BACKGROUND: COVID-19 represents a wide range of clinical severity. Early identification of patients at high risk of severe disease is critical for appropriate clinical management and resource allocation. This study aims to predict COVID-19 severity using machine learning methods. METHODS: In this retrospective study, laboratory data from 816 hospitalized COVID-19 patients in Hamadan Province, Iran, were analyzed. According to the World Health Organization guideline, patients were classified into two groups: severe and non-severe based on clinical evaluation. Blood parameters including D-dimer,
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 determine whether combinations of modifiable clinical/systemic risk factors and structured trial variables predict early disease progression in acute NAION, as a clinical-feature benchmark, using machine learning for multivariable analysis.
DESIGN: Secondary analysis of a multicenter, double-masked, sham-controlled, randomized clinical trial.
SUBJECTS: We analyzed 589 study eyes with acute NAION from 729 participants prospectively enrolled in the QRK207 trial who had separate Screening and Day 1 evaluations. Progression was evaluated at screening, Baseline, and Month 2. Only pr
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное 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.
This study aimed to develop and compare the performance of machine learning models in identifying depressive symptom status among middle-aged and elderly patients with chronic kidney disease (CKD), while identifying key factors that influence depressive symptoms. Data from the 2015 China Health and Retirement Longitudinal Study were used to construct the training and validation sets, while data from 2011 served as the independent external test set. The core feature variables were screened through the intersection of the Boruta algorithm, least absolute shrinkage and selection operator regressi
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 aimed to identify independent risk factors associated with poor wrist function recovery 6 months after internal fixation of distal radius fractures (DRF) and develop machine learning models for early risk prediction. This retrospective study included 328 patients who underwent internal fixation for DRF at our hospital between January 2022 and June 2025. Wrist function was evaluated using the Cooney Wrist Score at 6 months postoperatively. Poor recovery was defined as a Cooney score <75. The overall incidence of poor wrist function recovery was 21.56% (71/328). Clinical variables inc
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: Postoperative delirium (POD) is a prevalent complication among older surgical patients; however, accurately predicting its occurrence using traditional point-based risk scores remains challenging. This study aimed to develop a delirium prediction model using a contemporary dataset and to compare the performance of modern machine learning (ML) algorithms with that of the Inouye and Marcantonio risk indices.
METHODS: A retrospective cohort of 283 surgical patients aged ≥ 50 years (POD incidence = 8.8%) was analyzed. Candidate predictors included demographic characteristics, frailty
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.
Cytomegalovirus (CMV) infections remain a major complication following allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (allo-HCT), with refractory infections associated with increased morbidity and mortality. Machine learning (ML) approaches may improve risk stratification and clinical management of CMV infections. This retrospective multicenter study analyzed 933 allo-HCT recipients from 21 Spanish centers (2014-2018) using data from the Spanish Hematopoietic Transplantation and Cell Therapy Group registry. Three ML models were developed to predict: (1) CMV DNAemia occurrence, (2) clinical
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.
PURPOSE: Peripherally inserted central catheter-related thrombosis (PICC-RT) is a common and serious complication in patients with hematological malignancies, leading to treatment interruptions and increased morbidity. Traditional risk assessment models are often static and lack hematology-specific predictors, resulting in suboptimal performance. We aimed to develop and validate a robust machine learning (ML) model that integrates static clinical data with dynamic biomarkers to provide individualized risk prediction.
METHODS: This multicenter retrospective study screened 5420 patients, ultima
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: Hepatitis B-related cirrhosis represents a major contributor to liver-related events (LREs), with the development of clinically significant portal hypertension (CSPH) serving as a critical milestone in disease progression.
AIM: To establish predictive models based on multiple machine learning algorithms to improve the accuracy and clinical utility of LREs prediction.
METHODS: A total of 576 patients were retrospectively enrolled and randomly divided into training (n = 403) and validation (n = 173) cohorts. Features were selected through least absolute shrinkage and selection oper
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.
Traditional soil settlement monitoring fails to capture dynamic evolution accurately, endangering engineering safety. Here, a fiber Bragg grating-integrated 3D trajectory pipe sensor (SST-3D) is developed for soil settlement strain monitoring, combined with machine learning for loess settlement stage prediction. Air tests verify FBG wavelength shift has a good linear strain relationship; soil burial tests identify four strain response stages during drainage, namely initial rapid response, relative stability, pre-collapse dynamic stage, and post-collapse sustained response. The Frenet frame ena
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.
The mechanism of the spontaneous deamidation reaction of the Asn residue in solution has been disclosed through a combination of experimenta … By bridging atomic structure to reaction kinetics, this work paves the way for the next-generation prediction algorithms, which are essential for the advancement of biologics.
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.
