Screening for pulmonary arterial hypertension (PAH) in systemic sclerosis (SSc) improves outcomes. The DETECT screening algorithm is recommended in a high-risk SSc subgroup. This study aims to compare prospectively the positive predictive value of screening using the DETECT algorithm and the 2009 European Society of Cardiology/European Respiratory Society (ESC/ERS) guidelines, and to compare their cost-effectiveness in an unselected, day-to-day SSc population. Post hoc, screening according to the 2015 ESC/ERS guidelines using echocardiographic parameters alone ("2015 echo screening") or combin
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: Metabolic syndrome (MetS) and pre-metabolic syndrome (pre-MetS) are increasingly recognized as important stages of metabolic dysfunction in Asian populations. Conventional diagnostic approaches rely on fixed threshold criteria, whereas metabolic dysfunction occurs along a continuous spectrum. Machine learning (ML) can integrate multidimensional clinical data and model nonlinear relationships among clinical variables, potentially providing complementary information for distinguishing metabolic states. This study evaluated ten ML algorithms for distinguishing pre-MetS from MetS in Th
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.
We propose a new algorithm to predict the outcome of direct-current electric (DCE) cardioversion for atrial fibrillation (AF) patients. AF is the most common cardiac arrhythmia and DCE cardioversion is a noninvasive treatment to end AF and return the patient to sinus rhythm (SR). Unfortunately, there is a high risk of AF recurrence in persistent AF patients; hence clinically it is important to predict the DCE outcome in order to avoid the procedure's side effects. This study develops a feature extraction and classification framework to predict AF recurrence patients from the underlying structu
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.
Tissue-plasma partition coefficient (Kp) is a key parameter governing drug distribution and the predictive accuracy of physiologically based pharmacokinetic models. Although several classical mechanistic methods have been developed for Kp prediction, systematic comparisons across multiple tissues and compound classes remain limited. In this study, we systematically compared 5 classical mechanistic methods using a standardized rat dataset to assess their predictive performance and applicability. A PubMed literature search was performed to compile a dataset of 781 Kp values from 119 compounds ac
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: Pneumonia is a common and severe complication in patients with lung cancer, often resulting in prolonged intensive care stays and increased risk of death. Despite this, no predictive models have been specifically developed for this high-risk population to aid clinical decision-making and early risk identification. METHODS: This study retrospectively analyzed patient data from two large critical care databases: one used for model development and the other for external validation. Adult patients with a diagnosis of lung cancer and pneumonia were included. Clinical features associated
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: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) represents a progressive respiratory disorder marked by sustained airflow restriction and ongoing inflammatory processes. Recently, mannose metabolism has emerged as a significant factor in chronic disease development. This investigation explored how mannose metabolism-related genes (MMRGs) contribute to COPD pathogenesis and evaluated their utility as candidate diagnostic and therapeutic targets.
METHODS: We obtained blood sample gene expression data from COPD patients and healthy controls via the GEO database. Differentially expressed
СтатьяВалидационное 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: Social risk factors are key determinants of migraine occurrence and progression. This study assessed the association between the social risk profile (SRP) and the prevalence of self-reported severe headache or migraine and all-cause mortality in US adults, and developed machine learning prediction models to explore feature contributions to internal risk stratification.
METHODS: Using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 1999-2004, weighted multivariate logistic regression evaluated the SRP-migraine association, and a weighted Cox proportional haza
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.
INTRODUCTION: Machine learning (ML) identifies risk factors for intraoperative hypothermia (IH) more comprehensively than traditional scoring systems, offering effective guidance for nursing care. Despite promising results in total joint arthroplasty (TJA) patients-a high-incidence group-the quality of existing ML models requires systematic evaluation. This study reviews IH risk prediction models in TJA, focusing on their development quality and predictive performance.
PURPOSE: This study aims systematically review and evaluate intraoperative hypothermia risk prediction models in TJA patients
СтатьяОбзорПолный 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.
Corneal drug permeability is a key determinant of topical ocular drug delivery efficiency, yet its quantitative prediction remains challenging due to experimental noise and limited generalizability across drugs. Herein, we systematically integrated ex vivo drug and formulation corneal permeability data and developed a hybrid machine learning framework that jointly incorporates intrinsic and formulation-level information to quantitatively characterize corneal drug permeation under high-noise and drug cold-start conditions. We curated the first comprehensive ex vivo corneal apparent permeability
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 quantify individual variations between subjective and objective refraction, explore correlations between multimodal imaging features, clinical parameters and refraction discrepancies, screen independent influencing factors, and construct a predictive model to provide technical support for personalized refractive surgery.
METHODS: A total of 264 myopic patients (264 eyes) were enrolled. Paired t-test and Bland-Altman analysis were used to quantify refraction differences. Correlation analysis, multivariate regression, and machine learning algorithms were applied to explore influenci
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.
