BACKGROUND: Postoperative atrial fibrillation is a common complication after cardiac surgery, associated with both short- and long-term adve … variable logistic regression (p < 0.1). Various machine learning models, including neural networks, support vector machines, k-nearest neighbors' random forests, and Bayesian classifiers were trained, using 10-fold cross-validation and subsequently evaluated on an independent test set. A genetic algorithm was applied for variable selection, and a reject option was imple …
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 CONTEXT: Proximal junctional kyphosis (PJK) is a well-recognized complication of adult spinal deformity surgery. However, traditi … PJA≥15°) and severe (PJA≥28°) PJK.
METHODS: Five machine learning algorithms (logistic regression, support vector machine, random forest, extreme gradient boosting, AutoGluon) were trained to predict moderate and severe PJK. Feature stability analysis identified robust predictors across models, and SHAP analysis elucidated the feature directionality.
RESULTS: The inci …
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: Psoriasis and metabolic dysfunction-associated fatty liver disease (MAFLD) share pathological features such as chronic inflammat … orithms, including random forest (RF), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and support vector machine (SVM), were applied to identify hub genes. Diagnostic performance was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) analysis, immune infiltration assessment, Spearman correlation, and experimental validation in psoriasis and MAFLD mouse mo …
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 OBJECTIVE: Vocal cord leukoplakia (VCL) is a common precancerous lesion of the larynx associated with a high postoperative re … the model's predictions.
RESULTS: Ten core features were ultimately retained after selection. The support vector machine model achieved the best performance on the test set, with an AUC of 0.87. Calibration curves and decision curve analysis confirmed its satisfactory predictive reliability and clinical net benefit. SHAP analysis ranked the importance of the selected …
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and evaluate machine learning (ML) models for predicting non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) using readily accessible clinical and biochemical indicators.
METHODS: A total of 2,459 patients with T2DM were enrolled in this cross-sectional study. Eight ML algorithms, logistic regression (LG), k-nearest neighbors (k-NN), support vector machine (SVM), decision tree (DT), random forest (RF), gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGBoost), and naïve Bayes (NB), were developed to cons…
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.
Pterygium is a common ocular surface disorder, with its prevalence strongly correlated to ultraviolet (UV) exposure in geographic regions. E … (SERTAD1, JMJD1C, CSRNP1) were identified through machine learning and validated by QPCR, with the support vector machine model demonstrating exceptional predictive performance (AUC = 0.84). Empirical validation corroborated significant downregulation of selected biomarkers in pterygium tissue samples compared to normal conjunctiva. Our findings underscore the vital ro …
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: A second primary malignant tumor is one of the most important factors affecting the long-term survival of young women with breast cancer (YWBC). As one of the main treatments for breast cancer YWBC patients, postoperative radiotherapy (PORT) may increase the risk of second primary malignancy (SPM).
METHODS: Machine learning components, including ridge regression, XGBoost, k-nearest neighbor, light gradient boosting machine, logistic regression, support vector machine, neural network, and random forest, were used to construct a predictive model and identify the risk factors for SPM…
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 is one of the most prevalent mental health disorders globally, affecting approximately 280 million people and frequen … ibutes (eg, age) from the raw activity data. Five machine learning algorithms (logistic regression, support vector machines, random forest, XGBoost, and neural networks) were assessed via accuracy, precision, recall, F1-score, specificity, and Matthew correlation constant. We further used Shapley Additive Explanations (SHAP) and Local Interpretable Model-agnostic Explan …
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: To determine whether a machine learning model of voxel level [18f]fluorodeoxyglucose positron emission tomography (PET) data could predict progressive supranuclear palsy (PSP) pathology, as well as outperform currently available biomarkers.
METHODS: One hundred and thirty-seven autopsied patients with PSP (n = 42) and other neurodegenerative diseases (n = 95) who underwent antemortem [18f]fluorodeoxyglucose PET and 3.0 Tesla magnetic resonance imaging (MRI) scans were analyzed. A linear support vector machine was applied to differentiate pathological groups with sensitivity analyse…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 STANDFIRM (Shared Team Approach Between Nurses and Doctors for Improved Risk Factor Management; ANZCTR registration ACTRN12608000166370) trial was designed to test the effectiveness of chronic disease care management for modifying the Framingham risk score (FRS) among patients with stroke or transient ischemic attack. The primary outcome of change in FRS was not met. We determine baseline characteristics that predict reduction in FRS at 12 months and whether future FRS is predetermined at baseline.
