BACKGROUND: Delirium superimposed on dementia (DSD) is a severe complication in older adults with dementia, marked by fluctuating cognition, inattention, and altered consciousness. Detection is challenging due to symptom overlap, yet it contributes to cognitive decline, prolonged hospitalization, and increased mortality. Identifying key risk factors and developing an accurate prediction model is crucial for timely intervention. This study aimed to establish a machine learning-based model to predict delirium risk, focusing on significant predictors to aid clinical decision-making.
METHODS: We
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 onset of liver-related events (LREs) in fibrosis indicates a poor prognosis and worsens patients' quality of life, making the prediction and early detection of LREs crucial. The aim of this study was to develop a radiomics model using liver magnetic resonance imaging (MRI) to predict LRE risk in patients undergoing antiviral treatment for chronic fibrosis caused by hepatitis B virus (HBV).
METHODS: Patients with HBV-associated liver fibrosis and liver stiffness measurements ≥ 10 kPa were included. Feature selection and dimensionality reduction techniques identified discriminat
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: Despite antiretroviral therapy (ART), 10-40 % of people living with HIV (PLWH) fail to normalize CD4+ T cells, known as immune non-responders (INR), associated with poor clinical outcomes. Due to the complex pathogenesis and the absence of effective treatments, early prediction and intervention of INR are critical. With the rapid advancements in artificial intelligence, particularly in machine learning (ML), developing an interpretable ML model to identify individuals at high risk of INR can facilitate personalized treatment strategies and improve clinical management.
METHODS: Thi
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.
BACKGROUND: The study aimed to determine the most crucial parameters associated with CVD and employ a novel data ensemble refinement procedure to uncover the optimal pattern of these parameters that can result in a high prediction accuracy.
METHODS AND RESULTS: Data were collected from 369 patients in total, 281 patients with CVD or at risk of developing it, compared to 88 otherwise healthy individuals. Within the group of 281 CVD or at-risk patients, 53 were diagnosed with coronary artery disease (CAD), 16 with end-stage renal disease, 47 newly diagnosed with diabetes mellitus 2 and 92 with
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.
PURPOSE: Maximum heart rate (HRmax) is commonly used to estimate exercise intensity. Since direct measurement of HRmax is not always practical, prediction equations were developed. However, most equations have not been properly validated in adults at low and high risk of cardiovascular disease (CVD). We sought to: 1) assess the accuracy of commonly used equations to predict HRmax among adults at low and high CVD risk and, 2) determine if SuperLearner (SL) modeling combining base machine algorithms could improve HRmax prediction.
METHODS: A total of 1208 participants (61.6 ± 7.3 yr; 62.7% male
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: Accurate prediction of short-term offending in young people exhibiting antisocial behaviour could support targeted interventions. Here we develop a set of machine learning (ML) models that predict offending status with good accuracy; furthermore, we show interpretable ML analyses can complement models to inform clinical decision-making.
METHODS: This study included 679 individuals aged 11-17 years who displayed moderate-to-severe antisocial behaviour, from a controlled trial of Multisystemic-therapy in England. The outcome was any criminal offence in the 18 months after study ba
СтатьяРандомизированное 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.
AIM: Reversible cognitive frailty (RCF) is an ideal target to prevent asymptomatic cognitive impairment and dependency. This study aimed to develop and validate prediction models for incident RCF.
METHODS: A total of 1230 older adults aged ≥60 years from China Health and Retirement Longitudinal Study 2011-2013 survey were included as the training set. The modified Poisson regression and three machine learning algorithms including eXtreme Gradient Boosting, support vector machine and random forest were used to develop prediction models. All models were evaluated internally with fivefold cross-
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.
BACKGROUND: Peritoneal recurrence (PR) is the predominant pattern of relapse after curative-intent surgery in gastric cancer (GC) and indicates a dismal prognosis. Accurate prediction of PR is crucial for patient management and treatment. The authors aimed to develop a noninvasive imaging biomarker from computed tomography (CT) for PR evaluation, and investigate its associations with prognosis and chemotherapy benefit.
METHODS: In this multicenter study including five independent cohorts of 2005 GC patients, the authors extracted 584 quantitative features from the intratumoral and peritumoral
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоиск 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: Computed tomographies (CT) are useful for identifying muscle loss in non-small lung cancer (NSCLC) cachectic patients. However, we lack consensus on the best cutoff point for pectoralis muscle loss. We aimed to characterize NSCLC patients based on muscularity, clinical data, and the transcriptional profile from the tumor microenvironment to build a cachexia classification model.
METHODS: We used machine learning to generate a muscle loss prediction model, and the tumor's cellular and transcriptional profile was characterized in patients with low muscularity. First, we measured the
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.
PURPOSE: Deep-learning (DL) techniques have been successful in disease-prediction tasks and could improve the prediction of mandible osteoradionecrosis (ORN) resulting from head and neck cancer (HNC) radiation therapy. In this study, we retrospectively compared the performance of DL algorithms and traditional machine-learning (ML) techniques to predict mandible ORN binary outcome in an extensive cohort of patients with HNC.
