Malaria, caused by Plasmodium falciparum is a deadly disease and remains a global health concern. With the emergence of resistance to artemisinin; it is pivotal to identify potential therapeutic drug targets against malaria. This study employs the use of machine learning and computational approaches to predict the druggable protein among the ∼1000 essential hypothetical genes of P. falciparum. While traditional target prioritization strategies rely on either manual curation or single-parameter thresholds, neither approach is conducive to working with literally thousands of essential proteins n
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.
To estimate accurately the parameters of a regression model, the sample size must be large enough relative to the number of possible predictors for the model. In practice, sufficient data is often lacking, which can lead to overfitting of the model and, as a consequence, unreliable predictions of the outcome of new patients. Pooling data from different data sets collected in different (medical) centers would alleviate this problem, but is often not feasible due to privacy regulation or logistic problems. An alternative route would be to analyze the local data in the centers separately and comb
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.
Ureteropelvic junction obstruction (UPJO) is a common pediatric condition often treated with pyeloplasty. Despite the surgical intervention, postoperative urinary tract infections (UTIs) occur in over 30% of cases within six months, adversely affecting recovery and increasing both clinical and economic burdens. Current prediction methods for postoperative UTIs rely on empirical judgment and limited clinical parameters, underscoring the need for a robust, multifactorial predictive model. We retrospectively analyzed data from 764 pediatric patients who underwent unilateral pyeloplasty at the Chi
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND & AIMS: Malnutrition is persistent in 50%-75% of children with congenital heart disease (CHD) after surgery, and early prediction … generation of 115 useable features, which allowed us to build models to predict malnutrition. Five prediction algorithms were used, and the XGBoost model achieved the greatest AUC in all outcomes. The results obtained from the permutation importance and SHAP analyses showed that the 1-month postoperative WAZ-score, discharge WAZ score and preoperative WAZ score were t …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
PURPOSE: High rate of preterm birth (birth before 37 weeks of gestation) in the world, its negative outcomes for pregnant women and newborns necessitate to predict preterm birth and identify its main risk factors. Premature deliveries have been divided into provider-initiated (with medical intervention for early terminating the pregnancy) and spontaneous preterm birth (without any intervention) categories in the previous studies. The main aim of this study is proposing methods for prediction of provider-initiated preterm birth and spontaneous premature deliveries and ranking the predictive fea
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: Immune-mediated hepatotoxicity (IMH) induced by immune checkpoint inhibitors (ICIs) can lead to fatal outcomes. Exploring the risk factors associated with IMH is crucial for the early identification and management of immune-related adverse events (irAEs).
METHODS: Screening IMH-influencing factors by applying meta-analysis to clinical research data. Utilizing FAERS data, ICIs-related IMH prediction models were developed using two types of variables (full variables and optimal variables screened by univariate logistic regression) and nine machine learning algorithms (logistic regre
СтатьяМетаанализПоиск 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: Radiomics, a technique employing machine learning (ML) to extract quantitative features from processed radiographic images, holds promise for improving clinical prediction models. It offers the potential to comprehensively characterize spinal shape and alignment. We hypothesized that processed image (PrIm) algorithms outperform traditional radiographic measurements (TRM) and scores in predicting postoperative mechanical complications (MC) in adult spinal deformity (ASD).
PURPOSE: The aim was to compare the performance of PrIm algorithms to TRM-GAP score in the prediction o
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: Anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction (ACLR) can be successful in restoring knee stability. However, secondary ACL injury, either through graft failure or contralateral injury, is a known complication and can significantly impact the ability of a patient to return successfully to previous activities.
PURPOSE: To develop and internally validate an interpretable machine learning model to quantify the risk of graft failure and contralateral ACL injury in a longitudinal cohort treated with ACLR.
STUDY DESIGN: Case-control study; Level of evidence, 3.
METHODS: An establishe
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.
Sagittal synostosis is a condition caused by the fused sagittal suture and results in a narrowed skull in infants. Spring-assisted cranioplasty is a correction technique used to expand skulls with sagittal craniosynostosis by placing compressed springs on the skull before six months of age. Proposed methods for surgical planning in spring-assisted sagittal craniosynostosis correction provide information only about the skull anatomy or require iterative finite element simulations. Therefore, the selection of surgical parameters such as spring dimensions and osteotomy sizes may remain unclear an
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.
IMPORTANCE: Artificial intelligence (AI) enables powerful models for establishment of clinical diagnostic and prognostic tools for hip fractures; however the performance and potential impact of these newly developed algorithms are currently unknown.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of AI algorithms designed to diagnose hip fractures on radiographs and predict postoperative clinical outcomes following hip fracture surgery relative to current practices.
