BACKGROUND: Extremely aggressive prostate cancer, including subtypes like small cell carcinoma and neuroendocrine carcinoma, is associated w … ions were made using nine machine learning algorithms, including XGBoost, logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), k-nearest neighbor (KNN), decision tree (DT), elastic network (Enet), multilayer perceptron (MLP) and lightGBM. Model performance was evaluated using metrics such as AUC, accuracy (F1 score), confusion matrix, and decision …
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: Unscheduled return visits (URVs) to emergency departments (EDs) contribute significantly to healthcare burden through resource u … ng (70%) and testing (30%) sets. Four traditional machine learning algorithms (logistic regression, support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting) and one deep learning architecture (TabNet) were developed with Bayesian optimization for hyperparameter tuning. Model performance was assessed through comprehensive metrics including discrimination, ca …
СтатьяСравнительное 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: In frail older adults, the incidence of postoperative delirium (POD) is markedly increased, leading to greater morbidity, prolonged length of stay, and higher healthcare costs. An accurate POD prediction model can direct preventive strategies and improve patient outcomes. Employing advanced machine-learning techniques, this study develops a POD prediction model using comprehensive preoperative and intraoperative data.
METHODS: We enrolled 2,089 frail patients aged ≥ 65 years undergoing general anesthesia for noncardiac surgery at Fuyang People's Hospital between February 2023 and
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 determine factors associated with reports of EuroQol 5-Dimensions (EQ-5D) full health state (FHS) before and after a trial intervention in patients with SLE, resorting to machine learning algorithms.
METHODS: We conducted a post hoc analysis of two phase 3 clinical trials of belimumab (BLISS-52, BLISS-76). Demographic, laboratory and clinical features were retrieved and the Monte Carlo Feature Selection algorithm was employed, then further refined upon consideration of collinearity and clinical relevance. We used support vector machine with radial basis function kernel (SVMRadi…
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: Psoriasis is a chronic inflammatory skin disease affecting 2-3% of the global population, characterised by red scaly patches tha … arning algorithms, including Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression and Support vector machine-recursive feature elimination (SVE-RFE), were used to select feature genes that were validated by qRT-PCR. Additionally, an immune cell infiltration analysis was performed to understand the roles of these genes in the immune response to psoriasis. …
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.
Microstructural alterations in brain tissue play a crucial role in the pathophysiology of frontotemporal dementia (FTD). This study assessed … -based spatial statistic at the voxel-wise level, with nonparametric and permutation-based methods. Support vector machine (SVM) models were trained on different combinations of diffusion MRI and neuropsychological features to classify FTD subtypes. FA and MD showed widespread WM alterations in all variants. ICVF showed reductions in both WM and GM (bilateral frontotemp …
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: Cervical cancer remains a leading cause of gynecologic cancer-related mortality worldwide, with human papillomavirus (HPV) testin … ogic diagnoses. Six machine learning algorithms (logistic regression, decision tree, random forest, Support Vector Machine-Radial Basis Function, XGBoost, and CatBoost) were compared, with performance evaluated using area under the curve, accuracy, sensitivity, and F1 score. The optimal model was validated using a temporal cohort from Obstetrics and Gynecology Hospital …
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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.
Objective.Determining and verifying the number of monitor units is crucial to achieving the desired dose distribution in radiotherapy and maintaining treatment efficacy. However, current commercial treatment planning system(s) dedicated to ocular passive eyelines in proton therapy do not provide the number of monitor units for patient-specific plan delivery. Performing specific pre-treatment field measurements, which is time and resource consuming, is usually gold-standard practice. This proof-of-concept study reports on the development of a multi-institutional-based generalized model for moni
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: Early recurrence is the leading cause of death for patients with perihilar cholangiocarcinoma (pCCA) after surgery. Identifying … shrinkage and selection operator (LASSO) regression. Four machine learning models were constructed: support vector machine, random forest (RF), logistic regression, and K-nearest neighbors. The predictive ability of the models was evaluated via receiving operating characteristic (ROC) curves, precision-recall curve (PRC) curves, and decision curve analysis. Kaplan-Meier …
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVES: Temporomandibular disorders (TMDs) are the second most common musculoskeletal condition which are challenging tasks for most cli … ese studies used many types of algorithms including 8 machine learning models (logistic regression, support vector machine, random forest, etc.) and 15 deep learning models (Resnet152, Yolo v5, Inception V3, etc.). The diagnostic accuracy of a few models was relatively satisfactory. The pooled sensitivity and specificity were 0.745 (0.660-0.814) and 0.770 (0.700-0.828) …
СтатьяМетаанализСистематический обзорПолный 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.
