The early detection of infectious disease outbreaks is a crucial task to protect population health. To this end, public health surveillance systems have been established to systematically collect and analyse infectious disease data. A variety of statistical tools are available, which detect potential outbreaks as abberations from an expected endemic level using these data. Here, we present supervised hidden Markov models for disease outbreak detection, which use reported outbreaks that are routinely collected in the German infectious disease surveillance system and have not been leveraged so f
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.
A statistical analysis of the NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) carbon disulfide (CS2) exposure database was conducted for purposes of establishing a benchmark concentration (BMC) for CS2. The analysis addressed the effects of CS2 exposure on the peripheral nervous system and on ischemic heart disease risk factors. The BMC is based on models relating response to exposure determined from statistical analysis of the continuous exposure data for individuals recorded in the NIOSH database. The results demonstrate that changes in the responses associated with increases 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: Airway management is the cornerstone of anesthesia care. Complications of difficult airways are usually fatal to patients. Artificial intelligence (AI) has shown promising results in enhancing clinicians' performance in various settings. We therefore aimed to summarize the current evidence on the use of AI models in the prediction of a difficult airway.
METHODS: We searched two databases, PubMed and Science Direct, for all relevant articles published until March 2025. Statistical software R version 4.4.2 was then utilized to meta-analyze the area under receiver operating curves (A
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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.
Continuum-level finite element (FE) models became standard computational tools for the evaluation of bone mechanical behavior from in vivo computed tomography scans. Such scans do not account for the anisotropy of the bone. Instead, local mechanical properties in the continuum-level FE models are assumed isotropic and are derived from bone density, using statistical relationships. Micro-FE models, on the other hand, incorporate the anisotropic structure in detail. This study aimed to quantify the effects of assumed isotropy, by comparing continuum-level voxel models of a healthy and a severely
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Spondylolisthesis, a vertebral displacement condition affecting 5-26% of adults, poses a significant health risk to the population. Artificial Intelligence (AI), has emerged as a tool for enhancing diagnostic accuracy. However, the heterogeneity in model performances requires a synthesis of existing evidence.
MATERIALS AND METHODS: This study evaluated the diagnostic accuracy of AI models for the detection of spondylolisthesis across multiple imaging modalities. Following PRISMA PubMed, Scopus, Embase, Web of Science, including 24 studies (21 for meta-analysis) with
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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.
Conditional Poisson models have been used to analyze vaccine safety data from self-controlled case series (SCCS) design. In this paper, we derived the likelihood function of fixed effects models in analyzing SCCS data and showed that the likelihoods from fixed effects models and conditional Poisson models were proportional. Thus, the maximum likelihood estimates (MLEs) of time-varying variables including vaccination effect from fixed effects model and conditional Poisson model were equal. We performed a simulation study to compare empirical type I errors, means and standard errors of vaccinati
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: Accurate mortality prediction following transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is essential for mitigating risk, shared decision-making and periprocedural planning. Surgical risk models have demonstrated modest discriminative value for patients undergoing TAVI and are typically poorly calibrated, with incremental improvements seen in TAVI-specific models. Machine learning (ML) models offer an alternative risk stratification that may offer improved predictive accuracy.
METHODS: PubMed, EMBASE, Web of Science and Cochrane databases were searched until 16 December 2023 for st
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) poses a significant global public health burden, where early detection of at-risk populations is imperative for implementing targeted preventive strategies. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the methodological quality and predictive performance of existing T2DM risk prediction models in screening contexts.
METHODS: Following the TRIPOD-SRMA statement, eligible studies were selected through searching seven databases (CNKI, WanFang Database, VIP, PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library) from database inception
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: Cardiovascular diseases (CVD) are the predominant cause of early death worldwide. Identification of people with a high risk of being affected by CVD is consequential in CVD prevention. This study adopts Machine Learning (ML) and statistical techniques to develop classification models for predicting the future occurrence of CVD events in a large sample of Iranians.
METHODS: We used multiple prediction models and ML techniques with different abilities to analyze the large dataset of 5432 healthy people at the beginning of entrance into the Isfahan Cohort Study (ICS) (1990-2017). Bay
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 survival prediction in breast cancer is essential for patient risk stratification and personalized treatment planning. Although transcriptomic data offer valuable insights into tumor biology, existing predictive models often suffer from poor interpretability and limited integration of biological knowledge. Standard gene-level feature selection methods, such as variance filtering and regularized regression, are agnostic to functional relationships between genes and may overlook biologically meaningful patterns. In this study, we propose a pathway-guided Cox modeling framework that inte
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.
