Dengue transmission varies markedly across Mexico, posing challenges for short-term operational planning. We propose a two-layer framework that (i) constructs incidence-free eco-epidemiological clusters for the 32 Mexican states and (ii) produces one-week-ahead forecasts of weekly dengue cases at the cluster level with quantified uncertainty, expressed through P10-P90 prediction bands. Our analysis covers 283 epidemiological weeks per state from 2020 to 2025, with all 32 states retained after meteorological quality control. Clusters are identified using full-covariance Gaussian mixture models
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 investigates the potential of topological co-indices and their polynomials as computational tools for predicting the physicochemical properties of antiviral compounds targeting the Ebola virus. For an in-depth Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) analysis, we develop and compute topological co-indices using CoM and CoNM polynomials derived from the molecular structures of antiviral drugs, including Galidesivir, Chloroquine, Favipiravir, Amodiaquine, Azithromycin, Brincidofovir, and Clomiphene. These indices were correlated with some important experimental physicochemi
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 & AIMS: Gaps remain in understanding the epidemiology of eosinophilic esophagitis (EoE). Our aim was to identify and validate a national cohort of individuals with EoE using Veterans Health Administration (VHA) data.
METHODS: We used 2 validation strategies to develop algorithms that identified adults with EoE between 1999 and 2020. The first validation strategy applied International Classification of Diseases (ICD) code algorithms to a base cohort of individuals who underwent esophagogastroduodenoscopy with esophageal biopsy specimens. The second applied ICD code algorithms to a b
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПоддержка 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.
INTRODUCTION: The "quantitative cardiotocography" method provides important information about the condition of the fetus during labor, non-invasively and in real time. Since the forecast pH-results are being updated every 5 (five) minutes, significant differences in the readings for pH can be observed. In certain cases this can hamper the evaluation of fetal condition and lead to contradictions. Such inconveniences can be easily avoided by using the arithmetic average value of the last 6 forecast results for pH, generated by the quantitative cardiotocography software. Another inconvenience of
Аннотация на английскомСтатьяКлинические рекомендацииПоиск 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 existing risk prediction models for COVID-19 associated mortality have not considered the differences in risk factors across different age groups of patients.
AIM: To develop age-specific prediction models to forecast the risk of all-cause mortality in patients recovering from COVID-19 infection.
DESIGN: Population-based, retrospective cohort study.
METHODS: Patients with COVID-19 between 1 April 2020 and 31 July 2022 survived beyond the acute phase of infection were stratified into separate age cohorts (<45, 45-64, ≥65) and followed-up for 1 year. Backward stepwise logistic
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.
Background/Objectives: Antibiotic residues in aquatic environments reflect interacting physicochemical, climatic, and microbiological processes. This study characterized selected antibiotics in wastewater and surface water associated with the Danube River near Novi Sad, Serbia, and evaluated explainable stacked machine-learning models for concentration prediction. Methods: Thirty-six samples collected during summer and autumn 2024 were analyzed using SPE-HPLC-MS/MS. Artificial neural network, random forest, support vector machine, XGBoost, stacked linear, and stacked random forest (STACK-RF) m
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: Gestational diabetes mellitus (GDM) elevates preterm birth risk, highlighting the need for improved prediction methods to enhance outcomes. Current models show limited accuracy by ignoring some inflammatory biomarkers (eg, PLR, LMR, SII). Machine learning (ML) can better analyze complex patterns but remains underused for GDM preterm birth prediction.
OBJECTIVE: This study develops an interpretable ML model combining systemic inflammatory indices and traditional clinical markers to predict preterm birth in GDM. Enabling early risk stratification at diagnosis, it facilitates timely
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: Multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) and Kawasaki disease (KD) show a broad spectrum of clinical severity, from a relatively benign clinical course to requiring admission to the intensive care unit (ICU). With either, clinical deterioration may be rapid and unexpected.
OBJECTIVES: The aim of the study was to develop a machine learning (ML) model to predict future ICU admission for patients with KD or MIS-C to augment clinical decision-making.
METHODS: We developed a prediction model for ICU admission using 2,539 patients <18 years of age with MIS-C or KD enrolled
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: Coronary artery calcification (CAC) provides robust prediction for major adverse cardiovascular events (MACE), but current techniques disregard plaque distribution and protective effects of high CAC density. We investigated whether a novel CAC-dispersion and density (CAC-DAD) score will exhibit superior prognostic value compared with the Agatston score (AS) for MACE prediction.
METHODS: We conducted a multicenter, retrospective, cross-sectional study of 961 patients (median age, 67 years; 61% men) who underwent cardiac computed tomography for cardiovascular or perioperative risk a
СтатьяМногоцентровое 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: The study aimed to assess the role of 18 F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/computed tomography (CT) radiomics combined with clinical features using machine learning (ML) in predicting sarcopenia and prognosis of patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL).
