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: 53 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

Factors associated with SARS-COV-2 positive test in Lifelines.

BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-COV-2) can affect anyone, however, it is often mixed with other respirator … and stomach pain. The performance of the logistic models was comparable with that of random forest, support vector machine and gradient boosting machine. CONCLUSIONS: Having a contact with someone tested positive for SARS-COV-2 and living in a household with someone else are the most important factors related to a positive SARS-COV-2 test. The loss of smell or taste is …

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 38019869Открыть статью

Identification of intrinsic hepatotoxic compounds in Polygonum multiflorum Thunb. using machine-learning methods.

ETHNOPHARMACOLOGICAL RELEVANCE: Polygonum multiflorum Thunb. (PM) is a herb, extracts of which have been used as Chinese medicine for years. … ate the prediction results. RESULTS: ECFPs with the top 35% of features ranked by the F-value with support vector machine (SVM) yielded the best performance. The optimized SVM model achieved an accuracy of 0.761 and recall value of 0.834 on the test dataset. The silico screening for NPPM resulted in 47 ingredients with high DILI potential, which were clustered into six …

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 35963419Открыть статью

Stability Analysis of Substituted Cobaltocenium [Bis(cyclopentadienyl)cobalt(III)] Employing Chemistry-Informed Neural Networks.

Cationic cobaltocenium derivatives are promising components of the anion exchange membranes because of their excellent thermal and alkaline stability under the operating conditions of a fuel cell. Here, we present an efficient modeling approach to assessing the chemical stability of substituted cobaltocenium CoCp2+, based on the computed electronic structure enhanced by machine learning techniques. Within the aqueous environment, the positive charge of the metal cation is balanced by the hydroxide anion through formation of the CoCp2+OH- complexes, whose dissociation is studied within the impl

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 35404607Открыть статью

Whole blood methylome-derived features to discriminate endocrine hypertension.

BACKGROUND: Arterial hypertension represents a worldwide health burden and a major risk factor for cardiovascular morbidity and mortality. H … ds-Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), Logistic Regression, Random Forest, and Support Vector Machine-predictive models for each type of endocrine hypertension were built on training cohorts (80% of samples for each hypertension type) and estimated on validation cohorts (20% of samples for each hypertension type). Balanced accuracies ranged from 0.5 …

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 36329530Открыть статью

Sign-specific stimulation 'hot' and 'cold' spots in Parkinson's disease validated with machine learning.

Deep brain stimulation of the subthalamic nucleus has become a standard therapy for Parkinson's disease. Despite extensive experience, howev … ubthalamic nucleus. Using volume of tissue activated overlap with sign-specific hot and cold spots, support vector machine classified patients into quartiles of efficacy with ≥92% accuracy. The accuracy remained high (68-98%) when only considering volume of tissue activated overlap with hot spots but was markedly lower (41-72%) when only using cold spots. The model also …

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 33870190Открыть статью

Comparison of supervised machine learning classification techniques in prediction of locoregional recurrences in early oral tongue cancer.

BACKGROUND: The proper estimate of the risk of recurrences in early-stage oral tongue squamous cell carcinoma (OTSCC) is mandatory for individual treatment-decision making. However, this remains a challenge even for experienced multidisciplinary centers. OBJECTIVES: We compared the performance of four machine learning (ML) algorithms for predicting the risk of locoregional recurrences in patients with OTSCC. These algorithms were Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), Boosted Decision Tree (BDT), and Decision Forest (DF). MATERIALS AND METHODS: The study cohort comprised 311 cases f…

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 31923822Открыть статью

Identification of key genes and mechanistic exploration of metabolic reprogramming in osteoporosis.

ObjectiveTo identify metabolism-related genes associated with osteoporosis and evaluate their diagnostic potential through integrative trans … genes. Key metabolic genes were screened using the least absolute shrinkage and selection operator, support vector machine-recursive feature elimination, and Boruta algorithms, and a logistic regression model was established to assess their diagnostic value. External quantitative reverse transcription polymerase chain reaction validation was performed using peripheral b …

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 42805907Открыть статью

Development and evaluation of an explainable machine learning selection pipeline for predicting neoadjuvant chemoradiotherapy response in locally advanced rectal cancer.

