OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a predictive model for anesthesia-related adverse events (ARAEs) in patients receiving p … ltivariate logistic regression analyses. Machine learning algorithms, including random forest (RF), support vector machine, and gradient boosting, were employed to construct predictive models. Model performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), calibration curves, and decision curve analysis (DCA). The optimal model was …
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.
Patients with sepsis in the intensive care unit (ICU) are particularly vulnerable to the onset of sepsis-associated delirium (SAD), which is … gnificant feature indicators. Predictive models have been developed, including logistic regression, support vector machines, decision trees, random forests, extreme gradient boosting, k-nearest neighbors, and naive Bayes. The performance of these models was assessed using a validation set. The final machine-learning model incorporated the Shapley additive explanation me …
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: Protein lactylation is a novel post-translational modification driven by lactate and has emerged as a critical link between cell … ate genes. Functional enrichment was performed. Three machine learning algorithms-LASSO regression, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF)-were employed to screen for core biomarkers. Their diagnostic efficacy was validated using ROC curve analysis. Immune infiltration profiles were assessed via CIBERSORT. Key findings were further corroborated in a murine …
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: Admission hypothermia remains a frequent and preventable complication in preterm infants and is associated with increased morbid … election operator (LASSO) regression. Six models-logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural network, and naïve Bayes-were developed. Model performance was evaluated using discrimination (AUC), calibration, Brier score, and classification metrics. Shapley Additive Explanations (SHAP) were applied to enhance interpretabili …
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: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a prevalent pregnancy complication. Current diagnostic approaches are inherently retrospe … sion, and subsequent multivariable logistic regression. Four machine learning models-Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Gradient Boosting Machine, and Logistic Regression-were constructed and compared. Performance was evaluated by the area under the curve (AUC), calibration curves, and decision curve analysis. Model interpretability was assessed using SHapley …
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 OBJECTIVES: The objective of this study was to apply and compare machine learning techniques using clinical and electroenceph … arning techniques to predict cerebral injury included K-nearest neighbor, logistic regression (LR), support vector machines (SVM), random forest, gradient boosting, and Adaboost classifiers. For SVM, we used the linear and radial basis function kernels (RBF). We designed a binary classification for predicting acute brain injury (class 1) versus no brain injury (class 2) …
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: Post-treatment Lyme disease syndrome (PTLDS) and rheumatoid arthritis (RA) are both characterized by chronic inflammation and im … re genes were screened using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) machine learning algorithms. Gene set enrichment analysis (GSEA) and xCell analysis were conducted to characterize signaling pathway features and immune cell infiltration patterns in both diseases. In addition …
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: SUMOylation, a type of posttranslational protein modification, is linked to numerous biological processes, including tumorigenes … ). Three machine learning methods, namely, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest (RF), were utilized to construct a risk prognosis model from the SIRGs. The model genes were also analyzed through single-cell sequencing. Furthermore, we explored the correlations between r …
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: Autoimmune gastritis (AIG) lacks a unified, practical staging system. The AIG-atrophic stage (AIG-AS) scheme, based on the propo … dvanced (Stage 3). Seven algorithms-LASSO logistic regression, elastic net, random forest, XGBoost, support vector machine, gradient boosting, and stacking-were trained on five feature sets using stratified 5-fold nested cross-validation, with SMOTE applied only within training folds. SHAP analysis provided interpretability.
RESULTS: Stages 1, 2, and 3 included 87 (42. …
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning-based predictive model incorporating immuno-inflammatory biomarkers and clinicopatholo … (n=339) and a validation cohort (n=176). Feature selection was performed using LASSO, Xgboost, and Support Vector Machine (SVM) algorithms to identify key features associated with recurrence. A predictive nomogram was then built based on multivariate Cox regression analysis. Model performance was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, c …
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: The early diagnosis rate of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is low and the prognosis is poor. It is important to develop … Index-SVM (PDAC and chronic pancreatitis vs health-probabilistic principal component analysis index-support vector machine) (1-18) was 91.51%, with Mathew's correlation coefficient 0.7760 and area under the curve 0.9560. In the second layer of the model, the accuracy of PDACvsCP-Probabilistic PCA Index-RF (PDAC vs chronic pancreatitis-probabilistic principal component a …
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: Depressive symptoms are significant and deleterious complication of cardiovascular and cerebrovascular diseases (CCVD), profoundl … andom Forest (RF), and the Boruta algorithm. Six machine learning models, Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, RF, and XGBoost, were developed and compared. The best-performing model was used to construct a clinically interpretable nomogram, which was deployed as a real-time, web-based risk screening tool via …
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Mesenteric malperfusion (MMP) represents a severe complication of acute aortic dissection (AAD). Research on risk identification models for MMP is currently limited.
