Background/Objectives: Early identification of breast cancer patients unlikely to benefit from neoadjuvant chemotherapy (NAC) remains a pres … sed Spearman's rho. A stacked machine learning ensemble (four base learners-XGBoost, random forest, support vector machine, and L2-penalized logistic regression-combined by a separate second-stage logistic meta-learner) was trained with nested 10-fold cross-validation, bootstrap stability assessment, SHAP-based interpretability, and decision curve analysis. Results: Six …
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: Postoperative hyperglycemia (POH) is a common metabolic complication in non-diabetic patients undergoing surgery for gastric can … lucose level ≥ 7.8 mmol/L within 24 hours post-surgery. Nine machine learning algorithms, including Support Vector Machine with a radial basis function kernel (SVM-radial), Random Forest, XGBoost, and Logistic Regression, were developed and compared. Model performance was evaluated using accuracy, the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), recall, …
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.
To analyze radiomics features of cardiac adipose tissue in individuals with type 2 diabetes (T2DM) and non-alcoholic fatty liver disease (NA … fter feature selection. The clinical model obtained an area under the curve (AUC) of 0.747 with the support vector machine (SVM), while the radiomics model reached an AUC of 0.838 with the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. In comparison, the radiomics-clinical model using XGBoost demonstrated superior detection capability, achieving an AUC of 0.883 in the t …
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: Metabolic - associated fatty liver disease (MAFLD) is a common hepatic disorder with increasing prevalence, and early detection r … (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and logistic regression. The SHAP (SHapley Additive exPlanations) value was employed to interpret the importance of various features.
RESULT: Weighted multiple linear regression models revealed a significant positi …
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: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common chronic liver disease, seriously threatening the public health. Alt … Linear discriminant analysis (LDA), logistic regression (LR), Naive Bayes (NB), random forest (RF), support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGboost) were used in constructing risk prediction models for lean NAFLD in T2DM patients. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to assess the predictive capacity of the model …
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: Machine learning algorithms have been used to predict malaria risk and severity, identify immunity biomarkers for malaria vaccin … oduced for two machine learning algorithms, sparse Partial Least Squares-Discriminant Analysis plus Support Vector Machines (sPLSDA + SVMs) and random forests. Prediction error was measured using the balanced error rate (average of percentage of slow clearing infections incorrectly predicted as fast and percentage of fast clearing infections predicted as slow).
RESULTS …
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: This study aims to bridge the gap between predictive modeling and causal inference by utilizing lifestyle data from the National … nce and determine the optimal feature subset. Subsequently, eight machine learning models-including Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN), Naive Bayes (NB), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Multilayer Perceptron (MLP), Generalized Linear Model (GLM), Adaptive Boosting (AdaBoost), and Decision Tree (DT)-were developed for CHD prediction. Model performance …
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: Despite substantial progress in maternal and neonatal health, Rwanda's mortality rates remain high, necessitating innovative app … c minority oversampling technique. Six machine learning models-Logistic Regression, Decision Trees, Support Vector Machine, Gradient Boosting, Random Forest, and Multilayer Perceptron-were trained using 10-fold cross-validation and evaluated on an unseen dataset with-70 - 30 training and evaluation splits.
RESULTS: Data from 117,069 women across 25 hospitals in Rwanda …
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 pharmaceutical sector is aware of supercritical CO2 (SC-CO2) as a possible replacement for problematic organic solvents. Using a novel a … ut. This study looks into predicting the solubility of these drugs in SC-CO2 using the least square support vector machine (LSSVM) with radial basis function kernel (RBF) and multilayer perceptron artificial neural network (MLPANN). These models were developed using a database including 2358 experimental solubility data points from 86 solid drugs. The solubility of soli …
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: Intrahepatic cholestasis of pregnancy (ICP) is a liver disorder that occurs in the second and third trimesters of pregnancy and … d into training and testing cohorts. Thirteen machine learning techniques, including Random Forest, Support Vector Machine, and Artificial Neural Network, were employed. Based on their various classification performances on the training set, the top five models were selected for internal validation.
RESULTS: The dataset included 798 participants (300 normal, 312 mild, …
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: South Korea has the highest suicide rate among the Organisation for Economic Co-operation and Development nations, with particul … dels were trained to predict suicidal ideation based on the selected features: logistic regression, support vector machine, random forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and feed-forward neural network.
