BACKGROUND: The present investigation aims to develop an innovative predictive nomogram capable of predicting successful labor induction in nulliparous women, thereby elucidating critical determinants influencing such success and estimating the probability of successful induction in term singleton pregnancies.
METHODS: This retrospective cohort analysis included 1,000 term pregnant nulliparas who underwent labor induction in the Ultrasound Department of the National Traditional Chinese Medicine Hospital in Xiangxi Tujia and Miao Autonomous Prefecture between January 2017 and December 2024. We
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.
California data demonstrate failures in latent tuberculosis screening to prevent progression to tuberculosis disease. Therefore, we developed a clinical risk prediction model for tuberculosis disease using electronic health records. This study included Kaiser Permanente Southern California and Northern California members ≥18 years during 2008-2019. Models used Cox proportional hazards regression, Harrell's C-statistic, and a simulated TB disease outcome accounting for cases prevented by current screening which includes both observed and simulated cases. We compared sensitivity and number-neede
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.
PURPOSE: This study aimed to develop a classifier using supervised machine learning to effectively assess the impact of clinical, demographical, and biochemical factors in accurately predicting the antiseizure medications (ASMs) treatment response in people with epilepsy (PWE).
METHODS: Data was collected from 786 PWE at the Outpatient Department of Neurology, Institute of Human Behavior and Allied Sciences (IHBAS), New Delhi, India from 2005 to 2015. Patients were followed up at the 2nd, 4th, 8th, and 12th month over the span of 1 year for the drugs being administered and their dosage, the s
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.
Accurate estimation of oxygenates is a critical issue in the quality evaluation of gasoline samples. This work aims to examine the nonparametric robust principal component analysis-alternating conditional expectation (rPCA-ACE) algorithm combined with FTIR spectroscopy as a rapid and accurate analytical method for predicting the quality of gasoline samples based on oxygenates content (methanol, methyl tert-butyl ether, and isobutanol). In the ACE algorithm, a set of optimal transformations is estimated for both the independent and dependent variables. These transformations reveal their non-lin
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 evaluate the efficacy of a machine learning model for predicting prostate-specific antigen (PSA) persistence after radical prostatectomy (RP).
METHODS: Data from 470 patients who underwent RP at the Affiliated Hospital of Qingdao University from January 2018 to June 2021 were retrospectively analyzed. Ten risk factors, including age, body mass index (BMI), preoperative PSA, biopsy Gleason score, total prostate specific antigen density (PSAD), clinical tumor stage, clinical lymph node status, seminal vesicle invasion, capsular invasion and positive surgical margin, were included
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.
Freezing of gait (FOG) is a debilitating symptom of Parkinson disease (PD). It is episodic and variable in nature, making assessment difficult. Wearable sensors used in conjunction with specialized algorithms, such as our group's pFOG algorithm, provide objective data to better understand this phenomenon. While these methods are effective at detecting FOG retrospectively, more work is needed. The purpose of this paper is to explore how the existing pFOG algorithm can be refined to improve the detection and prediction of FOG. To accomplish this goal, previously collected data were utilized to 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.
INTRODUCTION: Predictive models have been used to aid early diagnosis of PCOS, though existing models are based on small sample sizes and limited to fertility clinic populations. We built a predictive model using machine learning algorithms based on an outpatient population at risk for PCOS to predict risk and facilitate earlier diagnosis, particularly among those who meet diagnostic criteria but have not received a diagnosis.
METHODS: This is a retrospective cohort study from a SafetyNet hospital's electronic health records (EHR) from 2003-2016. The study population included 30,601 women age
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПоддержка 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.
Surgical wounds may arise due to harm inflicted upon soft tissue during surgical intervention, and many complications and injuries may accompany them. These complications can lead to prolonged hospitalization and poorer clinical outcomes. Also, Machine learning (ML) is a Section of artificial intelligence (AI) that has emerged in medical care and is increasingly used for diagnosis, complications, prognosis and recurrence prediction. This study aims to investigate surgical wound risk predictions and management using a ML algorithm by R programming language analysis. The systematic review, follo
Систематический обзорСтатьяОтозванная публикацияПоиск 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 aimed to analyze peripheral blood lymphocyte subsets in lupus nephritis (LN) patients and use machine learning (ML) methods to establish an effective algorithm for predicting co-infection in LN. This study included 111 non-infected LN patients, 72 infected LN patients, and 206 healthy controls (HCs). Patient information, infection characteristics, medication, and laboratory indexes were recorded. Eight ML methods were compared to establish a model through a training group and verify the results in a test group. We trained the ML models, including Logistic Regression, Decision Tree,
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.
