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: 59 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

Development and validation of machine learning models for osteoporosis prediction in chronic kidney disease patients: Data from National Health and Nutrition Examination survey.

OBJECTIVE: To develop and validate machine learning models to predict osteoporosis risk in chronic kidney disease (CKD) patients. METHODS: Data from the National Health and Nutrition Examination Survey (2005-2010, 2013-2014, 2017-2018) included 50,463 participants. Separate models for male and female CKD patients were developed using 59 potential predictors, with key variables selected through the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator and Boruta algorithms. Seven single-base models, including logistic regression, support vector machine, extreme gradient boosting, K-nearest neighbors…

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 40656854Открыть статью

Role of IFI204 in Modulating NF-ΚB Pathway and Myocardial Protection in Ischemia-Reperfusion Injury.

Ischemia-reperfusion (I/R) injury remains a major contributor to myocardial damage, significantly impacting cardiovascular morbidity and mor … e response and oxidative stress pathways in I/R injury. Machine learning approaches, such as LASSO, Support Vector Machine Recursive Feature Elimination, and Random Forest, were employed to identify feature genes predictive of I/R progression, with Ifi204 emerging as a critical factor. The role of interferon-induced protein 204 (Ifi204) in myocardial protection during I …

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 40758384Открыть статью

Identification and diagnostic significance of MPO, PRTN3, and CTNND1 as biomarkers in acute hematogenous osteomyelitis in children: a comprehensive analysis using machine learning algorithms.

INTRODUCTION: Acute hematogenous osteomyelitis (AHO) is a severe bacterial bone infection predominantly affecting children. Early diagnosis … machine learning algorithms-The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Random Forest (RF)-to screen for potential diagnostic markers. The expression levels of key genes were validated using clinical samples from pediatric AHO patients. Receiver operating characteristic (ROC) …

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 41278027Открыть статью

Stratification of surgical outcomes in trigeminal neuralgia using multimodal data.

Chronic pain remains a challenge for clinicians, with limited individualized predictive tools that can aid with diagnosis, disease course, o … clinical data with surgical response duration (r = 0.5, P < 0.00001). Imaging data analysis used a support vector machine classification model with high recall for subjects who would be either long-term responders or non-responders 0.79 and 0.86 with the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.86 and 0.84, respectively. The average multiclass …

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 40574980Открыть статью

Using supervised machine learning algorithms to predict bovine leukemia virus seropositivity in dairy cattle in Florida: A 10-year retrospective study.

Supervised machine-learning (SML) algorithms are potentially powerful tools that may be used for screening cows for infectious diseases such … sion (LR), decision tree (DT), gradient boosting (GB), random forest (RF), neural network (NN), and support vector machine (SVM). A total of 312 serum samples were positive for BLV with corrected seroprevalence of 26.0 %. Subject to limitations of the analyzed retrospective data, the RF model was the best model for predicting BLV seropositivity in dairy cattle indicated …

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 39647435Открыть статью

Role of Cellular Senescence Genes and Immune Infiltration in Sepsis and Sepsis-Induced ARDS Based on Bioinformatics Analysis.

INTRODUCTION: Sepsis is the leading cause of death in critically ill patients; it results in multiorgan dysfunction, including acute respira … dules. Two machine learning algorithms, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), were used to screen for characteristic genes in sepsis and sepsis-induced ARDS. ROC curves were generated to evaluate the predictive ability of gene hubs. Differences in immune infiltration levels between the …

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 39588141Открыть статью

Individualized post-operative prediction of cochlear implantation outcomes in children with prelingual deafness using functional near-infrared spectroscopy.

OBJECTIVE: The goal of this study was to develop an objective measure and predictor of cochlear implantation (CI) outcomes using functional … regression models were constructed to predict post-CI behavioral improvement from fNIRS data using support vector machine (SVM) learning algorithms. RESULTS: Auditory cortical responses shortly after CI hearing onset yielded highly accurate prediction of behavioral development in young CI children. For classification models, optimal prediction was achieved using corti …

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 39539355Открыть статью

The predictive value of supervised machine learning models for insomnia symptoms through smartphone usage behavior.

