BACKGROUND: Large language model (LLM) chatbots are increasingly consulted for triage decisions. A structured benchmark reported that ChatGPT Health, a consumer-facing health assistant, under-triaged 51.6 % of true emergencies and was susceptible to social anchoring. Whether a physician-facing clinical decision support platform fails similarly is unknown.
OBJECTIVE: To characterize the triage safety profile of OpenEvidence, a retrieval-augmented, physician-facing platform, using the identical benchmark previously applied to ChatGPT Health.
METHODS: We evaluated 60 clinician-authored vignette
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.
BACKGROUND: Systemic inflammatory response syndrome (SIRS) is a common and potentially reversible early infectious complication after percutaneous nephrolithotomy (PCNL). Accurate perioperative risk stratification may enable timely intervention; however, existing prediction models show limited generalisability and poor clinical interpretability.
METHODS: We conducted a multicenter retrospective cohort study including patients who underwent PCNL at three hospitals in China between Jan 1, 2015, and Dec 30, 2024. Patients from one center were randomly divided into training and internal validatio
СтатьяМногоцентровое 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.
Healthcare-associated infections (HAIs), particularly bloodstream infections (BSIs), require timely and reliable detection. Typically, rule-based clinical decision support systems use forward chaining to propagate patient data through knowledge-based systems. While effective, this data-driven approach can become computationally costly in data-rich settings and obscures the underlying reasoning structure. We analyze infection monitoring from a computational perspective by formalizing rule-based detection as a fixed-point computation and examining its complexity. As an alternative, we consider g
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: Evaluating adherence to PRISMA 2020 guideline remains a burden in the peer review process. However, there is a lack of shareable benchmarks for evaluating large language model (LLM) performance in this task.
METHODS: We constructed a copyright-aware benchmark of 108 Creative Commons-licensed systematic reviews. We first conducted parameter optimization using five SRs from the Suda dataset, then compared five checklist input formats (Markdown, JSON, XML, plain text, and manuscript-only control) using ten development-phase LLMs on ten further SRs from the Suda dataset, and finally v
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: Diagnosis and surveillance of bladder cancer rely on white-light cystoscopy (WLC). However, this modality is operator-dependent and associated with a risk of missed lesions, contributing to high recurrence rates, especially in non-muscle invasive bladder cancer. Recent advances in artificial intelligence (AI) enable software-based decision support for bladder lesion detection, with potential for vendor-independent deployment and broad integration into routine clinical workflows.
OBJECTIVE: To develop and externally validate an AI-based clinical decision support system for real-tim
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Chronic kidney disease (CKD) is often underdetected in hospitalized older adults due to incomplete coding and laboratory data. Using eHOP, the clinical data warehouse of Rennes University Hospital, we developed and validated a rule-based interpretable multimodal algorithm combining laboratory and textual information for CKD phenotyping. Among 15,112 hospital visits (7,556 with CKD and 7,556 without), the algorithm achieved an accuracy of 92.1 % in agreement with ICD-10, recall 96.5 %, and precision 86.6 %. Validation on a clinician-reviewed subset confirmed the reliability of classifications.
СтатьяВалидационное 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.
Chronic kidney disease (CKD) is a major public health issue. Estimating CKD prevalence using Electronic Health Records (EHR) of General Practitioners (GPs) is of value to guide patient care and healthcare system policies. Using clinical guidelines, we developed two different CKD electronic phenotypes (e-phenotypes) fit for EHR data from GPs: a laboratory-derived e-phenotype based on the estimated glomerular filtration rate and albumin-to-creatinine ratio, and a diagnosis code-derived e-phenotype. We assessed them based on the CKD prevalence retrieved. Each e-phenotype identified a different nu
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: AI-based emergency department (ED) triage must balance predictive performance, clinical safety, and interpretability. Prior models suffer from target leakage due to Emergency Severity Index (ESI) scores, or prioritize accuracy while failing to detect high-risk patients.
OBJECTIVE: To expose a pervasive clinical safety gap in ESI-free ED triage, accuracy-optimized models detecting fewer than 1% of high-risk patients despite AUROC near 0.80, and to show that imbalance-aware training is a broadly effective remedy across the evaluated model families.
METHODS: Using MIMIC-IV-ED (N = 4
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.
More than 80% of pregnancies in Germany are classified as high risk, leading to inefficient resource allocation. Although data-driven approaches could improve fetomaternal risk prediction, limited standardization across clinical databases remains a major barrier. We developed a rule-based Natural Language Processing (NLP) pipeline to integrate and standardize structured and unstructured obstetric data from multiple hospital IT systems. The resulting harmonized real-world fetomaternal dataset (FEMAR) comprises 123,183 unique birth deliveries and 449 fetomaternal factors, providing a foundation
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.
