MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

9 759 публикаций

Поиск: 73 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Machine learning algorithms to predict the risk of admission to intensive care units in HIV-infected individuals: a single-centre study.

Antiretroviral therapy (ART) has transformed HIV from a rapidly progressive and fatal disease to a chronic disease with limited impact on li … models were built based on logistic regression(LOG), random forest (RF), k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), artificial neural network(ANN), and extreme gradient boosting(XGB). The risk of ICU admission was predicted using the Brier score, area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC), and area under the precision-recall curve(PR- …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40764558Открыть статью

Machine learning-assisted diagnosis classification of primary immune dysregulation using IDDA2.1 phenotype profiling.

BACKGROUND: Immune dysregulation, including autoimmunity, autoinflammation, allergy, and malignancy predisposition, adds significant disease … ding 177 scores from 141 treated patients. Supervised machine learning models (k-nearest neighbors, support vector machine, logistic regression, random forest) classified patients into disease groups and ranked corresponding predictive features, while unsupervised uniform manifold approximation and projection (UMAP) visualized disease-specific clustering. RESULTS: Feat …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41202990Открыть статью

Microstate Analysis of Resting-State EEG Signals for Classifying Tinnitus from Healthy Subjects.

Background: Electroencephalography (EEG) is a noninvasive technique for studying brain electrophysiology with high temporal resolution. Micr … rences in duration, coverage, and occurrence between groups. Machine learning algorithms, including support vector machine (SVM) and K-Nearest Neighbors (KNN), and others were employed to classify tinnitus patients based on microstate features, achieving high accuracy, precision, specificity, recall, and F1-score. Results: MANOVA analysis revealed a significant differen …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40583807Открыть статью

Machine Learning Algorithms to Predict Heavy Episodic Drinking in the United States Using Survey Data.

INTRODUCTION: Heavy episodic drinking (HED) is a major public health concern but is often missing from surveys or measured unreliably. Predi … . Six MLAs were trained and cross-validated: logistic regression, naïve bayes, k-nearest neighbour, support vector machine, random forest and XGBoost. Model performance was compared, and the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method assessed interpretability by ranking features based on their contribution to the model's prediction. RESULTS: The probability of correct …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41189345Открыть статью

A cross-sectional study of parental perspectives on children about COVID-19 and classification using machine learning models.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: This study delves into the parenting cognition perspectives on COVID-19 in children, exploring symptoms, transmiss … n. The analysis utilised the Generalised Linear Regression Model (GLM), K-Nearest Neighbours (KNN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Naive Bayes (NB), and AdaBoost (AB). RESULTS: The study revealed an average knowledge score of 18.02 ± 2.9, with 43.2 and 52.9% of parents demonstrating excellent and good knowledge, respectively. News channels (85%) emer …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39882116Открыть статью

Non-invasive bladder cancer detection: Identification of a urinary volatile biomarker panel using GC-MS metabolomics and machine learning.

Early detection of bladder cancer (BC) remains a major clinical challenge due to the limitations of current diagnostic methods, which are of … f the 90 VOCs identified, 27 were selected and used to train five ML algorithms-random forest (RF), support vector machine (SVM), partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), extreme gradient boosting (XGBoost), and k-nearest neighbors (k-NN). Model performance was evaluated using cross-validation and an independent validation set, with metrics including area u …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40907368Открыть статью

Identifying Risk Factors for Graft Failure due to Chronic Rejection < 15 Years Post-Transplant in Pediatric Kidney Transplants Using Random Forest Machine-Learning Techniques.

BACKGROUND: Chronic rejection forms the leading cause of late graft loss in pediatric kidney transplant recipients. Despite improvement in s … the performances of six classification models, including logistic regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision Tree, Artificial Neural Network, and Random Forest. RESULTS: The 19 pre-transplant and at-transplant factors identified include those substantiated in literature, such as living donor type, cold ischemic time, human leukocyte antigen (HLA …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39981772Открыть статью

Application of machine learning in constructing a diagnostic model for neonatal biliary atresia.

IMPORTANCE: Early diagnosis of biliary atresia (BA) is important for advancing the Kasai operation time and improving the BA prognosis. OBJECTIVE: To develop machine learning (ML) models for neonatal BA diagnosis using clinical characteristics and serological data. METHODS: Neonates presenting with pathological jaundice between January 1, 2013, and December 31, 2023 were enrolled. Five ML models-logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine classifier (SVC), multilayer perceptron (MLP), and extreme gradient boosting (XGBoost)-were trained using neonatal clinical and la…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41426370Открыть статью

Transcriptomic and single-cell insights into mitochondrial genes NDUFA8, ECI2, and ACADM in acute myocardial infarction.

Mitochondrial function plays a crucial role in understanding the pathogenesis of acute myocardial infarction.This study investigates mitochondrial function-related genes (MFRGs) in acute myocardial infarction (AMI) through bioinformatics and rigorous experimental validation. Using three integrated GEO datasets (149 samples: 80 AMI, 69 control), we applied machine learning methods (Random Forest, Support Vector Machine, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), phenotype scoring, consensus clustering, and weighted gene co-expression network analysis in three subgrouping stages to refine…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40619072Открыть статью

Identification of crosstalk genes and diagnostic biomarkers in systemic sclerosis associated sarcopenia through integrative analysis and machine learning.

BACKGROUND: Sarcopenia associated with systemic sclerosis (SSc) significantly compromises patient prognosis and quality of life. However, reliable diagnostic biomarkers remain lacking. This study aimed to identify molecular markers for early detection using integrative computational approaches. METHODS: An integrated analysis based on the Gene Expression Omnibus (GEO) database was performed. Crosstalk genes (CGs) were identified using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regularization, ensemble decision trees, and support vector machine-based feature selection. Machine lea…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40977679Открыть статью

Radiomics-based classification of medication-related osteonecrosis of the jaw using panoramic radiographs.

OBJECTIVES: Medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ) caused by bone resorption inhibitors is difficult to treat and reduces the p … ge and selection operator regression were used to select relevant features from the extracted data. Support vector machine (SVM) and neural network of multilayer perceptron (MLP) were used as machine-learning models. The sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) from the receiver operating characteristic curves were used to evaluate diagnostic performance …

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40323521Открыть статью

Innovative molecular diagnostic strategy for salivary gland lesions based on ATR-FTIR spectroscopy coupled with machine learning.

OBJECTIVE: This study aimed to identify the biochemical signatures that distinguish pleomorphic adenoma (PA) and mucoepidermoid carcinoma (M … biochemical variations among the tissue groups. Supervised classification was then performed using Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbours (kNN) algorithms with 6-fold cross-validation to evaluate classification performance. RESULTS: Distinct spectral differences were detected among NP, PA, and MEC tissues, particularly in protein (amide I-II), lipid (CH …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41547640Открыть статью

Differentiation of non-ST-segment elevation myocardial infarction from unstable angina using coronary computed tomography angiography: the role of imaging features and pericoronary adipose tissue radiomics.

BACKGROUND: To ascertain the diagnostic value of radiomic features of pericoronary adipose tissue (PCAT) and other coronary computed tomography angiography (CCTA) parameters for differentiating non-ST-segment-elevation myocardial infarction (NSTEMI) from unstable angina (UA). METHODS: This study included NSTEMI and UA patients (n = 102 each). The radiomic features of PCAT were selected according to the intraclass correlation coefficient, Pearson's coefficient, the t test, and least absolute shrinkage and selection operator. Six classifiers-random forest, support vector machine, naive Bayes, K…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40357656Открыть статью

Immuno-transcriptomic analysis based on machine learning identifies immunity signature genes of chronic rhinosinusitis with nasal polyps.

Chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP) is a prevalent inflammatory disease where immunomodulation plays a pivotal role. However, … enes. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression model and multivariate support vector machine recursive feature elimination (mSVM-RFE) were used to identify potential biomarkers, which were validated using the real time quantitative polymerase chain reaction (RT-PCR) and immunohistochemistry (IHC). Infiltration abundance of immune cells in t …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40461517Открыть статью

Uncovering Key Features for Predicting Comorbid Chronic Eosinophilic Pneumonia in Chronic Rhinosinusitis via Machine Learning.

BACKGROUND: Chronic eosinophilic pneumonia (CEP) can occur concurrently with chronic rhinosinusitis (CRS). However, crucial features of como … higher AUC (area under the ROC (receiver operating characteristic) curve) than logistic regression/support vector machine. In (ii), the top feature was a blood eosinophil count ≥ 1446/µL, followed by a white blood cell (WBC) ≥ 9.25 × 103 /µL, and C-reactive protein (CRP) ≥ 0.335 mg/dL. SHAP, based on XGBoost and RF, selected elevations in the blood eosinophil count, CR …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40444406Открыть статью

Exploring the Pathogens in Primary Predominantly Antibody Deficiencies of Unknown Genetic Origin.

INTRODUCTION: Primary 'predominantly antibody deficiencies' (PADs) are rare disorders characterized by increased susceptibility to infection … , five machine learning classifiers (logistic regression, (bagged) decision tree, random forest and support vector machines) were trained and evaluated by area under the receiver operating characteristics curve (ROC-AUC), confusion matrices and F1-score. RESULTS: Recurrent respiratory infections were predominant in our cohort of 861 patients from 11 centers. Cultures w …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41384995Открыть статью

Integrating WGCNA and machine learning to distinguish active pulmonary tuberculosis from latent tuberculosis infection based on neutrophil extracellular trap-related genes.

BACKGROUND: Pulmonary tuberculosis (PTB) remains a major global public health challenge, with diagnostic delays being a key factor contribut … to select feature genes and develop a PTB diagnostic model. Model's performance was evaluated using support vector machine (SVM)-based receiver operating characteristic (ROC) and precision-recall (PR) curves, with validation in the GSE39940 dataset. The optimal algorithm was selected to refine feature genes and construct a miRNA-gene regulatory network. RESULTS: ROC an …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40789248Открыть статью

Machine Learning Models for Predicting Significant Liver Fibrosis in Patients with Severe Obesity and Nonalcoholic Fatty Liver Disease.

PURPOSE: Although noninvasive tests can be used to predict liver fibrosis, their accuracy is limited for patients with severe obesity and no … ere randomly divided into a training group (70%) and a validation group (30%). ML models, including support vector machine, random forest, k-nearest neighbor, XGBoost, and logistic regression, were trained to predict significant liver fibrosis, using DM status, AST, ALT, ultrasonographic fibrosis scores, and liver stiffness measurements (LSM). An ensemble model includin …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39448457Открыть статью

DrugSK: A Stacked Ensemble Learning Framework for Predicting Drug Combinations of Multiple Diseases.

Combination therapy is an important direction of continuous exploration in the field of medicine, with the core goals of improving treatment … us drug categories. First, the primary learner is trained from the initial data set. Random forest, support vector machine, and XGboost model are selected as primary learners and logistic regression as secondary learners. A new data set is then "generated" to train level 2 learners, which can be thought of as a prediction for each model. Finally, the results are filtere …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38900583Открыть статью

Predicting Postoperative Length of Stay in Patients Undergoing Laparoscopic Right Hemicolectomy for Colon Cancer: A Machine Learning Approach Using SICE (Società Italiana di Chirurgia Endoscopica) CoDIG Data.

The evolution of laparoscopic right hemicolectomy, particularly with complete mesocolic excision (CME) and central vascular ligation (CVL), … ents) and CoDIG 2 (788 patients) studies. Multiple MLT algorithms, including random forest (RF) and support vector machine (SVM), were trained to predict LoS, with CoDIG 1 data used for internal validation and CoDIG 2 data for external validation. The RF algorithm showed a strong internal validation performance, achieving the best performances and a 0.92 ROC in predicti …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39199628Открыть статью