METHODS AND MATERIALS: Patients who received HNC radiation therapy at the University of Texas MD Anderson Cancer Center from 2005 to 2015 were identified for the ML (n = 1
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: A panic attack (PA) is an intense form of anxiety accompanied by multiple somatic presentations, leading to frequent emergency department visits and impairing the quality of life. A prediction model for PAs could help clinicians and patients monitor, control, and carry out early intervention for recurrent PAs, enabling more personalized treatment for panic disorder (PD).
OBJECTIVE: This study aims to provide a 7-day PA prediction model and determine the relationship between a future PA and various features, including physiological factors, anxiety and depressive factors, and the a
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.
Urban river and lake systems show important ecological function, and eutrophication frequently occurs and results from human activities due to the limited self-regulating ability. Since nitrate (NO3-) is one of the key factors causing water eutrophication, its rapid qualification plays critical role in the eutrophication control and management. In this study, water samples were collected from typical water bodies from Nanjing in different seasons, and Fourier transform infrared attenuated total reflectance spectroscopy (FTIR-ATR) was employed for the quantitative determination of NO3- coupled
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: American Academy of Sleep Medicine guidelines suggest that clinical prediction algorithms can be used to screen patients with obstructive sleep apnea (OSA) without replacing polysomnography, the gold standard.
OBJECTIVE: We aimed to identify, gather, and analyze existing machine learning approaches that are being used for disease screening in adult patients with suspected OSA.
METHODS: We searched the MEDLINE, Scopus, and ISI Web of Knowledge databases to evaluate the validity of different machine learning techniques, with polysomnography as the gold standard outcome measure and …
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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: Using Food Chain Information data to objectively identify high-risk animals entering abattoirs can represent an important step forward towards improving on-farm animal welfare. We aimed to develop and evaluate the performance of classification models, using Gradient Boosting Machine algorithms that utilise accurate longitudinal on-farm data on pig health and welfare to predict condemnations, pluck lesions and low cold carcass weight at slaughter.
RESULTS: The accuracy of the models was assessed using the area under the receiver operating characteristics (ROC) curve (AUC). The AUC
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.
Aptamers are short single-stranded DNA, RNA, or synthetic Xeno nucleic acids (XNA) molecules that can interact with corresponding targets with high affinity. Owing to their unique features, including low cost of production, easy chemical modification, high thermal stability, reproducibility, as well as low levels of immunogenicity and toxicity, aptamers can be used as an alternative to antibodies in diagnostics and therapeutics. Systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX), an experimental approach for aptamer screening, allows the selection and identification of in vitro
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: Distinguishing between productive (wet) and non-productive (dry) cough types is important for evaluating respiratory health, assisting in differential diagnosis, and monitoring disease progression. However, assessing cough type through the perception of cough sounds in clinical settings poses challenges due to its subjectivity. Employing objective cough sound analysis holds promise for aiding diagnostic assessments and guiding the management of respiratory conditions. This systematic review aims to assess and summarize the predictive capabilities of machine learning algorithms in a
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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.
The generalizability of artificial intelligence (AI) models is a major issue in the field of AI applications. Therefore, we aimed to overcome the generalizability problem of an AI model developed for a particular center for pneumothorax detection using a small dataset for external validation. Chest radiographs of patients diagnosed with pneumothorax (n = 648) and those without pneumothorax (n = 650) who visited the Ankara University Faculty of Medicine (AUFM; center 1) were obtained. A deep learning-based pneumothorax detection algorithm (PDA-Alpha) was developed using the AUFM dataset. For im
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: International Classification of Diseases-9 (ICD-9) codes are useful in clinical research; however, the validity of ICD-9 codes for inflammatory bowel disease (IBD) patients in multiple centers in the Veterans Affairs Health Care Systems (VA) has not been established. Our aim was to determine the accuracy of ICD-9 codes for Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC) in the VA.
METHODS: Patients with a diagnosis of IBD during 1999-2009 were identified by at least one ICD-9 code for CD (555.x) or UC (556.x) at the Houston and Ann Arbor VA Medical Centers and confirmed by chart
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.
OBJECTIVE: Earlier detection of pulmonary arterial hypertension (PAH), a leading cause of death in systemic sclerosis (SSc), facilitates earlier treatment. The objective of this study was to develop the first evidence-based detection algorithm for PAH in SSc.
METHODS: In this cross-sectional, international study conducted in 62 experienced centres from North America, Europe and Asia, adults with SSc at increased risk of PAH (SSc for >3 years and predicted pulmonary diffusing capacity for carbon monoxide <60%) underwent a broad panel of non-invasive assessments followed by diagnostic right hea
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: Unlike other malignancies, there is no literature supporting the accuracy of medical claims data for identifying surgical treatments among patients with kidney cancer. We sought to validate externally a previously published Medicare-claims-based algorithm for classifying surgical treatments among patients with early-stage kidney cancer. To achieve this aim, we compared procedure assignments based on Medicare claims with the type of surgery specified in SEER registry data and clinical operative reports.
METHODS: Using linked SEER-Medicare data, we calculated the agreement between M
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования