Protein language models, as well as models that incorporate structural information or homologous sequences, estimate the sequence likelihood p(sequence), which reflects the protein fitness landscape and is commonly used in mutation effect prediction and protein design. It is widely believed in deep learning field that larger models perform better across tasks. However, for fitness prediction, language model performance declines beyond a certain size, raising concerns about their scalability. Here we showed that model size, training dataset and stochastic elements can bias the predicted p(seque
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 systematically evaluate the application of machine learning (ML)-based predictive models in assessing the risk of refractures following vertebral augmentation (VA) in patients with osteoporotic vertebral compression fractures (OVCFs). The methodology and performance of these models will be assessed, and key predictors will be identified. This will provide a reference for constructing high-quality predictive models in the future. METHODS: A systematic search was conducted to identify relevant studies using eight electronic databases for the time period from database inception to F
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
BackgroundThis study aimed to use data from the PD-MDCNC database to develop a risk prediction model using machine learning (ML) methods for the early identification of the risk of mild cognitive impairment in Parkinson's disease (PD-MCI) within a Parkinson's disease (PD) patients cohort.MethodsThis study used assessment scales and blood test results from 523 patients with Parkinson's disease (PD) in the PD-MDCNC database, collected from the Hubei Parkinson's Disease Clinical Research Center, to develop a predictive model for assessing the risk of mild cognitive impairment (MCI) in PD patients
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.
Herbal medicines play a crucial role in primary healthcare across West Africa, yet their potential for liver toxicity remains poorly documented. Predicting herbal-induced liver injury is therefore essential to ensure the safe use of traditional remedies. A Random Forest model was developed to predict hepatotoxicity using a combined feature set of nine physicochemical descriptors and Morgan fingerprints R2 (1024 bits). The training dataset included reference compounds from the FDA DILIst dataset, while external validation was performed on the Greene dataset. Model performance was assessed using
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.
Urinary incontinence can affect up to 53% of patients after radical prostatectomy, yet prediction tools rely on binary outcomes, missing heterogeneous recovery patterns. We developed machine-learning models that for the first time predict incontinence presence, severity, and quality-of-life impact at 3 and 12 months post-surgery. XGBoost models were trained on 21 perioperative features from 2,586 patients (2018-2021) and validated on 728 patients (2022). For patients incontinent at 3 months (n = 962), 12-month predictions achieved strong performance (AUC 0.82-0.86), with early quality-of-life
СтатьяВалидационное 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.
CCS is gaining attention as a measure against the global warming. In Japan, a CCS operator must conduct monitoring to check whether CO2 stored under the seabed safely and, if high CO2 concentration in seawater is detected, reinvestigation is legally required. In the CCS demonstration project conducted offshore Tomakomai, Japan, seawater monitoring continues even after the injection well was closed in 2019. Since the project began, false positives have frequently led to the need for reinvestigation. This is because the indicator used is based on the criterion whether data points exceed the uppe
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.
Burn injuries and chronic wounds impose a substantial and growing global health and economic burden, particularly in low- and middle-income countries and among aging populations with diabetes, vascular disease, and immobility. Conventional wound assessment depends heavily on visual inspection, manual measurements, and clinician experience, leading to variability in burn-depth estimation, wound sizing, and prognostication. Artificial intelligence, especially deep learning-based computer vision, has emerged as a promising approach to provide objective, reproducible, and scalable evaluation of bu
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.
PURPOSE OF THE REVIEW: Acute postsurgical pain (APSP) and chronic postsurgical pain (CPSP) remain prevalent and insufficiently resolved challenges in perioperative medicine. This narrative review summarizes the current state of knowledge regarding personalized pain prediction, examines existing prognostic models and their limitations, and identifies the conceptual and methodological developments most likely to advance the field toward genuine individual prediction.
RECENT FINDINGS: Individual predictors, whether clinical, psychological, psychophysical, or surgical in nature, are, on their own
СтатьяОбзорПолный 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.
Viral infections pose an ongoing public health challenge and create a need for innovative therapies. Antiviral peptides (AVPs) offer a promising solution due to their high specificity, low toxicity, and reduced risk of inducing drug resistance. The COVID-19 pandemic has heightened the need for targeted anticoronavirus peptides (ACVPs). We introduce the term A(C)VPs (where "(C)" indicates the optional coronavirus specificity) to encompass both broad-spectrum AVPs and ACVPs. However, experimental screening of effective A(C)VPs remains slow and costly. To overcome these limitations, we propose A(
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: Patient satisfaction serves as a valuable measure for evaluating outcomes from the patient's perspective. However, the factors critical for predicting satisfaction in patients with adult spinal deformity (ASD) remain elusive. This study aimed to develop and validate predictive models for assessing patient satisfaction 24 months after ASD surgery.
METHODS: A total of 213 individuals diagnosed with ASD met inclusion criteria; 128 (60%) patients were randomly selected for model development (training set), and the remaining 85 (40%) were used for internal validation (test set) to asses
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: Asthma is a common chronic inflammatory airway disease. Accumulating evidence highlights the roles of demographic, lifestyle, and comorbidity factors in the risk of asthma. This study aimed to identify predictor factors of asthma using machine learning approaches.
METHODS: Data were obtained from the 10th wave (2021-2023) of the English Longitudinal Study of Ageing (ELSA). Participants aged ≥ 50 years with complete information on asthma status and relevant variables were included. Baseline characteristics were compared between asthma and control groups. Subsequently, Least Absolut
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.
AIM: Migraine is highly heritable, yet no machine learning models for predicting treatment responses have incorporated genetic data. We aimed to develop machine learning models including both genetic and clinical information to predict treatment responses of migraine preventives and treatment retention of triptans.
METHODS: This was a cross-sectional population-based machine learning analysis of the Trøndelag Health Studies and the national prescription registry. Clinical predictors included demographics, serum metabolic measures, comorbidities, mental health and lifestyle factors. Genetic pr
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.
Invasive candidiasis is one of the common invasive fungal infections in the intensive care unit (ICU), characterized by high incidence, high mortality, and diagnostic difficulty. The clinical presentation of invasive candidiasis lacks specificity, and conventional diagnostic methods are time-consuming with low positivity rates, often leading to delayed treatment and increased death risk. Therefore, early and precise identification of high-risk patients, along with the development of sensitive and specific risk assessment tools to guide individualized antifungal strategies, remains a critical c
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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 aim of this study was to develop and validate an insurance claims-based algorithm for identifying urinary retention (UR) in epilepsy patients receiving antiepileptic drugs to facilitate safety monitoring.
METHODS: Data from the HealthCore Integrated Research Database(SM) in 2008-2011 (retrospective) and 2012-2013 (prospective) were used to identify epilepsy patients with UR. During the retrospective phase, three algorithms identified potential UR: (i) UR diagnosis code with a catheterization procedure code; (ii) UR diagnosis code alone; or (iii) diagnosis with UR-related symptoms
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: One of the main challenges in control algorithm design for full closed-loop automated insulin delivery systems is the trade-off between the effective compensation of meal-related disturbances and ensuring user safety during the postprandial and fasting periods.
METHODS: This paper proposes and evaluates the performance of a switched tuning strategy, a promising but relatively underexplored solution in this domain. This method employs two distinct tunings of a primary control algorithm: an aggressive tuning for meal compensation and a conservative tuning for fasting periods. The an
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.
Measuring medication discontinuation in claims data primarily relies on the gaps between prescription fills, but such definitions are rarely validated. This study aimed to establish a natural language processing (NLP)-based validation framework to evaluate the performance of claims-based discontinuation algorithms for commonly used medications against NLP-based reference standards from electronic health records (EHRs). A total of 36,656 patients receiving antipsychotic medications (APMs), benzodiazepines (BZDs), warfarin, or direct oral anticoagulants (DOACs) were identified from the Mass Gene
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: It is currently unknown, whether and to what extent sensitive cardiac troponin (s-cTn) allows shortening of the time required for safe rule-out and rule-in of acute myocardial infarction (AMI).
METHODS: We aimed to develop and validate early rule-out and rule-in algorithms for AMI using a thoroughly-examined and commonly used s-cTnI assay in a prospective multicenter study including 2173 patients presenting to the emergency department with suspected AMI. S-cTnI was measured in a blinded fashion at 0 h, 1 h, and 2 h. The final diagnosis was centrally adjudicated by two independent
Клиническое исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
Thermally delayed biomass-boiler systems exhibit heterogeneous temporal responses that complicate forecasting and operational warning. This study analysed long-term field data from a biomass-fired boiler system to characterise thermal-response lags and evaluate multi-horizon forecasting of the P1 thermal-storage-tank temperature at 60-, 120-, and 180-min horizons. Robust cross-correlation analysis showed statistically detectable but weak associations between P1 temperature and the combustion-related operational inputs, while daily lag estimates exhibited broad and heterogeneous distributions,
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: Artificial intelligence (AI) is being developed for image acquisition, quantitative tissue assessment, diagnosis, and clinical prediction in rotator cuff tears. The breadth of this literature and its methodological limitations have not been integrated across the complete care pathway.
METHODS: We searched PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, and the Cochrane Library from inception to July 5, 2026 for English-language original studies applying AI to rotator cuff-related reconstruction, segmentation or quantitative imaging, diagnosis or classification, anatomical measurement, or
СтатьяСистематический 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.
AIM: This systematic review comprehensively examines predictive models for hypoglycemia risk during hemodialysis in patients with diabetic nephropathy. It aims to evaluate the accuracy and limitations of existing models and to provide a basis for optimizing and improving future research.
METHODS: A search was conducted from the earliest available record to April 25, 2025, among the following databases Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wan fang Database, VIP Database, SinoMed, PubMed, Web of Science, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Embase, and
СтатьяСистематический обзорПоиск 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