In a growing number of social and clinical scenarios, machine learning (ML) is emerging as a promising tool for implementing complex multi-parametric decision-making algorithms. Regarding ovarian cancer (OC), despite the standardization of features that can support the discrimination of ovarian masses into benign and malignant, there is a lack of accurate predictive modeling based on ultrasound (US) examination for progression-free survival (PFS). This retrospective observational study analyzed patients with epithelial ovarian cancer (EOC) who were followed in a tertiary center from 2018 to 20
Наблюдательное исследованиеСтатьяПоддержка 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: Age-related white matter lesions (WML) are common, impact neuronal connectivity, and affect motor function and cognition. In addition to pathological nigrostriatal losses, WML are also common co-morbidities in Parkinson's disease (PD) that affect postural stability and gait. Automated brain volume measures are increasingly incorporated into the clinical reporting workflow to facilitate precision in medicine. Recently, multi-modal segmentation algorithms have been developed to overcome challenges with WML quantification based on single-modality input.
OBJECTIVE: We evaluated WML vo
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.
Validation of claims-based algorithms to identify serious hypersensitivity reactions and osteonecrosis of the jaw has not been performed in large osteoporosis populations. The objective of this project is to estimate the positive predictive value of the claims-based algorithms in older women with osteoporosis enrolled in Medicare. Using the 2006-2008 Medicare 5% sample data, we identified potential hypersensitivity and osteonecrosis of the jaw cases based on ICD-9 diagnosis codes. Potential hypersensitivity cases had a 995.0, 995.2, or 995.3 diagnosis code on emergency department or inpatient
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
PURPOSE: This study aims to evaluate the potential of CT-based habitat radiomics in predicting BRCA mutation status in patients with high-grade serous ovarian cancer (HGSOC). The goal is to identify radiomic features from distinct tumor habitats that correlate with BRCA mutations and assess the predictive accuracy of various machine learning models.
METHODS: A total of 228 patients with histologically confirmed HGSOC were included in this multicenter, retrospective study, with 168 patients in the training cohort and 60 patients in the test cohort. Radiomic features were extracted from the ent
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.
AIM: To compare the prognostic performance of an artificial intelligence (AI) model with that of experienced clinicians in predicting tooth loss over a 10-year period.
MATERIALS AND METHODS: An AI model trained on structured clinical and radiographic data was compared with 12 periodontists and 11 general dentists (GDs), who independently assigned prognostic scores (0-10 scale) to 300 teeth with known 10-year outcomes. AI and clinician performance were evaluated under a fixed threshold and group-specific optimal thresholds. Accuracy, sensitivity, specificity, predictive values, area under the
СтатьяСравнительное 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: Reflux esophagitis (RE) is a common gastroesophageal disorder among candidates for metabolic bariatric surgery (MBS). This study aimed to develop and internally validate an explainable machine learning (ML) model for predicting preoperative RE risk among patients undergoing MBS.
METHODS: This retrospective study included 1,068 MBS candidates who were randomly divided into training and internal test cohorts (7:3). Feature selection was performed using correlation analysis, multicollinearity assessment, LASSO regression, and the Boruta algorithm. Six ML algorithms were developed and
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.
OBJECTIVE: Compare the effectiveness of machine learning algorithms and traditional logistic regression in predicting the mortality risk of young patients with acute poisoning, and establish a risk stratification nomogram.
METHODS: This multicenter retrospective study derived a derivation cohort of 406 young adults with acute poisoning from Wenzhou and an external validation cohort of 150 patients from Lishui. LASSO regression was used to screen predictive factors from 43 candidate variables. Compare the predictive performance of 14 machine learning algorithms (including RandomForest, XGBoost
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.
Heightened negative affect is a core feature of serious mental illness. Over 90% of American adults own a smartphone, equipped with an array of sensors which can continuously and unobtrusively measure behaviors (e.g., activity levels, location, and phone usage patterns) which may predict increases in negative affect in real-time in individuals' daily lives. Sixty-eight adults with a primary mood or psychotic disorder completed daily emotion surveys for over a year, on average (mean 465 days; total surveys = 12,959). At the same time, semi-continuous collection of smartphone accelerometer, GPS
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: The aim of this study was to develop and validate International Classification of Diseases (ICD) code-based algorithms for identifying systemic sclerosis (SSc) cases within electronic health record (EHR) data and to evaluate algorithm performance.
METHODS: We identified patients with at least one ICD, Ninth Revision (ICD-9)/ICD-10 code for SSc in a large multicenter EHR dataset (TriNetX Research Network). A random sample of patients underwent detailed medical record review to confirm SSc diagnosis (gold standard). All ICD-9/10 codes assigned during inpatient or outpatient encounter
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: Recurrent cancers are not captured in a standardized way by US tumor registries, making it difficult to conduct research on risk factors for cancer recurrence. We developed rule-based algorithms to be used with electronic health data to identify recurrent cases of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) and follicular lymphoma (FL).
METHODS: Incident DLBCL and FL cases (2000-2018) were identified in tumor registry data at two health plan study sites. We captured pharmacy and procedure codes to indicate first-line treatment initiation. Recurrent cases were defined as those who completed
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Studying patients with bacteremia in real-world data often requires using microbiologic data to confirm bacterial growth and species. When microbiologic data are unavailable, pathogen-specific diagnostic codes may be used to classify the bacteremia type. We developed and validated ICD-10-CM-based algorithms for identifying any bacteremia, Gram-negative bacteremia, and Enterobacteriaceae bacteremia.
METHODS: We identified patients ≥ 18 years with a hospitalization ≥ 2 days to any Duke Antimicrobial Stewardship Outreach Network hospital from January 1, 2021 to May 31, 2024. Blood cultu
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.
Acromegaly is a rare disease characterized by an excessive production of growth-hormone and insulin-like growth factor 1, typically resulting from a GH-secreting pituitary adenoma. This study was aimed at comparing and measuring accuracy of newly and previously developed coding algorithms for the identification of acromegaly using Italian claims databases. This study was conducted between January 2015 and December 2018, using data from the claims databases of Caserta Local Health Unit (LHU) and Sicily Region in Southern Italy. To detect acromegaly cases from the general target population, four
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Non-compressible truncal hemorrhage (NCTH) is the leading cause of preventable death after trauma. Resuscitative endovascular balloon occlusion of the aorta (REBOA) achieves temporary hemorrhage control, supporting cardiac and cerebral perfusion prior to definitive hemostasis. Aortic zone selection algorithms vary among institutions. We evaluated the efficacy of an algorithm for REBOA use.
METHODS: A multicenter prospective, observational study conducted at six level 1 trauma centers over 12 months. Inclusion criteria were age >15 years with evidence of infradiaphragmatic NCTH nee
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 AND AIMS: Accurate detection and treatment of hepatitis D virus (HDV)-infected patients can reduce disease-related morbidity and mortality. This study developed and validated real-world evidence-based algorithms to detect ribonucleic acid (RNA)-positive HDV patients from administrative claims data.
METHODS: This retrospective observational study identified hepatitis B virus and HDV patients from laboratory testing data linked to administrative claims (HealthVerity; 2015-2022), with external validation performed using electronic health records (TriNetX; 2005-2023). Both diagnosis-ba
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: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) affects ~30% of the US adult population, and its prevalence is increasing. Early-stage disease is often missed by clinicians as it is largely asymptomatic until cirrhosis develops. Recent advances in artificial intelligence (AI) have allowed for expanded electronic health record (EHR) identification of several diseases. We aimed to develop an algorithm that utilizes AI to identify patients with MASLD via a large-scale review within the EHR.
METHODS: We created a natural language processing (NLP) algorithm that identi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Missed fractures are the primary cause of interpretation errors in emergency radiology, and artificial intelligence has recently shown great promise in radiograph interpretation. This study compared the diagnostic performance of two AI algorithms, BoneView and RBfracture, in detecting traumatic abnormalities (fractures and dislocations) in MSK radiographs.
METHODS: AI algorithms analyzed 998 radiographs (585 normal, 413 abnormal), against the consensus of two MSK specialists. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), accuracy, and int
СтатьяСравнительное 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: Population-based administrative data are valuable for describing human immunodeficiency virus (HIV) cases, and their health status and outcomes. Our objective was to validate algorithms consisting of physician visits, hospitalizations, and antiretroviral prescriptions against positive confirmatory HIV laboratory tests to identify individuals living with HIV.
METHODS: The primary validation cohort consisted of adult Manitoban residents with at least 3 years of health coverage between 2007 and 2018. Positive confirmatory HIV tests from the provincial laboratory were the reference sta
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
INTRODUCTION/AIMS: Administrative health data has been increasingly used to study the epidemiology of myasthenia gravis (MG) but a case ascertainment algorithm is lacking. We aimed to develop a valid algorithm for identifying MG patients in the older population with Medicare coverage.
METHODS: Local older patients (age ≥65) who received healthcare at the Cleveland Clinic and possessed Medicare coverage in 2014 and 2015 were selected. Potential MG patients were identified by using a combination of ICD9 or ICD10 codes for MG and MG-related text-word search. Diagnosis was categorized as "definit
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: Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) is the most frequent endocrinopathy in women of reproductive age. Machine learning (ML) is the area of artificial intelligence with a focus on predictive computing algorithms. We aimed to define the most relevant clinical and laboratory variables related to PCOS diagnosis, and to stratify patients into different phenotypic groups (clusters) using ML algorithms.
METHODS: Variables from a database comparing 72 patients with PCOS and 73 healthy women were included. The BorutaShap method, followed by the Random Forest algorithm, was applied to prediction
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: Hospitalization data underestimate the occurrence of transient ischemic attack (TIA). As TIA is frequently diagnosed in primary care, methodologies for the accurate ascertainment of a TIA from physician claims data are required for surveillance and health systems planning in this population. The present study evaluated the diagnostic accuracy of multiple algorithms for TIA from a longitudinal population-based physician billing database.
METHODS: Population-based administrative data from the province of British Columbia were used to identify the base population (1992-2007; N=102,49
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