MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

9 759 публикаций

Поиск: 49 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Elucidating predictors of preoperative acute heart failure in older people with hip fractures through machine learning and SHAP analysis: a retrospective cohort study.

BACKGROUND: Acute heart failure (AHF) has become a significant challenge in older people with hip fractures. Timely identification and asses … o December 2022 as research subjects. Data were analyzed using logistic regression, random forests, support vector machines, AdaBoost, XGBoost, and GBM machine learning methods combined with SHAP analysis to interpret relevant factors and assess the risk of AHF. RESULTS: A total of 2,631 patients were included in the final cohort, with an average age of 79.3 ± 7.7. 33. …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40269712Открыть статью

Clinical risk assessment of serum creatinine abnormalities during vancomycin therapy: a retrospective study using machine learning models.

INTRODUCTION: Vancomycin is a widely used antibiotic for the treatment of serious Gram-positive bacterial infections. However, its clinical … tify independent risk factors. Five machine learning algorithms-logistic regression, random forest, support vector machine, extreme gradient boosting, and gradient boosting machine (GBM)-were trained and compared. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity. RESULTS: The …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40828437Открыть статью

Hierarchical machine learning model integrating clinical history and nursing observations for predicting violent behavior in hospitalized schizophrenia patients.

OBJECTIVE: To develop and validate a hierarchical machine learning model integrating static clinical features and dynamic behavioral assessm … e separately developed using six machine learning algorithms: Regularized Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), Multi-layer Perceptron (MLP), and K-Nearest Neighbor (KNN). Regularized logistic regression was selected as the final algorithm due to its superior predictive performance, indicated by …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41058646Открыть статью

Efficacy and Safety of Tofacitinib in Patients With Rheumatoid Arthritis and Inadequate Response to Methotrexate: A Real-World Study.

BACKGROUND: Despite advances in pharmacologic management, achieving sustained remission in rheumatoid arthritis (RA) remains challenging, pa … ta analysis and machine learning models (logistic regression, random forest, XGBoost, LightGBM, and support vector machine {SVM}) were applied to predict treatment response. RESULTS: The mean age was 51.2±12.4 years, with 236 females (52.4%). At six months, DAS28 decreased significantly (5.4±1.1-3.2±1.0; p<0.001), with 286 patients (63.6%) achieving low disease activit …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41246665Открыть статью

Deep transfer learning radiomics combined with explainable machine learning for preoperative thymoma risk prediction based on CT.

OBJECTIVE: To develop and validate a computerized tomography (CT)‑based deep transfer learning radiomics model combined with explainable mac … decision tree, gradient boosting machine, k‑nearest neighbors, naïve Bayes, random forest (RF), and support vector machine-were trained on five feature sets: CT imaging model, radiomics feature model, deep transfer learning feature model, combined feature model, and combined model. Interpretability was assessed with SHapley Additive exPlanations (SHAP), and an interacti …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40582173Открыть статью

Machine learning-based detection of cognitive decline using SSWTRT: classification performance and decision analysis.

INTRODUCTION: Early detection of cognitive decline is essential for preventing dementia progression, yet conventional screening tools such a … tive exPlanations (SHAP). RESULTS: Among the tested models-K-Nearest Neighbors, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM)-the balanced SVM achieved the highest performance (accuracy = 0.71, precision = 0.72, recall = 0.72, F1 = 0.72, AUC = 0.72). SHAP analysis revealed that responses to specific images, especially those depicting soft or coarse textures, strongly …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41234491Открыть статью

Machine learning for the early prediction of acute respiratory distress syndrome (ARDS) in patients with sepsis in the ICU based on clinical data.

BACKGROUND: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a fatal outcome of severe sepsis. Machine learning models are helpful for accurate … rithms, namely, XG boost, logistic regression, light GBM, random forest, GaussianNB, complement NB, support vector machine (SVM), and K nearest neighbors (KNN), rebuilding a prediction model with the best one. When remodeling with the best algorithm, 10% was randomly selected to test, and the remaining was trained for cross-validation. Using the area under the curve (AU …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38533071Открыть статью

Detecting whether L1 or other lumbar levels would be excluded from DXA bone mineral density analysis during opportunistic CT screening for osteoporosis using machine learning.