DATA SOURCES: A systematic review of the literature was performed using the MEDLINE, Embase, and Cochrane Library databases for all arti
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: Population-based data on the incidence of breast cancer (BC) recurrence are scarce, because tracking the relevant information is resource-consuming. We report the external validation of a data-driven case-finding algorithm to identify selected treatment and procedure codes relating to BC recurrences from administrative healthcare data.
METHODS: We linked a cancer registry-based cohort of BC patients from the Emilia-Romagna (northern Italy) regional hospital discharge and outpatient care databases, and we ran the algorithm. We compared the algorithm-determined incidence and tempo
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.
Electronic health records (EHRs) are a source of big data that provide opportunities for conducting population-based studies and creating learning health systems, especially for rare conditions such as sickle cell disease (SCD). The objective of our study is to validate algorithms for accurate identification of patients with hemoglobin (Hb) SS/Sβ0 thalassemia and acute care encounters for pain among SCD patients within EHR warehouse. We used data for children receiving care at Children's Hospital of Wisconsin from 2013 to 2016 to test the accuracy of the 2 algorithms. The algorithm for genotyp
СтатьяПоддержка 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.
Until recently, there have been few clinical algorithms for the management of patients with COPD. Current evidence-based clinical management guidelines can appear to be complex, and they lack clear step-by-step instructions. For these reasons, we chose to create a simple and practical clinical algorithm for the management of patients with COPD, which would be applicable to real-world clinical practice, and which was based on clinical symptoms and spirometric parameters that would take into account the pathophysiological heterogeneity of COPD. This optimized algorithm has two main fields, one f
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.
A novel algorithm designed for the screening of carbapenemase-producing Enterobacteriaceae (CPE), based on faropenem and temocillin disks, was compared to that of the Committee of the Antibiogram of the French Society of Microbiology (CA-SFM), which is based on ticarcillin-clavulanate, imipenem, and temocillin disks. The two algorithms presented comparable negative predictive values (98.6% versus 97.5%) for CPE screening among carbapenem-nonsusceptible Enterobacteriaceae However, since 46.2% (n = 49) of the CPE were correctly identified as OXA-48-like producers by the faropenem/temocillin-base
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.
Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN), severe drug reactions, are often misdiagnosed due to their rarity and lack of information on differential diagnosis. The objective of the study was to develop an electronic medical record (EMR)-based algorithm to identify patients with SJS/TEN for future application in database studies. From the EMRs of a university hospital, two dermatologists identified all 13 patients with SJS/TEN seen at the Department of Dermatology as the case group. Another 1472 patients who visited the Department of Dermatology were identified using t
СтатьяРандомизированное 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.
Assisted Reproductive Technology (ART) increases the risk of preeclampsia (PE), yet no specific prediction model tailored to the ART population exists. This review evaluates prediction models incorporating ART as a predictor, focusing on risk of bias, performance, generalizability and clinical applicability. A systematic MEDLINE search up to July 2023 identified models predicting PE that included ART as a predictor. Exclusion comprised studies on outcomes after PE onset, univariable models and validation studies of previously validated models. Risk of bias, applicability and generalizability w
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Large language models (LLMs) show promise in clinical applications but face accuracy limitations in disease risk prediction, especially for rare conditions. We evaluated ChatGPT and DeepSeek against task-specific models for cholangiocarcinoma (rare) and myocardial infarction (common) prediction. Standalone LLMs underperformed specialized models, whereas collaborative prediction improved performance. Our findings suggest hybrid architectures leveraging complementary strengths of both approaches represent a promising direction for clinical AI deployment.
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/OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic exposed the need for economic resilience in dental practices, which faced reduced patient numbers, increased costs, and service restrictions. This study aimed to develop a predictive model for dental practice resilience and to identify the financial characteristics associated with better performance during and after a crisis.
METHODS: We analyzed official financial statements for 2,474 Bucharest dental practices. After applying mode-specific inclusion criteria, the final analytic cohorts comprised 850 firms for crisis-year prediction in 2020 and 80
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.
RNA structure is central to the function of every RNA class yet the gap between annotated sequences and experimentally determined structures remains large. Computational methods to fill this gap have evolved from thermodynamic free energy minimization through supervised deep learning to self-supervised RNA language models trained on millions of sequences, progressively improving structure prediction. Here we review the state of the art in RNA structure prediction, covering key training datasets, community benchmarks, and the performance of current models. We further discuss perspectives on int
СтатьяОбзорПоиск 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 applications of artificial intelligence (AI) in plastic surgery have grown considerably in recent years. As large patient datasets become more accessible, surgeons are increasingly leveraging machine learning (ML), a subset of AI, to predict patient outcomes and guide surgical decision-making. This review evaluates the relative performance of ML prediction models in breast reconstruction.
METHODS: A systematic review was conducted utilizing PubMed, Scopus, and EMBASE according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Studies using ML
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.
MedElevator
Войти в исследования