OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a personalized energy density optimization algorithm for microwave ablation of benign thyroid nodules.
METHODS: This retrospective cohort study analyzed 82 patients undergoing MWA for benign thyroid nodules. Patients were divided into treatment success group (VRR >90%, n=31) and treatment insufficient group (VRR ≤90%, n=51) based on 12-month outcomes. LOESS curve fitting analysis was applied to explore the relationship between energy density and VRR at 12 months. Linear regression was used to predict optimal energy density, and logistic regr
СтатьяВалидационное 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.
Knowledge-based planning (KBP) has emerged as a promising approach to improve the consistency and efficiency of radiotherapy by utilizing prior clinical data to guide treatment planning. This study aimed to evaluate the performance of various machine learning (ML) algorithms for predicting key dosimetric parameters in 3D conformal radiotherapy (3D-CRT) of left-sided breast cancer, with the goal of reducing manual trial-and-error during plan optimization. A retrospective dataset of 75 breast cancer patients treated with 3D-CRT was used. Geometric and dosimetric features, including beam and orga
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 AND AIMS: Deep learning algorithms gained attention for detection (computer-aided detection [CADe]) of biliary tract cancer in digital single-operator cholangioscopy (dSOC). We developed a multimodal convolutional neural network (CNN) for detection (CADe), characterization and discriminating (computer-aided diagnosis [CADx]) between malignant, inflammatory, and normal biliary tissue in raw dSOC videos. In addition, clinical metadata were included in the CNN algorithm to overcome limitations of image-only models.
METHODS: Based on dSOC videos and images of 111 patients (total of 15,
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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.
PURPOSE: The aim of this study was to develop and train a machine learning (ML) algorithm to create a clinical decision support tool (i.e., ML-driven probability calculator) to be used in clinical practice to estimate recurrence rates following an arthroscopic Bankart repair (ABR).
METHODS: Data from 14 previously published studies were collected. Inclusion criteria were (1) patients treated with ABR without remplissage for traumatic anterior shoulder instability and (2) a minimum of 2 years follow-up. Risk factors associated with recurrence were identified using bivariate logistic regression
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.
Improvements in fetal echocardiography have increased recognition of fetuses with congenital heart disease (CHD) that require specialized delivery room (DR) care. In this study, care protocols for these low-volume and high-risk deliveries were created. Elements included (1) diagnosis-specific DR care plans and algorithms, (2) a multidisciplinary team with expertise, (3) simulation, (4) checklists, and (5) debriefing. The purpose of this study was to assess the accuracy of fetal echocardiography to predict the need for specialized DR care and determine the effectiveness of the care protocols fo
Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a critical condition commonly encountered in the intensive care unit (ICU), characterized by a high incidence and substantial mortality rate. Early detection and accurate prediction of ARDS can significantly improve patient outcomes. While machine learning (ML) models are increasingly being used for ARDS prediction, there is a lack of consensus on the most effective model or methodology. This study is the first to systematically evaluate the performance of ARDS prediction models based on multiple quantitative data sources. We compare th
СтатьяМетаанализСистематический обзорПолный 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: To identify the optimal machine learning algorithm for predicting post-stroke epilepsy (PSE) within one year following acute stroke, establish a nomogram model based on this algorithm, and perform external validation to achieve accurate prediction of secondary epilepsy.
METHODS: A total of 870 acute stroke patients admitted to the emergency department of Xiang'an Hospital of Xiamen University from June 2019 to June 2023 were enrolled for model development (model group). An external validation cohort of 435 acute stroke patients admitted to the Fifth Hospital of Xiamen during the sa
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
OBJECTIVES: To develop and evaluate the classification accuracy of a computable phenotype for pediatric Crohn's disease using electronic health record data from PEDSnet, a large, multi-institutional research network and Learning Health System.
STUDY DESIGN: Using clinician and informatician input, algorithms were developed using combinations of diagnostic and medication data drawn from the PEDSnet clinical dataset which is comprised of 5.6 million children from eight U.S. academic children's health systems. Six test algorithms (four cases, two non-cases) that combined use of specific medicati
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: The study aims to develop and validate algorithms to identify and classify opioid overdoses using claims and other coded data, and clinical text extracted from electronic health records using natural language processing (NLP).
METHODS: Primary data were derived from Kaiser Permanente Northwest (2008-2014), an integrated health care system (~n > 475 000 unique individuals per year). Data included International Classification of Diseases, Ninth Revision (ICD-9) codes for nonfatal diagnoses, International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) codes for fatal events, clinic
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.
PURPOSE: Comprehensive genomic profiling (CGP) is a key strategy in precision medicine for lung cancer, yet its clinical implementation remains limited, partly because of the uncertainty in identifying druggable mutations in individual patients. In this study, we investigated the potential of an artificial intelligence (AI)-based tool to predict the probability of identifying druggable mutations before CGP (pretest probability).