INTRODUCTION: Digital phenotyping can be an innovative and unobtrusive way to improve the detection of insomnia. This study explores the cor … as allocated to training, 20 % to testing, and five-fold cross-validation was used. Six algorithms (support vector machine, XGBoost, Random Forest, k-Nearest-Neighbor, Naive Bayes, and Logistic Regressions) were specified to predict ISI scores ≥15. RESULTS: 752 participants (51.1 % female, mean ISI = 10.23, mean age = 41.92) were included in the analyses. Small correla …

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 38765885Открыть статью

Predicting Tumor Dynamics Post-Staged GKRS: Machine Learning Models in Brain Metastases Prognosis.

This study assesses the predictive performance of six machine learning models and a 1D Convolutional Neural Network (CNN) in forecasting tum … tperformed other models with an accuracy of 0.95 and an AUC of 0.95 before tuning. Post-tuning, the Support Vector Machine (SVM) demonstrated the most substantial improvement, achieving an accuracy of 0.98 and an AUC of 0.98. Conversely, XGBoost showed a decline in performance after tuning, indicating potential overfitting. The study also explores feature importance acr …

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 38928683Открыть статью

Predicting newborn birth outcomes with prenatal maternal health features and correlates in the United States: a machine learning approach using archival data.

BACKGROUND: Newborns are shaped by prenatal maternal experiences. These include a pregnant person's physical health, prior pregnancy experie … e/ethnicity (Latina) predicted a smaller HC. Birthweight was predicted best with a nonlinear model (support vector machine). Occupational prestige (a marker similar to socioeconomic status) predicted higher birthweight, maternal race/ethnicity (non-White and non-Latina) predicted lower birthweight, and the number of living children, prior preterm births, and difficulty …

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 39289636Открыть статью

Prediction of gestational diabetes mellitus by multiple biomarkers at early gestation.

BACKGROUND: It remains unclear which early gestational biomarkers can be used in predicting later development of gestational diabetes mellit … epwise logistic regression, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), random forest, support vector machine and k-nearest neighbor] were employed to predict GDM. The study subjects were randomly split into two sets for model development (training set, n = 70 GDM/control pairs) and validation (testing set: n = 30 GDM/control pairs). Model performance was e …

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 39285345Открыть статью

Assessment of Age-Related Differences in Lower Leg Muscles Quality Using Radiomic Features of Magnetic Resonance Images.

Sarcopenia, characterised by a decline in muscle mass and strength, affects the health of the elderly, leading to increased falls, hospitali … nd recursive feature elimination, followed by classification using machine learning models, such as support vector machine, extreme gradient boosting, and naïve Bayes. A leave-one-out validation test was used to train and test the classifiers, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to evaluate the classification performance. The 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 39284984Открыть статью

Predicting Prognosis of Early-Stage Mycosis Fungoides with Utilization of Machine Learning.

Mycosis fungoides (MF) is the most prevalent type of cutaneous T cell lymphomas. Studies on the prognosis of MF are limited, and no research … ssion occurred in 69 (37.3%) and 54 (29.2%) patients, respectively. For predicting progression, the Support Vector Machine (SVM) algorithm demonstrated the highest success rate, with an accuracy of 75%, outperforming the CPH model (C-index: 0.652 for SVM vs. 0.501 for CPH). The most successful model for predicting complete response was the Ensemble model, with an accura …

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 39598170Открыть статью

Diagnosis of Cutaneous Leishmaniasis Using FTIR Spectroscopy and Machine Learning: An Animal Model Study.

Cutaneous leishmaniasis (CL) is a polymorphic and spectral skin disease caused by Leishmania spp. protozoan parasites. CL is difficult to di … accuracy (∼72%) was obtained in an external validation test using principal component analysis and support vector machine algorithms in the 1800-700 cm-1 range for blood serum samples. The accuracy achieved in analyzing skin lesions and popliteal lymph node samples was satisfactory; however, notable disparities emerged in the validation tests compared to results obtain …

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 38189234Открыть статью

Recognition of motor intentions from EEGs of the same upper limb by signal traceability and Riemannian geometry features.

INTRODUCTION: The electroencephalographic (EEG) based on the motor imagery task is derived from the physiological electrical signal caused b … ructed EEG signals. The learned Riemannian geometric features are used for pattern recognition by a support vector machine with a linear kernel function. RESULTS: The average accuracy of the six classifications on the data set of 15 participants is 22.47%, the accuracy is 19.34% without signal traceability, the accuracy is 18.07% when the features are the filter bank c …

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 38027473Открыть статью

Anemia detection through non-invasive analysis of lip mucosa images.

This paper aims to detect anemia using images of the lip mucosa, where the skin tissue is thin, and to confirm the feasibility of detecting anemia noninvasively and in the home environment using machine learning (ML). Data were collected from 138 patients, including 100 women and 38 men. Six ML algorithms: artificial neural network (ANN), decision tree (DT), k-nearest neighbors (KNN), logistic regression (LR), naive bayes (NB), and support vector machine (SVM) which are widely used in medical applications, were used to classify the collected data. Two different data types were obtained from pa…

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 37928177Открыть статью

Alteration of serum bile acids in non-small cell lung cancer identified by a validated LC-MS/MS method.

BACKGROUND: Bile acids (BA) are important metabolites and serve as signaling molecules, which are involve in multiple cancer-related signali … thy people, the area under the receiver operating characteristics (ROC) curve of the models through support vector machine (SVM) approach was 0.91 (95% CI 0.88-0.94) in the training set and 0.84 (95% CI 0.78-0.91) in the validation set, respectively. CONCLUSIONS: Serum BAs were altered in NSCLC patients compared with controls, among which primary BAs were elevated and …

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 37815661Открыть статью

TT@MHA: A machine learning-based webpage tool for discriminating thalassemia trait from microcytic hypochromic anemia patients.

BACKGROUND: Iron deficiency anemia (IDA) and thalassemia trait (TT) are the most common causes of microcytic hypochromic anemia (MHA) and ar … ) were found among TT patients. Five machine learning (ML) approaches, including Liner SVC (L-SVC), support vector machine learning (SVM), Extreme gradient boosting (XGB), Logistic Regression (LR), and Random Forest (RF), were applied to develop a discriminant model. Performance was assessed and compared with six existing discriminant formulas. RESULTS: The RF model wa …

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 37127232Открыть статью

Hub gene identification and molecular subtype construction for Helicobacter pylori in gastric cancer via machine learning methods and NMF algorithm.

Helicobacter pylori (HP) is a gram-negative and spiral-shaped bacterium colonizing the human stomach and has been recognized as the risk fac … immune infiltration characterization. Subsequently, two machine learning (ML) strategies, including support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) and random forest (RF), were employed to determine twelve hub HP-related genes. Beyond that, receiver operating characteristic and Kaplan-Meier curves further confirmed the diagnostic value and prognostic sign …

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 37768204Открыть статью

Identifying biomarkers associated with the diagnosis of ulcerative colitis via bioinformatics and machine learning.

BACKGROUND: Ulcerative colitis (UC) is an idiopathic inflammatory disease with an increasing incidence. This study aimed to identify potenti … romising biomarkers were identified using least absolute shrinkage selector operator regression and support vector machine recursive feature elimination, and their diagnostic efficacy was evaluated through receiver operating characteristic (ROC) curves. Finally, CIBERSORT was used to investigate the immune infiltration characteristics in UC, and the relationship between …

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 37322958Открыть статью