Nurses' duties have come to include new technological solutions when supporting patients in cancer care. Patient-reported outcomes through digital self-monitoring in routine clinical care are highly recommended when supporting patients in cancer care. Learning about nurses' perceptions when providing digital support would enhance understanding of this new way of working and is necessary for future development and implementation. We performed a focus group interview with nurses who had been working with an interactive app (Interaktor) for digital support in daily practice when caring for patien
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.
Model updates may change the attribution patterns of computed tomography (CT) classifiers without producing corresponding changes in predictive performance. This study evaluated whether peak-aware heatmap measures could provide a more informative signal than thresholded overlap for auditing such changes. Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) maps from baseline and decision-distilled ResNet18 classifiers were compared with a frozen, model-derived reference. The primary Heatmap Coverage Metric (HCM) endpoints measure missed circular coverage and nearest-peak distance from the ref
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.
Pressure ulcers remain a persistent challenge in clinical care, particularly for patients with limited mobility, and accurate stage assessment from images is still difficult to achieve in practice. In this work, we investigate how the systematic integration of complementary visual cues can improve automated pressure ulcer staging. All experiments are conducted on a previously released clinical image dataset annotated according to EPUAP (European Pressure Ulcer Advisory Panel) staging standards. Instead of relying on a single modeling strategy, we explore a unified deep learning framework that
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: Real-world data (RWD) from electronic medical records (EMRs) is increasingly utilized in oncology to complement evidence from clinical trials by reflecting routine clinical practice and diverse patient populations. However, many EMR-based studies rely on single-center data, limiting the generalizability of their findings. We aimed to evaluate the representativeness of single-center EMR data from Seoul National University Hospital (SNUH) by comparing it with national cancer data from the Korean Statistical Information Service (KOSIS).
METHODS: We compared annual cancer statistics f
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: Patient portals provide direct access to clinical encounter data; however, comprehension barriers, especially for patients with limited health literacy, frequently prevent meaningful use, even for common acute conditions. Large language models (LLMs) embedded in the portal interface may convert clinical documentation into accessible plain-language summaries, yet no experimental study has evaluated this approach for acute minor illness.
OBJECTIVE: This study evaluated the impact of embedding two commercially available frontier LLMs (Claude Sonnet 4.5 [Anthropic] and GPT-5.1 Thinkin
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.
Electronic health records contain detailed longitudinal diagnostic information, yet most prognostic models rely on static representations of comorbidity. Here we analyzed disease trajectories in a large critical care cohort of 364,627 patients and over six million diagnoses from the MIMIC-IV database. We identified 1,258 statistically significant disease transitions corresponding closely to known clinical progressions. We used graph-based clustering to group, these diagnoses into 74 multimorbidity clusters that, captured coherent clinical entities such as cardiorenal syndrome. Certain disease
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.
INTRODUCTION: Adverse drug events (ADEs) constitute a major clinical and economic burden in Europe. While hospital pharmacy activities improve prescription safety, pharmacists cannot review all orders in time and must prioritize high-risk patients. Rule-based clinical decision support systems (CDSS) offer an additional preventive strategy but often generate excessive, low-relevance alerts.
OBJECTIVE: To develop rules for detecting iatrogenic risk in accordance with methodological standards reported in the literature, using ADEs identified in a prospective cohort of adult patients admitted to
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: The aim of this analysis is to evaluate the performance and reproducibility of the Python-based Data Insight Validation Engine (DIVE), a modular analytics interface implemented in Python to facilitate real-world evidence (RWE) generation from clinical (e.g. primary care) data. The platform was used to replicate three previously published studies focused on chronic kidney disease (CKD), chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and severe asthma, each originally developed using conventional statistical environments.
METHODS: Using a primary care data source, DIVE was employed t
СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное 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.
Telehealth use rapidly expands and provides critical access to health care services. However, evidence is scarce regarding telehealth use in Asian Americans. We conducted a cross-sectional study in 265 Asian American adults and examined personal, interpersonal, clinical, access, and geographic factors that interplay in telehealth use, using data from the 2022 Health Information National Trends Survey. Data analysis used descriptive statistics and logistic regressions. Telehealth was used by 42.4% of Asian Americans during the last year. Asian American males and those with low income were less
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 AND OBJECTIVE: Clinical large language model (LLM) agents can interpret current clinical context but have limited mechanisms for converting longitudinal experience into compact, reusable units. We developed ProMem-Agent, a procedural-memory framework that represents recurrent early intensive-care trajectories as provenance-linked observational patterns for retrospective mortality-risk estimation.
METHODS: Adult ICU stays with at least 24 hours of observable data were represented as six consecutive four-hour state-action-response intervals. Memory candidates were extracted exclusive
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.
Managing oncology drug inventories in hospitals is a critical yet complex task due to high treatment sensitivity, fluctuating patient demand, supply chain disruptions, and strict storage constraints. Traditional hospital inventory systems mainly provide descriptive monitoring and lack mechanisms for anticipatory decision support. This study proposes ODTIC (Oncology Drug Traceability and Intelligent Control), a knowledge graph-driven framework designed to enable proactive control of oncology drug inventories through semantic traceability and intelligent reasoning. The framework models relations
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: Age and hypertension are key drivers of renal impairment, predisposing older hypertensive adults to faster kidney function decline and higher mortality. We aim to develop an interpretable machinelearning model to predict 4-year chronic kidney disease (CKD) risk in this population.
METHODS: Our study incorporated 4,142 hypertensive patients from the Health and Retirement Study (HRS) 2010 and 2012 cohorts for model development and internal validation, with additional temporal validation performed within the HRS 2006 and 2008 cohorts. External validation was conducted using three d
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: Reduced sleep and mobility in acute care contribute to post-hospital syndrome, yet they are rarely monitored in this setting. Wearable devices like Fitbits can passively track these factors, but their validity in hospitalized patients remains uncertain.
OBJECTIVES: To assess the validity of Fitbit Sense 2-derived heart rate, step counts, sleep and oxygen saturation in hospitalized internal medicine patients compared with validated reference devices; the secondary aim was to examine patient perceptions of continuous wearable device monitoring.
METHODS: A prospective cohort pilot
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.
OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the integration pathways and ethical frameworks associated with the use of artificial intelligence (AI) within hierarchical medical systems for chronic disease management, and quantitatively assess its impact on healthcare resource allocation efficiency and treatment outcomes.
METHODS: A four-dimensional closed-loop model comprising data collection, decision intervention, resource scheduling, and outcome feedback was used to structure the system. This analysis incorporated 2024 monitoring data from the National Health Commission, follow-up record
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.
Artificial intelligence (AI)-enabled public health surveillance systems have expanded rapidly following the COVID-19 pandemic, yet governance and implementation structures guiding their deployment remain inconsistently defined. We conducted a scoping review following PRISMA-ScR guidelines to examine governance and regulatory frameworks associated with AI-enabled surveillance systems. A search of three databases yielded 707 unique records after deduplication. Preliminary findings indicate a predominance of centralized governance models and limited explicit articulation of equity safeguards or p
СтатьяScoping ReviewПолный 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.
INTRODUCTION: Long COVID is a multisystem condition with challenging diagnosis. Nurse-navigation, a patient-centered intervention, can enhance education and care access. Analyzing patient-nurse text message exchanges using natural language processing (NLP) enables automated extraction of clinical information, potentially supporting early identification of long COVID. We aimed to evaluate a digital nurse navigation platform integrating a predictive model for long COVID identification as a triage-assisting tool and to assess user acceptance.
METHODS: This observational study included patients a
СтатьяНаблюдательное 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.
Deep learning algorithms for detecting micrometastasis in breast cancer lymph nodes show promising results when used complementarily to improve the efficiency of pathologists' routines. However, in the current literature, there are critical limitations, poor performance on isolated tumor cells (detection rates<40%), and high false-positive rates due to confusion with nerves or contamination. In this article, we introduce MRNet, a novel multi-resolution dual-task framework that addresses these challenges through task-optimized resolution processing and annotation imprecision handling. Unlike ex
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.
PURPOSE: Immune-related colitis (IR-colitis) is a significant side effect of immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy for an expanding group of cancers. Timely identification is required to optimize outcomes, but existing approaches to retrospective case detection are resource intensive. We sought to develop an electronic medical record (EMR)-based digital phenotype to identify patients with IR-colitis.
METHODS: Adult patients commenced on ICIs from August 1, 2020, to June 30, 2023, at the Peter MacCallum Cancer Centre were studied. ICIs were prescribed as monotherapy or in combination with
СтатьяПоддержка 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.
INTRODUCTION: The 'triple whammy' (TW) interaction consists of three drug classes that enlarge the risk for an acute kidney injury (AKI). Inside the INTERPOLAR consortium a core data set (CDS) tool chain was developed to extract data from a clinical FHIR-server into a study database and enrich the data with Clinical Pharmacist (CP)-reported medication review data.
METHODS: Patients with TW-interactions were extracted from the local INTERPOLAR database for six standard care wards along with medication and serum creatinine data (SCr). The extracted TW data was checked for completeness and accur
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.
OBJECTIVE: To systematically review machine learning-based sepsis prediction studies, examining model explainability and the extent to which explanations reflect key sepsis biomarkers.
DATA SOURCES: Following the PRISMA guidelines, we reviewed the titles, abstracts, and full texts. The search was conducted in four major bibliographic databases with publication dates from January 1, 2019 to July 16, 2025.
STUDY SELECTION: The included studies provided a clear definition of sepsis based on the Sepsis-3 criteria and involved critically ill adult human subjects.
DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: T
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
MedElevator
Войти в исследования