Digital dynamic consent is a key element to improve the involvement of participants as proactive partners in research and requires the adoption of standard-based information models to support data reuse. In this work we present the HL7 FHIR Consent Profile we developed to integrate individual consent preferences on biobanked samples and relative information within the infrastructure of the the Biobanking and BioMolecular Resources European Research Infrastructure Consortium (BBMRI-ERIC). The Profile builds on the official HL7 FHIR Consent Resource and adopts the Common Condition of use Element
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.
Rare cancers hinder data sharing and secondary use due to low incidence, heterogeneous pathways, and fragmented sources. The IDEA4RC project addresses these issues by creating a federated ecosystem for harmonized data exchange across European Centers of Excellence. This paper presents the IDEA4RC HL7 FHIR Implementation Guide (IG), which operationalizes the IDEA4RC common data model-organizing 279 clinical variables across 19 entities-into computable specifications for semantic and computational interoperability. The IDEA4RC HL7 FHIR IG combines logical models, constrained resource profiles, t
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.
Social determinants of health (SDOH) may influence hospital readmissions. The purpose of this project was to apply provider-assigned International Classification of Diseases-10-CM codes to the Healthy People 2030 SDOH Framework for use in future research focused on hospital readmissions using the 2018 Nationwide Readmissions Database (NRD). We classified all subcodes codes ranging from Z55 to Z65 that were captured within the 2018 NRD. Three researchers independently categorized 80 unique codes into the 5 Healthy People 2030 domains. Inter-rater reliability was 0.664 and the Kappa statistic wa
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.
INTRODUCTION: The secondary use of clinical study data and biological samples holds substantial potential for advancing biomedical research. The German Centre for Cardiovascular Research (DZHK) research platform made the secondary use of study data possible through standardized data collections and centralized data management. However, identifying suitable datasets and estimating cohort sizes prior to formal data access requests remains challenging due to restricted access to data and metadata. To address this gap, we developed the Feasibility Explorer (FE), a privacy-preserving tool that enab
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: Prediabetes raises the risk of developing type 2 diabetes (T2D) and related complications, making management vital to lessen diabetes-related burdens. Intensive lifestyle interventions can reduce the risk of T2D, but their high resource demands limit widespread use. In prediabetes, digital interventions are effective and may improve accessibility to preventive healthcare by reducing costs. However, findings vary, likely due to insufficient systematic development and reporting of complex interventions, which are crucial for effectiveness and replication. Many health interventions ar
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.
OBJECTIVES: Suicide risk assessments currently rely on subjective clinical judgement, lacking objective measures. This study aimed to evaluate the association between biomarkers and suicide risk and to explore their predictive potential using machine learning (ML).
METHODS: We analysed data from 2785 first-admission psychiatric inpatients across three institutions, including 103 biomarkers and 13 demographic and clinical variables. Suicide risk was assessed 1 week after admission using the Nurses' Global Assessment of Suicide Risk.
RESULTS: A total of 2785 patients met the inclusion criteria
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: Conversational AI offers scalable mental health support, with large language models (LLMs) enabling personalized interactions. Human-centered design is critical in this domain, yet a comprehensive synthesis from this perspective is lacking. This review maps conversational AI research in mental health across the patient journey and develops a human-centered taxonomy to guide future design.
METHODS: Following PRISMA guidelines, we conducted a comprehensive search across fifteen multidisciplinary databases. We systematically analyzed the literature across six dimensions: research foc
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Efficient data exchange is crucial for accelerating clinical research and reducing duplicative efforts. Inconsistencies in field names and coded values (e.g., male = 1, female = 0) across CSV files hinder interoperability and reuse for secondary analyses. We successfully integrated the multicenter, longitudinal Depression DC clinical trial data into REDCap using the API, by metadata driven R workflow for automated data integration.
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.
INTRODUCTION: Digital mental-health tools increasingly enable culturally grounded mindfulness approaches. Sukunn is an Arab-Islamic mindfulness application designed to align mobile well-being practices with Islamic spiritual psychology.
METHODS: The framework integrates muraqabah (self-awareness), dhikr (divine remembrance), and tafakkur (reflective contemplation) through guided practices, Qur'anic affirmations, and reflective journaling. The design is informed by a God-conscious (taqwā) model derived from Prophetic Medicine and Sufi contemplative traditions, while maintaining ethical and cog
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.
We present a Virtual Reality application aimed at implementing a brief Acceptance and Commitment Therapy (ACT) approach targeted at older adults experiencing intrusive thoughts. The intervention combines ACT experiential exercises with purposely-developed immersive VR environments.
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.