Colorectal cancer (CRC) is a leading cause of cancer-related mortality worldwide, largely due to the development of distant metastases, which is associated with poor survival outcomes. Early detection and accurate prediction of colorectal cancer metastasis can significantly improve patient outcomes. Conventional diagnostic approaches, including imaging and biomarkers, are often limited by suboptimal sensitivity and inter-observer variability. In recent years, machine learning (ML) and deep learning (DL) models have emerged as powerful tools capable of analyzing complex, high-dimensional clinic
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.
Objective: To develop a prediction model for colorectal cancer liver metastasis (CRLM) using machine learning algorithms based on routine clinical laboratory data. Methods: A retrospective case-control study was performed on 5 026 patients with colorectal cancer admitted to Qilu Hospital of Shandong University from January 2019 to August 2023. Clinical information and 70 routine laboratory indicators at admission were collected. Patients were randomly divided into training and validation sets in a 7∶3 ratio. Feature selection was performed stepwise using LASSO regression followed by multivaria
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 develop ultrasound-based radiomics models and a clinical model associated with inflammatory markers for predicting intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) lymph node (LN) metastasis. Both are integrated for enhanced preoperative prediction.
METHODS: This study retrospectively enrolled 156 surgically diagnosed ICC patients. A region of interest (ROI) was manually identified on the ultrasound image of the tumor to extract radiomics features. In the training cohort, we performed a Wilcoxon test to screen for differentially expressed features, and then we used 12 machine learning alg
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.
INTRODUCTION AND AIMS: Cervical lymph node metastasis (CLNM) critically impacts surgery approaches, prognosis, and recurrence in patients with major salivary gland carcinomas (MSGCs). We aimed to develop and validate an ultrasound (US)-based deep learning (DL) radiomics model for noninvasive prediction of CLNM in MSGCs.
METHODS: A total of 214 patients with MSGCs from 4 medical centers were divided into training (Centers 1-2, n = 144) and validation (Centers 3-4, n = 70) cohorts. Radiomics and DL features were extracted from preoperative US images. Following feature selection, radiomics score
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: Prostate cancer (PCa) is a heterogeneous disease affecting over 14% of the male population worldwide. Although patients often respond positively to initial treatments within the first 2-3 years, many eventually develop a more lethal form of the disease known as castration-resistant PCa (CRPC). At present, no biomarkers that predict the onset of CRPC are available. This study aims to provide insights into the diagnosis and prediction of CRPC emergence.
METHODS: Protein expression dynamics were analysed in drug (androgen receptor inhibitor)-tolerant persister (DTP) and drug withdraw
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: Hepatopancreatobiliary (HPB) surgery is among the most complex domains in oncologic care, where decisions entail significant risk-benefit considerations. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for improving individualized decision-making through enhanced risk stratification, complication prediction, and survival modeling. However, its role in HPB oncologic surgery has not been comprehensively assessed. Methods: This systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines and registered with PROSPERO ID: CRD420251114173. A comprehensive search acro
СтатьяОбзорПолный 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: Early prediction of asthma in preschoolers, which is crucial for timely intervention, remains challenging. This study aimed to develop a machine learning (ML)-based model and a questionnaire-based scoring tool for the prediction of asthma at age 3 years.
METHODS: Data from the COhort for Childhood Origin of Asthma and allergic diseases (COCOA), a comprehensive prospective birth cohort in South Korea, was used. Children with complete 3-year follow-up (n = 2007) were divided into development (n = 1472) and validation (n = 535) cohorts based on birth year. Asthma diagnosis at age 3 y
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: Rising osteoporosis prevalence among elderly populations and limitations of current single-factor screening methods necessitate development of comprehensive multi-dimensional risk prediction models.
METHODS: A two-center cross-sectional study was conducted, enrolling 15,307 elderly participants in 2023. Among them, 11,957 participants from Zhangjiagang Center for Disease Control and Prevention were randomly divided into training set (8369 cases) and internal validation set (3588 cases) at a 7:3 ratio, while 3,350 participants from Zhangjiagang fifth People's Hospital served as the
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
Vaccine discovery against eukaryotic parasites is not trivial and few exist. Reverse vaccinology is an in silico vaccine discovery approach, designed to identify vaccine candidates from the thousands of protein sequences encoded by a target genome. Previously, we produced the Vacceed bioinformatics pipeline for identification of parasite membrane and excreted/secreted proteins that were likely be exposed to the hosts immune system. More recently, we improved upon machine learning as the final decision-making process to identify parasite proteins that induce a protective response in an animal m
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 unique anatomical characteristics and blood supply of the rectosigmoid junction confer particular significance to its physiological functions and clinical surgeries. However, research on the prognosis of rectosigmoid junction cancer (RSC) is scarce, and reliable clinical prediction models are lacking.
METHODS: This retrospective study included 524 patients diagnosed with RSC who were admitted to the Department of Gastrointestinal and Colorectal Surgery at the First Hospital of Jilin University between January 1, 2017, and June 1, 2019. Univariate and multivariate Cox regressio
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