BACKGROUND: Endocannabinoid anandamide (AEA), progesterone (P4) and β-human chorionic gonadotrophin (β-hCG) are associated with the threaten … , AEA and P4 are negatively correlated with each other. Among six models, logistic regression (LR), support vector machine (SVM) and multilayer perceptron (MLP) models obtained the AUC values of 0.75, 0.70 and 0.70, respectively; and their accuracy and precision were all above 0.60. Among these three models, the LR model showed the highest accuracy (0.65) and precision …
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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: Although carotid sonographic features have been used as predictors of recurrent stroke, few large-scale studies have explored the use of machine learning analysis of carotid sonographic features for the prediction of recurrent stroke.
METHODS: We retrospectively collected electronic medical records of enrolled patients from the data warehouse of China Medical University Hospital, a tertiary medical center in central Taiwan, from January 2012 to November 2018. We included patients who underwent a documented carotid ultrasound within 30 days of experiencing an acute first stroke dur
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: The in-hospital mortality of patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) increases to more than 50% following a cardiogenic shock (CS) event. This study highlights the need to consider the risk of delayed calculation in developing in-hospital CS risk models. This report compared the performances of multiple machine learning models and established a late-CS risk nomogram for STEMI patients.
METHODS: This study used logistic regression (LR) models, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector regression (SVM), and tree-based ensemble m
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop non-invasive machine learning classifiers for predicting post-Glenn shunt patients with low and high … ithms including logistic regression, Naive Bayes, random forest (RF), linear discriminant analysis, support vector machine, and K-nearest neighbor were used for modeling. These algorithms were independently trained on 100 train-validation random splits with a 3:1 ratio. Their average performance was evaluated by area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, and spe …
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: Traumatic brain injury (TBI) remains a major global health burden, disproportionately affecting low- and middle-income countries … en supervised ML algorithms, including Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Networks (ANN), were trained on 70% of the data after applying multiple imputation and synthetic minority Over-sampling Technique (SMOTE) to address missingness and class imbalance. Hyperparameter tuning was performed us …
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: Unplanned out-of-hospital births constitute rare but high-risk obstetric emergencies managed by emergency medical services (EMS). Rapid assessment of labor progression in prehospital settings is challenging due to limited diagnostic resources and time pressure, increasing the risk of adverse maternal and neonatal outcomes. Machine learning (ML) may support early risk stratification using routinely collected prehospital data.
OBJECTIVES: To develop and validate supervised ML models for predicting prehospital birth and to evaluate whether these models reflect clinically intuitive ob
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.
Optimizing immunosuppressive therapy remains central to improving long-term outcomes after kidney transplantation. Both induction and maintenance therapies are widely used, yet their comparative effectiveness across diverse recipient populations requires further evaluation. This national retrospective cohort study analyzed 228,855 deceased-donor kidney transplant recipients using data from 2000-2024. Multivariable Cox proportional hazards (PH) models were used for clinical inference, and four machine learning (ML) survival models: random survival forest (RSF), support vector machine (SVM), pen…
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: The mortality rate from coronary atherosclerotic heart disease is rising year by year, affecting an increasingly younger populat … ithms, including Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), Naive Bayes (NB), and Gradient Boosting Machines (GBM). Model performance was analyzed using receiver operating characteristic (ROC) curves, 10-fold cross-validation, and decision …
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.
INTRODUCTION: Suicide is a multifactorial phenomenon influenced by social, cultural, biological, and psychological factors, whose early dete … d and overlapping lexical patterns across classes, indicating the challenging nature of the task. A Support Vector Machine achieved 0.53 macro F 1 in binary classification ("suicidal behavior" vs. "no behavior"), while BETO, a Spanish BERT model, reached 0.36 macro F 1 in multiclass classification. Under the same text-only conditions, human specialists achieved macro F …
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: Prenatal prediction of CD34+ adequacy supports cord-blood banking by reducing expenses on low-yield units and reserving capacity … within cross-validation folds. Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbours (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer Perceptron (MLP) classifiers were tuned via Bayesian optimisation. Models were ranked by the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Majority voting (MV) ensembles were constructed from the top- …
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: We aimed to develop and evaluate machine learning models to support population-level risk stratification for dental caries in the … Predictive models were constructed using regularised Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), XGBoost and CatBoost algorithms, and model performance was evaluated using the area under curve (AUC) and additional metrics. The importance of key predictors was visualised using SHAP values.
