Event-driven time series forecasting constitutes a fundamental challenge across multiple scientific domains. Existing deep learning approach … graph neural networks and the Temporal Fusion Transformer architecture. The first component employs large language models to perform hierarchical semantic extraction that decomposes unstructured text into four structured layers comprising entity stance quantification, event ontology mapping, inter-event causal chain reasoning, and aggregate sentiment indicators, thereb …
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: Large language model (LLM) chatbots are increasingly used for dental information and decision support, yet their accuracy and short-term reproducibility in endodontics remain insufficiently established. This study compared five chatbots using open-ended questions derived from established AAE and ESE endodontic guidelines. Methods: Twenty-six guideline-based questions were content-validated by five endodontists using Lawshe's Content Validity Ratio. ChatGPT-4o, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-V3-0324, ScholarGPT (academic version built on OpenAI's GPT-4 architecture), and MedGeb
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: Pulmonary diseases are important causes of morbidity globally. Atorvastatin's pleiotropic effects, which include anti-inflammatory and lipid-lowering properties, may be beneficial for individuals with respiratory diseases. This meta-analysis evaluated the atorvastatin's effect on inflammatory biomarkers, lipid profile, liver enzymes, and pulmonary function in lung disease patients.
METHODS: We systematically searched PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Embase, CENTRAL, and Google Scholar for English-language RCTs until March 2025. The study evaluated inflammatory markers (CRP,
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: Artificial intelligence (AI) has shown promise in musculoskeletal imaging, yet the diagnostic contribution of large language models (LLMs) remains unclear. Prompt engineering may critically shape performance.
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic accuracy of Google Gemini 2.5 Pro in classifying anterior cruciate ligament (ACL) status on knee magnetic resonance imaging (MRI) and to compare three prompting strategies; the primary endpoint was weighted F1-score.
METHODS: A retrospective diagnostic study used 150 proton-density fat-suppressed (PD-FS) knee MRI volumes (50 each: health…
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.
Gene expression and gene regulation play critical roles in understanding disease mechanisms, identifying therapeutic targets, and guiding dr … interpretability, and the integration of multiomics datasets. Future directions include advances in large language models (LLMs), spatial transcriptomics, and quantum-enhanced AI for predictive modeling. The convergence of AI, high-throughput sequencing, and network-based approaches promises to reshape biomedical research and optimize drug discovery pipelines for impro …
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: Kidney transplant recipients (KTRs) are at elevated risk for metabolic syndrome (MS), primarily due to the side effects of immunosuppressive therapy. Emerging evidence suggests that MS may be associated with adverse outcomes such as cardiovascular disease (CVD), reduced graft function, and graft loss. This review aims to evaluate the association between MS and cardio-renal outcomes in KTRs, specifically its impact on the incidence of cardiovascular events, all-cause mortality, graft failure, and acute graft rejection.
METHODS: We conducted a comprehensive search in MEDLINE, EMBASE
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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.
Cocrystallization is an effective strategy for modifying the physicochemical properties of active pharmaceutical ingredients (APIs), yet rational coformer selection remains challenging. In this work, we propose an interpretable extension of DeepCocrystal by integrating Principal Component Analysis (PCA) with supramolecular language-based prediction. Picolinamide, nicotinamide, and isonicotinamide were selected as models for APIs due to their diverse hydrogen-bonding capabilities but structural similarity. A curated coformer library was screened computationally, and the molecular descriptor spa
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: Machine learning, a subset of artificial intelligence, enables large language models (LLMs) like ChatGPT and Gemini to analyze data, learn from context, and generate responses without explicit programming. While machine learning and LLMs show promise in orthopedic image analysis and patient education, it is unclear whether LLMs provide accurate responses to patient queries.
METHODS: Our purpose was to evaluate the alignment of ChatGPT and Gemini's recommendations for managing glenohumeral arthritis with the American Academy of Orthopaedic Surgeons (AAOS) Evidence-Based Clinical Pr…
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.
PURPOSE: To evaluate whether ChatGPT-assisted informed consent (IC) is noninferior to conventional physician-led IC in reducing preoperative … ed IC in reducing PA without prolonging the IC process. These findings suggest a potential role for large language models as complementary tools within physician-led IC.
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: The rapid integration of technology into healthcare led to the creation of the "Digital Navigator" role to support patient uptak … ding evaluation of soft skills through roleplay, training durable troubleshooting skills, utilizing Large Language Models for asynchronous training, leveraging existing volunteer pipelines and upskilling healthcare staff.
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.
