This descriptive cross-sectional study investigated the content, quality, and reliability of migraine-related videos on TikTok. The top 200 migraine-related TikTok videos (176 eligible) were analyzed to assess content quality and reliability using Goobie's 6 questions and the DISCERN questionnaire. Although 98.8% (174/176) of the videos were physician-uploaded, 58.5% lacked disease definitions, and 34.7% omitted outcomes. While physician-uploaded videos had higher DISCERN scores, 36.93% still received a "poor" rating, and no correlation was found between video quality and engagement metrics (l
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 AND OBJECTIVE: Peripheral artery disease (PAD) is an atherosclerotic disorder prevalent in the elderly that leads to peripheral function decline and body composition changes. Current diagnostic approaches lack sensitivity for early PAD detection and staging. This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models of clinical and CT-based radiological features to improve PAD diagnosis and severity stratification.
METHODS: A retrospective multicenter study was conducted using data from two institutions. Clinical and radiological features (including volumetric body compo
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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: Addressing neuropsychiatric symptoms in Alzheimer's Disease and Related Dementias (ADRD) requires scalable, non-pharmacological interventions. This study evaluated the user experience and clinical efficacy of a humanoid Socially Assistive Robot (SAR) in an ADRD care setting.
METHODS: A randomized, 8-week, baseline-controlled intervention was conducted (N=19), utilizing each participant's pre-intervention status as the control. Outcomes included acute mood change, sustained depressive symptoms via the Geriatric Depression Scale (GDS), and user acceptance via the User Experience Que
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.
We applied the J48 machine learning algorithm to build models that identify demographic and caregiving factors associated with perceived risks and benefits of community-based AI solutions for African American family caregiving. 572 diverse family members of a person with Alzheimer's disease and related dementias (ADRD) participated in this online survey in the U.S. The J48 algorithm (C4.5) identified race as the primary predictor for AI support, with African Americans favoring AI-enabled hospital-based diagnostic testing and faith-based apps regardless of their demographic or caregiving factor
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: The increasing use of digital technologies in healthcare demands a workforce that can use them effectively. A digitally competent workforce is critical, yet the specific competences and capabilities required remain insufficiently defined. This study aims to identify core digital competences and capabilities for the health workforce to inform the development of a digital health competence framework.
METHODS: A systematic review following PRISMA guidance was conducted. Literature published in English between 2014 and 2024 was searched in MEDLINE, PubMed, CINAHL, PsycInfo, Cochrane L
СтатьяОбзорПоиск 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.
Sequences of healthcare events from claims data are increasingly used for predictive modeling. Despite the rise in popularity of neural networks, the benefit of modeling event order and timing remains underexplored. We simulated patient trajectories using parameters estimated from claims data including 22,000 amyotrophic lateral sclerosis (ALS) cases and 22,000 age and gender-matched controls. The simulation reproduced irregular event timing and condition-related activity that increased near an incident diagnosis. We compared three model families for population classification: frequency-based
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: This study assessed the feasibility of developing the University of Maryland Marlene and Stewart Greenebaum Comprehensive Cancer Center (UMGCCC)-Medicare-linked database infrastructure by integrating tumor registry, electronic health records (EHRs), and Medicare administrative claims data. The database was designed to support research identifying determinants of differences in cancer outcomes among patient populations commonly under-represented in clinical trials (based on the US population with the disease) including older adults.
METHODS: Patients 65 years and older who were diagno
СтатьяПоддержка службы здравоохранения 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.
OBJECTIVE: To develop and externally validate novel, data-driven algorithms that are based on appropriate variable selection methods for identifying patients with Behçet's disease in Japan.
METHODS: This retrospective cross-sectional study included 13,538 patients from six tertiary hospitals (November-December 2023). One year of claims data was linked to chart-confirmed Behçet's disease diagnoses. Patients were randomly divided into training (n = 8,811) and test (n = 3,775) sets, with external validation (n = 952) from another hospital. Feature selection among Behçet's disease-coded patients
СтатьяВалидационное 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.
As artificial intelligence becomes increasingly integrated into medical imaging practice, its robustness across heterogeneous real-world settings remains a major challenge. We quantified the effect of real-world distribution shifts on three-dimensional AI models for lung nodule analysis on CT and, motivated by these shifts, developed and evaluated MedStyle-3DG, an open-source 3D vision-language framework for domain generalization. This retrospective multicenter study assembled 2679 chest CTs acquired from 2010 to 2025, with institutional review approval and waiver of informed consent. The stud
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.
Systematic reviews are essential for evidence-based healthcare but remain highly resource-intensive, with most retrieved studies ultimately excluded after manual screening. This study developed and evaluated a hybrid expert-LLM workflow to reduce human workload while maintaining accuracy and transparency. Within the Thyroid Risk Stratification Tool (ThyRST) project, ChatGPT-5 was used to classify 14,858 records on thyroid nodule malignancy risk into thematic categories. Recurrent irrelevant concepts were refined through expert consensus involving clinicians and informaticians and embedded as e
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.