Classification of observations into one of several distinct categories is a common task in applied statistics, traditionally performed using parametric statistical models such as logistic regression. These parametric models are, however, often outperformed in terms of prediction accuracy by black box supervised learning models (BBSLMs). A drawback of BBSLMs is the lack of easy-to-interpret feature effect measures similar to the odds ratio (OR) for logistic regression models. The present paper derives two novel feature effect measures based on partial dependence plots for binary classification
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: Some villages, labeled "persistent hotspots (PHS)," fail to respond adequately in regard to prevalence and intensity of infection to mass drug administration (MDA) for schistosomiasis. Early identification of PHS, for example, before initiating or after 1 or 2 years of MDA could help guide programmatic decision making.
METHODS: In a study with multiple rounds of MDA, data collected before the third MDA were used to predict PHS. We assessed 6 predictive approaches using data from before MDA and after 2 rounds of annual MDA from Kenya and Tanzania.
RESULTS: Generalized linear model
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
Statistical models of breast cancer tumour progression have been used to further our knowledge of the natural history of breast cancer, to evaluate mammography screening in terms of mortality, to estimate overdiagnosis, and to estimate the impact of lead-time bias when comparing survival times between screen detected cancers and cancers found outside of screening programs. Multi-state Markov models have been widely used, but several research groups have proposed other modelling frameworks based on specifying an underlying biological continuous tumour growth process. These continuous models off
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.
Many epidemiological studies use predicted air pollution exposures as surrogates for true air pollution levels. These predicted exposures contain exposure measurement error, yet simulation studies have typically found negligible bias in resulting health effect estimates. However, previous studies typically assumed a statistical spatial model for air pollution exposure, which may be oversimplified. We address this shortcoming by assuming a realistic, complex exposure surface derived from fine-scale (1 km × 1 km) remote-sensing satellite data. Using simulation, we evaluate the accuracy of epidem
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The current increased interest for using tissue culture as a surrogate for mouse infection to assess Cryptospridium viability suggests that a comparison of the two models is essential for data interpretation. Therefore, a need remains for a statistical comparison that can demonstrate if infection and inactivation predicted by new tissue culture models are comparable with those predicted by animal models. Data from a total of 31 dose-response trials using both tissue culture and mouse models to assess C. parvum infectivity were compared. The dose needed to infect 50% of the tissue cultures (ID(
Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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: Patients with vertebral compression fractures may experience unpredictable residual pain following vertebral augmentation. Clinical prediction models have shown potential for early prevention and intervention of such residual pain. However, studies focusing on the quality and accuracy of these prediction models are lacking. Therefore, we systematically reviewed and critically evaluated prediction models for residual pain following vertebral augmentation.
METHODS: We systematically searched eight databases (PubMed, Embase, Web of Science, CNKI, WanFang, VIP, and SinoMed) for studie
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.
Dengue is among the fastest-spreading vector-borne infectious disease, with outbreaks often overwhelm the health system and result in huge morbidity and mortality in its endemic populations in the absence of an efficient warning system. A large number of prediction models are currently in use globally. As such, this study aimed to systematically review the published literature that used quantitative models to predict dengue outbreaks and provide insights about the current practices. A systematic search was undertaken, using the Ovid MEDLINE, EMBASE, Scopus and Web of Science databases for publ
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.
Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) remains under-detected in clinical settings, presenting opportunities for automated detection to identify at-risk patients. This study evaluates natural language processing approaches for binary PTSD classification from clinical interview transcripts using the DAIC-WOZ dataset, which contains semi-structured interviews with standardized psychological assessments. We compared embedding-based methods (SentenceBERT/LLaMA with logistic regression), general and mental health-specific transformer models (BERT/RoBERTa), and large language model prompting strategi
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.
In medicine, multiple continuous outcomes are often repeatedly measured on each subject over time to assess disease severity. Usually, it is of interest to investigate the association between those outcomes, which may be measured at different time points, resulting in unbalanced data. The multivariate linear mixed-effects model (MLMM) is a popular framework for this analysis. It considers the unbalanced nature of the data and accounts for the association of the outcomes via the random effects, often assuming a multivariate normal distribution. However, measuring and understanding the degree of
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