INTRODUCTION AND AIM: The diagnostic yield of the current criteria for assigning the risk of choledocholithiasis (CL) is inaccurate. The aim of our work was to develop a logistic regression model for predicting CL diagnosis in patients catalogued as either intermediate or high risk for CL, according to the criteria of the American Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE).
MATERIAL AND METHODS: We conducted an analytic, observational, cross-sectional study for evaluating the diagnostic yield of a logistic regression model in adults with intermediate or high risk for CL. A receiver operati
СтатьяНаблюдательное 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: Difficulty of colonoscopy insertion (DCI) significantly affects colonoscopy effectiveness and serves as a key quality indicator. Predicting and evaluating DCI risk preoperatively is crucial for optimizing intraoperative strategies.
AIM: To evaluate the predictive performance of machine learning (ML) algorithms for DCI by comparing three modeling approaches, identify factors influencing DCI, and develop a preoperative prediction model using ML algorithms to enhance colonoscopy quality and efficiency.
METHODS: This cross-sectional study enrolled 712 patients who underwent colonosco
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: To compare the performance of predictive models for cardiovascular event (CVE) in patients undergoing peritoneal dialysis (PD) based on machine learning algorithm and Cox proportional hazard regression.
METHODS: This study included patients underwent PD catheterization in our center from January 1, 2010, to July 31, 2022. The patients were randomly divided into training and validation sets in a 7:3 ratio. Cox regression, extreme gradient boosting (XGBoost), and random survival forest (RSF) models were developed using the training set and validated using the validation set. The time
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.
The length of stay (LOS) for patients in hospitals is crucial for workforce planning, resource allocation, and bed capacity management, impacting healthcare costs, future needs and financial planning. This study focuses on calculating the LOS for Chronic Kidney Disease (CKD) patients admitted as inpatients and estimating their hospital bills based on services rendered during their stay. Utilizing data from 5,583 CKD patients and 11 input variables, various machine learning (ML) algorithms were applied to develop regression, and classification models. To optimize the model performance and addre
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.
Drug target interactions (DTIs) play a crucial role in drug discovery and development. The prediction of DTIs based on computational method can effectively assist the experimental techniques for DTIs identification, which are time-consuming and expensive. However, the current computational models suffer from low accuracy and high false positive rate in the prediction of DTIs, especially for datasets with extremely unbalanced sample categories. To accurately identify the interaction between drugs and target proteins, a variety of descriptors that fully show the characteristic information of dru
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.
In this study, an algorithm designed for the analysis of fecal samples for colorectal cancer diagnostics, utilizing the data from the advanced technique of thermal-desorption-gas chromatography-mass spectrometry (TD-GC-MS), is constructed. The algorithm performs a comprehensive analysis across the entire spectral range to identify compound patterns for differentiating among three distinct health states: colorectal cancer, colorectal adenomas and controls with normal colonoscopy. The algorithm underwent a rigorous optimization process, resulting in a sensitivity and specificity of 100 %, effect
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 AND OBJECTIVES: Diagnosis and treatment of infertility and pregnancy loss are complicated by various factors. We aimed to develop a simpler, more efficient system for diagnosing infertility and pregnancy loss.
METHODS: This study included 333 female patients with infertility and 319 female patients with pregnancy loss, as well as 327 healthy individuals for modeling; 1264 female patients with infertility and 1030 female patients with pregnancy loss, as well as 1059 healthy individuals for validating the models. The average age and basic information were matched between the groups.
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.
KEY POINTS: Proteomics analyses consistently identified nine independent protein predictors for CKD in both Chinese and European participants with type 2 diabetes. A novel prediction model, "eGFR+five-protein panel predicting CKD," reliably predicted CKD with good performance (area under the receiver operating characteristic curve ≥0.80). The new "eGFR+five-protein panel predicting CKD" model exhibited superior performance over traditional clinical models.
BACKGROUND: Currently, there is a lack of reliable biomarkers for noninvasive prediction of CKD in patients with diabetes. This study aime
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.
Machine learning offers a novel approach to improve surgical triage in pediatric craniomaxillofacial trauma, where decision-making often relies on clinician judgment without standardized criteria. This retrospective study used data from the National Trauma Data Bank (2017-2022) to evaluate the performance of machine learning algorithms in predicting the need for open surgical fixation among pediatric patients with facial fractures. Multivariable logistic regression identified fracture patterns, neurologic and dental injuries, and trauma center characteristics as significant predictors of open
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: Colorectal cancer is considered to be triggered by the malignant transformation of colorectal polyps. Early diagnosis and excision of colorectal polyps has been found to lower the mortality and morbidity associated with colorectal cancer.
OBJECTIVE: The aim of this study is to offer a predictive model for the presence of colorectal polyps based on Random Forests machine learning algorithm, using basic patient information and common laboratory test results.
