OBJECTIVE: To construct and validate a predictive model of cognitive impairment after first-episode acute ischemic stroke (AIS) based on mul … were used to build seven machine learning models, including gradient boosted trees, random forest, support vector machine and so on, and the prediction performance of the model was evaluated by AUC value of ROC.
RESULTS: LASSO regression finally identified 10 predictors, such as education level, C-reactive protein (CRP), frontal lobe infarction, number of infarcts. Su …
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.
INTRODUCTION: Synchronous liver metastases (SLM) critically influence prognosis in rectal cancer, highlighting the need for accurate preoper … Predictive models were developed using three machine learning algorithms: Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF), with a five-fold cross-validation strategy.
RESULTS: Among the machine learning algorithms, the RF consistently outperformed LR and SVM across all models. The Optimal model yielded the highest predictive performance, …
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Invasive fungal infections have become a significant cause of mortality among immunocompromised and critically patients. Candida … g models targeting fluconazole (FLZ), voriconazole (VOR) were constructed using random forest (RF), support vector machine (SVM), logistic regression (Logit), and stacking ensemble algorithms. The performance of the model was evaluated through five-fold cross-validation, with the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, accuracy, and F1-score being used as …
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: Since the outbreak of the coronavirus disease (COVID-19) in 2019, caused by SARS-CoV-2, the disease has become a global health t … the data of both groups. We developed four predictive machine learning models: logistic regression, support vector machine, extreme gradient boosting machine (XGBoost), and adaptive boosting (AdaBoost). The development and validation of these models utilized open-source Python libraries such as Scikit-learn and XGBoost. The models were trained and validated using a 10-f …
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.
Diagnosis of polycystic ovary syndrome remains a challenge. In this study, we propose constructing a diagnostic model of polycystic ovary sy … odels were constructed, the logistic classification model has the best overall performance, and the support vector machine has the weakest overall performance. The validation set has an AUC of 0.86 for the model. In this study, five classification models based on machine learning algorithms were successfully constructed. Combining the evaluation metrics of each model pe …
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: Bleeding is a serious complication in cardiac surgery, especially among patients receiving combined anticoagulant and antiplat … method. Seven machine learning algorithms, logistic regression, decision tree, random forest (RF), support vector machine, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) and k-nearest neighbors, were subsequently trained using these predictors. The model performance was evaluated based on the area under the receiver operating characteri …
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: Data sciences and artificial intelligence are becoming encouraging tools in assisted reproduction, favored by time-lapse technol … istic regression) and 10 machine learning algorithms were applied including Multi-Layer Perceptron, Support Vector Machines, k-Nearest Neighbor, Cart and C0.5 Classification Trees, Random Forest (RF), AdaBoost Classification Trees, Stochastic Gradient boost, Bagged CART and eXtrem Gradient Boosting. These algorithms were developed and optimized by maximizing the area un …
СтатьяМногоцентровое 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: The cardiac surgery-associated acute kidney injury (CSA-AKI) occurs in up to 1 out of 3 patients. Off-pump coronary artery bypas … tree (GBDT), eXtreme gradient boosting (XGBoost), adaptive boosting (AdaBoost), random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN), and decision tree (DT). The intraoperative time series data were extracted using a long short-term memory (LSTM) deep learning model. The baseline data and intraoperative features were then integrated through transfe …
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 explore the potential of gait analysis coupled with supervised machine learning models as a predictive tool for assessin … ata were standardized, and several machine learning models, including XGBoost, logistic regression, support vector machine, LightGBM, and Random Forest, were trained, tested, and evaluated. Special attention was given to class imbalance, addressed using the synthetic minority oversampling technique (SMOTE). Additionally, we introduced a novel methodology to compute the …
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In the last decades increasingly more systems of artificial intelligence have been established in medicine, which … rom 6 different families were tested. For modelling of the TKC stages 0-4, the algorithm based on a support vector machine (SVM) with linear kernel showed the best performance with an accuracy of 65.1% correct classifications. For modelling of binarized TKC, a decision tree with a coarse resolution showed a superior performance with an accuracy of 95.2% correct classifi …
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.
OBJECTIVE: To evaluate whether vasoactive-inotropic drug use impedes the early initiation of enteral nutrition (EN) and affects energy intak … . Spearman correlation and Cohen's d were used to explore associations between VIS and EN intake. A support vector machine (SVM) model was used to identify predictors of energy intake status.
RESULTS: A total of 64 patients were included, with 43 (67.2%) receiving EN within 48 h. VIS did not significantly differ between early and delayed EN groups. Delayed EN was assoc …
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.
Glioma is one of the most lethal types of brain tumors, accounting for approximately 33% of all diagnosed brain tumor cases. Accurate segmen … DWT), and deep features from ResNet50. These features are fused, normalized, and classified using a Support Vector Machine (SVM) to distinguish between Low-Grade Glioma (LGG) and High-Grade Glioma (HGG). Extensive experiments on benchmark datasets, including BRATS2020 and BRATS2023, demonstrate the effectiveness of the proposed approach. Our model achieved Dice scores o …
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: Antenatal care (ANC) uptake in Ghana remains inequitable, with socioeconomic and geographic disparities limiting progress toward … (SMOTE) within training folds. Four supervised models (logistic regression, random forest, XGBoost, support vector machine) underwent stratified 5‑fold nested cross‑validation with cost‑sensitive threshold optimization (selected probability threshold = 0.45). Explainability (SHAP), fairness auditing (AIF360; metrics: statistical parity difference, disparate impact, equa …
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: Accurate identification of patients at high risk of pulmonary infection after thoracoscopic lung cancer resection is important f … ing 5 machine learning algorithms: logistic regression model (LR), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), random forest (RF) and eXtreme gradient boosting (XGB). The model was evaluated using the following metrics: the area under the receiver operator characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), …
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: Cardiometabolic multimorbidity (CMM) poses a growing global health burden, yet few studies have combined the Triglyceride-Glucos … R), XGBoost, Recursive Partitioning (RPART), k-Nearest Neighbors (KKNN), Neural Network (NNET), and Support Vector Machine (SVM). Subgroup and sensitivity analyses were conducted to test the robustness of the results across population subgroups and modeling choices.
RESULTS: The analytic cohort comprised 2961 adults. Kaplan-Meier curves showed a graded, significant inc …
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.
BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) is a systemic autoimmune disorder characterized by chronic inflammation and progressive joint destruct … to prevent overfitting. Comparative experiments were conducted against two conventional ML methods: Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF). Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), F1 score, accuracy, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the model were calculated. Calibrat …
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.
Malignant pleural effusion (MPE) is a common complication in patients with advanced lung cancer, significantly impacting their survival rate … sion Tree (DT), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Elastic Net (Enet), Radial Support Vector Machine (rSVM), Multilayer Perceptron (MLP), LR, Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and K-Nearest Neighbors (KNN). The best-performing model was used to develop a nomogram for patient risk stratification. Three variables-treatment regimen, presence …
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.
INTRODUCTION: Venous thromboembolism (VTE) and chronic kidney disease (CKD) are multifactorial disorders characterized by complex genetic an … ion via three machine learning algorithms: Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Random Forest (RF). A diagnostic nomogram was constructed based on key genes, followed by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, gene set enrichment analysis (GSEA), and immune infiltrati …
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: Exploring the factors influencing individuals seeking coronavirus disease 2019 (COVID-19) consultation to choose internet hospit … sampling, and Artificial Synthesis Dataset. Eight machine learning models-logistic regression (LR), support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), random forest (RF), fully connected neural network (FCNN), and extreme gradient boosting (XGBoost), light gradient boosting machine (LightGBM), and categorical boosting (CatBoost)-were constructed to compare perform …
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: Acute pain management is critical in postoperative care, especially in vulnerable patient populations that may be unable to self … ough convolutional and long-short-term memory autoencoders. Machine learning classifiers, including support vector machine, random forest, adaptive boosting, and k-nearest neighbors, were trained using weak supervision and minority oversampling to handle sparse and imbalanced pain labels. Pain levels were categorized into baseline and 3 levels of pain intensity (1-3). …
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