BACKGROUND: In a wide range of diseases, it is necessary to utilize multiple data sources to obtain enough data for model training. However, performing centralized pooling of multiple data sources, while protecting each patients' sensitive data, can require a cumbersome process involving many institutional bodies. Alternatively, federated learning (FL) can be utilized to train models based on data located at multiple sites.
METHOD: We propose two methods for training time-to-event prediction models based on distributed data, relying on FL algorithms, for time-to-event prediction models. Both
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: Reliable and accurate estimates of body composition are essential when studying the various health correlates of disease. Bioelectrical impedance analysis (BIA) is an affordable and feasible body composition assessment technique for clinical and field settings. Total body water (TBW) and hence fat-free mass is estimated by predictive regression algorithms using anthropometric measurements plus the resistance index. Aim: The study aimed to develop a BIA prediction equation for TBW in children in Myanmar using the deuterium dilution technique as the reference method. Methods: The stu
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.
OBJECTIVES: With the expanding integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) into the structural heart domain, numerous ML models have emerged for the prediction of adverse outcomes after transcatheter aortic valve implantation (TAVI). We aim to identify, describe, and critically appraise ML prediction models for adverse outcomes after TAVI. Key objectives consisted in summarizing model performance, evaluating adherence to reporting guidelines, and transparency.
METHODS: We searched PubMed, SCOPUS, and Embase through August 2023. We selected published machine learning
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: The status of axillary lymph nodes (ALN) plays a critical role in the management of patients with breast cancer. It is an urgent demand to develop highly accurate, non-invasive methods for predicting ALN status.
PURPOSE: To evaluate the efficacy of ultrasound radiofrequency (URF) time-series parameters, in combination with clinical data, in predicting ALN metastasis in patients with breast cancer.
MATERIAL AND METHODS: We prospectively gathered clinicopathologic and ultrasonic data from patients diagnosed with breast cancer. Various machine-learning (ML) models were developed usi
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.
Chronic disease progression models are available for several highly prevalent conditions. For chronic kidney disease (CKD), the scope of existing progression models is limited to the risk of kidney failure and major cardiovascular (CV) events. The aim of this project was to develop a comprehensive CKD progression model (CKD-PM) that simulates the risk of CKD progression and a broad range of complications in patients with CKD. A series of literature reviews informed the selection of risk factors and identified existing risk equations/algorithms for kidney replacement therapy (KRT), CV events, o
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.
In the Paris Olympic cycle, South Korean women's athlete An Se-young rose to the top of the 2023 BWF Olympic points with a win rate of 89.5%. With An Se-young as the subject, this paper aims to carry out technical and tactical analysis of women's badminton singles and formulate a prediction model based on machine learning. Firstly, An's technical and tactical statistics are analyzed and presented in a proposed "three-stage" data classification method. Secondly, we improve our "three-stage" machine learning dataset using video analysis of 10 matches (21 point games) where An Se-young faced off
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: Lymph node metastasis (LNM) is associated with worse prognosis in bladder urothelial carcinoma (BUC) patients. This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models to preoperatively predict LNM in BUC patients treated with radical cystectomy (RC).
METHODS: We retrospectively collected demographic, pathological, imaging, and laboratory information of BUC patients who underwent RC and bilateral lymphadenectomy in our institution. Patients were randomly categorized into training set and testing set. Five ML algorithms were utilized to establish prediction models. The
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: Using the reaction history in logistic regression and machine learning (ML) models to predict penicillin allergy has been reported based on non-US data.
OBJECTIVE: We developed ML positive penicillin allergy testing prediction models from multisite US data.
METHODS: Retrospective data from 4 US-based hospitals were grouped into 4 datasets: enriched training (1:3 case-control matched cohort), enriched testing, nonenriched internal testing, and nonenriched external testing. ML algorithms were used for model development. We determined area under the curve (AUC) and applied the Shapl
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.
Background: Surgical site complications (SSCs) are common, yet preventable hospital-acquired conditions. Single-use negative pressure wound therapy (sNPWT) has been shown to be effective in reducing rates of these complications. In the era of value-based care, strategic allocation of sNPWT is needed to optimize both clinical and financial outcomes. Materials and Methods: We conducted a retrospective analysis using data from the Premier Healthcare Database (2017-2021) for 10 representative open procedures in orthopedic, abdominal, cardiovascular, cesarean delivery, and breast surgery. After sep
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.
Artificial intelligence-enabled electrocardiogram (ECG) algorithms are gaining prominence for the early detection of cardiovascular (CV) conditions, including those not traditionally associated with conventional ECG measures or expert interpretation. This study develops and validates such models for simultaneous prediction of 15 different common CV diagnoses at the population level. We conducted a retrospective study that included 1,605,268 ECGs of 244,077 adult patients presenting to 84 emergency departments or hospitals, who underwent at least one 12-lead ECG from February 2007 to April 2020
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: Clinical pediatric tuberculosis (TB) diagnosis may lead to overdiagnosis particularly among children with human immunodeficiency virus (CHIV). We assessed the performance of monocyte-lymphocyte ratio (MLR) as a diagnostic biomarker and constructed a clinical prediction score to improve specificity of TB diagnosis in CHIV with limited access to microbiologic testing.
