OBJECTIVE: The primary aim of this study was to investigate the accuracy of a semi-automatic algorithm in assessing the feasibility and complexity of endoscopic stapes surgery preoperatively.
METHODS: A semi-automatic algorithm was developed to simulate endoscopic stapes surgery in 3D. To test the accuracy of the algorithm, five fresh-frozen cadaveric heads (ten ears) were used. Each head was CT-scanned, followed by segmentation and 3D reconstruction of the bones including the ear canal, middle ear, and ossicular chain. Two interventions were tested on each ear. Initially, the algorithm was d
СтатьяОбзорПоиск 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.
Acute coronary syndrome (ACS) includes conditions such as unstable angina (UA), non-ST elevation myocardial infarction (NSTEMI), and ST elevation myocardial infarction (STEMI). High-sensitivity cardiac troponin I (hs-cTnI) assays have been recommended as primary biomarkers for NSTEMI diagnosis due to their high sensitivity and specificity. However, there is no consensus on the optimal diagnostic strategy for early NSTEMI detection. This study aims to evaluate the diagnostic performance of four hs-cTnI-based strategies for suspected NSTEMI: Limit of Detection (LoB), Single Cut-off, hs-cTnI 0/1
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.
INTRODUCTION: Although several electrocardiographic (ECG) algorithms have been proposed for differentiating the origins of outflow tract ventricular arrhythmias, the most optimal one has not been agreed on. The purpose of this study was to establish an ECG diagnostic model based on the previous ECG algorithms.
METHODS AND RESULTS: The following ECG diagnostic model, Y=-1.15×( TZ )-0.494×(V2S/V3R), was developed by standard 12-lead ECG algorithms in 488 patients with idiopathic premature ventricular contractions or ventricular tachycardia with a left bundle branch block pattern and inferior ax
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
Although dried blood spot (DBS) sampling is increasingly receiving interest as a potential alternative to traditional blood sampling, the impact of hematocrit (Hct) on DBS results is limiting its final breakthrough in routine bioanalysis. To predict the Hct of a given DBS, potassium (K(+)) proved to be a reliable marker. The aim of this study was to evaluate whether application of an algorithm, based upon predicted Hct or K(+) concentrations as such, allowed correction for the Hct bias. Using validated LC-MS/MS methods, caffeine, chosen as a model compound, was determined in whole blood and co
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.
Background: Cognitive Processing Therapy (CPT) is an effective, widely supported treatment for PTSD, but patient response varies considerably. Optimally targeting maladaptive trauma-related beliefs (stuck points) may significantly enhance treatment outcomes. This study evaluated the feasibility of developing a recommendation algorithm that helps clinicians identify specific patient-endorsed stuck points, which, when effectively restructured, could lead to greater reductions in PTSD symptoms.Methods: Data were drawn from 898 veterans and service members participating in a two-week CPT-based acc
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 The objective of this study was to develop and validate machine learning (ML) algorithms to predict the 30-day and 6-month risk of deteriorating functional status following surgical treatment for thoracic spinal stenosis (TSS). We aimed to provide surgeons with tools to identify patients with TSS who have a higher risk of postoperative functional decline. MATERIAL AND METHODS The records of 327 patients with TSS who completed both follow-up visits were analyzed. Our primary endpoint was the dichotomized change in the perioperative Japanese Orthopedic Association (JOA) score, categor
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: Differentiation among parkinsonian syndromes may be clinically challenging, especially at early disease stages. In this study, we used 18F-FDG-PET brain imaging combined with an automated image classification algorithm to classify parkinsonian patients as Parkinson's disease (PD) or as an atypical parkinsonian syndrome (APS) at the time when the clinical diagnosis was still uncertain. In addition to validating the algorithm, we assessed its utility in a "real-life" clinical setting.
METHODS: One hundred thirty-seven parkinsonian patients with uncertain clinical diagnosis underwent 18
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.
Organic small molecules are proven to be capable of passivating the bulk/interfacial defects in inorganic perovskite solar cells. Considering the burdensome situation to screen the functional small molecules, we employ a modified machine learning (ML) strategy to guide screening suitable small molecules toward efficient solar cells through three modified ML algorithms to construct the prediction model: (i) random forest algorithm (RF), (ii) support vector machine algorithm (SVR), and (iii) XGBoost. Among them, the XGBoost algorithm displays a better overall predictive performance, whereby the
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.
Precise segmentation of lung field is a crucial step in chest radiographic computer-aided diagnosis system. With the development of deep learning, fully convolutional network based models for lung field segmentation have achieved great effect but are poor at accurate identification of the boundary and preserving lung field consistency. To solve this problem, this paper proposed a lung segmentation algorithm based on non-local attention and multi-task learning. Firstly, an encoder-decoder convolutional network based on residual connection was used to extract multi-scale context and predict the
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Machine learning algorithms (ML) are receiving a lot of attention in the development of predictive models for monitoring dengue transmission rates. Previous work has focused only on specific weather variables and algorithms, and there is still a need for a model that uses more variables and algorithms that have higher performance. In this study, we use vector indices and meteorological data as predictors to develop the ML models. We trained and validated seven ML algorithms, including an ensemble ML method, and compared their performance using the receiver operating characteristic (ROC) with t
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.
