OBJECTIVE: This study aimed to develop a machine learning model based on ultrasonography (US) and clinicopathological features to predict pathological complete response (pCR) following neoadjuvant chemotherapy (NAC) in patients with breast cancer. The goal was to establish a non-invasive prediction tool to facilitate individualized treatment planning.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on data from 463 patients with breast cancer who underwent NAC at Shanxi Bethune Hospital between January 2018 and December 2024. Patients were randomly allocated into a training set (n = 277) and
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.
Chronic kidney disease (CKD) is a progressive condition where risk accumulates before clinical onset. However, strategies for evaluating CKD risk remain limited, and the trajectories of risk over time are poorly understood. We enrolled 51,156 individuals without CKD in the University of California health system between 2012 and 2024. A debiased XGBoost model was developed to predict CKD risk, and the predicted probabilities from this model at each visit were used to derive risk trajectories through latent class growth mixture modeling. The model achieved a time-dependent area under the curve o
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.
In order to predict the risk of postoperative hypoxemia in elderly patients undergoing general anesthesia, this study developed, validated, and interpreted explainable machine learning-based models. One thousand six hundred senior individuals (≥60 years) participated in a retrospective, single-center cohort research. Comprehensive perioperative data were gathered, including laboratory indices, intraoperative physiological parameters, comorbidities, and demographics. To improve the interpretability of the model, feature selection was carried out using least absolute shrinkage and selection oper
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: Kidney transplantation is among the most effective treatments for end-stage renal disease. However, kidney transplant (KT) recipients remain at a relatively high risk of mortality, with underlying causes yet to be fully elucidated. This study aim to develop a machine learning model to predict 12-month graft survival in KT recipients and to analyze the relationship between key postoperative indicators and graft survival.
METHODS: We retrospectively collected clinical data from 368 KT recipients who underwent allogeneic transplantation between April 2016 and September 2022. A novel
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.
BACKGROUND: Nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) hypersensitivity is a common cause of drug-related reactions in children. Pretest risk stratification may improve the safety and efficiency of drug provocation testing.
OBJECTIVE: To develop a clinically interpretable risk stratification tool (nomogram + simplified score) for pediatric paracetamol and/or other NSAID hypersensitivity and to validate its performance against machine learning (ML) models.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study (2014-2025) of children evaluated for suspected paracetamol and/or other NSAID hyperse
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.
With the global prevalence of diabetic kidney disease (DKD) continuing to rise, its early diagnosis remains challenging due to the limitations of existing clinical methods. This study integrates pathological diagnostic data using machine learning (ML), employing feature selection, multi-model comparison, and model evaluation to construct a high-precision early prediction model. This retrospective study enrolled patients from Zhejiang Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine and Hangzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine, including individuals newly diagnosed with diabetes mel
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: Subacute low back pain (LBP) is a highly prevalent condition and a major contributor to disability and health care burden. Early identification of individuals at risk of poor functional recovery is essential to support decision-making in primary care. Although prior research has identified relevant clinical and psychosocial predictors, the application of machine learning techniques for modeling disability and pain outcomes in this population remains limited.
METHODS: We conducted a prospective observational study involving 92 adult patients with subacute LBP attending primary care
СтатьяНаблюдательное 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: The aim of this study was to use machine learning to predict 12-months progression of maximum keratometry (Kmax) within stratified repeatability limits based on a baseline topography/optical coherence tomography measurement in patients with keratoconus (KC).
METHODS: This study included patients with diagnosed KC in which baseline and follow-up measurements were performed with a Placido disc topographer combined with optical coherence tomography (OCT) at a time interval of at least 7 months. Eyes were classified as "progressive" or "stable" based on the repeatability-adjusted differe
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.
OBJECTIVE: Through the machine learning Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) algorithm, the system screened core prognostic risk factors for patients with ischaemic stroke and bloodstream infection, constructed and validated a predictive model, provides a basis for formulating precise risk management strategies in clinical practice.
METHODS: Clinical data from patients with bloodstream infections secondary to ischaemic stroke were retrospectively included. The dataset was randomly allocated into training and validation sets at a 7:3 ratio. Within the training set, Model 1 w
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.
Systemic inflammation after pediatric burn injury frequently causes fever, complicating early recognition of infectious complications. Improved risk-stratification may help identify patients at risk for adverse clinical events during hospitalization. This study aimed to develop and validate a machine learning (ML)-based model using a Random Forest (RF) algorithm to predict fever and related adverse outcomes in hospitalized pediatric burn patients. We conducted a retrospective analysis of 595 pediatric burn patients admitted to a tertiary center between 2012 and 2022. Extracted data included de
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.
OBJECTIVE: To identify the risk factors associated with postoperative recurrence of unusual (special-type) uterine smooth muscle neoplasia (USMN) and to construct and interpret a machine-learning model for recurrence risk.