RESULTS: The study included 18,671 participants …
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: Male circumcision is among the most commonly performed and clinically endorsed surgical procedures globally, deeply rooted in me … he ability of supervised machine learning models (logistic regression [LR], random forest [RF], and support vector machines [SVM]) to predict short-term postoperative complications following adult male circumcision, using procedural and intraoperative variables, including surgical modality (scalpel- and clamp-based (traditional) vs. laser-based), intraoperative blood lo …
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: Multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa (MDR-PA) infections present a critical healthcare challenge, often progressing to sep … tion cohort. Feature selection was performed using a hybrid approach combining LASSO regression and support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE). Seven ML algorithms were evaluated, with model interpretability enhanced via SHapley Additive exPlanations (SHAP). A web-based calculator was subsequently developed to facilitate clinical implementation.
RES …
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Urinary incontinence (UI) in women with a history of hysterectomy represents a significant global health concern. It is crucial … yes (NB), multilayer perceptron (MLP), extreme gradient boosting (XGBoost), random forest (RF), and support vector machine (SVM). External validation was performed on a cohort consisting of 556 patients from the Second Qilu Hospital of Shandong University. To improve interpretability, the predictive process was graphically illustrated employing a nomogram and SHapley Ad …
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.
Malaria remains a major public health challenge in sub-Saharan Africa, with Nigeria accounting for a substantial proportion of the global malaria burden, particularly among children under five years of age. Although rapid diagnostic tests (RDTs) enable timely screening, false-negative results and delays in confirmatory microscopy can hinder early treatment in resource-limited settings. This study developed and evaluated an automated machine learning (AutoML)-based framework for early malaria risk prediction using demographic, household, and socioeconomic data from the nationally representative
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: Pregnancy represents a unique immunological state in women with multiple sclerosis (MS), and postpartum disease reactivation is a major concern. While pregnancy outcomes have been extensively described, the long-term effects of reproductive and obstetric variables on disability progression remain poorly elucidated.
OBJECTIVE: To predict postpartum EDSS-based disability change based on pregnancy-related clinical and demographic variables in women with MS, using validated machine learning models.
METHODS: This retrospective real-world study included 662 women contributing 909 pregn
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.
OBJECTIVES: In lung transplantation (LTx), a priority is assigned to each candidate on the waiting list. Our primary objective was to identi … with optimised hyperparameters including multiple linear regression, random forest regressor (RF), support vector machine regressor, XGBoost regressor, a multilayer perceptron model and a deep learning model were developed based on the UNOS dataset.
PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The performance of each model was evaluated using R-squared (R2) and other error …
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: While adjacent segment degeneration (ASDeg) is a major complication following lumbar fusion, objective tools for preoperative ri … lected. The most effective machine learning algorithm for the radiomic feature model was the linear support vector machine, and AdaBoost was the best performing algorithm for the DLR feature model. By combining these features with clinical features, a combined model was developed, with the gradient boosting machine being the most effective machine learning algorithm. Th …
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.
BACKGROUND: Carbapenem-resistant Acinetobacter baumannii (CRAB) is a major pathogen in hospital-acquired infections, and rapid detection is … arned from the training set and fixed for independent test-set transformation. Logistic regression, support vector machine, random forest, Light Gradient Boosting Machine, and Extreme Gradient Boosting models were trained and optimized using feature selection uniformly performed on the entire training dataset prior to nested cross-validation for hyperparameter optimizat …
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: The aim of this study was to analyse the risk factors that affect oral health in adults and to evaluate the success of different … was analysed using various machine learning algorithms, including naive Bayes, logistic regression, support vector machine, decision tree, random forest and Multilayer Perceptron algorithms. Pearson's correlation test was also conducted to assess the correlation between participants' DMFT scores and oral health risk factors. The performance of each algorithm was evaluat …
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