BACKGROUND: The selection of appropriate machine learning (ML) methods for clinical research remains challenging, particularly when both pre … o a retrospective cohort of 128 patients with LARC treated with nCRT. Four ML algorithms, including support vector machine (SVM), decision tree (DT), random forest (RF), and logistic regression (LR), were evaluated. Model performance was assessed using accuracy, F1-score, AUROC, AUPRC, bootstrap confidence intervals, and five-fold cross-validation, followed by explainab …

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 42343388Открыть статью

Integrating neurobiological markers to prospectively predict adolescent non-suicidal self-injury and suicide attempts: a machine learning approach.

BACKGROUND: Suicide attempts (SA) and non-suicidal self-injury (NSSI) are closely related phenomena, both common in adolescent clinical samp … idelberg, Germany. Machine learning models (linear and logistic regression; elastic net regression; support vector machines with repeated cross-validation) were applied. We tested whether the inclusion of biomarkers (thyroid-stimulating hormone [TSH]; free triiodothyronine [fT3]; adrenocorticotropic hormone [ACTH]; dehydroepiandrosterone sulfate [DHEA-S]; resting heart …

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 42332814Открыть статью

Systemic immune-inflammation (SII) index as a novel prognostic biomarker in critically ill patients with sepsis: analysis of the MIMIC-IV cohort and predictive modeling based on machine learning.

BACKGROUND: Sepsis remains a leading cause of mortality in intensive care units (ICUs), highlighting the need for reliable and accessible pr … odels, including random forest (RF), logistic regression (LR), extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), and multilayer perception (MLP) were constructed for mortality prediction. Feature contributions were further interpreted using Shapley additive explanation (SHAP) values. RESULTS: Patients in the low log-SII (Q1) had significantly higher 30- …

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 41654723Открыть статью

Volatile Fingerprinting and Interpretable Machine Learning for Quality Differentiation of Astragali Radix from Different Cultivation Patterns.

Volatile fingerprints provide useful information for characterizing Astragali Radix (AR), a food-medicine homologous plant material, but dif … n-associated differences, with the HS-GC-IMS model showing clearer group separation. Random forest, support vector machine, and CatBoost models were further constructed using the HS-SPME-GC-MS profiling results. By integrating variable importance in projection (VIP) and SHapley Additive exPlanations (SHAP) values, γ-hexalactone, methyl eugenol, methyl (9Z,11E)-octadeca- …

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 42587884Открыть статью

Prediction of carotid vulnerable plaques in patients with type 2 diabetes using interpretable machine learning models.

OBJECTIVE: To develop and externally validate an interpretable machine-learning framework for estimating ultrasound-defined carotid plaque v … ctors were identified by integrating feature-importance rankings derived from Random Forest, linear Support Vector Machine, and Logistic Regression. Five predictive models were developed and evaluated using discrimination, calibration, and clinical-utility metrics. RESULTS: Six core predictors were identified: systolic blood pressure (SBP), low-density lipoprotein chol …

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 42682537Открыть статью

Quantitative investigation on working memory patterns through EEG based on visual attention task for children with learning disability.

Learning disabilities in children are exhibited through difficulties in reading and writing due to lack of cognitive skills. It is generally … sures of brain connectivity parameters, certain ML algorithms-such as the logistic regression (LR), support vector machine (SVM), decision tree (DT), the k-nearest neighbor (KNN), and random forest (RF)-along with a deep learning model, viz. deep belief networks (DBN) have been employed for validating this study. Among these models, DBN offered a model accuracy of 89.7% …

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 42137238Открыть статью

Region-specific Multi-Omics Modeling for Predicting Acute Radiation-Induced Proctitis in Cervical Cancer Radiotherapy: A Retrospective Analysis.