METHODS AND RESULTS: We used machine learning regression methods to evaluate 35
СтатьяРандомизированное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Postoperative sleep disturbance (PSD) is a common complication following total knee arthroplasty (TKA), which negatively impacts … eoperatively, intraoperatively, and postoperatively. Ten MLa models, including logistic regression, support vector machine (SVM), and XGBoost, were trained and evaluated using a test set. Performance metrics, including accuracy, sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC), were used to evaluate the efficacy of the models. Key features influencing PSD were i …
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 mechanisms underlying the pathogenesis of septic cardiomyopathy (SCM) are intricate and incompletely understood. PANoptosis is a novel t … K2 and GADD45B) were screened using least absolute shrinkage and selection operator regression, the support vector machine-recursive feature elimination algorithm and the random forest algorithm, with both genes demonstrating a high diagnostic value. RIPK2 and GADD45B were positively correlated with neutrophils. The ceRNA regulatory network included two mRNAs, eight mic …
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.
OBJECTIVE: This study aims to predict hypothermia during neonatal in-hospital transport using machine learning techniques, identify risk fac … ne learning algorithms-Decision Tree (DT), Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), and Naive Bayes (NB)-were used to develop predictive models. The effectiveness was evaluated using area under the ROC curve (AUC), along with F1 score, accuracy, sensitivity, specificity, and Hosmer-Lemeshow c …
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: Off-pump coronary artery bypass grafting (OPCABG) is an alternative to traditional coronary artery bypass grafting (CABG), whi … on set (n = 913). An external validation cohort of 878 patients was also included. Five ML methods -Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), AdaBoost, and XGBoost-were employed to predict the risk of AKI.
RESULTS: The XGBoost model demonstrated the highest performance, with an area under the curve (AUC) of 0.88, sensitivity of 82%, and spec …
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: Acute kidney injury (AKI) is common and linked to poor outcomes, but early detection remains challenging. Previous research iden … lassifiers: light gradient boosting machine (LightGBM), random forest (RF), ML logistic regression, support vector machine, multilayer perceptron, eXtreme gradient boosting (XGBoost), Gaussian Naive Bayes and k-nearest neighbors. External validation was performed in the cardiac surgery cohort.
RESULTS: Among 149 ICU patients (median age 56.0 [interquartile range (IQR): …
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.
Genetic factors contribute to 60-70% of the variability in rheumatoid arthritis (RA). However, few studies have used genetic variants to pre … sessed using logistic regression (LR), random forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and support vector machine (SVM). Performance metrics included the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, positive and negative predictive values (PPV and NPV), and F1-score. The fourth model, integrating SNPs with XGBoost, out …
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.
Fibromyalgia (FM) is a chronic condition marked by widespread pain, fatigue, and other debilitating symptoms, affecting 2-4% of the populati … ith key module genes was used to build four machine learning models, with the top features from the support vector machine model tested for drug sensitivity to identify therapeutic targets. Expression of the top five genes was validated using real-time quantitative polymerase chain reaction and Western blotting. We identified 1599 DEGs between FM and healthy control. WG …
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.
Anti-tuberculosis drug-induced liver injury (ATLI) is the most harmful to anti-tuberculosis (TB) treatment. This study aims to construct and validate a binary ATLI risk prediction model based on clinical data through seven machine learning algorithms (logistic regression, decision tree, support vector machine, random forest, gradient boosting decision tree, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine [LightGBM]). A retrospective cohort of 2356 TB patients followed between January 2017 and December 2024 was used to develop and evaluate the prediction model. Random undersampli…
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVE: Traumatic brain injury (TBI) remains a leading cause of disability and death globally, and post-traumatic hypopituitarism (PTHP) … uated: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, LightGBM, XGBoost, CatBoost, Naive Bayes, Support Vector Machine, k-nearest neighbors, and Multi-Layer Perceptron. Performance metrics included accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under the receiver operating characteristic curve. The following variab …
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.
BACKGROUND: In patients with embolic stroke of undetermined source (ESUS), occult atrial fibrillation (AF) has been implicated as a key sour … on was 1051 (IQR 478-1287) days. Of the 157 patients, 32 (20.4%) had occult AF detected on the ILR. Support vector machine predicted for AF with a 95% confidence interval area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.736-0.737, multilayer perceptron with an AUC of 0.697-0.708, XGBoost with an AUC of 0.697-0.697, and random forest with an AUC of 0.663 …
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.
MedElevator
Войти в исследования