Amniotic fluid volume (AFV) is a critical indicator of fetal health, traditionally assessed using ultrasound-based methods, which are limited by operator dependency and 2D measurements. While MRI offers superior tissue characterization, it remains underutilized for AFV assessment due to labor-intensive manual segmentations. Pulse sequence variations in MRI can significantly influence image contrast through T1 and T2 weighting and potentially cause signal dropout in certain regions, making automated analysis challenging. To address these challenges, we present ARANet (Adaptive Resolution Attent
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.
PM-TOM (Personalized Medicine-Therapy Optimization Method) is a clinical decision-support tool designed to optimize polypharmacy treatments by minimizing their adverse drug reactions (ADRs) caused by individual drugs or drug interactions (DDIs, DCIs, DFIs, DGIs), along with the risks identified by the STOPP and Beers criteria. On the other hand, AI tools like ChatGPT 4.0, trained on medical literature texts, can provide broader clinical reasoning and insights tailored to individual patient contexts. By referring to a documented deprescribing case, this study demonstrates the synergistic power
СтатьяКлинический случайПоиск 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: To evaluate whether adherence to oral bisphosphonate in patients with osteoporosis may be improved by teleconsultation (TC) with or without combined use of email to contact the bone specialist on-demand (enhanced TC).
METHODS: 103 naïve patients with osteoporosis were prescribed branded alendronate (70 mg weekly) and randomised to three service modalities (presence, TC and enhanced TC), and evaluated for medication adherence after 12 months of follow-up. Patients allocated to the enhanced TC were provided with the opportunity to contact the bone specialists by email without any re
СтатьяРандомизированное 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.
Many smartphone apps enable people to collect data about their own health but -unless tethered to an electronic health record system-rarely allow sharing of this patient-generated health data with healthcare providers. The Remote Monitoring of Rheumatoid Arthritis (REMORA) programme successfully integrated a university-provided symptom tracking app into England's National Health Service across 16 rheumatology departments in two regions, each with their own IT set-up. Informed by meetings and initial interviews with the REMORA project team, our paper presents this integration as a case study. 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.
Chronic pain is a pervasive and complex symptom experienced by patients with Systemic Lupus Erythematosus (SLE), often impacting their quality of life. Traditional data sources, such as clinical records and surveys, provide valuable insights but may not fully capture the breadth of patient experiences and self-management strategies. This study leverages Reddit discussions as a real-world data source to explore chronic pain patterns, management approaches, and unmet needs among individuals with SLE. Utilizing natural language processing (NLP), we analyzed over 30,000 posts from r/Lupus and r/Lu
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is distinguished by the presence of modified bone microarchitecture, also known as 'texture,' in the periarticular regions. The radiographic detection of such alterations in RA can be challenging. To train and to validate a deep learning model to quantitatively produce periarticular texture features directly from radiography and predict the diagnosis of early RA without human reading. Two kinds of deep learning models were compared for diagnostic performance. Anterior-posterior bilateral hands radiographs of 891 early RA (within one year of initial diagnosis) and 1237
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is an incurable chronic disease with low remission and response rates, making effective drug selection essential. We developed a hierarchical drug recommendation system enhanced by a graph embedding module. By integrating patient feature representations predicted through model probabilities with graph embeddings from EHR and DDI matrices processed by a dual-layer Graph Convolutional Network(GCN), the model predicts drug classes and further refines predictions with subclass information. Using data collected from 352 hospitals across China between 2000 and 2023, we esta
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.
Juvenile Sjögren's disease (jSD) is a rare condition with no diagnostic criteria. The study aims to automate information extraction from biomedical texts by a rule-based state machine natural language processing (NLP) model to generate a knowledge summary on jSD. A state machine model was constructed to detect and classify keyterms within nDepth™. Preliminary results are based on processing 2,043 articles with 12,588,356 text lines based on a series of states and transition rules, requiring further validation.
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.
Objectifying the quality of microsurgical technique is both crucial and challenging. The aim of this study was to evaluate whether microinstrument motion metricscan reflect the complexity of microsurgical tasks. The laboratory experiment involved 13 right-handed neurosurgeons tasked with using microsurgical scissors to cut a white thread at a spot marked by a purple dot under the microscope. Each participant completed the task under four consecutive conditions: with or without wrist stabilization on a support, both before and after muscle load. Using the promptable transformer model, we segmen
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.
Distinguishing benign from malignant vertebral compression fractures is critical for clinical management but remains challenging on contrast-enhanced abdominal CT, which lacks the soft tissue contrast of MRI. This study evaluates and compares radiomic feature-based machine learning and convolutional neural network-based deep learning models for classifying VCFs using abdominal CT. A retrospective cohort of 447 vertebral compression fractures (196 benign, 251 malignant) from 286 patients was analyzed. Radiomic features were extracted using PyRadiomics, with Recursive Feature Elimination selecti
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.