METHODS: We pooled data from cohorts of children aged ≤13 years from Vietnam, Cameroon, and South Africa to validate the use of MLR ≥0.378, previously found as a TB diagnostic marker among CHIV. Using multivariable log
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.
INTRODUCTION: Post-stroke depression (PSD) is an important and frequent non-motor complication after a stroke. As valid prediction of PSD occurrence is still not possible, the unselective use of preventive therapy in stroke patients has risen a questionable risk-to-benefit consideration. Therefore, there is a need to increase the prediction probability of PSD to identify patients at very high risk of a depressive complication who might benefit from preventive therapy. In this context, a brainstem raphe hypoechogenicity (BRH) in transcranial sonography (TCS) has previously been associated with
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 deep learning models for identification of sex and age from macular optical coherence tomography (OCT) and to analyze the features for differentiation of sex and age.
DESIGN: Algorithm development using database of macular OCT.
METHODS: We reviewed 6147 sets of macular OCT images from the healthy eyes of 3134 individuals from a single eye center in Taiwan. Deep learning-based algorithms were used to develop models for the identification of sex and age, and 10-fold cross-validation was applied. Gradient-weighted class activation mapping was used for feature analysis.
RESU
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.
Precision medicine (PM) is increasingly recognized as the way forward for optimizing patient care. Introduced in the field of oncology, it is now considered of major interest in other medical domains like allergy and chronic airway diseases, which face an urgent need to improve the level of disease control, enhance patient satisfaction and increase effectiveness of preventive interventions. The combination of personalized care, prediction of treatment success, prevention of disease and patient participation in the elaboration of the treatment plan is expected to substantially improve the thera
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.
OBJECTIVE: Analyze the psychological and clinical factors of clinically significant tinnitus (THI score ≥38) in patients with hearing loss, construct predictive models based on four machine learning (ML) algorithms, and compare the predictive performance of different models.
METHODS: Patients with hearing loss who visited the Department of Otolaryngology at Qinghai University between August 2024 and May 2025 were enrolled in this study. Clinical data were retrieved from the hospital's electronic medical record system. The study outcome was the occurrence of clinically significant tinnitus. Pr
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.
Artificial intelligence accelerates anticancer peptides (ACPs) discovery. However, existing computational methods lack integration of identification with activity-based candidate prioritization. Here, we present DeepACPred, a three-stage pipeline encompassing ACP binary classification model, ACP multilabel classification model, and ACP IC50 prediction model, leveraging multimodal features from ESM2 protein language model embeddings, AAindex physicochemical descriptors, and sequence composition. On 5712 benchmark sequences, the binary classifier achieved 95.10% accuracy (AUC = 0.9913), with per
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.
Wearable lower-limb prostheses benefit from environment-aware control, yet strict on-device constraints (size and compute) make real-time perception and decision-making challenging. We present an edge-computing framework that integrates two inertial measurement units with an event-triggered array LiDAR sensor to enable synchronous locomotion modes prediction and terrain features calculation. Joint kinematics from the IMUs dynamically trigger LiDAR scans at critical gait phases, reducing LiDAR active sensing time while preserving forward terrain information for decision-making. The complete pip
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.
INTRODUCTION: Accurate prediction of fracture risk is important for treatment decisions, yet evaluations of commonly used thresholds are limited, and the added value of volumetric bone mineral density (vBMD) remains uncertain. We conducted the first head-to-head comparison of the SHAFRE and FRAX algorithms using identical predictor information.
MATERIALS AND METHODS: We included 3525 community-dwelling Swedish men and women (mean age 71.4 years) who underwent a health examination with femoral neck areal BMD (aBMD) and radial vBMD. Incident fractures were retrieved from the National Patient Re
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: Practical estimation of patient risk is often complicated by predictor values being unobserved or missing. In this paper we study the calibration and application of models for patient risk prediction when both the past patient data to which the prediction models are fit contains such missing values, while the future patient records may also be partially observed. Typical applications are often encountered in prognostic observational research or with registry data.
METHODS: This paper presents a detailed study on the use of multiple imputation in prediction, to deal with missing va
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: Algorithms to estimate gestational age (GA) for nonlive births have been developed in other administrative healthcare databases, but their applicability in Korea remains unknown. We adapted algorithms developed in the United States and evaluated their validity in Korean healthcare claims data.
METHODS: Using the National Health Information Database of South Korea, we linked GA information on influenza vaccination from the national vaccination registry to establish a reference standard. Nonlive births were stratified into spontaneous/induced abortions and stillbirths. Four algorith
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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