This study explores the use of GPT-5 and traditional machine learning by scholars such as Tu et al. to predict the risk of emergency death in traumatic brain injury (TBI), and affirms the value of their experimental design and method exploration in promoting AI assisted TBI triage. At the same time, it is pointed out that there are still four shortcomings in this study: a lack of clinical experts to validate LLM output, no exploration of subgroup dynamic threshold adaptation, no evaluation of model inference delay, and no sensitivity analysis of prompt words. The study suggests that further re
Письмо в редакциюПолный 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 soft-tissue facial profile is a cornerstone of orthodontic diagnosis and treatment planning, strongly influencing facial esthetics and patient satisfaction. This study aimed to develop and evaluate a deep learning-based framework for automated classification of facial convexity (convex, normal, concave) from standardized profile photographs, with an emphasis on transparent preprocessing and model interpretability. A dataset of 1200 natural head position (NHP) profile photographs (400 per class) was labeled by three experienced orthodontists using a consensus approach based on the soft-tiss
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.
Pediatric swallowing dysfunction (SwD) poses serious health risks, including aspiration, malnutrition, and recurrent respiratory infections, making early and accurate diagnosis essential for preventing long-term sequelae such as chronic lung disease and growth failure. Fiberoptic endoscopic evaluation of swallowing (FEES) is widely used for direct visualization of the swallowing mechanism in children, offering advantages over fluoroscopy such as bedside accessibility and radiation-free imaging. During FEES, patients swallow green-dyed liquid with an endoscope positioned in the throat. Interpre
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: Despite major policy initiative, Germany's hospital digital transformation remains slow.
METHODS: This study analysed data from the IT-Report Healthcare (2017, 2023 and 2025) to evaluate changes in five domains related to the Hospital Future Act (KHZG): clinical documentation, order entry, clinical decision support (CDSS), medication management and discharge management. A panel of 49 hospitals was examined using linear mixed models (LMM).
RESULTS: While most hospitals applied for funding in documentation and discharge management, by 2025, most projects also in these areas were
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.
Many women lack access to high-quality prenatal care and obstetrics services. We believe this gap can be addressed by training obstetricians and family practitioners how to use telemedicine to reach underserved citizens. Therefore, we developed a telehealth simulation to teach and measure resident physician telehealth competencies while managing a standardized patient with gestational diabetes. We designed a simulation usability evaluation to (1) identify simulation fidelity issues disrupting workflow, (2) ensure faculty could measure learner competencies using a scoring guide, and (3) assess
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.
Managing patients receiving warfarin therapy who require tooth extraction presents a significant clinical challenge due to the dual risks of postoperative bleeding and thromboembolic complications. Limited accessibility to clinical practice guidelines. This research aimed to develop and evaluate a clinical decision support (CDS) chatbot to enhance accessibility and usability of dental CPGs for warfarin-treated patients. Using a Research and Development (R&D) approach based on the ADDIE model ( Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) was employed. The study involved 15 purpos
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: To evaluate whether variability in patients' communication style (personality), international English-accents (human and synthetic) and speech impairments affects the accuracy of a Clinical AI Scribe (CAIS) and identify where performance degrades to inform pre-deployment validation and monitoring.
METHODS: We conducted simulated primary-care consultations using trained actors. For personality types, four scenarios were enacted, each with five patient-personality types. For accents, transcripts of consultations were used to generate combinations of seven accents across five scenari
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: Mental disorders are a leading cause of work-related sick leave in Brazil, yet routinely collected surveillance data are seldom used to build prediction tools for occupational health services. We aimed to develop and internally validate machine learning models predicting work-related sick leave among individuals notified with work-related mental disorders.
METHODS: We analyzed 21,601 notifications of work-related mental disorder (ICD-10 F99) from Brazil's national surveillance system (SINAN, 2006-2025). Elastic net, random forest, and XGBoost models were tuned by 5-fold cross-vali
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: While bariatric surgery and pharmacotherapy are effective treatments for obesity, ongoing supportive care remains a challenge. Smartphone applications (apps) may assist with symptom management, but their effectiveness and practical use in obesity treatment is unclear. This review evaluated the effectiveness, acceptability, and feasibility of these apps in supporting individuals following obesity treatment. To better understand how these apps may promote sustained engagement and behaviour change, their design was analysed using Self-Determination Theory (SDT).
METHODS: A systematic
СтатьяСистематический обзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
BACKGROUND: Clinical decision algorithms used by clinicians guide evidence-based decisions and actions. Automated tools can help with the adoption and sustainability of these algorithms, and automation is especially needed in the emergency setting which requires quick decision making in a chaotic environment. This preimplementation study evaluated whether a large language model (LLM) can apply the Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) Head Injury Algorithm safely and accurately on emergency department notes, a preliminary step in the development of a clinical decision supp
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.
Simulations offer safe environments for medical students to practice and develop skills (e.g., clinical, telemedicine). We previously usability tested a gestational hypertension telemedicine simulation to train obstetrics and family medicine residents (Round 1; n = 6). In this study, the next iteration, we revised the simulation and conducted another usability test. Our research questions were: (1) will faculty observers be able assess learner performance in the simulation using our evaluation rubric, and (2) are there remaining scenario, technology, or rubric issues that will complicate the s
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.
MedElevator
Войти в исследования