BACKGROUND: Many observational studies have found a direct association between adverse in utero, perinatal and postnatal exposures and offspring's depression. These findings are consistent with the 'developmental origins of disease hypothesis'. But no review has comprehensively summarized the roles of these exposures. This review aims to systematically scrutinize the strength of associations between individual prenatal, perinatal, and postnatal exposures and subsequent depression in offspring.
METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis to synthesize the literature from the EM
СтатьяМетаанализПоддержка исследования: вне правительства СШАСистематический обзорПоиск 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.
Successful episodic memory calls upon a number of different cognitive processes that are supported by the coordination of several large-scale cortical networks. Previous work from our group has demonstrated dissociable anatomic substrates at different stages of memory in patients with dementia due to Alzheimer's disease (AD). The aim of the current study was to extend the understanding of brain-behavior associations underlying a commonly administered neuropsychological assessment of verbal episodic memory (Rey Auditory Verbal Learning Test; RAVLT) by determining the cortical network contributi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Fatigue is a severely disabling symptom that can substantially impair quality of life and employment prospects, and has serious socioeconomic consequences. Different individual and disease-related variables interact to generate this complex symptom, leading to clinical heterogeneity. We currently lack a common understanding and definition of fatigue and its origins, thereby impeding professional exchange among disciplines regarding diagnosis and underlying pathophysiology. To aid the development of a common language that encapsulates the heterogeneity of fatigue, we propose a taxonomy consisti
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.
Neisseria gonorrhoeae is a common Gram-negative pathogen with increasing resistance to all recommended antibiotics. There is a critical need to improve the efficiency of the antibiotic hit discovery process to replenish the drug development pipeline. Here, we show that deep learning models can augment high-throughput screens to identify readily available molecules with narrow-spectrum activity against difficult-to-treat strains of N. gonorrhoeae. We phenotypically tested 38,650 small molecules for N. gonorrhoeae growth inhibition to train a predictive graph neural network (GNN) model. We bench
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/Objectives: Sleep disorders are prevalent among aging populations and are often linked to cognitive decline, chronic conditions, and reduced quality of life. Traditional diagnostic methods, such as polysomnography, are resource-intensive and limited in accessibility. Meanwhile, individuals frequently describe their sleep experiences through unstructured narratives in clinical notes, online forums, and telehealth platforms. This study proposes a machine learning pipeline (sleepCare) that classifies sleep-related narratives into clinically meaningful categories, including stress-relat
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: Studying COVID-19 misinformation on Twitter presents methodological challenges. A computational approach can analyze large data sets, but it is limited when interpreting context. A qualitative approach allows for a deeper analysis of content, but it is labor-intensive and feasible only for smaller data sets.
OBJECTIVE: We aimed to identify and characterize tweets containing COVID-19 misinformation.
METHODS: Tweets geolocated to the Philippines (January 1 to March 21, 2020) containing the words coronavirus, covid, and ncov were mined using the GetOldTweets3 Python library. This pr
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: Manual abstraction of real-world data (RWD) from unstructured health records (HRs) remains resource intensive, error prone, and highly variable across institutions. Large language models (LLMs) offer a scalable alternative, but their performance in multicenter oncology settings is not fully validated.
PATIENTS AND METHODS: We conducted a multicenter study within the French Large & Unified Cancer Cohort (LUCC) consortium to compare the accuracy of artificial intelligence (AI)-based data extraction against manual abstraction by clinical research professionals. A fine-tuned LLM was a…
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.
AIM: Therapeutic concepts involving the application of matrix, growth and differentiation factors have been advocated in support of periodontal wound healing/regeneration. Growth/differentiation factor-5 (GDF-5), a member of the bone morphogenetic protein family, represents one such factor. The purpose of this review is to provide a background of the therapeutic effects of GDF-5 expressed in various musculoskeletal settings using small and large animal platforms.
METHODS: A comprehensive literature search was conducted to identify all reports in the English language evaluating GDF-5 using the
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
INTRODUCTION: Erectile dysfunction (ED) is a common male sexual disorder producing a significant negative impact on the physical and psychosocial health of men and their partners. The development of ED is frequently attributable to both psychogenic factors as well as physiological alterations in neural, vascular, hormonal, and endothelial function. While the complex nature of human sexual function cannot possibly be replicated fully, the use of animal models provides a valid alternative to the investigation and evaluation of sexual dysfunction.
AIM: To review the existing English literature p
СтатьяОбзорПолный 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: Survivors of stroke are at a higher risk of cognitive syndromes, including dementia and delirium. Timely identification of those at-risk for cognitive syndromes could ensure better clinical management and implementation of risk reduction strategies. This study updates and appraises current evidence on prognostic accuracy of multicomponent risk models for post-stroke cognitive syndromes.
