BACKGROUND AND AIM: Colorectal cancer is among the most prevalent and deadliest cancers. Early prediction of metastasis in patients with colorectal cancer is crucial in preventing it from the advanced stages and enhancing the prognosis among these patients. So far, previous studies have been conducted to predict metastasis in colorectal cancer patients using clinical data. The current research attempts to leverage a combination of demographic, lifestyle, nutritional, and clinical factors, such as diagnostic and therapeutical factors, to construct an ML model with more predictive insights and g
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: The purpose of the study is to construct a postoperative nausea and vomiting (PONV) risk prediction model for day-case laparoscopic cholecystectomy (LC) using a machine learning combination algorithm and evaluate its performance.
DESIGN: A retrospective cohort study.
SETTING: The Hospital Information System (HIS) and the Surgical Anaesthesia Information Management System (SAIMS).
PARTICIPANTS: Patient data are collected from the day surgery ward of Sichuan Provincial People's Hospital from February 2023 to April 2024. The research subjects are adult patients (18-75) who underwent
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.
BACKGROUND: Previous Artificial Intelligence (AI) models are mainly based on hospital data to predict myopia progression in myopic children. However, school-level AI models for predicting myopia onset in non-myopic children are lacking. There is a need for more precise and comprehensive tools for full myopia management, from the onset of myopia to its progression.
METHODS: This study was conducted in 870 centers dispersed across seven cities in China from September 2019 to December 2021, with participants observed for two years. Machine learning models were trained and internally validated on
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.
PURPOSE: To construct a machine learning model based on radiomics of multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) combined with clinical parameters for predicting Sonic Hedgehog (SHH) and Group 4 (G4) molecular subtypes of pediatric medulloblastoma (MB).
METHODS: The preoperative MRI images and clinical data of 95 patients with MB were retrospectively analyzed, including 47 cases of SHH subtype and 48 cases of G4 subtype. Radiomic features were extracted from T1-weighted imaging (T1), contrast-enhanced T1 weighted imaging (T1c), T2-weighted imaging (T2), T2 fluid-attenuated inversion reco
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.
We present prediction and variable importance (VIM) methods for longitudinal data sets containing continuous and binary exposures subject to missingness. We demonstrate the use of these methods for prognosis of medical outcomes of severe trauma patients, a field in which current medical practice involves rules of thumb and scoring methods that only use a few variables and ignore the dynamic and high-dimensional nature of trauma recovery. Well-principled prediction and VIM methods can provide a tool to make care decisions informed by the high-dimensional patient's physiological and clinical his
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.
BACKGROUND: Syphilis infection can be asymptomatic and difficult to diagnose based on clinical symptoms. Early detection and treatment are critical for preventing and controlling syphilis as well as long-term serious complications. A serological examination based on the diagnostic algorithm was used to confirm the diagnosis of syphilis. Syphilis is frequent in high-risk groups, such as men who have sex with men (MSM). Treponema pallidum (TP) rapid can be used for early syphilis detection. The diagnostic value of TP rapid with diagnostic algorithm (RPR-TPHA) utilizing whole blood in MSM should
СтатьяСравнительное 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.
Atypical eye gaze is an established clinical sign in the diagnosis of autism spectrum disorder (ASD). We propose a computerized diagnostic algorithm for ASD, applicable to children and adolescents aged between 5 and 17 years using Gazefinder, a system where a set of devices to capture eye gaze patterns and stimulus movie clips are equipped in a personal computer with a monitor. We enrolled 222 individuals aged 5-17 years at seven research facilities in Japan. Among them, we extracted 39 individuals with ASD without any comorbid neurodevelopmental abnormalities (ASD group), 102 typically develo
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 AND OBJECTIVES: The predictors for gastroesophageal varices (GOV) and hemorrhage development have not been well studied in different liver diseases or different population. This study aimed to evaluate whether a new algorithm focusing on chronic hepatitis B (CHB) patients is also applicable to other chronic liver diseases (CLDs) in Chinese population.
PATIENTS OR MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analyzed 659 CHB patients and 386 patients with other CLDs. A total of 439 CHB patients were included in training set, the other 220 CHB patients and other patients with CLDs wer
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.
Mucopolysaccharidosis type IIIA (MPS-IIIA, Sanfilippo syndrome) is a Lysosomal Storage Disease caused by cellular deficiency of N-sulfoglucosamine sulfohydrolase (SGSH). Given the large heterogeneity of genetic mutations responsible for the disease, a comprehensive understanding of the mechanisms by which these mutations affect enzyme function is needed to guide effective therapies. We developed a multiparametric computational algorithm to assess how patient genetic mutations in SGSH affect overall enzyme biogenesis, stability, and function. 107 patient mutations for the SGSH gene were obtaine
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: Sternal wound infection (SWI) in patients undergoing coronary artery bypass grafting (CABG) can carry a significant risk of morbidity and mortality. The objective of this work is to describe the methods used to identify cases of SWI in an administrative database and to demonstrate the effectiveness of using an International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) coding algorithm for this purpose.