Objectives: The absence of predictive markers for kidney stone recurrence poses a challenge for the clinical management of stone disease. The unpredictability of stone events is also a significant limitation for clinical trials, where many patients must be enrolled to obtain sufficient stone events for analysis. In this study, we sought to use machine learning methods to identify a novel algorithm to predict stone recurrence. Subjects/Patients and Methods: Patients enrolled in the Registry for Stones of the Kidney and Ureter (ReSKU), a registry of nephrolithiasis patients collected between 201
СтатьяПоддержка 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: Proper maintenance of hypnosis is crucial for ensuring the safety of patients undergoing surgery. Accordingly, indicators, such as the Bispectral index (BIS), have been developed to monitor hypnotic levels. However, the black-box nature of the algorithm coupled with the hardware makes it challenging to understand the underlying mechanisms of the algorithms and integrate them with other monitoring systems, thereby limiting their use.
OBJECTIVE: We propose an interpretable deep learning model that forecasts BIS values 25 s in advance using 30 s electroencephalogram (EEG) data.
MATE
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.
BACKGROUND: Assessing malignancy risk is important to choose appropriate management of ovarian tumors. We compared six algorithms to estimate the probabilities that an ovarian tumor is benign, borderline malignant, stage I primary invasive, stage II-IV primary invasive, or secondary metastatic.
METHODS: This retrospective cohort study used 5909 patients recruited from 1999 to 2012 for model development, and 3199 patients recruited from 2012 to 2015 for model validation. Patients were recruited at oncology referral or general centers and underwent an ultrasound examination and surgery ≤ 120 da
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.
AIMS: Using machine learning algorithms and administrative data, we aimed to predict the risk of being diagnosed with several diabetes-related complications after one-, two- and three-year post-diabetes diagnosis.
METHODS: We used longitudinal data from administrative registers of 610,019 individuals in Catalonia with a diagnosis of diabetes and checked the presence of several complications after diabetes onset from 2013 to 2017: hypertension, renal failure, myocardial infarction, cardiovascular disease, retinopathy, congestive heart failure, cerebrovascular disease, peripheral vascular disea
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: PONV reduces patient satisfaction and increases hospital costs as patients remain in the hospital for longer durations. In this study, we build a preliminary artificial intelligence algorithm model to predict early PONV in patients.
METHODS: We use R for statistical analysis and Python for the machine learning prediction model.
RESULTS: Average characteristic engineering results showed that haloperidol, sex, age, history of smoking, and history of PONV were the first 5 contributing factors in the occurrence of early PONV. Test group results for artificial intelligence prediction o
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.
Domestic violence against women is a prevalent in Liberia, with nearly half of women reporting physical violence. However, research on the biosocial factors contributing to this issue remains limited. This study aims to predict women's vulnerability to domestic violence using a machine learning approach, leveraging data from the Liberian Demographic and Health Survey (LDHS) conducted in 2019-2020. We employed seven machine learning algorithms to achieve this goal, including ANN, KNN, RF, DT, XGBoost, LightGBM, and CatBoost. Our analysis revealed that the LightGBM and RF models achieved the hig
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Subacromial motion metrics can be extracted from dynamic shoulder ultrasonography, which is useful for identifying abnormal motion patterns in painful shoulders. However, frame-by-frame manual labeling of anatomical landmarks in ultrasound images is time consuming. The present study aims to investigate the feasibility of a deep learning algorithm for extracting subacromial motion metrics from dynamic ultrasonography. Dynamic ultrasound imaging was retrieved by asking 17 participants to perform cyclic shoulder abduction and adduction along the scapular plane, whereby the trajectory of the humer
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: Assisted reproductive technology has been proposed for women with infertility. Moreover, in vitro fertilization (IVF) cycles are increasing. Factors contributing to successful pregnancy have been widely explored. In this study, we used machine learning algorithms to construct prediction models for clinical pregnancies in IVF.
MATERIALS AND METHODS: A total of 24,730 patients entered IVF and intracytoplasmic sperm injection cycles with clinical pregnancy outcomes at Taipei Medical University Hospital. Data used included patient characteristics and treatment. We used machine learn
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.
PURPOSE: To compare the models developed with a classical statistics method and a machine learning model to predict the possibility of orchiectomy using preoperative parameters in patients who were admitted with testicular torsion.
MATERIALS AND METHODS: Patients who underwent scrotal exploration due to testicular torsion between the years 2000 and 2020 were retrospectively reviewed. Demographic data, features of admission time, and other preoperative clinical findings were recorded. Cox Regression Analysis as a classical statistics method and Random Forest as a Machine Learning algorithm was
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.
PURPOSE: The aim of the present study was to develop a nomogram for prognostic prediction of patients with lung cancer in hospice.
METHODS: The data was collected from 1106 lung cancer patients in hospice between January 2008 and December 2018. The data were split into a training set, which was used to identify the most important prognostic factors by the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and to build the nomogram, while the testing set was used to validate the nomogram. The performance of the nomogram was assessed by c-index, calibration curve and the decision curve ana
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.
MedElevator
Войти в исследования