METHODS: We developed an eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) prediction model trained on pre-CGP clinical variables from 3,470 patients with lung cancer (June 2019-No
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.
Mapping surface electromyography (sEMG) to multi-joint torque is critical for active stroke rehabilitation. While compounded non-ideal factors between discontinuous exercise sets impose stringent demands on amplitude-phase robustness, synergy preservation, and noise resistance. This study designed and validated a dual-stream time-frequency attention network incorporating Luenberger observation feedback (DSA-Luen) to address the issue of sEMG pattern inconsistency arising from inter-set variations in repetitive upper-limb rehabilitation. The framework integrates DSA based on Real-Time Fast Four
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: Surfactant replacement therapy is central to respiratory distress syndrome (RDS) management in preterm infants, which can be delivered using a variety of methods. Less invasive surfactant administration (LISA) has been increasingly adopted due to its association with improved neonatal outcomes. However, there are no procedure codes to identify LISA in large real-world data (RWD), limiting the ability to evaluate its use and effectiveness on a large scale. This study aimed to develop an algorithm to identify LISA procedures using administrative data.
METHODS: We conducted a retrosp
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.
Cerebral vasospasm is a serious complication after aneurysmal subarachnoid haemorrhage (aSAH). We trained machine learning models on 168 patients (225 CTA timepoints) using standardized clinical data (OMOP CDM). XGBoost achieved the best performance (AUROC 0.79; 95% CI 0.65-0.91).
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.
The World Health Organization emphasizes an integrated primary care approach using syndromic management of sexually transmitted infections. The objective of our study was to evaluate the quality of care of the syndromic management of sexually transmitted disease in women in Rabta hospital in Tunisia. Algorithms have been developed for: cervicitis due to Neisseria gonorrhoeae or Chlamydia (algorithm 3a), vaginitis due to Trichomonas vaginalis or Chlamydia trachomatis (algorithm 3b) and vaginitis due to Candida (algorithm 3c). A total of 116 women were enrolled in the study during February 2003
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: The improvement of pulmonary nodule detection, which is a challenging task when using chest radiographs, may help to elevate the role of chest radiographs for the diagnosis of lung cancer.
OBJECTIVE: To assess the performance of a deep learning-based nodule detection algorithm for the detection of lung cancer on chest radiographs from participants in the National Lung Screening Trial (NLST).
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This diagnostic study used data from participants in the NLST ro assess the performance of a deep learning-based artificial intelligence (AI) algorithm for
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.
INTRODUCTION: Early detection of carotid plaque prevents stroke and myocardial infarction. Individuals with fatty liver might be at an increased risk of developing carotid plaque, yet limited access to carotid artery ultrasound underscores the need for predictive models.
AIMS: We aimed to construct six predictive models for males and females separately to predict carotid plaque among individuals with fatty liver disease.
DESIGN: A cross-sectional study.
DATA SOURCES: We included 8361 participants aged ≥40 years (4871 males; 3490 females) with fatty liver who underwent at least one health ch
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: Hepatic ischemia-reperfusion injury (HIRI) is clinically linked to post-transplant complications, yet the pathogenic role of programmed cell death (PCD) patterns in this process remains poorly delineated. This study aimed to investigate the diversity of programmed cell death (PCD) patterns underlying HIRI, with a focus on mechanistically dissecting macrophage-hepatocyte crosstalk mediated by the THBS1-CD47 axis.
METHODS: GSE151648, GSE14951, GSE12720 and GSE171539 were retrieved from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Based on bulk transcriptomic data, we identified diffe
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: Respiratory syncytial virus (RSV) is a major cause of pediatric acute lower respiratory infection. Early prediction of pediatric intensive care unit (PICU) transfer may support clinical decision-making and resource allocation. We aimed to develop and temporally validate an interpretable machine learning model for predicting PICU admission in hospitalized children with RSV.
METHODS: We included children aged 29 days-18 years with laboratory-confirmed RSV at a single center (January 2023-April 2025). The prediction target was PICU admission within 48 h of hospital admission. Interna
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: Fatigue has been identified as one of the common symptoms among people who have rheumatoid arthritis (RA), which has a significant impact on their quality of life (QoL). Although fatigue has been identified as a symptom, few predictive models using clinical indicators have been developed for RA-related fatigue. This paper aims to create predictive models using machine learning (ML) algorithms.
METHODS: A retrospective analysis of clinical data was conducted on 271 patients with RA from two hospitals. The patients were randomly split into a training set and an external validation
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 AND PURPOSE: The occurrence of bone metastasis (BM) in advanced bladder cancer (BC) often signifies a poor prognosis. Currently, the accurate prediction of BM in BC remains a challenge. This study develops predictive models using machine learning algorithms to predict bladder cancer bone metastasis (BCBM) and aid in personalized clinical decisions.
PATIENTS AND METHODS: We reviewed and analyzed data from patients diagnosed with BC between 2010 and 2015 in the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. In addition, we included 327 patients treated at the Second Aff
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