METHODS: ICD-10 codes were used to identify cases of SWI within one year of CABG between April 2002 and November 2009. We randomly chose 200 charts for detailed chart review
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.
BACKGROUND: Breast Cancer-Related Lymphedema (BCRL) is one of the common complications after breast cancer treatment. It is characterized by irreversibility and high disability. Currently, early identification of high-risk patients remains a clinical pain point. This study focuses on BCRL risk prediction, integrating machine learning techniques with multi-dimensional clinical data to construct a practical prevention and treatment tool, providing a reference for precise prevention and treatment of BCRL.
METHODS: Patients who underwent breast cancer surgery and treatment from January 2021 to Ma
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.
Real-time crash prediction has emerged as a critical area of research in traffic safety, aiming to improve safety performance through proactive crash anticipation and management strategies. However, the accuracy and reliability of such prediction models largely depend on the selection of traffic features and prediction algorithms. Although numerous features have been investigated, they are often distributed across varying temporal and spatial dimensions and exhibit strong correlations, which can increase model variance and the risk of overfitting. Moreover, the selection and combination of fea…
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: Global aging has made disability among older adults a major public health challenge. Existing prediction models often lack external validation and actionable risk stratification. This study aims to develop and externally validate an explainable, three-tier machine learning framework for disability risk prediction and stratification among older adults.
METHODS: The training set and internal validation set were derived from the longitudinal development cohort of the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS, n = 3,599). An independent cross-sectional survey (n = 2,066)
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: The use of supplementary parameters, such as clinical criteria, biomarkers, and imaging data, may enhance the risk prediction of stroke and systemic embolic events. Current stroke risk scores are clinically practical but limited in their ability to predict stroke risk accurately in individual patients. It is difficult for doctors to distinguish patients with truly high-thrombotic risk. In this study, we propose a simple and effective method for predicting stroke and systemic embolic events in patients with atrial fibrillation (AF).
METHODS: In this retrospective study, 169 patient
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: Elderly acute pancreatitis (AP) patients face significantly higher in-hospital all-cause mortality, highlighting the need for effective risk stratification to support timely clinical decision-making.
METHODS: We conducted a multicenter retrospective study that enrolled 2,728 elderly AP patients, with which we developed and validated a robust machine learning (ML) model for predicting in-hospital all-cause mortality. We first selected predictors of mortality using LASSO regression and random forest-based Boruta algorithms. Then, seven ML models incorporating the selected predictors
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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 monitoring of daily life in nursing home residents generates diverse and heterogeneous sources of information. Artificial Intelligence (AI) is increasingly used to predict a wide range of outcomes in both research and clinical practice, including mortality and cognitive impairment (CI). A key challenge is determining which information sources (IS) provide the most accurate predictions. In this work, we present an integrative AI-based framework that combines harmonized temporal modeling, Bayesian hyperparameter optimization, XGBoost, and explainable AI (SHAP) to predict CI in nursing home r
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: Medication overuse (MO) is a critical issue for patients with migraine, contributing to chronification and medication overuse headache (MOH). Predicting those at risk is essential for effective management. This study aims to develop and compare time-to-event prediction models for MO/MOH among patients with migraine, using a cohort from electronic health records (EHRs). METHODS: A prevalent new-user design of real-world data cohort of patients with migraine conducted at Ramathibodi Hospital, Thailand, from January 2010 to December 2023. The cohort was constructed using EHR data and
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: This study aimed to develop and externally validate a machine learning-based risk prediction model of ischemia and bleeding events in patients receiving percutaneous coronary intervention (PCI) and dual antiplatelet therapy (DAPT) and, to evaluate its clinical potential and economic implications compared with existing risk scoring systems.
METHODS: A weighted LightGBM model was trained on a PCI cohort from the United Arab Emirates, comprising 4,812 participants, and then externally validated on the MIMICIV database (3,406 patients). The main outcomes were composite ischemic events
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.
OBJECTIVE(S): To develop and internally validate an interpretable machine learning model using eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) and Shapley Additive exPlanations (SHAP) to predict postpartum glucose intolerance among women with GDM using routine antenatal clinical data.
STUDY DESIGN: This retrospective study included 600 women with GDM who completed a 6-week postpartum 75-g OGTT. Forty-three antenatal variables were extracted from electronic medical records. An XGBoost model was trained using stratified 5-fold cross-validation, ROSE oversampling, and gridsearch optimisation. Model performa
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: Viral respiratory infections (VRI) spread through both temporal and spatial processes, yet most short-term forecasts rely solely on temporal trends. We assessed whether incorporating regional signals improves forecasts of primary care visits for respiratory syndromes.
METHODS: Using population-based administrative health data from British Columbia, Canada, we extracted daily visits of VRI-based syndromes across local health areas from February 2022 to April 2024. Temporal and geospatial lagged features capturing spatiotemporal dependence were incorporated into machine learning mod
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