Early recognition of septic shock is crucial for improving clinical management and patient outcomes, especially in the emergency department (ED). This study conducted serum metabolomic profiling on ED patients diagnosed with septic shock (n = 32) and those without septic shock (n = 92) using a high-resolution mass spectrometer. By implementing a supervised machine learning algorithm, a prediction model based on a panel of metabolites achieved an accuracy of 87.8%. Notably, when employed on a low-resolution instrument, the model maintained its predictive performance with an accuracy of 84.2%. T
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.
Pancreatic cancer is a highly lethal disease with a poor prognosis. Its early diagnosis and accurate treatment mainly rely on medical imaging, so accurate medical image analysis is especially vital for pancreatic cancer patients. However, medical image analysis of pancreatic cancer is facing challenges due to ambiguous symptoms, high misdiagnosis rates, and significant financial costs. Artificial intelligence (AI) offers a promising solution by relieving medical personnel's workload, improving clinical decision-making, and reducing patient costs. This study focuses on AI applications such as s
СтатьяОбзорПолный 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.
Self-reported penicillin allergy is highly prevalent. Different studies estimate that 10% of the population is labeled as such. This label, confirmed or suspected, forces us to take precautions and replace the antibiotic treatment of choice (frequently beta-lactams) with other 2nd or 3rd choice alternatives with worse overall results: side effects, resistance, costs, etc. The penicillin allergy label, once placed, remains in the medical record. It is only confirmed in less than 5% of patients, either because it has been placed inappropriately or because over time the sensitivity decreases and
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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: Abnormal lipid metabolism affects the regulation of tumor progression, though use of serum lipids and sphingolipids for disease progression identification is uncertain. Methods: Serum samples from 51 healthy volunteers and 76 patients were collected and analyzed by liquid chromatography tandem mass spectrometry. Results: Levels of serum total cholesterol and high-density lipoprotein were significantly lower in colorectal cancer patients. Multivariate analysis demonstrated distinct sphingolipid profiles between healthy individuals and patients. Of 106 sphingolipids, 15 metabolites t
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.
This review compares how humans process action and language sequences produced by other humans. On the one hand, we identify commonalities between action and language processing in terms of cognitive mechanisms (e.g., perceptual segmentation, predictive processing, integration across multiple temporal scales), neural resources (e.g., the left inferior frontal cortex), and processing algorithms (e.g., comprehension based on changes in signal entropy). On the other hand, drawing on sign language with its particularly strong motor component, we also highlight what differentiates (both oral and si
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.
This letter investigates the use of subglottal resonances (SGRs) for noise-robust speaker identification (SID). It is motivated by the speaker specificity and stationarity of subglottal acoustics, and the development of noise-robust SGR estimation algorithms which are reliable at low signal-to-noise ratios for large datasets. A two-stage framework is proposed which combines the SGRs with different cepstral features. The cepstral features are used in the first stage to reduce the number of target speakers for a test utterance, and then SGRs are used as complementary second-stage features to con
СтатьяПоддержка 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.
The application of the principal neural network architecture, namely the multilayer perceptron (MLP), have been developed for obtaining sufficient quantitative structure-binding relationships (QSBR) with high accuracy. To this end a dataset of 17 barbiturates as guests complexing to alpha- and beta-cyclodextrins was examined and the results compared to that of Lopata et al (J. Pharm. Sci., 74, (1995)) who studied the same problem using multiple regression analysis. A series of new and improved algorithms other than the "old fashion" and problematic steepest descent were examined for training t
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: To estimate the prevalence of major perineal trauma in a urogynecological population, to test the predictive value of sonographic tear grading (Gillor algorithm) for anal incontinence (AI), AI bother score and St Mark's score, and to compare the predictive power of the Gillor algorithm with that of the residual-defect method.
METHODS: This was a retrospective study of 721 women attending a tertiary urogynecology unit between February 2019 and May 2021. All women underwent a standardized interview, including determination of St Mark's score and visual analog scale (VAS) bother scor
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.
Neurological prognostication after out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) remains challenging. Existing clinical scores rely on static, single-timepoint assessments and fail to capture the dynamic interplay among coagulation derangement, systemic inflammation, brain injury, and evolving neurological status. Whether integrating serial multimodal data through machine learning can meaningfully improve prediction over established approaches has not been systematically evaluated. We conducted a retrospective cohort study of 414 consecutive OHCA patients treated with targeted temperature management (
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: Acute pancreatitis (AP) is a prevalent pathological condition of abdomen characterized by sudden onset, high incidence and complex progression. Timely assessment of AP severity is crucial for informing intervention decisions so as to delay deterioration and reduce mortality rates. Existing AP-related scoring systems can only assess current condition of patients and utilize only a single type of clinical data, which is of great limitation. Therefore, it is imperative to establish more accurate and data-compatible methods for predicting the severity of AP. The artificial intelligence
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