PURPOSE: One or more vertebrae are sometimes excluded from dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) analysis if the bone mineral density (BMD) … ining/validation (90%) and test datasets (10%). We used two multivariate machine learning models: a support vector machine (SVM) and a neural net (NN) to predict which vertebra(e) were excluded from DXA analysis. RESULTS: L1, L2, L3, and L4 were excluded from DXA in 8.7% (87/995), 9.9% (99/995), 32.3% (321/995), and 42.6% (424/995) patients, respectively. The SVM had a …

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37219803Открыть статью

Decreased default mode network functional connectivity with visual processing regions as potential biomarkers for delayed neurocognitive recovery: A resting-state fMRI study and machine-learning analysis.

OBJECTIVES: The abnormal functional connectivity (FC) pattern of default mode network (DMN) may be key markers for early identification of v … were extracted. Afterward, based on the extracted FC features, machine-learning algorithms such as support vector machine, logistic regression, decision tree, and random forest were established to recognize DNR. The machine learning experiment procedure mainly included three following steps: feature standardization, parameter adjustment, and performance comparison. Fin …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36688167Открыть статью

Improving Lyme disease testing with data driven test design in pediatrics.

Diagnostic advances have not kept pace with the expansion of Lyme disease caused by Borrelia burgdorferi and transmitted by ticks. Lyme dise … rospective pediatric cohort of 2755 samples submitted for Lyme disease screening was assessed using support vector machine learning algorithms to optimize tier 1 diagnostic thresholds for the Vidas IgG II assay and determine optimal tier 2 components for both a positive and negative confirmation test. In cases where the tier 1 screen was negative, but clinical suspicion …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36880026Открыть статью

Diagnostic accuracy of adenosine deaminase for pleural tuberculosis in a low prevalence setting: A machine learning approach within a 7-year prospective multi-center study.

OBJECTIVE: To analyze the performance of adenosine deaminase in pleural fluid combined with other parameters routinely measured in clinical … tuberculous/non-tuberculous classification, and taking into account the validation predictions, the support vector machine yielded the best result: an AUC of 0.98, accuracy of 97%, sensitivity of 91%, and specificity of 98%, whilst in the tuberculous/malignant/other classification, this type of classifier yielded an overall accuracy of 80%. With this three-class classif …

СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34735491Открыть статью

The Role of Machine Learning and Radiomics for Treatment Response Prediction in Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus.

Introduction Ventricular shunting remains the standard of care for patients with idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH); however, n … 1. Adding the Radiomics analysis to the clinical data improved the prediction performance, with the support vector machine (SVM) achieving the highest rank in treatment prediction with an AUC of 0.8. Adding age and sex to the analysis did not improve the prediction. Conclusion Using machine learning models for treatment response prediction in patients with iNPH is feasi …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34754658Открыть статью

Machine Learning-Based Automatic Diagnosis of Osteoporosis Using Bone Mineral Density Measurements.

Background: Osteoporosis and osteopenia are prevalent bone diseases characterized by reduced bone mineral density (BMD) and an increased ris … diagnostic groups: normal, osteopenia, and osteoporosis. Various supervised ML algorithms-including Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (k-NN), Decision Trees (DT), Naive Bayes (NB), Linear Discriminant Analysis (LDA), and Artificial Neural Networks (ANN)-were applied. Feature selection techniques such as ANOVA, CHI2, MRMR, and Kruskal-Wallis were used to …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41598487Открыть статью

A Practical Machine Learning Model for Predicting Neoadjuvant Response in HER2-Positive Breast Cancer.

