BACKGROUND: To develop and validate a risk prediction model for malignant transformation in patients with gallbladder polyps (GBPs) using an interpretable machine learning framework and evaluate its predictive accuracy.
METHODS: A retrospective cohort of 1,027 surgical patients was enrolled from Yantai Yuhuangding Hospital (training set: n = 933) and Shanghai Eastern Hepatobiliary Surgery Hospital (validation set: n = 94). Feature selection for the training set was performed using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method. A predictive model was constructed
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: A substantial proportion of patients report no pain after surgery, resulting in an excess of zero values that pose challenges for analysis using traditional statistical models. The current study was designed to test the hypothesis that a two-part model, commonly used in healthcare expenditures research, would demonstrate superior performance in predicting postsurgical pain when compared with traditional models and would secondarily better identify predictors of this clinically important outcome.
METHODS: This study analyzed a prospectively collected single-center data set (n = 3,9
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.
UNLABELLED: Several severity scores have been developed to assess disease severity in infants with bronchiolitis, but they often lack objectivity and may not reliably reflect clinical outcomes. We performed a single-centre retrospective cohort study including infants younger than 12 months admitted with a clinical diagnosis of bronchiolitis over three epidemic seasons (2021-2024). Cluster analysis was applied to identify groups of infants with similar clinical patterns, which were subsequently mapped to severity levels. A machine learning (ML) model was then trained to predict these severity l
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.
BACKGROUND: The postpartum period is a critical window to address maternal health inequities. Black, Hispanic, Indigenous, and rural populations experience disproportionately high rates of postpartum morbidity and postpartum hospital use (PHU), defined as readmissions or emergency department (ED) visits after delivery. Delivery hospitalizations provide an opportunity for early identification of individuals at high risk of PHU, who may benefit from targeted interventions to prevent adverse outcomes. We previously developed a 30-day PHU prediction model using New York City (NYC) birth data (2016
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
BACKGROUND: Predicting Alzheimer's disease (AD)-related cognitive impairment (CI) among cognitively normal (CN) adults enables meaningful disease modification through early intervention and enrichment of clinical trials.
METHODS: A deep survival model is trained to predict CI conversion risk in 1415 CN adults from the National Alzheimer's Coordinating Center. Converters' (N = 212) and non-converters' (N = 1203) baseline clinical measures and magnetic resonance images are used to estimate their conversion probability up to 22 years after baseline observation.
RESULTS: After 20-fold cross-vali
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.
Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a life-threatening condition in which early diagnosis and timely intervention are crucial. Recent research into machine learning for predicting ARDS progression based on objective clinical data has been hindered by the limited availability of high-quality annotated datasets. Pretrained Language Models (PLMs) have shown promising results in various Natural Language Processing (NLP) tasks, especially in unstructured electronic health records, but their application to numerical clinical data has been constrained by data type limitations. This study in
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.
BackgroundMigraine is a complex neurological disorder characterized by recurrent, often debilitating headaches. Current evidence suggests that autonomic nervous system (ANS) alterations play a significant role in migraine pathophysiology, affecting sensory, limbic, and homeostatic processing. Heart rate variability (HRV), a well-established, noninvasive marker of ANS function, is associated with migraine severity and treatment efficacy.ObjectiveIn this study, we aimed to evaluate the use of wearable sensor technology in predicting migraine attacks by monitoring changes in the ANS during the pr
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.
BACKGROUND: Hormone receptor (HR)-positive, human epidermal growth factor 2 (HER2)-negative breast cancer associates with a sustained risk of relapse over time. Current multigene assays offer limited validity to identify clinically low-risk tumors at high risk of recurrence, which is particularly relevant in the context of novel adjuvant therapies. In this study, we developed and validated ER-Predict, a machine learning assay leveraging a 14-gene expression signature to classify early stage HR-positive/HER2-negative breast cancer according to the risk of relapse.
MATERIALS AND METHODS: ER-Pre
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.
Warfarin is one of the most used oral anticoagulants, even after the arrival of non-vitamin K oral anticoagulants. Warfarin has been implicated in approximately one-third of emergency hospitalizations for adverse drug events among older adults in national U.S. data. Warfarin dose has been shown to vary between patients with up to 10 times the standard dose. This variability is due to multiple factors such as age, gender, diet, body size, co-medications, and the genetic background of the patient, where the genetic background accounts for 50% of warfarin dose variability among Europeans. Sadly,
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: To develop a Machine Learning-based model to predict growth of Caucasian subjects with untreated Class III malocclusion in the short- and long-term.
MATERIALS AND METHODS: A longitudinal sample of 144 Caucasian subjects with untreated Class III malocclusion was selected (80% training data; 20% test data). Cephalograms of the subjects of the test group were divided into short- and long-term observations. Sixteen cephalometric landmarks were digitised in an X-Y Cartesian coordinate system. The trained model was a Graph Neural Network. A one-sample t-test and the Euclidean distances b
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 relationship between frailty and breast cancer (BC) has been scarcely investigated. This study aims to explore the association between frailty and BC and to develop a predictive model for BC risk based on the frailty index (FI).