RESULTS: A total of 6832 persons with disabilities responded to the suicidal ideation question and were included in the study. The most common types of primary di …
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVES: Neuropsychological tests (NPTs) are standard tools for assessing cognitive function. These tools can evaluate the cognitive stat … hms, including Naïve Bayes (NB), random forest (RF), decision tree (DT), k-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), AdaBoost, and linear discriminant analysis (LDA). The accuracy, sensitivity, specificity, positive predicted value (PPV), negative predictive value (NPV), area under the curve (AUC), confusion matrixes, and receiver operating characteristic ( …
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.
BACKGROUND: Assessment of activities of daily living (ADLs) and instrumental ADLs (iADLs) is key to determining the severity of dementia and … he random forest model achieved the best AUPRC (0.89, 95% CI 0.86-0.91) on the filtered cohort; the support vector machine model achieved the highest AUPRC (0.82, 95% CI 0.75-0.89) for the unfiltered cohort. For iADL impairment, the Bio+Clinical bidirectional encoder representations from transformers (BERT) model had the highest AUPRC (filtered: 0.76, 95% CI 0.68-0.82; …
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.
OBJECTIVES: To investigate whether morphological changes after surgery and delta-radiomics of the optic chiasm obtained from routine MRI cou … wed by machine learning modeling using least absolute shrinkage and selection operator wrapped with support vector machine through fivefold cross-validation in the development set. The delta-radiomic model was independently evaluated in the test set, and compared with the combined model that incorporated delta-radiomics, significant clinical and morphological parameters …
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: Innovative strategies are necessary to enhance prostate cancer diagnosis whilst reducing unnecessary and invasive repeat biopsies. This study aimed to determine the significant parameters affecting repeat prostate biopsy outcomes and develop an optimal machine learning algorithm for predicting positive repeat prostate biopsy results.
METHODS: We analysed data from 174 men who underwent repeated prostate biopsies between January 2008 and December 2022. Systematic multiple-core, ultrasound-targeted prostate biopsies were performed, each two samples from prostatic transitional zone a
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: Preterm birth is a leading cause of infant mortality and morbidity. Despite the improvement in the overall mortality in premat … are Unit dataset was classified using two well-known supervised machine learning algorithms, namely support vector machine (SVM) and logistic regression (LR). A five-fold cross-validation, and several performance measures, including accuracy, precision, recall and F1-score were used to compare classifier performances. We further illustrated the models' trustworthiness u …
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.
OBJECTIVES: Around 30% of patients undergoing surgical resection for drug-resistant mesial temporal lobe epilepsy (MTLE) do not obtain seizu … be hypometabolism resected. These measures were used as predictor variables in logistic regression, support vector machines, random forests and artificial neural networks.
RESULTS: In the study cohort, 24 of 82 (28.3%) who underwent an ATLR for drug-resistant MTLE did not achieve Engel Class I (i.e., free of disabling seizures) outcome at a minimum of 2 years of postop …
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.
INTRODUCTION: The differentiation of Lewy body dementia from other common dementia types clinically is difficult, with a considerable number … , and 15 healthy controls (HC) with an average age of 76.93 years. We utilised k-nearest neighbour, support vector machine and logistic regression machine learning to differentiate between groups utilising spectral data from the delta, theta, high theta, alpha and beta EEG bands.
RESULTS: We found that the combination of EC and EO resting state EEG data significantly i …
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.
BACKGROUND: Continuously growing of HIV incidence among men who have sex with men (MSM), as well as the low rate of HIV testing of MSM in Ch … machine learning algorithms to compare with logistic regression (LR), including decision tree (DT), support vector machines (SVM), and random forest (RF). Finally, the four models were validated prospectively with 2020 data from Zhejiang province.
RESULTS: A total of 6,346 MSM were included in model development data, 372 of whom were diagnosed with HIV. In feature sele …
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.
Background: Open spina bifida (myelomeningocele) is the result of the failure of spinal cord closing completely and is the second most commo … ssifiers for diseased and healthy samples: Logistic Regression (LR), Decision tree classifier (DT), Support Vector Machine (SVM), Random Forest classifier (RF), and K-nearest neighbour (KNN) with 5-fold cross-validation. Results: Growth Associated Protein 43 (GAP43), Glial fibrillary acidic protein (GFAP), Repetin (RPTN), and CD44 are the important genes identified in t …
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.
MedElevator
Войти в исследования