Background/Objectives: Pathological complete response (pCR) after neoadjuvant chemotherapy (NAC) is an important prognostic marker in HER2-p … ing characteristic curve (AUROC), Cohen's kappa, sensitivity, specificity, and F1-score. Results: A support vector machine (SVM) with a radial basis function (RBF) kernel achieved the highest observed accuracy (82.1%) among the 70 evaluated classifiers. The corresponding AUROC was 83.3%, Cohen's kappa was 64.2%, and sensitivity, specificity, and F1-score were 87.7%, 76. …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42587611Открыть статью

Explainable CNN-BiLSTM Framework for Multi-Class Sleep Apnea Severity Detection Using Single-Lead ECG Signals: A Comprehensive Machine Learning Approach.

Background/Objectives: Obstructivesleep apnea (OSA) is one of the most widespread forms of sleep disease, affecting over 936 million adults … e, the proposed model consistently outperformed conventional machine learning algorithms, including Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and XGBoost, by 5.5%, 4.2%, and 2.9%, respectively. To enhance transparency and clinical trust, SHAP (SHapley Additive exPlanations) was employed to identify the most influential physiological predictors driving model decisions …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42587591Открыть статью

Machine Learning Models for Prediction of Response to Therapeutic Plasma Exchange in Pediatric Acute Liver Failure.

BACKGROUND: Therapeutic plasma exchange (TPE) artificially lowers prognostic markers such as INR and bilirubin, complicating timely decision … forest, logistic regression [LR], gradient boosted trees, extreme gradient boosted trees [XGBoost], support vector machine [SVM]) were trained and evaluated. RESULTS: Of the 511 pediatric ALF patients admitted during the study period, 139 underwent TPE. After excluding LT, 110 were included in the primary analysis. The ML classifiers had maximum accuracy at T2 (12-18 h …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42519547Открыть статью

Development and Validation of Machine Learning Models for Predicting Low Birth Weight in Singleton Pregnancies in Vietnam.

OBJECTIVE: This study compared seven machine learning (ML) algorithms to identify the most effective model for predicting low birth weight ( … ver-sampling Technique (SMOTE). Seven ML algorithms - logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine, k-nearest neighbor, naïve Bayes, artificial neural network, and XGBoost (Seattle, WA: University of Washington) - were trained using five-fold cross-validation. Model performance was assessed using area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42147526Открыть статью

Clinical outcome prediction of Contour Neurovascular System treatment based on pre-treatment geometric and hemodynamic characteristics.

PURPOSE: The contour neurovascular system (CNS) is increasingly used for endovascular treatment of intracranial aneurysms, but outcome and p … tics with false discovery rate correction. Exploratory outcome discrimination was evaluated using a support vector machine classifier. RESULTS: Aneurysm geometry showed the strongest association with clinical outcome. Smaller dome and ostium areas were associated with positive outcome (Cliff's δ =  - 0.57 and - 0.43), while hemodynamic parameters showed weaker but dire …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42632845Открыть статью

Dosimetric parameter-based machine learning to predict radiation pneumonitis following breast radiotherapy.

Objective.Radiation pneumonitis (RP) is an important toxicity following breast radiotherapy. Although modern treatment techniques limit lung … effective dose (Deff) were extracted from treatment plans. Four ML models (LightGBM, random forest, support vector machine, and logistic regression) were trained and evaluated using cross-validation. Model performance and feature reduction were analyzed.Results.Fifty-two patients (28%) developed clinically significant RP. All four models showed good and consistent predi …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42581658Открыть статью

Classification of Major Depressive Disorder Using Vertex-Wise Brain Sulcal Depth, Curvature, and Thickness with a Deep and a Shallow Learning Model.

Major depressive disorder (MDD) is a complex psychiatric disorder that affects the lives of hundreds of millions of individuals around the g … eatures can improve classification performance, we evaluated the classification of a DenseNet and a Support Vector Machine (SVM), with the expectation that the former would outperform the latter. As we analyzed a multi-site sample, we additionally applied the ComBat harmonization tool to remove potential nuisance effects of site. We found that both classifiers exhibited …

СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39975425Открыть статью