Density and refractive index (nD) are routinely used in organic process development to support solvent selection, mixture formulation, phase behavior analysis, and rapid assessment of composition during scale-up and manufacturing. Reliable knowledge of these properties enables informed process decisions when chromatographic or spectroscopic methods are impractical or unavailable, particularly at the early development stages. In addition, the two properties are strongly related to the van der Waals (VDW) energy of a molecule. Thus, accurate prediction of these two properties has great value in
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.
Tumor-associated macrophages (TAMs) are a vital immune component within the tumor microenvironment (TME) of lung adenocarcinoma (LUAD), exerting significant influence on tumor growth, metastasis, and drug resistance. N6-methyladenosine (m6A) modifications regulate gene expression and various facets of cancer biology; nonetheless, the mechanisms by which they modulate gene expression in TAMs and their impact on LUAD progression remain inadequately elucidated. Single-cell transcriptome analysis identified the macrophage m6A-related genes (MMRGs) with high expression in TAMs and linked to m6A mod
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: Few studies have been conducted on direct-to-implant (DTI) breast reconstruction failure, and consistent conclusions are lacking. Thus, this study aimed to comprehensively analyze the risk factors of reconstruction failure.
METHODS: Patients who underwent DTI breast reconstruction after mastectomy at a single center between July 18, 2014, and January 13, 2020, were retrospectively included in this study. Two algorithms, random forest and logistic regression, were employed to construct models that analyzed the complications and risk factors of reconstruction failure. Subsequently,
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.
OBJECTIVE: Acute ischemic stroke (AIS) brings an increasingly heavier economic burden nowadays. Prolonged length of stay (LOS) is a vital factor in healthcare expenditures. The aim of this study was to predict prolonged LOS in AIS patients based on an interpretable machine learning algorithm.
METHODS: We enrolled AIS patients in our hospital from August 2017 to July 2019, and divided them into the "prolonged LOS" group and the "no prolonged LOS" group. Prolonged LOS was defined as hospitalization for more than 7 days. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression was
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.
Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA2006eng
INTRODUCTION: Vertebral fracture is a strong risk factor for future spine and hip fractures; yet recent data suggest that only 5-20% of subjects with a spine fracture are identified in primary care. We aimed to develop easily applicable algorithms predicting a high risk of future spine fracture in men and women over 50 years of age.
METHODS: Data was analysed from 5,561 men and women aged 50+ years participating in the European Prospective Osteoporosis Study (EPOS). Lateral thoracic and lumbar spine radiographs were taken at baseline and at an average of 3.8 years later. These were evaluated
СтатьяМногоцентровое 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.
Convolutional neural networks (CNNs) are widely recognized for their high precision in image classification. Nevertheless, the lack of transparency in these black-box models raises concerns in sensitive domains such as healthcare, where understanding the knowledge acquired to derive outcomes can be challenging. To address this concern, several strategies within the field of explainable AI (XAI) have been developed to enhance model interpretability. This study introduces a novel XAI technique, GASHAP, which integrates a genetic algorithm (GA) with SHapley Additive exPlanations (SHAP) to improve
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: Tacrolimus (TAC) dosing presents a persistent challenge in postoperative care owing to its narrow therapeutic window and high inter‑patient variability, which often leads to suboptimal exposure with increasing risks of nephrotoxicity or graft rejection. Algorithm‑based personalized dosing strategies offer a promising approach to support clinical decision and improve long‑term outcomes.
METHODS: Unlike approaches relying on a wide range of variables and local clinical scopes, this study proposed a novel and versatile algorithm-driven strategy to predict TAC doses. A hybrid optimiza
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: Kawasaki disease (KD) is an acute systemic vasculitis predominantly affecting children under 5 years of age. Its pathogenesis remains incompletely understood, and the lack of specific diagnostic biomarkers during the acute phase poses substantial challenges to clinical diagnosis. Such diagnostic uncertainty often results in missed or delayed cases, leading to lost therapeutic opportunities and the subsequent development of coronary artery lesions (CAL). The present study aimed to establish a machine learning-based diagnostic model to optimize the KD diagnostic workflow, enable earl
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/Objectives: Healthcare service quality is a critical dimension of patient safety and operational performance. Traditional assessment approaches are often limited in their ability to support prediction, which has increased interest in machine learning (ML) models. This systematic review assessed the effectiveness of ML algorithms in predicting healthcare service quality metrics, with emphasis on their applications, comparative performance and implementation challenges. Methods: A systematic literature search was conducted in PubMed/MEDLINE, Scopus, CINAHL, and ScienceDirect for studi
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.
BACKGROUND: The Spanish Network on Mastocytosis (REMA) score was developed to predict clonal mast cell (MC) activation disorders (MCAD) in patients presenting with anaphylaxis without mastocytosis in the skin (MIS) and guide selection of patients for bone marrow (BM) examination. This study reassessed the diagnostic accuracy of the REMA score after 15 years of use and proposes refinements to optimize its predictive value.
METHODS: Overall, 1204 patients with severe MC mediator-related symptoms without MIS referred to the REMA were retrospectively analyzed. All underwent clinical and allergolo
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: Psychological distress is associated with suboptimal outcomes after total joint arthroplasty (TJA). This study aimed to develop and evaluate machine learning models to predict a high psychological distress phenotype using only preoperative data.