MATERIALS AND METHODS: 164 patients were included in the study. The following data was collected: sex, residence, age, diabet
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 reliability and safety of locomotives is crucial for efficient train operation. Repeated turbocharger failures in Israel Railways locomotive fleet have raised serious safety concerns. An investigation into the failures revealed that the uncontrolled acceleration and overspeed transients of the turbocharger shaft occurred before the failure. Early detection of potential turbocharger failures by predicting overspeed conditions is critical to the safety and reliability of locomotives. In this study, an enhanced novel algorithm for estimating the Instantaneous Angular Speed (IAS) of the turboc
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: Work characteristics, such as teleworking rate, have been studied in relation to stress. However, the use of work-related data to improve a high-performance stress prediction model that suits an individual's lifestyle has not been evaluated.
OBJECTIVE: This study aims to develop a novel, high-performance algorithm to predict an employee's stress among a group of employees with similar working characteristics.
METHODS: This prospective observational study evaluated participants' responses to web‑based questionnaires, including attendance records and data collected using a wearable
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.
Temperature and humidity, along with concentrations of ammonia and hydrogen sulfide, are critical environmental factors that significantly influence the growth and health of pigs within porcine habitats. The ability to accurately predict these environmental variables in pig houses is pivotal, as it provides crucial decision-making support for the precise and targeted regulation of the internal environmental conditions. This approach ensures an optimal living environment, essential for the well-being and healthy development of the pigs. The existing methodologies for forecasting environmental f
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.
Personalized prediction is ideal in chronic lymphocytic leukemia (CLL). Although refined models have been developed, stratifying patients in risk groups, it is required to accommodate time-dependent information of patients, to address the clinical heterogeneity observed within these groups. In this direction, this study proposes a personalized stepwise dynamic predictive algorithm (PSDPA) for the time-to-first-treatment of the individual patient. The PSDPA introduces a personalized Score, reflecting the evolution in the patient's follow-up, employed to develop a reference pool of patients. Sco
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 & AIMS: The existing hepatocellular carcinoma (HCC) risk scores have modest accuracy, and most are specific to chronic hepatitis B infection. In this study, we developed and validated a liver stiffness-based machine learning algorithm (ML) for prediction and risk stratification of HCC in various chronic liver diseases (CLDs).
METHODS: MLs were trained for prediction of HCC in 5155 adult patients with various CLDs in Korea and further tested in 2 prospective cohorts from Hong Kong (HK) (N = 2732) and Europe (N = 2384). Model performance was assessed according to Harrell's C-index an
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.
INTRODUCTION: A steadily rising opioid pandemic has left the US suffering significant social, economic, and health crises. Machine learning (ML) domains have been utilized to predict prolonged postoperative opioid (PPO) use. This systematic review aims to compile all up-to-date studies addressing such algorithms' use in clinical practice.
METHODS: We searched PubMed/MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Web of Science using the keywords "machine learning," "opioid," and "prediction." The results were limited to human studies with full-text availability in English. We included all peer-reviewed journal
Систематический обзорСтатьяПоиск 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.
Polymer foams are extensively utilized because of their superior mechanical and energy-absorbing capabilities; however, foam materials of consistent geometry are difficult to produce because of their random microstructure and stochastic nature. Alternatively, lattice structures provide greater design freedom to achieve desired material properties by replicating mesoscale unit cells. Such complex lattice structures can only be manufactured effectively by additive manufacturing or 3D printing. The mechanical properties of lattice parts are greatly influenced by the lattice parameters that define
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: Mixtures ('cocktails') of various analgesics are more effective in controlling post-operative pain because of potential synergetic effects. Few studies have investigated such effects in large combinations of analgesics and no studies have determined the probabilities of effectiveness.
METHODS: We used one-hot encoding of the categorical variables reported pain levels and the administered cocktails (from a total of eight analgesics) and then applied an unsupervised neural network and then the unsupervised DBSCAN algorithm to detect clusters of cocktails. We used Bayesian statistics
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: Reducing care lapses for people living with HIV is critical to ending the HIV epidemic and beneficial for their health. Predictive modeling can identify clinical factors associated with HIV care lapses. Previous studies have identified these factors within a single clinic or using a national network of clinics, but public health strategies to improve retention in care in the United States often occur within a regional jurisdiction (eg, a city or county).
OBJECTIVE: We sought to build predictive models of HIV care lapses using a large, multisite, noncurated database of electronic h
СтатьяПоддержка 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: This study adopted complete meteorological indicators, including eight items, to explore their impact on hand, foot, and mouth disease (HFMD) in Fuzhou, and predict the incidence of HFMD through the long short-term memory (LSTM) neural network algorithm of artificial intelligence.
METHOD: A distributed lag nonlinear model (DLNM) was used to analyse the influence of meteorological factors on HFMD in Fuzhou from 2010 to 2021. Then, the numbers of HFMD cases in 2019, 2020 and 2021 were predicted using the LSTM model through multifactor single-step and multistep rolling methods. The r
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