IntroductionTo develop and evaluate a multi-omics machine-learning model that integrates clinical variables, dose-volume histogram (DVH) met … son correlation, followed by least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) for selection. Support Vector Machine (SVM) and Multilayer Perceptron (MLP) classifiers were trained using stratified five-fold cross-validation within the training set. Model performance was assessed on the held-out test set using receiver operating characteristic (ROC) analysis; clini …

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 41804280Открыть статью

Joint Damage Prediction in Non-Severe Hemophilia A with Artificial Intelligence.

PURPOSE: Patients with non-severe hemophilia A (PwnSHA) can develop joint damage (JD). The objective was to identify a machine learning mode … Minority Oversampling within a stratified five-fold stratified cross-validation repeated 100 times. Support Vector Machine, Decision Tree, Gaussian Naïve Bayes and k-Nearest Neighbors were used as comparators. Model performance was assessed on held-out test folds, and 95% confidence intervals (CIs) were obtained by bootstrap resampling with 10,000 repetitions. RESULTS: …

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 41883838Открыть статью

Diabetic Tibial Neuropathy Prediction: Improving interpretability of Various Machine-Learning Models Based on Multimodal-Ultrasound Features Using SHAP Methodology.

OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate eight machine learning models based on multimodal ultrasound to precisely predict of dia … ion. Predictive models were constructed using Extreme Gradient Boosting (XGB), Logistic Regression, Support Vector Machines, k-Nearest Neighbors, Random Forest, Decision Tree, Naïve Bayes, and Neural Network. The SHAP method was employed to refine model interpretability. Furthermore, in order to verify the generalization degree of the model, this study also collected 13 …

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 40653397Открыть статью

Application of Machine Learning Models for the Early Detection of Metritis in Dairy Cows Based on Physiological, Behavioural and Milk Quality Indicators.

Metritis is one of the most common postpartum diseases in dairy cows, associated with impaired reproductive performance and substantial econ … ive classification models-partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), random forest (RF), support vector machine (SVM), neural network (NN), and an Ensemble model-were developed using standardised features and stratified 80/20 training/test splits. To address class imbalance, model loss functions were adjusted using class weights. Models were evaluated based o …

СтатьяПолный текст не найденПеревод 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 40509140Открыть статью

Novel machine learning models to predict pneumonia events in supratentorial intracerebral hemorrhage populations: An analysis of the Risa-MIS-ICH study.

BACKGROUND: Stroke-associated pneumonia (SAP) contributes to high mortality rates in spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH) populations … logistic regression (LR), Gaussian naïve Bayes (GNB), random forest (RF), K-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGB), and ensemble soft voting model (ESVM) were adopted for ML model derivations. The accuracy, sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) were adopted to evaluate the predictive value of each model 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 36090880Открыть статью

Tau protein mediates the association between frailty and postoperative delirium: a machine learning model incorporating cerebrospinal fluid biomarkers.

OBJECTIVE: Postoperative delirium (POD) is a prevalent neurological complication linked to adverse clinical outcomes. The underlying mechani … (CSF) biomarkers was analyzed. Ten machine learning algorithms-including Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Gradient Boosting Machine (GBM), Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), XGBoost, K-Nearest Neighbors (KNN), AdaBoost, LightGBM, and CatBoost-were implemented to develop predictive models. The dataset was randomly split into trai …

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 41041678Открыть статью

Assessing the Impact of Sociodemographic Factors on Artificial Intelligence Models in Predicting Dementia: Retrospective Cohort Study.

BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) is increasingly applied to health care, yet concerns about fairness persist, particularly in relati … the Rochester Epidemiology Project (n=19,572). Four AI models (random forest, logistic regression, support vector machine, and Naïve Bayes) were trained using a 5-year observation window of structured electronic health record data to predict dementia onset within the subsequent 1-year window. Fairness and model performance were assessed using the balanced error rate (B …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 41701928Открыть статью