METHODS: We conducted a retrospective secondary analysis of patients undergoing primary hip or knee arthroplasty at Duke University between 2018 and 2024. Phenotypes were derived using latent class analysis of the Optimal Screening for Prediction of Referral and Outcome-Yellow Flag tool. There were four models such as (1) elastic net, (2)
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: We present a deep learning algorithm-HCQuery-that detects the presence of hydroxychloroquine retinopathy and predicts its future occurrence from spectral-domain OCT (SD-OCT) images.
DESIGN: We trained and validated a deep learning algorithm using retrospective SD-OCT images from patients taking hydroxychloroquine.
SUBJECTS: The study involved a retrospective, nonconsecutive collection of 409 patients (171 positive for hydroxychloroquine retinopathy and 238 negative) and 8251 SD-OCT b-scans (1988 volumes) from 5 independent international clinical locations.
METHODS: Imaging macular
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.
OBJECTIVE: To develop an objective ensemble machine learning model combining clinical features and quantitative EEG metrics (phase locking value [PLV] and multiscale sample entropy [MSE]) to support accurate diagnosis of juvenile myoclonic epilepsy (JME).
METHODS: A total of 75 JME patients, 51 frontal lobe epilepsy (FLE) patients, and 30 normal controls were included. Eight clinical features, along with 684 PLV and 152 MSE features derived from EEG data, were extracted. Four models were constructed using ensemble XGBoost and GBDT classifiers, with performance evaluated through accuracy, prec
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.
The research aimed to develop a validated model for predicting the risk of linezolid-induced thrombocytopenia (LIT). An XGBoost model and SelectFromModel method were used to screen the important factors. Based on the selected features, five models-Logistic Regression, XGBoost, Random Forest, Naive Bayes, and Support Vector Machine-were established. Finally, the model results were interpreted using SHAP. In this retrospective study, 187 patients were enrolled, and the incidence of LIT was 35.8%. An XGBoost model was established with good performance, in which the AUCs of the training set and va
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.
This paper provides a novel approach to estimating CO₂ emissions with high precision using machine learning based on DPRNNs with NiOA. The data preparation used in the present methodology involves sophisticated stages such as Principal Component Analysis (PCA) as well as Blind Source Separation (BSS) to reduce noise as well as to improve feature selection. This purified input dataset is used in the DPRNNs model, where both short and long-term temporal dependencies in the data are captured well. NiOA is utilized to tune those parameters; as a result, the prediction accuracy is quite spectacular
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.
PURPOSE: By using data obtained with digital inhalers, machine learning models have the potential to detect early signs of deterioration and predict impending exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) for individual patients. This analysis aimed to determine if a machine learning algorithm capable of predicting impending exacerbations could be developed using data from an integrated digital inhaler.
PATIENTS AND METHODS: A 12-week, open-label clinical study enrolled patients (≥40 years old) with COPD to use ProAir Digihaler, a digital dry powder inhaler with integrated sen
Клиническое исследование III фазыСтатьяМногоцентровое 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: High mortality rates among maintenance hemodialysis (MHD) patients necessitate more precise predictive tools. Existing models are limited by the accuracy and clinical usability. This study aimed to construct a precise and user-friendly machine learning (ML)-based mortality risk predictive model for MHD patients.
METHODS: A total of 601 MHD patients from Shantou Central Hospital were enrolled in this study. Clinical and laboratory data were meticulously gathered and assessed. Patients were divided randomly into Training (70%) and Test (30%) cohort. Six types of ML algorithms base
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.
This study aims to predict the timing of palatoplasty in infants with cleft lip and palate (CLP) using a machine learning (ML) algorithm. The study included 111 patients with nonsyndromic CLP. Patient subgroups were classified based on birth weight (criterion: -1 SD, low birth weight versus normal birth weight) and cheiloplasty timing (criterion: 5 mo, early cheiloplasty versus late cheiloplasty). Growth trajectories at T2 were compared using T0-weight z -scores between the birth weight subgroups. Changes in the z -scores of weight and height from T1 to T2 were compared between the cheiloplast
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.
Abortion is a critical health issue that leads to numerous complications, maternal deaths, and significant financial burdens on women, families, and healthcare systems. Studies have identified factors associated with abortion using traditional statistical analysis methods; however, no previous research has utilized machine learning to predict abortion in Ethiopia or identify its predictive factors. Machine learning is more effective and offers a better solution as it can capture complex and non-linear relationships in the data, leading to improved prediction accuracy compared to traditional re
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.
A persistent mental illness, schizophrenia has a complicated etiopathogenesis that includes both environmental and genetic elements. This study examined the possibility of diagnosing schizophrenia by utilizing computed tomography (CT) images of the orbit and its structures, which were then examined by artificial neural networks (ANNs) and machine learning (ML) algorithms. A retrospective analysis of the CT scans of 90 healthy people and 90 people with schizophrenia was conducted. Prior to measurement, all CT images underwent preprocessing steps to ensure align-ment and standardization. Height,
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