Metabolic syndrome (MetS) is a clustering of vascular risk factors and is associated with increased risk of cardiovascular disease. Less is known about the relationship between MetS and cognition. We examined component vascular risk factors of MetS as correlates of different cognitive domains. The Northern Manhattan Study (NOMAS) includes 1290 stroke-free participants from a largely Hispanic multi-ethnic urban community. We used structural equation modeling (SEM) to model latent variables of MetS, assessed at baseline and an average of 10 years later, at which time participants also underwent
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Artificial intelligence (AI) for surgical workflow analysis often fails to generalize because surgical actions lack a standardized, fine-grained representation. Gesture-level "tokenization" of surgery, capturing instrument-tissue interactions as the smallest intentional functional units, offers greater technical specificity than phase- or step-level labels and has demonstrated associations with proficiency and clinical outcomes. However, the field remains fragmented by heterogeneous gesture terminology, limiting dataset interoperability and model reproducibility.
METHODS: We con
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: Current studies leveraging social media data for disease monitoring face challenges like noisy colloquial language and insufficient tracking of user disease progression in longitudinal data settings. This study aims to develop a pipeline for collecting, cleaning, and analyzing large-scale longitudinal social media data for disease monitoring, with a focus on COVID-19 pandemic.
MATERIALS AND METHODS: This pipeline initiates by screening COVID-19 cases from tweets spanning February 1, 2020, to April 30, 2022. Longitudinal data is collected for each patient, two months before and thre
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.
In recent years, despite the remarkable performance of large-scale vision language models across various visual classification tasks, their substantial parameter counts and high fine-tuning costs have hindered deployment in resource-constrained cultural and artwork settings. This work specifically addresses the task of object recognition in artwork-that is, identifying semantic objects (e.g., animals, people, everyday items) depicted within paintings, sketches, and other artistic renditions, rather than classifying artistic styles or genres. To address this issue, we propose InfoMSD, an unsupe
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.
OBJECTIVES: Automated phenotyping algorithms can reduce development time and operator dependence compared to manually developed algorithms. One such approach, PheNorm, has performed well for identifying chronic health conditions, but its performance for acute conditions is largely unknown. Herein, we implement and evaluate PheNorm applied to symptomatic COVID-19 disease to investigate its potential feasibility for rapid phenotyping of acute health conditions.
MATERIALS AND METHODS: PheNorm is a general-purpose automated approach to creating computable phenotype algorithms based on natural lan
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
(1) Background: Clinical trial data extraction from registries such as ClinicalTrials.gov remains labor-intensive and error-prone, often missing critical details hidden in unstructured protocol descriptions. Large Language Models (LLMs) offer potential to automate this process, yet systematic multi-model comparisons on real clinical trial data remain scarce. (2) Methods: Four LLMs (OpenAI o4-mini-high, Anthropic Claude-Sonnet-4, Google Gemini 2.5-Pro, and Meta Llama-4-Maverick) extracted brain stimulation parameters from 67 transcranial direct current stimulation (tDCS) trials in Parkinson's d…
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 CONTEXT: Machine learning (ML) algorithms can utilize the large amount of tabular data in electronic health records (EHRs) to predict perioperative safety indicators. Integrating unstructured free-text inputs via natural language processing (NLP) may further enhance predictive accuracy.
PURPOSE: To design and validate a preoperative multimodal ML architecture that integrates structured EHR data (patient demographics, comorbidities, and clinical covariates) with unstructured free-text inputs (past medical and surgical history, medications, and problem lists) via NLP. The multimodal
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.
Artificial intelligence (AI) has advanced rapidly across clinical domains, generating both a growing evidence base and dedicated regulatory … sources relative to programs such as The Cancer Imaging Archive and the European Health Data Space. Large language models and generative AI, falling largely outside existing SaMD frameworks, carry the risk of hallucinations and gaps in oversight that healthcare systems in Japan and abroad are only beginning to address. Japan's established program medical device regulat …
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.
BACKGROUND: China and India represent a large proportion of the Asian birth cohort and have produced extensive but heterogeneous evidence on neonatal hearing screening. This scoping review summarizes studies published between 2005 and 2025 on otoacoustic-emission-based neonatal hearing screening programs in these countries, with emphasis on program implementation, screening coverage, the prevalence of congenital and bilateral hearing loss, follow-up, and intervention pathways.
METHODS: Searches were conducted in PubMed, Scopus, and Google Scholar using predefined keywords. Studies reporting s
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.