Chronic kidney diseases (CKDs) are a significant public health issue with potential for severe complications such as hypertension, anemia, a … iers: Random Forest (RF), AdaBoost (AdaB), Gradient Boosting (GB), XgBoost (XgB), Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree (DT), to predict CKDs. The effectiveness of the models is assessed by measuring their accuracy, analyzing confusion matrix statistics, and calculating the Area Under the Curve (AUC) specifically for the classification of pos …
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: Persistent efforts are required to further reduce the in-hospital mortality of patients suffering from acute myocardial infarcti … gistic Regression Classifier (LR), Random Forests Classifier (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGB), Support Vector Machine Classifier (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), Gradient Boosting Machine (GBM), Bootstrapped Aggregation (Bagging) models with AMI patients were developed. The importance of selected variables was obtained through the Shapley Additive exPlanations ( …
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.
Detection of volatile organic compounds (VOCs) from the breath is becoming a viable route for the early detection of diseases non-invasively … ion, Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Discriminant Analysis, Artificial Neural Network, and Support Vector Machine. KNN and RF have shown more than 99% accuracy in classifying different varying chemicals in the gas mixtures. In regression analysis, KNN has delivered the best results with an R2 value of more than 0.99 and LOD of 0.012 ppm, 0.015 ppm, 0.014 ppm, 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.
BACKGROUND: Targeting ferroptosis is an effective approach to mitigate hepatic fibrosis, yet no reports exist on the ferroptosis signature in liver fibrosis. This study aimed to explore ferroptosis characteristics in this disease.
METHODS: RNAseq data from GSE6764, GSE188604 and Cancer Genome Atlas Liver Hepatocellular Carcinoma (TCGA-LIHC) were downloaded. Multiple machine learning methods, including Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA), Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM), were used to identify core genes in liver fibrosis and ferroptosis. WGCNA can pinpoint …
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.
Acute ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) is a severe cardiac ailment characterized by the sudden complete blockage of a port … r SCA random perturbation. Building upon this foundation, the AGCOSCA approach has been paired with Support Vector Machine (SVM) to forge the predictive framework referred to as AGCOSCA-SVM. Specifically, AGCOSCA is employed to refine the selection of predictors from a substantial feature set before SVM is utilized to forecast the occurrence of STEMI. In our analysis, w …
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.
OBJECTIVE: Inguinal lymph node metastasis (ILNM) is significantly associated with poor prognosis in patients with squamous cell carcinoma of … to create predictive models based on logistic regression, eXtreme Gradient Boosting, Random Forest, Support Vector Machine, and k-Nearest Neighbor. Model performance was evaluated by ten-fold cross-validation receiver operating characteristic curves, which were used to calculate the area under the curve of the five models for predictive accuracy. Decision curve analysis …
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.
OBJECTIVES: Neonatal necrotizing enterocolitis (NEC) is a severe gastrointestinal disease that primarily affects preterm and very low birth … cy of 82.46% in the test set with an F1 score of 0.90, outperforming other machine learning models (support vector machine, random forest).
CONCLUSIONS: Our logistic regression model effectively predicts NEC risk in preterm and very low birth weight infants, as confirmed by external validation. Key predictors include temperature, Apgar score at 5 min, formula feeding, …
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.
Neonatal diseases are among the main causes of morbidity and a significant contributor to underfive mortality in the world. There is an incr … model was compared to three related machine-learning models XGBoost (XGB), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). The proposed stacking model outperformed the other models, with an accuracy of 97.04%. We believe that this will contribute to the early detection and accurate diagnosis of neonatal diseases, especially for resource-limited health facilities.
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: Schistosomiasis is a major neglected tropical disease that affects up to 250 million individuals worldwide. The diagnosis of hum … valuated using new samples. We employed unsupervised (principal component analysis) and supervised (support vector machine, k-nearest neighbor, Random Forest, and partial least squares discriminant analysis) machine learning algorithms for the identification and differentiation of the Schistosoma species.
RESULTS: All the spectra were correctly identified by internal v …
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: Aortic dissection (AD) is a life-threatening disease. Chromatin regulators (CRs) are indispensable epigenetic regulators. We aim … e-learning calculations, eight DECRs were chosen from the intersection of 13 DECRs identified using support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) and the top-10 DECRs selected using random forest. DECR expression between the control group and AD group were considerably different. Moreover, the area under the ROC curve (AUC) of each DECR was >0.75, and f …
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