METHODS: In this updated systematic review, we searched multidisciplinary electronic databases between November 2019 and October 2024 for relevant studies. An updated search was conducted on May 30
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: While the availability of public internet-scale datasets of images and language has catalyzed remarkable progress in machine learning, medical datasets are constrained by regulations protecting patient privacy and the time and cost required for curation and labeling. Self-supervised learning or pretraining has demonstrated great success in learning meaningful representations from large unlabeled datasets to enable efficient learning on downstream tasks. In ophthalmology, the RETFound model, a large vision transformer (ViT-L) model trained by masked autoencoding on 1.6 million color
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.
Software requirements are written in natural language, so they are inherently ambiguous. This ambiguity results in the misinterpretation of the requirements and leads to an incorrect implementation of the system that does not meet the user's needs. So, it is important for all the stakeholders to comprehend the requirements. The requirement statements revolve around the requirement entities. Identifying requirement entities is essential to understand requirements, and they are used in identifying coreferent entities, creating glossaries, producing summaries of documents, feature extraction, req
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.
BACKGROUND: Smallholder farmers on remote, depopulating islands have limited access to advisory services, and their locally specific agronomic knowledge, often expressed in regional dialect, is poorly represented in the corpora on which large language models are trained. A general-purpose chatbot therefore answers local questions fluently but unreliably. A conversational artificial intelligence assistant, Falco eleonorae, was developed for the farmers and cooperatives of Kythera and Antikythera, Greece.
METHODS: The assistant is a thin Backend-for-Frontend proxy in front of a managed, geospat…
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.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are transforming urological practice; however, most clinicians lack the technical bac … ibration, and decision curve analysis); AI-assisted coding using platforms such as Google Colab and large language models (LLMs); web application deployment (e.g., Hugging Face, Gradio, GitHub, Render, and Google Cloud); manuscript preparation aligned with Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis-Artificial Intelli …
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.
Objective: This study aimed to compare the accuracy of two large language models (LLMs)-ChatGPT (version 3.5) and Google Gemini (formerly Bard)-in answering dental caries-related multiple-choice questions (MCQs) using a simulated student examination framework across seven examination lengths. Materials and Methods: A total of 125 validated dental caries MCQs were extracted from Dental Decks and Oxford University Press question banks. Seven examination groups were constructed with varying question counts (25, 35, 45, 55, 65, 75, and 85 questions). For each group, 100 simulations were generated …
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.
OBJECTIVES: To evaluate the impact of large language model (LLM) reasoning on model susceptibility to cognitive bias-inducing prompts.
METHODS AND ANALYSIS: The performance of Llama-3.3-70B, Qwen3-32B and Gemini-2.5-Flash, along with their reasoning-enhanced variants, was evaluated in the public BiasMedQA dataset developed to evaluate seven established cognitive biases in 1273 clinical case vignettes. Each model was tested using a base prompt, a debiasing prompt with the instruction to actively mitigate cognitive bias and a few-shot prompt with additional sample cases of biased responses. Bey
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: Artificial intelligence (AI) is already showing enormous potential in the healthcare sector. Generative AI, particularly, is accelerating the sector's digital transformation by delivering intelligent decision support, automated diagnosis, and optimized resource allocation. DeepSeek-R1, a large-language model with a strong performance-to-cost ratio, has gained popularity as a foundation model in Chinese hospitals. However, the deployment of generative AI remains challenging, and hospitals continue to lack clear guidance on how to select among deployment architectures and how to bala
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: Emergency departments (EDs) face significant documentation burdens due to reliance on unstructured clinical narratives, hindering efficiency, particularly in pediatric care. Large language models (LLMs) offer a potential solution by automating data extraction to improve clinical workflows.
OBJECTIVE: To determine whether an LLM can accurately and efficiently extract structured clinical data from free-text pediatric ED records in a non-English setting.
DESIGN: Diagnostic accuracy study using retrospective data from 2007 to 2023. Manual clinician classification served as the gold s…
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: Postoperative nausea and vomiting (PONV) is a distressing condition following general anesthesia. The Apfel Simplified Score (SR … MBA guidelines are inconsistent, necessitating human oversight for guideline-based management. Such large language models can be used as adjuncts in perioperative assessments and cannot replace human judgment.
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.
Paediatric allergic disease continues to increase globally, placing substantial pressure on healthcare systems and specialist allergy servic … nd AI-assisted interpretation of oral food challenge outcomes. Recent advances in generative AI and large language models have additionally created opportunities for patient education, clinical documentation, and service efficiency. However, most studies remain retrospective and lack robust external validation. Overall, AI has significant potential to transform paediat …
СтатьяОбзорПолный 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