METHODS: We carried out a retrospective review of patients who had myomectomy for uterine masses at the Third Xiangya Hospital between January 2015 and December 2024, zeroing in on those with paraffin-confirmed special variants-specifically cellular, atypical/bizarre, and vascular leiomyomas. After a negative transvaginal ultrasound at the 3-month mark, we tracked recurrenc
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.
INTRODUCTION: Pulmonary metastasis in high-grade conventional osteosarcoma remains a leading cause of treatment failure and mortality. Traditional monitoring methods are insufficient for early detection. This study aims to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model using multi-dimensional data from electronic medical records (EMR) to predict the early risk of pulmonary metastasis in high-grade conventional osteosarcoma patients.
METHODS: This retrospective study included data from 522 high-grade conventional osteosarcoma patients. After rigorous feature selection, 12 in
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.
PURPOSE: This study aimed to develop and validate a machine learning-based prediction model for early hospital readmission (EHR) post-kidney transplantation.
METHODS: The study was conducted at the organ transplantation center of a university hospital, utilizing data from 470 kidney transplant recipients. We built and trained four machine learning models and tested them to identify the strongest EHR predictors. Predictive performance was evaluated using confusion matrices and the area under the receiver operating characteristic curve (ROC AUC).
RESULTS: Among the 470 kidney transplant recipi
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 for sexually transmitted infection (STI) case management were designed in a female sex worker (FSW) clinic in Abidjan, Côte d'Ivoire, in 1993.
GOAL: The goal was to evaluate the long-term validity of the algorithms for returning clients of the clinic and to assess the adherence of the health workers to their application.
STUDY DESIGN: A cross-sectional study was conducted from 1999 to 2000 among FSWs attending as returning clients.
RESULTS: The prevalences of genital infections were as follows: Neisseria gonorrhoeae and/or Chlamydia trachomatis, 8.2%; Trichomonas vagi
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.
Background Diagnosis of congenital long-QT syndrome (LQTS) is complicated by phenotypic ambiguity, with a frequent normal-to-borderline resting QT interval. A 3-step algorithm based on exercise response of the corrected QT interval (QTc) was previously developed to diagnose patients with LQTS and predict subtype. This study evaluated the 3-step algorithm in a population that is more representative of the general population with LQTS with milder phenotypes and establishes sex-specific cutoffs beyond the resting QTc. Methods and Results We identified 208 LQTS likely pathogenic or pathogenic KCNQ
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.
Polymer composites with multifiller systems have gained significant attention due to their potential to enhance both thermal conductivity (TC) and mechanical properties. However, traditional methods for predicting composite properties often struggle to account for the complex effects of filler distribution and thermally conductive pathways formation, particularly at varying filler volume fractions. In this study, we developed a novel dense sphere-packing algorithm to construct geometric models of multifiller composites, generating a database of 1024 representative volume element (RVE) models u
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.
MicroRNAs (miRNAs) represent a vital class of small non-coding RNAs that play key regulatory roles in gene expression. Accurate identification of miRNA-mRNA interactions is essential for understanding their biological functions. However, current computational prediction tools suffer from several limitations, including species-specific biases, suboptimal accuracy, high false discovery rates, and incomplete target gene coverage. To address these challenges, we present TarP, a novel miRNA target prediction algorithm employing a Polymorphic structured alignment (PMS) approach. Our method mimics th
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.
Protein-protein interactions (PPIs) form a complex network called "interactome" that regulates many functions in the cell. In recent years, there is an increasing accumulation of evidence supporting the existence of a hyperbolic geometry underlying the network representation of complex systems such as the interactome. In particular, it has been shown that the embedding of the human Protein-Interaction Network (hPIN) in hyperbolic space (H2) captures biologically relevant information. Here we explore whether this mapping contains information that would allow us to predict the function of PPIs,
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.
Muscles play an indispensable role in human life. Surface electromyography (sEMG), as a non-invasive method, is crucial for monitoring muscle status. It is characterized by its real-time, portable nature and is extensively utilized in sports and rehabilitation sciences. This study proposed a wireless acquisition system based on multi-channel sEMG for objective monitoring of grip force. The system consists of an sEMG acquisition module containing four-channel discrete terminals and a host computer receiver module, using Bluetooth wireless transmission. The system is portable, wearable, low-cost
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.
AIM: To validate the East London Retinopathy of Prematurity algorithm (EL-ROP) in a cohort of infants at risk of developing retinopathy of prematurity (ROP).
METHODS: The EL-ROP algorithm was applied retrospectively to routinely collected data from two tertiary neonatal units in England on infants eligible for ROP screening. The EL-ROP recommendation, to screen or not, was compared with the development of treatment-warranted ROP (TW-ROP) for each infant. The main outcome measures were (1) EL-ROP's sensitivity for predicting the future development of TW-ROP and (2) potential to reduce ROP scre
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