Missing covariate data present a challenge to tree-structured methodology due to the fact that a single tree model, as opposed to an estimated parameter value, may be desired for use in a clinical setting. To address this problem, we suggest a multiple imputation algorithm that adds draws of stochastic error to a tree-based single imputation method presented by Conversano and Siciliano (Technical Report, University of Naples, 2003). Unlike previously proposed techniques for accommodating missing covariate data in tree-structured analyses, our methodology allows the modeling of complex and nonl
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
OBJECTIVE: Patients hospitalized for diabetes-related conditions face elevated risks of emergency department (ED) visits post-discharge, driven by both clinical factors and social determinants of health (SDoH). This study aimed to develop and validate predictive models integrating clinical and SDoH data to identify high-risk patients for post-hospitalization diabetes case management.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study using electronic health record data from the University of Alabama at Birmingham Medical Center, including 162,063 inpatient encounters (January 2020-June 2024)
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: This study aimed to identify the effectiveness of free water MRI (FW-MRI) features for predicting amyloid-beta (Aβ) statuses in Alzheimer’s disease (AD) by constructing diagnostic models using machine learning analysis. METHODS: This study retrospectively included 96 patients of mild cognitive impairment (MCI) and AD (69 Aβ-positive and 27 Aβ-negative). Clinical characteristics, FW-corrected and standard diffusion indices, and structural MRI indices were collected. Three supervised machine learning algorithms, including random forest (RF), support vector machine (SVM), and extreme gra
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.
Coronary no-reflow (NR) after percutaneous coronary intervention (PCI) predicts adverse prognosis in patients with acute coronary syndrome (ACS). This study aimed to establish a machine learning-based risk prediction model for periprocedural NR in ACS patients undergoing PCI. We conducted a single-center, prospective, observational cohort study enrolling consecutive ACS patients undergoing PCI between January 2023 and March 2024. Patients were allocated to a training set (n = 692) and a test set (n = 297) based on admission order. Key predictive features were screened using Lasso regression an
СтатьяНаблюдательное 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: Pancreatic cancer (PC) is deadly and distinguishing it from inflammatory conditions in chronic pancreatitis (CP) patients is challenging. We aimed to develop machine learning models to predict PC in CP patients with focal pancreatic lesions.
METHODS: For this bicentric retrospective study, CP patients with indeterminate focal pancreatic lesions discovered through contrast-enhanced computed tomography scans were enrolled. Final diagnosis of focal pancreatic lesions was established by surgical pathology or follow-up outcomes. We used Boruta algorithm for feature screening, and condu
СтатьяМногоцентровое 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: Adverse events (AEs) within the cardiac ICU (CICU) are associated with high mortality and comorbidity. Patients with single ventricle (SV) physiology are particularly vulnerable to experiencing such events before second stage surgery (bidirectional Glenn). Timely identification and management of AEs are critical for improving patient outcomes and enabling earlier, more targeted medical interventions in this vulnerable population.
OBJECTIVES: To develop and evaluate machine learning (ML) models using continuous physiologic data to predict and identify AEs including cardiac arrest (
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: Global population aging is accelerating, and China faces a significant challenge with "aging before affluent." The disabled older adults population in China is projected to reach 58 million by 2050. Early identification of disability risk is essential for optimizing healthcare resource allocation and improving long-term care systems.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate machine learning models using comprehensive electronic medical record (EMR) data to predict four distinct levels of disability in older adults inpatients.
METHODS: Data from 523 patients (age ≥ 60)
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 prediction of long-term CD4+ T-cell recovery trajectories in people living with HIV on antiretroviral therapy (ART) is a crucial unmet need for personalized monitoring and treatment optimization. Traditional statistical models have limited ability to capture the complex, non-linear relationships inherent in longitudinal clinical data.
METHODS: We developed a heterogeneous stacking ensemble framework to predict longitudinal CD4+ count, CD8+ count, and CD4/CD8 ratio. The model integrates four tree-based algorithms-XGBoost, LightGBM, Random Forest, and Gradient Boosting-with
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.
Recent studies monitoring severity of abdominal aortic aneurysm (AAA) suggested that reliance on only the maximum transverse diameter ( D max ) may be insufficient to predict AAA rupture risk. Moreover, geometric indices, biomechanical parameters, material properties, and patient-specific historical data affect AAA morphology, indicating the need for an integrative approach that incorporates all factors for more accurate estimation of AAA severity. We implemented a machine learning algorithm using 45 features extracted from 66 patients. The model was generated using the J48 decision tree algo
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.
Modified nucleic acids play important roles in biology and biotechnology. However, their chemical and structural diversity as well as effects on nucleic acid structure and intermolecular interactions remain incompletely characterized. The performance of structure prediction and co-folding algorithms for modeling modified nucleic acids and nucleic acid-protein complexes has also not been evaluated. Here, we systematically analyze ribose-based modified nucleotides present in structures deposited in the Protein Data Bank. Modified nucleotides are primarily localized to the nucleobase, where they
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