHODS: We carried out semi-structured interviews with 26 HCPs working in a maternity hospital. The Unified
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: This meta-analysis aims to evaluate the diagnostic performance of PET/CT-based artificial intelligence (AI) models for detecting lymph node involvement (LNI) in prostate cancer and compare it with physician readers.
METHODS: We systematically searched PubMed, Embase, and Web of Science through March 4, 2025, for studies evaluating PET/CT-based AI (machine learning or deep learning) for LNI detection. Eligible studies used pathology or expert physician reads as reference standards. AI model studies were assessed with PROBAST + AI, and extractable physician-reader diagnostic accuracy d
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: Enzalutamide or abiraterone, combined with androgen-deprivation therapy, is standard of care for metastatic castration-sensitive prostate cancer (mCSPC). However, no trials have compared these drugs. This study compared clinical outcomes in patients with mCSPC treated with enzalutamide or abiraterone.
METHODS: This retrospective cohort study included patients with mCSPC initiating enzalutamide or abiraterone between January 1, 2020, and December 31, 2023, within the nationwide US Veterans Affairs health care system. Inverse probability of treatment weighting was used to balance basel
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: The increasing prevalence of chronic illnesses among Medicare populations requires a shift in care delivery towards a more proactive and sustained surveillance and monitoring approach. Remote patient monitoring paired with technology-enabled, guideline based clinical assistance, so-called remote patient care (RPC), has demonstrated potential benefits in clinical outcome enhancement, but evidence of whether it will produce the sustained declines in acute healthcare usage is mixed.
OBJECTIVE: This analysis aimed to establish the effectiveness of an AI-supported RPC program in the re
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.
Children after cardiac surgery with cardiopulmonary bypass are susceptible to a variety of complications and poor outcomes, e.g., acute kidney injury or infection. Postoperative monitoring in children is a complex process, characterized by frequent interventions, age-varying reference ranges, different data sources, among other factors. Visual analysis of retrospective data could offer significant clinical value by improving understanding of trajectories and potential factors for complications. Therefore, we aim to create an interactive visualization tool to assist in exploration of retrospect
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.
Dual-energy subtraction (DES) radiography generates bone-suppressed (BS) and bone-enhanced (BE) images, enhancing soft tissue and bone visualization; however, it requires specialized dual-energy imaging systems. A deep generative translation model has been established to transform high-energy (HE) images into low-energy (LE) images (HE2LE), enabling virtual DES. However, clinical standard (STD) images cannot yield virtual DES via HE2LE translation alone. Therefore, we developed a U-Net-based STD into HE translation model using a discriminator in the pix2pix framework to generate virtual HE ima
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 addressed the unique challenges of promoting physical activity among older adults with chronic diseases in the informal workforce, who often face physical limitations and lack structured schedules or access to workplace wellness programs. To address this gap, a mobile application based on Social Cognitive Theory was developed to encourage physical activity among older adults with hypertension. Guided by the ADDIE model, the app's development included a needs assessment involving a survey of 90 individuals and a literature review. This informed the design of key features, such as edu
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 detection of breast cancer is essential, as it remains a leading cause of cancer-related mortality worldwide. Ultrasound is adopted due to its accessibility, safety, and capability, complementing mammography and MRI. Yet interpretation is challenging because images are operator-dependent. This has motivated deep learning (DL) to improve lesion detection, classification, and segmentation. Although DL achieves high accuracy under noise-free conditions, real-world reliability remains underexplored because acquisition factors and speckle noise degrade images, increasing missed-malignancy
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.
OBJECTIVES: To appraise and synthesise the literature on patient and clinician experiences with hospital-based virtual care services.
METHODS: We searched Medline, Embase, CINAHL and PsycINFO (via Ovid) in October 2023. An updated search was performed in January 2025, with alerts maintained until May 2025. We included qualitative or mixed-methods studies evaluating patient or clinician experiences of hospital-based virtual care.
RESULTS: Out of 15 434 identified articles, 19 studies involving 514 clinicians and 215 patients were included. The majority of the studies were from high-income cou
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Generative artificial intelligence, particularly large language models (LLMs), has rapidly advanced and shows promise in healthcare for supporting teams through their ability to understand and generate medical text. While human-AI collaboration has been explored, the integration of LLMs into healthcare teams remains under-researched.
OBJECTIVE: This scoping review aims to examine how LLMs are currently used to support teamwork and communication in healthcare teams, including both solely professional teams and those involving patients.
METHODS: Following PRISMA-ScR guidelines, we
СтатьяScoping ReviewПолный 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: Electronic health record (EHR)-based clinical prediction systems increasingly use features that reflect how care is delivered and recorded. We evaluated whether creatinine measurement-process features add incremental, operational, and transportable value for dynamic ICU acute kidney injury (AKI) prediction beyond clinical creatinine trajectories.
METHODS: We performed a retrospective cross-database study using MIMIC-IV for development and temporal testing and eICU-CRD for external validation. Repeated 6-hour landmarks began 24 hours after ICU admission. Predictors were derived from
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.
Virtual imaging trials rely on complex, multi-stage computational workflows spanning a large array of software systems for patient modeling, image simulation, and analysis. Integrating heterogeneous software modules into efficient, reproducible, and scalable workflows remains challenging: ad hoc conventions, manual handoffs between developers, and inconsistent file formats often lead to fragile, error-prone results. To address these challenges, we developed GEMSTONe, a Generic Engine for Modular Software Task Orchestration and Negotiation, which decouples domain-specific module computation fro
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.
The purpose of this study was to investigate the performance of LLMs in radiology numerical tasks and perform a comprehensive error analysis. We defined six tasks: extracting (1) minimum T-score from DEXA report, (2) maximum common bile duct (CBD) diameter from ultrasound report, and (3) maximum lung nodule size from CT report, and judging (1) presence of a highly hypermetabolic region on a PET report, (2) whether a patient is osteoporotic based on a DEXA report, and (3) whether a patient has a dilated CBD based on an ultrasound report. Reports were extracted from the MIMIC III and our institu
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 brain tumor classification from magnetic resonance imaging (MRI) is essential for supporting early diagnosis and treatment planning. While Vision Transformers (ViTs) have recently demonstrated strong performance in medical image analysis through their ability to model long-range spatial dependencies, the influence of input feature representation on transformer-based brain tumor classification remains insufficiently explored. To address this gap, this study proposes ViT-Color, a colormap-enhanced Vision Transformer framework that transforms grayscale MRI scans into pseudo-color represe
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.
Medical image classification has advanced substantially with convolutional neural networks (CNNs), Vision Transformers (ViTs), and hybrid CNN-ViT architectures, yet clinical translation remains limited by dataset dependency, inconsistent evaluation practices, and insufficient external validation. This review provides a clinically grounded comparative synthesis of these model families across diverse medical imaging modalities. A structured literature review was conducted across PubMed, IEEE Xplore, Scopus, and Web of Science for studies published between 2016 and 2025. Following predefined elig
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.
MedElevator
Войти в исследования