Background Errors in radiology reports may occur because of resident-to-attending discrepancies, speech recognition inaccuracies, and large workload. Large language models, such as GPT-4 (ChatGPT; OpenAI), may assist in generating reports. Purpose To assess effectiveness of GPT-4 in identifying common errors in radiology reports, focusing on performance, time, and cost-efficiency. Materials and Methods In this retrospective study, 200 radiology reports (radiography and cross-sectional imaging [CT and MRI]) were compiled between June 2023 and December 2023 at one institution. There were 150 err…
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/Objectives: The pivotal ARCHES trial demonstrated the clinical benefit of the second-generation androgen receptor signaling inhibitor enzalutamide in combination with androgen deprivation therapy (ADT) for the treatment of metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC). However, real-world evidence on the efficacy of enzalutamide plus ADT in mHSPC remains very limited. The current work provides real-world data on the efficacy of this combination in a Bulgarian cohort of patients with mHSPC. Methods: Patients treated with enzalutamide plus ADT across 48 hospitals between 1 Janu
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: Social support is an important psychosocial resource that can facilitate engaging in healthy behaviors, including oral health behaviors. Nine scales assessing Oral Health Behavior Social Support (OHBSS) for brushing, flossing and seeking dental care were developed and validated in the English and Spanish languages. The full-length scales included 37 required items to assess social support from three sources: family, health providers, and others/friends. The OHBSS-SF scales cover three oral health behaviors, use six items each to assess social support for brushing, flossing and dent
СтатьяПрепринтПоиск 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.
AIM: Cancellation of university classes during the coronavirus disease 2019 pandemic challenges teaching inperson sexual history-taking skills to medical, physician assistant, and nursing students. We used commercial online electronic services for medical students to learn sexual history-taking skills.
METHODS: A total of 174 medical students viewed a lecture on sexual history taking and the PLISSIT model (Permission, Limited Information, Specific Suggestion, Intensive Therapy) and were then randomized into dyads. They arranged a time to meet online on Zoom with their partner, chose a simple
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.
OBJECTIVES: To evaluate associations between methodological characteristics and dissemination measures in diagnostic accuracy studies. The COVID-19 pandemic generated a large body of studies addressing a single diagnostic question, allowing assessment of how study characteristics relate to dissemination.
STUDY DESIGN AND SETTING: Using a preregistered systematic review (PROSPERO CRD42023343656), we identified studies evaluating the diagnostic performance of SARS-CoV-2 serological tests through Medline, Embase, and the iSearch Portfolio. Risk of bias and applicability were assessed using QUADA
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоддержка 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: Neurostimulation is an emerging treatment for patients with drug-resistant epilepsy, which is used to suppress, prevent, and terminate seizure activity. Unfortunately, after implantation and despite best clinical practice, most patients continue to have persistent seizures even after years of empirical optimization. The objective of this study is to determine optimal spatial and amplitude properties of neurostimulation in inhibiting epileptiform activity in an acute hippocampal seizure model.
METHODS: We performed high-throughput testing of high-frequency focal brain stimulation in
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.
Osteoporotic vertebral fractures impair quality of life and increase both morbidity and mortality, yet they are largely preventable. Routine CT examinations offer an opportunity for early risk stratification. This study aimed to evaluate whether fully automated analysis of routine lumbar CT examinations integrating vertebral fracture detection with vertebral attenuation and paraspinal muscle metrics improves identification of patients with osteoporotic vertebral fractures. This retrospective single-center study included lumbar spine-covering CT examinations acquired between January 2020 and Ma
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: Early detection of Alzheimer disease (AD) is essential for timely intervention; yet, diagnostic performance varies widely across modalities and datasets. Recent multimodal artificial intelligence (AI) models have made significant progress, but the evidence base remains fragmented due to heterogeneous datasets, modeling frameworks, and reporting quality.
OBJECTIVE: This systematic review aimed to analyze studies on multimodal AI models for AD diagnosis, prognosis, and risk prediction over 5 years. We evaluated dataset characteristics, modality combinations, modeling strategies, per
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Limited awareness, clinical barriers, and persistent high prevalence make large-scale detection of periodontitis challenging, creating demand for simple, affordable, and population-level screening strategies outside traditional dental settings. This study evaluates the diagnostic performance of self-test activated matrix metalloproteinase-8 (aMMP-8) for identifying periodontitis and assesses the feasibility of a fully self-reported screening model compared with models based on quantitative aMMP-8 point-of-care test (POCT) results.
METHODS: In this cross-sectional diagnostic study,
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: This study aimed to systematically review worldwide research on artificial intelligence (AI) applications in emergency medical se … imary model in 11 studies and classical machine learning (ML) in eight, including three using both; large language models (LLMs) were used in two. Eleven studies involved retrospective model development and internal validation, whereas only two were randomized controlled trials. None of the 11 model-development studies conducted independent external validation or calib …
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.
Canine cutaneous neoplasms are common and morphologically heterogeneous lesions whose diagnosis relies on integrating gross examination, cytology, and histopathology. This retrospective pilot study assessed the feasibility of a multimodal GPT-based large language model as an assistive, not autonomous, tool for standardized description, differential diagnosis generation, and classification support across this diagnostic workflow. Fifty-one histologically confirmed canine cutaneous tumors were retrospectively selected from the laboratory information system of the Veterinary Pathology Laboratory,
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.
MedElevator
Войти в исследования