METHODS: This study utilized data from subjects with recorded frailty assessments and BC diagnosis collected by the National Health and Nutrition Examination Survey between 2003 and 2020. FI was assessed by 49 frailty indicators. Frailty was defined as FI > 0.20. First, logistic regression was used to analyze the link between frailty and BC. Subsequentl
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: To construct a concern about falling (CAF) prediction model for patients with knee osteoarthritis (KOA) based on synchronous optimization.
METHODS: A total of 541 patients with KOA admitted to two hospital from September 2021 to September 2023 were selected. CAF was evaluated using the Falls Efficacy Scale-International (FES-I). Patients were divided into a CAF group (n = 360, FES-I ≥ 28 points) and a no CAF group (n = 181, FES-I < 28 points). 80% of the data (433 cases) were used as the training set, and the remaining 20% (108 cases) were used as the test set. An improved swarm in
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 aims to develop a nomogram prediction model to predict the exact probability of gallstones in the general population. We divided 2282 individuals undergoing physical examinations into a training set (n = 1708) and a validation set (n = 574). We collected and analyzed their clinical characteristics and liver and gallbladder ultrasound results. Factors for constructing the prediction model were screened through univariate analysis and multivariate logistic regression analysis, and an interactive nomogram prediction model was created based on these factors. The performance of the predi
СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное 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: The poor prognosis of cholangiocarcinoma (CCA) is largely driven by rapid, asymptomatic disease progression, which usually results in a late diagnosis in the absence of established screening strategies. An early, cost-effective, and universally applicable risk assessment strategy would therefore be valuable.
METHODS: We developed machine learning (ML) models on prospective, multimodal data from 487,495 UK Biobank (UKB) participants, of whom 649 developed CCA during follow-up. Data from England (80%) were utilised for ML development via five-fold cross-validation, and then all mode
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: Lyme disease (LD) is the most common vector-borne disease in the United States, though traditional LD surveillance underestimates the burden of disease. We validated algorithms for early localized and disseminated LD, with and without LD-specific diagnosis codes, in states with high incidence and their neighboring states with low LD incidence.
METHODS: We identified cohorts of potential incident LD cases in administrative insurance claims data, October 2015-October 2023, in 1 national and 1 regional insurer. Three algorithms were studied: a primary algorithm of an LD-specific diag
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.
AIM: To present an early warning system (EWS) that employs a supervised machine learning algorithm for the rapid detection of extra-axial hematomas (EAHs) in an emergency trauma setting.
MATERIAL AND METHODS: A total of 150 sets of cranial computed tomography (CT) scans were used in this study with a total of 11,025 images. Of the CTs, 75 were labeled as EAH, the remaining 75 were normal. A random forest algorithm was utilized for the detection of EAHs. The CTs were randomized into two groups: 100 samples for training of the algorithm (split evenly between EAH and normal cases), and 50 sample
СтатьяРандомизированное 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.
We aimed to recommend an efficient algorithm to detect the presence of specific pathologies of the lacrimal sac (LS). The charts of 296 patients who had undergone LS biopsy were reviewed retrospectively. The age, gender, history, examination and radiological findings, sac appearance, and pathology results of the patients were recorded. The power of our data to predict the presence of potential specific pathology was identified by regression analysis. After the causality evaluation of the statistical results, an algorithm was created to differentiate specific LS pathologies from chronic dacryoc
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.
BACKGROUND/PURPOSE: Because ankylosing spondylitis (AS) is uncommon, large medical record databases offer important opportunities for pharmacoepidemiologic research. However, the validity of AS diagnoses recorded by a general practitioner (GP) is unknown. We assessed the validity of algorithms for identifying AS in The Health Improvement Network (THIN).
METHODS: THIN is a database of GP records for over 10 million persons in the UK. In 2014, we administered a questionnaire to GPs of 100 adults for whom an AS diagnosis had been recorded. As high positive predictive value (PPV) is critically im
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАВалидационное 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: Tick-borne encephalitis (TBE) is a viral infection with no available treatment. Due to its non-specific symptoms, TBE tends to be under-diagnosed and under-reported. We aimed to identify factors predicting TBE diagnosis to develop a diagnostic algorithm for use by physicians.
METHODS: We conducted a case-control study using data routinely collected in Poland during 2009-2010. We included patients admitted to hospitals, who were assigned an International Classification of Disease (ICD) code indicating aseptic meningo-encephalitis. Cases were confirmed by detection of specific IgG a
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.
In-silico metabolic engineering is a very useful branch of systems biology for modeling, analysis and prediction of various outcomes of metabolic pathways. It can also be used for detecting interactions and dynamics within a network. Various protocols have been proposed for modeling a pathway. But most of these protocols have various disadvantages and shortcomings with respect to automated pathway modeling and analysis. In the present article, we have proposed a novel algorithm for automated pathway reconstruction. We have also made a comparative study of our algorithm with other standard prot
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.
MedElevator
Войти в исследования