OBJECTIVE: Currently, there is no individualized prediction model for joint function recovery after ankle fracture surgery. This study aims to develop a prediction model for poor recovery following ankle fracture surgery using various machine learning algorithms to facilitate early identification of high-risk patients.
METHODS: A total of 750 patients who underwent ankle fracture surgery at Lu'an Hospital Affiliated to Anhui Medical University between January 2018 and December 2023 were followed up. The collected data were chronologically divided into a training set (599 cases) and a test set
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: Neural activation induced by upper extremity robot-assisted training (UE-RAT) helps characterize adaptive changes in the brains of poststroke patients, revealing differences in recovery potential among patients. However, it remains unclear whether these task-related neural activities can effectively predict rehabilitation outcomes. In this study, we utilized functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) to measure participants' neural activity profiles during resting and UE-RAT tasks and developed models via machine learning to verify whether task-related functional brain responses
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.
OBJECTIVE: Cerebral infarction is a common complication in patients undergoing revascularization surgery for moyamoya disease (MMD). Although previous statistical evaluations have identified several risk factors for postoperative brain ischemia, the ability to predict its occurrence based on these limited predictors remains inadequately explored. This study aimed to assess the feasibility of machine learning algorithms for predicting cerebral infarction after revascularization surgery in patients with MMD.
METHODS: This retrospective study was conducted across two centers and harnessed data f
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.
A major clinical challenge in adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is the difficulty of predicting curve progression at initial presentation. The early detection of progressive curves can offer the opportunity to better target effective non-operative treatments, reducing the need for surgery and the risks of related complications. Predictive models for the detection of scoliosis progression in subjects before growth spurt have been developed. These models accounted for geometrical parameters of the global spine and local descriptors of the scoliotic curve, but neglected contributions from bio
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: Accurate identification of sentinel lymph node (SLN) status is essential for surgical and adjuvant therapy decisions in breast cancer. Although sentinel lymph node biopsy (SLNB) is less invasive than axillary lymph node dissection, it still exposes node-negative patients to unnecessary surgical risks. Most existing models predicting lymph node status in breast cancer rely on a limited set of features or variables that are not routinely accessible, and their interpretability remains limited. Therefore, developing a comprehensive and explainable model to evaluate the feasibility of o
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: Pediatric acute myeloid leukemia (pAML) is a rapidly progressive myeloid malignancy characterized by malignant clonal expansion of hematopoietic stem and progenitor cells. The prediction of complete remission (CR) and first adverse event (AE) is critical for personalizing pAML treatment; however, interpretable machine learning (ML) models that utilize only routine clinical features for this purpose are lacking.
METHODS: A total of 206 de novo pediatric AML patients (excluding acute promyelocytic leukemia) were randomly split into training (80%) and test (20%) sets. Seven supervise
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: Identifying patients with MS at higher risk of clinical progression is essential to inform clinical management. We aimed to build prognostic models by using machine learning (ML) algorithms predicting long-term clinical outcomes based on a systematic mapping of volumetric, radiomic, and macrostructural disconnection features from routine brain MRI scans of patients with MS.
MATERIALS AND METHODS: In this longitudinal monocentric study, 3T structural MRI scans of patients with MS were retrospectively analyzed. Based on a 10-year clinical follow-up (average duration = 9.
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.
BACKGROUND: Patients with differentiated thyroid cancer (DTC) may have occult lung metastases before 131iodine (131I) treatment. Identifying occult lung metastases before 131I treatment is of great clinical value for the correct staging of patients and the establishment of 131I treatment plans. Our research is of great significance in establishing statistical models for clinical data using machine learning algorithms to study the prediction of lung metastasis before 131I treatment.
METHODS: Patients were selected from Zhejiang cancer hospital and data was from two groups of DTC patients treat
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: Prostate cancer (PCa) in the transition zone (TZ) is uncommon and often poses challenges for early diagnosis, but its genomic determinants and therapeutic vulnerabilities remain poorly characterized.
METHODS: Tumor mutational landscape was characterized in nine patients with TZ PCa, identifying somatic variants through whole-exome sequencing (WES). Novel candidate variants relevant to driver gene were selected using rare-variant burden analysis. Kaplan-Meier curves with log-rank testing and Cox regression models were applied to evaluate the prognostic significance of selected muta
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: This study aims to investigate the exosome-derived metabolomics profiles in systemic lupus erythematosus (SLE), identify differential metabolites, and analyze their potential as diagnostic markers for SLE and lupus nephritis (LN).
METHODS: Totally, 91 participants were enrolled between February 2023 and January 2024 including 58 SLE patients [30 with nonrenal-SLE and 28 with Lupus nephritis (LN)] and 33 healthy controls (HC). Ultracentrifugation was used to isolate serum exosomes, which were analyzed for their metabolic profiles using liquid chromatography-tandem mass spectrometry
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.
INTRODUCTION: Intraoperative complications contribute significantly to morbidity and mortality, and reducing their risk is a primary objective for all operating room's healthcare professionals. Many of these complications are predictable and could be anticipated by the surgeon or anaesthesiologist. Various clinical scores were developed to assess cardiovascular risk, acute kidney injury or acute respiratory failure preoperatively. However, these scores require time for calculation and are not designed to be adjusted in real time during surgery, based on physiological signals and new intraopera
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: Various electrocardiographic (ECG) abnormalities are associated with the severity of pulmonary thromboembolism (PTE). The utility of evaluating the clot burden of PTE based on ECG findings alone has yet to be thoroughly investigated in Chinese patients. The aim of this study was therefore to use ECG signs to establish novel models for quantitative and localization analysis of clot burden in patients with acute PTE.
METHODS: Acute PTE patients from three centers were enrolled between 2015 and 2019 in a retrospective cohort study (NCT03802929). We analyzed the 12-lead ECGs at admiss
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: Current guidelines recommend measurement of troponin in acute ischemic stroke (AIS) patients. In AIS patients, troponin elevation is associated with increased mortality and worse outcome. However, uncertainty remains regarding the underlying pathophysiology of troponin elevation after stroke, particularly regarding diagnostic and therapeutic consequences. Troponin elevation may be caused by coronary artery disease (CAD) and more precisely acute coronary syndrome (ACS). Both have a high prevalence in stroke patients and contribute to poor outcome. Therefore, better diagnostic algori
Протокол клинического исследованияСтатьяПоиск 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.
AIMS: The uncertainty about the efficacy and safety of currently used azithromycin dosing regimens in children warrants individualized therapy. The area under the plasma concentration-time curve over 24 h (AUC0-24) of azithromycin correlates best with its effectiveness. The aim of this study was to evaluate the ability of machine learning (ML) to predict the AUC0-24 of azithromycin in children with community-acquired pneumonia.
METHODS: Various ML algorithms were used to build ML models based on simulated pharmacokinetic profiles from a published population pharmacokinetic model. A priori-ML
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: ecombinant human growth hormone (rhGH) has been used for four decades under a largely population-based dosing paradigm, yet growth response varies substantially among children with apparently similar auxological phenotypes. Advances in genomics, GH-insulin-like growth factor-1 (IGF-1) axis biomarkers, mathematical and machine-learning (ML) prediction models, and digital health technologies now allow individualized characterization of growth disorders, forming the basis of an emerging precision-endocrinology paradigm.
OBJECTIVES: (1) to synthesize evidence on monogenic and polygeni
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.
Existing studies have focused on gig workers' voice behavior and the mechanisms through which it is expressed via official and unofficial channels, the underlying logic of voice behavior generation, particularly its operational pathways under algorithmic control remains under-investigated. Drawing on fairness heuristic theory, this paper proposes a moderated mediation model to explore the effect of perceived algorithmic control on gig workers' voice behavior and its boundary condition. Based on the questionnaire data of 260 gig workers, the empirical results indicate that perceived algorithmic
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: This paper aims to review the literature on 12-lead ECG reconstruction, highlight various algorithmic approaches and evaluate their predictive strengths. In addition, it investigates the implications of performing reconstruction in particular ways.
METHODS: This narrative review analysed 39 works on the reconstruction of 12-lead ECGs, focusing on the algorithms used for reconstruction and the results gotten from using these algorithms.
RESULTS: The works analysed featured the use of as little as one lead and as much as four leads for reconstruction of the other leads. Linear and non
СтатьяОбзорПоиск 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.
This study evaluated standard digital photographs, combined with automated image segmentation and machine learning, to rapidly and non-destructively predict compost physicochemical properties. A total of 230 compost samples were collected from retail stores and commercial composting facilities across Georgia, South Carolina, and Tennessee, USA. Images were acquired using an iPhone 13 Pro Max under controlled lighting conditions, and compost regions were automatically isolated using a U-Net convolutional neural network. Image-derived colour, texture, and morphological features were then used to
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.
Water intake (WI) remains an under-characterized yet essential trait in beef cattle systems, with implications for animal health, climate resilience, and resource efficiency. Existing predictive models, including those from the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM), rely on static equations derived from outdated data and lack resolution at the individual animal level. In this study, we developed and evaluated a long short-term memory (LSTM) model to predict daily WI using longitudinal data on animal characteristics, dry matter intake (DMI), and engineered environmen
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.
This study evaluated the predictive capability of long short-term memory (LSTM) neural network models for forecasting key operational variables in a membrane bioreactor (MBR) using a comparatively modest training dataset, a limited number of sensors, and a basic model architecture, with practical implementation in mind. Time-series data for dissolved oxygen (DO), pH, transmembrane pressure (TMP), mixed liquor suspended solids (MLSS), and airflow rate were collected from a laboratory-scale MBR over several months of continuous operation. Separate training and testing periods were used to develo
СтатьяОценочное исследованиеКлинический случайПолный 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