METHODS: Based on a retrospective study of medical records from the Beijing Anzhen Hospital spanning from January 2016 to June 2022, we included 435 patients with AAD and allocated their data to training and testing sets at a ratio of 7:3. Key preoperative predictive variables were identified through the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression. Subsequently, six machine learning algorithms w
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: Some nonfunctioning pituitary neuroendocrine tumor (NFPitNET) can show invasive growth, which increases the difficulty of surger … I) network analysis and various machine learning methods (XGBOOST, LASSO regression, random forest, support vector machine) to screen candidate biomarkers for invasive NFPitNET. Then, using gene set enrichment analysis (GSEA) to explore the differences in biological activities and signaling pathways between invasive NFPitNET and non-invasive NFPitNET. Single-sample GSEA …
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: Accurate diagnosis of anterior disc displacement (ADD) is essential for managing temporomandibular joint disorders (TMJ). This study employed machine learning (ML) to automatically detect anteriorly displaced TMJ discs in magnetic resonance images (MRI).
METHODS: This retrospective study included patients with TMJ disorders who visited the Hospital between January 2023 and June 2024. Five machine learning models-decision tree (DT), K-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), random forest (RF), and logistic regression (LR)-were utilized to train and validate radiomics…
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.
Purpose: Keratoconus (KC) can lead to severe vision loss, impacting daily life. The etiology of KC is not yet clear, and early diagnosis and … hted gene coexpression network analysis (WGCNA) and machine learning such as random forest (RF) and support vector machine (SVM), BM-related genes were identified as biomarkers for KC diagnosis. Subsequently, we further validated these findings using unsupervised clustering analysis, nomogram, and ROC curve analysis. Results: Through the analysis of two KC-related datas …
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 aims to identify and validate key genes involved in the progression of myocardial infarction (MI) and to investigate t … etic modules associated with MI. Core genes in key modules were screened using LASSO regression and support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE). These genes were then subjected to functional enrichment analysis, including Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), Gene Ontology (GO), and Gene Set Enrichment Analysis (GSEA). The CIBERSORT algorith …
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.
ETHNOPHARMACOLOGICAL RELEVANCE: Nelumbinis Receptaculum (NR) were hemostatic herbal medicines for treating metrorrhagia, hematuria or hemorrhoids in ethnopharmacological systems, such as Ayurveda and traditional Chinese medicines.
AIM OF THE STUDY: The material basis for traditional hemostatic efficacy of NR is unclear. Thus, hemostatic component combination (HCC) of NR were screened by dual machine learning-based spectrum-effect relationships (DML-SER) analysis.
MATERIALS AND METHODS: Ultra-high performance liquid chromatography tandem with mass spectrometry and simvastatin-induced intestin
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.
Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is one of the most common and serious complications in the development of sepsis. Endoplasmic ret … earning algorithms-least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), random forest (RF), and support vector machine (SVM)-were used to further screen for hub ERS hub genes. The diagnostic value of these hub genes was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Finally, their expression levels were validated in clinical samples using RT- …
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.
Image classification is a highly significant field in machine learning (ML), especially when applied to address longstanding and challenging … ge. Additionally, we evaluated five classical ML models for classifying the extracted patterns: (a) Support Vector Machine (SVM); (b) GaussianNB (GNB); (c) AdaBoost (ADB); (d) K-Nearest Neighbors (KNN); and (e) Random Forest (RF). The performance metrics of all classifiers were very close, we used the McNemar's test on each model's confusion matrix to evaluate and compa …
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.
MedElevator
Войти в исследования