This study investigated how cumulative antimicrobial resistance time series from EARS-Net can be exploited to support anticipation of future resistance dynamics. A pooled forecasting framework was first applied to predict future resistance percentages across multiple time horizons. Exact forecasting provided only limited practical advantage for surveillance purposes, as most future changes were relatively small and larger increases were difficult to capture reliably. The research focus was therefore redirected toward prediction of events of substantial future resistance increase, and a corresp
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: Global population ageing has rendered cognitive impairment a critical public health issue. Early screening is essential for timely intervention; however, traditional tools are limited by their reliance on professionals, cultural and educational biases, and high cost.
PURPOSE: This study aimed to develop and validate an unobtrusive, eye-tracking-based cognitive screening system (CIS-ET) for older adults in China, evaluating its efficacy in distinguishing between healthy controls (HCs), mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer's disease (AD).
METHODS: In this cross-sectional
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Post-Covid syndrome remains a major clinical challenge due to the lack of specific biomarkers and reliance on exclusion criteria. Routine laboratory data offers potential for identifying biological signatures, but their use in machine learning is hampered by data quality issues. This study investigates the impact of preprocessing on classification performance using 52 laboratory parameters from the German NAPKON cohort (n = 1,292: 1,130 Covid recovered, 162 post-Covid patients), measured at four time points. Data preprocessing included unit harmonization, handling of missing values and statist
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.
To determine how auxiliary-source selection, annotation compatibility, sampling strategy, and evaluation role affect breast ultrasound lesion segmentation across heterogeneous public cohorts. We conducted a retrospective five-cohort audit comprising 3821 raw cases and 3808 identity-clustered analysis units. A five-fold grouped outer split with shared BUSI inner validation was used for 125 completed formal runs spanning core architectures, corrected-versus-legacy BUS-UCLM retraining, unweighted and source-balanced multi-source training, an all-five multicohort sensitivity, a parameter-count-mat
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.
Lung transplantation remains the only effective treatment for end-stage pulmonary disease. However, transplantation rates are significantly constrained by the ongoing shortage of donor lungs and the reliance on subjective assessments of donor lung quality. Although computed tomography (CT) is essential for donor lung evaluation, there is currently limited evidence supporting the use of automated prediction algorithms to determine donor lung suitability. This retrospective study included potential donors evaluated between May 2017 and July 2023 at the First Affiliated Hospital of Guangzhou Medi
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.
This study aimed to evaluate the feasibility of glycemic outcomes in a telemonitoring intervention for people with poorly controlled type 2 diabetes. Participants adhered to the blood sampling visits, but the adherence decreased over time. A significant within group difference was found in hemoglobin A1c.
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.
This study aimed to assess the content and quality of existing YouTube videos on the urethral catheterization procedure. The study used a descriptive research design. Forty-one (41) videos were examined on YouTube. Urethral Catheterization Skill Checklist, DISCERN, Global Quality Standard (GQS), and JAMA were used to collect the study data. Among the videos included in the study, 51.2% were for female patients and 48.8% were for male patients. Content analysis revealed that critical procedural steps were frequently omitted in a substantial proportion of the videos: hand hygiene was not address
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly utilized in the medical field, primarily for diagnostic purposes. Although AI has demonstrated efficacy in pneumothorax detection using chest X-rays (CXR), it has yet to be applied for decision-making regarding subsequent treatment. This study aims to develop and evaluate an AI-based system capable of predicting the necessity of chest tube drainage (CTD) in spontaneous pneumothorax patients based on CXR and clinical data. A two-stage AI model was developed: (1) segmentation and quantification of pneumothorax size from CXR using deep learning and (2)
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.
Virtual fat-suppressed spine MRI may recover clinically useful contrast from routine T1-weighted and T2-weighted images, but visually plausible synthesis can conceal local failure. We evaluated a reliability-centered framework that reframed this task from replacement imaging to uncertainty-guided selective review. This retrospective study included 5119 cases or examinations from two in-house and four external or public datasets. A multi-source encoder was transferred to a 2.5-dimensional dual-output generator for virtual STIR and water-dominant fat-suppressed synthesis, followed by frozen-gene
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.
The aim of this study is to develop and evaluate the performance of a two-stage deep learning-based artificial intelligence framework for the automatic segmentation and etiological classification of pleural effusion from noncontrast thoracic computed tomography (CT) images. In this retrospective study, patients with pleural effusion detected on noncontrast thorax CT and with available pathogenic and/or cytological examinations after diagnostic thoracentesis were included. In the first stage, pleural effusion regions were automatically segmented using a U-Net-based deep learning model. In the s
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.
MedElevator
Войти в исследования