METHODS: A total of 178 DLBCL patients (118 and 60 applied for training and test sets, respectively) who underwent pretreatment 18 F-FDG PET/CT were retrospectively enrolled. Clinical characteristics and PET/CT radiomics features were analyzed, and feature selection was performed using univariate logistic regression and cor
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: Laparoscopic fundoplication remains the gold standard treatment for gastroesophageal reflux disease. However, 10% to 20% of pati … to set realistic postoperative expectations cannot be replaced by regression models or standard ML prediction algorithms at the present time.
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
The polarity between nuclei and Golgi is an important aspect of cellular division, migration and signaling. For example, nucleus-Golgi polarity significantly impacts angiogenesis, the physiological process in which new blood vessels develop from pre-existing vessels. Therefore, estimating polarity between nuclei and Golgi is crucial to understanding complex cellular mechanisms.Previous approaches for the prediction of nucleus-Golgi polarity vectors use simple versions of bipartite matching algorithms. These methods, while effective, fail to consider other important interactions between nuclei
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 AND AIMS: The impact of various categories of information on the prediction of post-ERCP pancreatitis (PEP) remains uncertain. We comprehensively investigated the risk factors associated with PEP by constructing and validating a model incorporating multimodal data through multiple steps.
METHODS: Cases (n = 1916) of ERCP were retrospectively collected from multiple centers for model construction. Through literature research, 49 electronic health record (EHR) features and 1 image feature related to PEP were identified. The EHR features were categorized into baseline, diagnosis, tech
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: The ability to accurately distinguish bacterial from viral infection would help clinicians better target antimicrobial therapy during suspected lower respiratory tract infections (LRTI). Although technological developments make it feasible to rapidly generate patient-specific microbiota profiles, evidence is required to show the clinical value of using microbiota data for infection diagnosis. In this study, we investigated whether adding nasal cavity microbiota profiles to readily available clinical information could improve machine learning classifiers to distinguish bacterial fro
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.
Cardiovascular diseases (CVDs) are the primary cause of all death globally. Timely and accurate identification of people at risk of developing an atherosclerotic CVD and its sequelae is a central pillar of preventive cardiology. One widely used approach is risk prediction models; however, currently available models consider only a limited set of risk factors and outcomes, yield no actionable advice to individuals based on their holistic medical state and lifestyle, are often not interpretable, were built with small cohort sizes or are based on lifestyle data from the 1960s, e.g. the Framingham
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: This retrospective study aimed to evaluate the performance of machine learning techniques in predicting air-bone gap after tympanoplasty compared with conventional scoring models and to identify the influential factors.
METHODS: We reviewed the charts of 105 patients (114 ears) with chronic otitis media who underwent tympanoplasty. Two numerical scoring systems (middle ear risk index [MERI] and ossiculoplasty outcome parameter staging [OOPS]) and three algorithms (random forest [RF], support vector machine [SVM], and k nearest neighbor [kNN]) were created. Experimental variables in
ОбзорСтатьяПолный 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 application of direct metagenomic sequencing from positive blood culture broth may solve the challenges of sequencing from low-bacterial-load blood samples in patients with sepsis. Forty prospectively collected blood culture broth samples growing Gram-negative bacteria were extracted using commercially available kits to achieve high-quality DNA. Species identification via metagenomic sequencing and susceptibility prediction via a machine-learning algorithm (AREScloud) were compared to conventional methods and other rapid diagnostic platforms (Accelerate Pheno and blood culture identificati
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
OBJECTIVES: This study sought to develop a multiparametric MRI radiomics-based machine learning model for the preoperative prediction of clinical success for high-intensity-focused ultrasound (HIFU) ablation of uterine leiomyomas.
METHODS: One hundred and thirty patients who received HIFU ablation therapy for uterine leiomyomas were enrolled in this retrospective study. Radiomics features were extracted from T2-weighted (T2WI) image and ADC map derived from diffusion-weighted imaging (DWI). Three feature selection algorithms including least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), r
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: Preterm delivery is associated with a 1.4- to 2-fold increased risk of cardiovascular disease (CVD), but inclusion of preterm delivery in CVD risk prediction algorithms has not been tested. We evaluated whether including preterm delivery and parity in CVD risk scores improved identification of women at high risk versus scores based on traditional risk factors. Methods: We predicted 10-year CVD risk using 119,587 observations contributed by 76,512 women ≥40 years of age and 20-year CVD risk with 72,533 women ≥40 years of age and 72,872 women ≥30 years of age from the Nurses' Health …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Multifractal analysis of human heartbeat dynamics has been demonstrated to provide promising markers of Congestive Heart Failure (CHF). Yet, it crucially builds on the interpolation of RR intervals series, which has been generically performed with limited links to CHF pathophysiology. We devise a novel methodology estimating multifractal autonomic dynamics from heartbeat-derived series defined in the continuous time. We hypothesize that markers estimated from our novel framework are also effective for mortality prediction in severe CHF. We merge multifractal analysis within a methodological fr
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.
MedElevator
Войти в исследования