The development of sustainable technologies for CO2 utilization is a major challenge in modern chemistry. Nature provides remarkable example … esign of next-generation CO2 utilization technologies with particular emphasis on emerging roles of large language models (LLMs) and machine learning (ML) to accelerate research progress and enable predictive catalyst design.
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.
OBJECTIVES: Clear, complete operative documentation is essential for surgical safety, continuity of care, and medico-legal standards. Large language models such as ChatGPT offer promise for automating clinical documentation; however, their performance in operative note generation, particularly in surgical subspecialties, remains underexplored. This study aimed to compare the quality, accuracy, and efficiency of operative notes authored by a surgical resident, attending surgeon, GPT alone, and an attending surgeon using GPT as a writing aid.
METHODS: Five publicly available otolaryngologic pro…
СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное 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.
BackgroundEpisodic memory tests in Alzheimer's disease (AD) often depend on verbal recall or drawing.ObjectiveTo develop Visual Image Simple Recognition Test (VISRET) and evaluate its psychometric and clinical performance.MethodsWe studied 149 individuals (healthy participants [HP] = 62; AD = 53; patients with aphasia [AP] = 34). We assessed reliability (split-half Spearman-Brown [SB]), known-groups validity with age-adjusted models and age-stratified analyses, and a Bayesian logistic model (AD versus HP). A Bayesian linear model produced a composite Memory Score and highest posterior density
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 AND AIMS: Large language models (LLMs) can potentially support clinicians in their daily routine by providing easy access to information. Yet, they are plagued by stating incorrect facts and hallucinating when queried. Increasing the context by providing external databases while prompting LLMs may decrease the risk of misinformation. This study compares the influence of increased context on the coherence of LLM-based treatment recommendations with the recently updated WHO guidelines for the treatment of chronic hepatitis B (CHB).
METHODS: GPT-4 was queried with five clinical case v…
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.
Context: Artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), offers the potential to augment clinical decision-making, including in palliative care pharmacy, where personalized treatment and assessments are important. Despite the growing interest in AI, its role in clinical reasoning within specialized fields such as palliative care remains uncertain. Objectives: This study examines the performance of four commercial-grade LLMs on a Script Concordance Test (SCT) designed for pharmacy students in a pain and palliative care elective, comparing AI outputs with human learners'…
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.
OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) holds promise for predicting sepsis. However, challenges remain in integrating AI, natural language processing (NLP) and free text data to enhance sepsis diagnosis at emergency department (ED) triage. This study aimed to evaluate the effectiveness of AI in improving sepsis diagnosis.
METHODS: This retrospective cohort study analysed data from 134 266 patients admitted to the ED and subsequently hospitalised between 1 January 2016 and 31 December 2021. The data set comprised 10 variables and free-text triage comments, which underwent tokenisation and pro
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.
PURPOSE: To evaluate the agreement and performance of four large language models (LLMs)-ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Leny-ai, and MediSearch-in diagnosing and classifying Dry Eye Disease (DED), compared to clinician judgment and Dry Eye Workshop-II (DEWS-II) criteria.
METHODS: A standardized prompt incorporating retrospective clinical and symptomatic data from patients with suspected DED referred to a dry eye clinic was developed. LLMs were evaluated for diagnosis (DED vs. no DED) and classification (aqueous-deficient, evaporative, mixed-component). Agreement was assessed using Cohen's-kappa (Cκ…
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.
PURPOSE: The quality of radiology referrals influences patient management and imaging interpretation by radiologists. The aim of this study … own potential in aiding imaging study selection for select clinical cases. As a complementary tool, large language models may improve radiology referral quality. Radiologists should stay informed about this technology and be mindful of potential challenges and risks.
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.
Combination pharmacotherapy targets key disease pathways in a synergistic or additive manner and has high potential in treating complex diseases. Computational methods have been developed to identifying combination pharmacotherapy by analyzing large amounts of biomedical data. Existing computational approaches are often underpowered due to their reliance on our limited understanding of disease mechanisms. On the other hand, observable phenotypic inter-relationships among thousands of diseases often reflect their underlying shared genetic and molecular underpinnings, therefore can offer unique
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS), low tidal volume ventilation has been associated with reduced mortality. Driving pressure (tidal volume normalized to respiratory system compliance) may be an even stronger predictor of ARDS survival than tidal volume. We sought to study whether these associations hold true in acute respiratory failure patients without ARDS.
METHODS: This is a retrospectively cohort analysis of mechanically ventilated adult patients admitted to ICUs from 12 hospitals over 2 years. We used natural language processing of chest radiograph r
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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