This study aimed to evaluate the feasibility and benefits of tele-yoga in promoting mindfulness. A cross-sectional pilot study was conducted on patients (n=24) with heart failure at a tertiary referral hospital. The tele-yoga intervention was implemented in 6 group sessions over 8 weeks. Feasibility was assessed using indicators of adherence, retention, and user experience, whereas mindfulness was measured using the Mindful Attention Awareness Scale with a Cronbach's alpha of 0.92. The statistical software RStudio was used for analysis. The results showed that most participants were women, wit
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.
Music therapy has been shown to promote emotional well-being by reducing symptoms of mental disorders and improving quality of life. As artificial intelligence (AI) techniques are increasingly used in music analysis and generation, it is important to understand their alignment with human emotional responses. This study presents a preliminary investigation comparing AI-based mood analysis and 21 participants' skin conductance responses to a negatively valenced classical music excerpt. Results showed a discrepancy between the dominant emotion identified by the AI tool and the intended target emo
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: Digital health platforms are intended to democratize healthcare, yet they often encounter the "digital health paradox," where tools primarily benefit those with high digital literacy. In the Principality of Asturias (Spain), the Mi asturSalud portal was implemented to foster patient co-responsibility, but its actual usage patterns and equity determinants remain under-researched.
OBJECTIVE: To identify distinct behavioral user profiles and analyze the sociodemographic determinants of portal adoption, as well as the predictors of perceived digital barriers, in a Primary Care setting
СтатьяМногоцентровое 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.
Non-cancer mortality (NCM) accounts for a substantial proportion of deaths in cancer survivors, with cardiovascular disease (CVD) being the leading cause. Abdominal aortic calcification (AAC) is a strong predictor of cardiovascular and all-cause mortality but remains underused due to the burden of manual scoring. Automated pipelines could enable opportunistic CVD risk screening from routine oncology CTs. We benchmarked three widely available AAC tools against manual reference standards in a multi-institutional prostate cancer cohort. We retrospectively analysed staging CTs from 99 men in the c
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 growing capabilities of Large Language Models (LLMs) in understanding and generating clinical text are transforming the processing of unstructured medical data. This study presents a prompt-based framework for extracting structured information from Multidisciplinary Tumor Board (MTB) reports on ovarian cancer, written in Italian. Focusing on the anamnestic section, the main features (about Demographic, Scores, Comorbidities, Treatments and Gynecological History) are extracted through in-context learning prompts, and evaluated with the LLM-as-a-judge majority-voting scheme. Results show hig
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.
The vast majority of work in computer vision focuses on developing and applying new machine learning models, which often rely on large amounts of labeled training data. However, annotation is costly and time-consuming. This paper presents an approach based on Deep Reinforcement Learning (DRL) to automatically generate new annotations and reduce human effort in the preparation of training data for supervised learning models in object detection. Our methodology introduces a virtual agent trained with human guidance, inspired by constructivist teaching methods, where interaction with a human teac
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.
Early and accurate diagnosis of nasopharyngeal-laryngeal tumors is critical for improving patient prognosis. Deep learning methods have achieved significant progress in the automatic detection of lesions in static endoscopic images. However, during nasopharyngeal-laryngeal endoscopy, the quality of endoscopic videos often suffers from motion blur, uneven exposure, and reflective artifacts, which adversely affect the performance of existing static image detectors. Therefore, we propose a novel two-stage video lesion detection network, DynSTPN, to address the challenge of lesion detection in com
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.
Automated image analysis, supported by powerful artificial intelligence algorithms, promises significant workflow advantages in the screening of medical images. The ability to automatically detect and classify objects of interest can drastically reduce the screening time, reduce observer variability, and help doctors in the diagnosis and report formulation. These advancements have gathered interest from the medical community, and several imaging platforms have evolved and adapted to this new reality, developing new analysis algorithms or providing interfaces to develop and integrate new ones.
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.
Vision-language models can connect the text description of an object to its specific location in an image through visual grounding. This has potential applications in enhanced radiology reporting. However, these models require large annotated image-text datasets, which are lacking for PET/CT. We developed an automated pipeline to generate weak image-text labels and used it to train a 3D visual grounding model. Our weak-labeling pipeline identified sentences describing positive findings in PET/CT reports by searching for mentions of standardized uptake values (SUVmax) and axial slice numbers. 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.
Traditional metrics such as precision, recall, mean Average Precision (mAP), and F-score are widely used to evaluate object detection models. However, in some frame-based medical scenarios, these metrics often fail to capture the true effectiveness of models. For instance, in frame-based data, an object detection model may detect true positives in just a few frames, resulting in a perfect precision, but miss the same targets in other frames, leading to a high number of false negatives and, as a result, a very low recall. In practice, this model may still function effectively as a medical assis
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