INTRODUCTION: Emergency medical personnel (EMP) face high levels of occupational stress and are at risk of work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) due to the physical demands of their work.
OBJECTIVE: This study explored and telemonitored the relationship between occupational stress, burnout, and WMSDs in EMP.
METHODS: This cross-sectional descriptive study collected data from 430 EMPs working in emergency medical services in Maha Sarakham province, Thailand, using an online questionnaire that included questions about work-related stress, burnout, and musculoskeletal injuries.
RESULT
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.
Spinal radiology reports and physician-completed questionnaires serve as crucial resources for medical decision-making for patients experiencing low back and neck pain. However, due to the time-consuming nature of this process, individuals with severe conditions may experience a deterioration in their health before receiving professional care. In this work, we propose an ensemble framework built on top of pre-trained BERT-based models which can classify patients on their need for surgery given their different data modalities including radiology reports and questionnaires. Our results demonstra
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.
Nurses frequently experience significant strain on their lower backs while lifting and moving patients, making it essential to learn proper posture that considers biomechanics for low back pain prevention. However, traditional methods make it difficult for nurses to objectively assess their posture and confirm mastery. To address this issue, a motion learning system using Virtual Reality (VR) was developed. This system displays two avatars: one that replicates the learner's posture and another that demonstrates the correct posture of an expert, allowing learners to visually recognize posture d
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: AI-based clinical decision support (CDS) is hailed as the solution to many healthcare capacity problems. However, there is a known implementation gap in AI CDS. Studies exploring barriers and enablers rely on abstract definitions or participants' understanding of AI. Questionnaires often omit detail about specific settings or applications, relying upon participants' prior knowledge to inform opinions. We address this research gap by giving an experience of AI CDS and exploring barriers and enablers through that experience.
METHODS: We used a phenomenological perspective with a think-
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.
Scoliosis is curvature of the spine, often found in adolescents, which can impact on their quality of life. In recent years, smartphone applications (apps) and web-based applications may help the parents with the doctors' supervision in scoliosis screening and monitoring, thereby reducing the number of in-person visits. This paper suggests the usage of the SCOLIOSIS system to detect the onset of scoliosis. This tool is being developed for simple use on mobile devices and as a web-based monitoring system for doctors, which will be an interactive tool for the patients and doctors that will provi
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 success of telerehabilitation in comparison with conventional rehabilitation in the management of chronic low back pain remains uncertain. This study investigates the effectiveness of telerehabilitation in reducing pain and disability in chronic low back pain, compared to conventional rehabilitation.
METHODS: A search was conducted across electronic databases, including Medline/PubMed, PEDro, and the Cochrane Library. The methodological quality of the included studies was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool (ROB 2). Data synthesis included pooled mean differences with
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
Adolescent Idiopathic Scoliosis is a complex three-dimensional spinal deformity that typically develops between the ages of 10 and 18 years. If untreated, this condition can significantly impair a patient's quality of life and functional capabilities. Continuous monitoring is crucial due to the potential progressive nature of spinal curvature. This study introduces an innovative Mixed Reality approach to spine visualization using the HoloLens 2 head-mounted display. The primary objective was to develop an Artificial Intelligence-enhanced application capable of detecting a patient's back and id
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.
This chapter presents a review of the digital health applications designed to enhance symptom tracking in Systemic Lupus Erythematosus (SLE) disease and proposes a user-friendly design of a digital health system tailored for individuals with SLE. This system facilitates convenient remote monitoring and real-time symptom tracking to significantly enhance the patients' general well-being, health management, and quality of life. Using a design science research methodology, this study began with an extensive review of the literature and existing mobile applications, followed by the creation of use
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.
The diagnosis of knee osteoarthritis is challenging due to its complex nature and various contributing factors. With the advancement of artificial intelligence (AI) technology, some computer vision-based methods have been developed to address this task. However, when applied in practice, these methods encounter numerous challenges. Training a powerful AI model to effectively analyze a wide range of medical images is crucial. On the other hand, collecting and accurately labeling a significant number of medical images in the real world is necessary. Specifically, when dealing with knee images fr
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: Deep learning applications in medical imaging have advanced significantly, supporting the diagnosis of spinal disorders such as disc herniation and spondylolisthesis. This study aimed to review deep learning algorithms used in diagnostic imaging for these conditions.
METHODS: A scoping review was conducted following PRISMA-ScR guidelines and registered in the Open Science Framework. Literature searches were performed in PubMed, Lilacs, ScienceDirect, Web of Science, Wiley Online Library, Embase, IEEE Xplore, and Google Scholar. Studies published in the last ten years in English, P
СтатьяScoping ReviewПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования