Forecasting species distributions under future climate scenarios has become a standard application of Species Distribution Models (SDMs), yet their temporal transferability is rarely evaluated. We assessed the reliability of future projections using four widespread tick species (Amblyomma americanum, Dermacentor variabilis, Ixodes ricinus, and Ixodes scapularis) with occurrence records spanning from 1961-2025. Models were calibrated sequentially using decade-specific records and projected onto subsequent decades, for which independent observations were available. Climate predictors derived fro
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.
Pre-eclampsia is a difficult pregnancy condition that causes high blood pressure and can lead to health complications in both mother and newborn, resulting in a higher fatality rate. It presents with a wide range of symptoms and lacks specific indicators, as the contemporary diagnostic techniques, including proteinuria testing and blood pressure measurements, are not reliable. The current evolution in artificial intelligence (AI) technology tends to show a promising transformation of pre-eclampsia management. AI algorithms are applied to process larger sets of clinical, biochemical, and image
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.
Intraoperative hypotension (IOH) is considered a potential contributing factor to postoperative complications. In 2018, a machine-learning algorithm to predict hypotension has been included in the Hemosphere™ platform (Edwards Lifescience, USA), of which the Hypotension Prediction Index (HPI) is the marker. We conducted a systematic review and Bayesian model-averaged meta-analysis to evaluate whether the limitation of IOH had a limiting effect on postoperative cardiac, pulmonary and renal complications and mortality. Nine randomized controlled trials and one propensity score analysis were incl
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.
OBJECTIVE: To systematically review risk prediction models for surgical site infection (SSI) after abdominal surgery and to provide a reference for clinical risk management.
METHODS: A comprehensive search was conducted in Web of Science, Cochrane Library, PubMed, Sinomed, Chinese Medical Journal Full-text Database, CNKI, VIP, and Wanfang Data for studies published from January 1, 1980, to August 12, 2024. Two researchers independently screened the literature, extracted data, and assessed the risk of bias and applicability of the models.
RESULTS: A total of 25 studies were included, involvin
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
The growing recognition of the importance of interpregnancy care to reduce gestational diabetes mellitus (GDM) risk underscores the importance of effective preventive strategies. However, developing effective systems is still challenging. We aimed to bridge this gap by developing a weight management specific prediction model. This study retrospectively analyzed the data of women who underwent two childbirths across 15 medical facilities, including both primary and tertiary facilities. A derivation cohort was constructed using data from 2009 to 2019 (n = 1,640). Data between 2020 and 2024 was u
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.
Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology2024eng
AIMS: Photoplethysmography- (PPG) based smartphone applications facilitate heart rate and rhythm monitoring in patients with paroxysmal and persistent atrial fibrillation (AF). Despite an endorsement from the European Heart Rhythm Association, validation studies in this setting are lacking. Therefore, we evaluated the accuracy of PPG-derived heart rate and rhythm classification in subjects with an established diagnosis of AF in unsupervised real-world conditions.
METHODS AND RESULTS: Fifty consecutive patients were enrolled, 4 weeks before undergoing AF ablation. Patients used a handheld sing
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.
INTRODUCTION: International Classification of Diseases (ICD) codes recorded in administrative data are often used to identify congenital heart defects (CHD). However, these codes may inaccurately identify true positive (TP) CHD individuals. CHD surveillance could be strengthened by accurate CHD identification in administrative records using machine learning (ML) algorithms.
METHODS: To identify features relevant to accurate CHD identification, traditional ML models were applied to a validated dataset of 779 patients; encounter level data, including ICD-9-CM and CPT codes, from 2011 to 2013 at
СтатьяПоддержка службы здравоохранения 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.
Gastroesophageal reflux disease (GERD) is a common digestive disorder with troublesome symptoms that has been affected millions of people worldwide. Multichannel Intraluminal Impedance-pH (MII-pH) monitoring is a recently developed technique, which is currently considered as the gold standard for the diagnosis of GERD. In this paper, we address the problem of characterizing gastroesophageal reflux events in MII signals. A GER detection algorithm has been developed based on the sparse representation of local segments. Two dictionaries are trained using the online dictionary learning approach fr
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Observational research of axial spondyloarthritis (axSpA) is limited by a lack of methods for identifying diverse axSpA phenotypes in large datasets. Algorithms were previously designed to identify a broad spectrum of patients with axSpA, including patients not identifiable with diagnosis codes. The study objective was to estimate the performance of axSpA identification methods in the general Veterans Affairs (VA) population.
METHODS: A patient sample with known axSpA status (n = 300) was established with chart review. For feasibility, this sample was enriched with veterans with ax
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: Artificial-intelligence algorithms derive rules and patterns from large amounts of data to calculate the probabilities of various outcomes using new sets of similar data. In medicine, artificial intelligence (AI) has been applied primarily to image-recognition diagnostic tasks and evaluating the probabilities of particular outcomes after treatment. However, the performance and limitations of AI in the automated detection and classification of fractures has not been examined comprehensively.
QUESTION/PURPOSES: In this systematic review, we asked (1) What is the proportion of correc
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Inferential statistical methods failed in identifying reliable biomarkers and risk factors for relapsing giant cell arteritis (GCA) after glucocorticoids (GCs) tapering. A ML approach allows to handle complex non-linear relationships between patient attributes that are hard to model with traditional statistical methods, merging them to output a forecast or a probability for a given outcome.
OBJECTIVE: The objective of the study was to assess whether ML algorithms can predict GCA relapse after GCs tapering.
METHODS: GCA patients who underwent GCs therapy and regular follow-up visi
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: This study aimed to identify potential biomarker signatures for medulloblastoma using a ferroptosis-informed analytical framework.
METHODS: Transcriptomic data from GEO datasets were used to identify differentially expressed ferroptosis-associated genes (DEFeGs) in medulloblastoma by intersecting differentially expressed genes with the FerrDb V2 database. A ferroptosis-related gene (FeRG) score was calculated using ssGSEA. Hub genes correlated with the FeRG score were identified using WGCNA. Candidate feature genes were selected using machine learning algorithms. A nomogram was co
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.
This narrative review examines artificial intelligence (AI) applications in airway management through a structured literature search completed in July 2025. AI shows promise in predicting difficult airways through facial recognition, voice analysis, and multiparametric assessment. AI models demonstrate improved positive predictive values compared with conventional bedside tests, though prediction remains imperfect. The fundamental challenge of low positive predictive values persists, albeit at reduced levels. For videolaryngoscopy, AI-powered systems provide real-time structure identification,
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.
BackgroundAssessment of Systemic Lupus Erythematosus (SLE) activity is complicated by clinical heterogeneity and data scarcity. Additionally, the "black-box" nature of many machine learning models creates significant barriers to their adoption in reliable clinical decision-making.ObjectiveThis study aims to develop an interpretable machine learning framework that transforms high-dimensional clinical data into a transparent scorecard for disease activity assessment, specifically addressing small-sample constraints.MethodsIn a cohort of 104 female SLE patients, LASSO regression selected 14 robus
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.
AIMS: To develop prediction models for identifying cases with poor visual outcomes after surgery for primary rhegmatogenous retinal detachment (RRD).
METHODS: All data were obtained from the Japan-Retinal Detachment Registry. Patients with visual acuity (VA) recorded at 6 months after the surgery for primary RRD were included. For identifying the cases with poor VA defined as the logarithm of the minimum angle of resolution VA≥1.0 at 6 months post-surgery, 47 clinical features were selected out of 288 features, then three different machine learning (ML) algorithms (LightGBM, XGBoost and Rando
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 identify the applications of artificial intelligence in the early diagnosis, prediction and management of chronic kidney disease, highlighting the algorithms used, clinical outcomes, and impacts on nephrology practice.
METHODS: In this systematic review, PubMed and Scopus databases were searched without year or language restrictions, including studies published between 2019 and 2025. Article selection followed PRISMA 2020 criteria, considering patients at risk for or diagnosed with chronic kidney disease, artificial intelligence tools as interventions, and outcomes related to ea
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.
BACKGROUND: Macrophages play an indispensable role in the pathogenesis of aortic dissection (AD). However, the underlying molecular and cellular mechanisms remain incompletely understood.
METHODS: We integrated six publicly available single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) datasets and constructed an atlas of AD, identifying an AD-enriched ANGPTL4+ macrophage subpopulation. Subsequent comprehensive bioinformatic analyses explored its potential mechanisms in AD. Using machine learning (ML) algorithms on integrated bulk RNA sequencing (bulk RNA-seq) data, we screened the signature genes of ANGPT
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.
Extracellular vesicles (EVs) exhibit extensive glycosylation modifications, which are promising biomarkers for gastric cancer (GC). However, EV glycomics and the potential application of EV glycosylation patterns in liquid biopsy remain largely unexplored. This study aims to elucidate the heterogeneity of EV glycosylation in the initiation and progression of GC and to identify specific EV glycosylation markers for clinical assessment. We developed a novel platform for analyzing EV glycosylation patterns via a lectin microarray for EV glycosyl-lectin affinity assessment and antibody-based EV su
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.
Protein arginine methylation was a common post-translational modification, playing a key role in many biological processes and disease. But the regulatory mechanisms of protein arginine methyltransferases (PRMTs) in cancer were not well understood. This study aimed to examine the influence of PRMTs across various cancers and identify potential PRMTs-related prognostic biomarkers. Three machine learning algorithms were employed to identify potential PRMTs biomarkers across cancers. Additionally, drug prediction and molecular docking studies were carried out to discover new therapeutic targets.
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.
Alzheimer's Disease (AD) management is challenging due to limitations in detection methods. Currently, cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers involve assessing β-amyloid (Aβ) and phosphorylated tau proteins. The lumbar puncture procedure to obtain CSF is invasive and sometimes causes significant anxiety in patients. In contrast, plasma biomarkers would allow rapid, accurate, and cost-effective diagnosis, while minimizing invasiveness and discomfort. Using a dataset involving 120 plasma proteins from clinically diagnosed AD patients versus cognitively normal subjects, we developed classification
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