BACKGROUND: Nursing education dynamics have changed over time and currently demand novel approaches to befit the current intricacies of contemporary healthcare systems. Mixed Reality technologies, including Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR), provide for an experiential learning immersion and may contribute toward the proper delivery of nursing education.
OBJECTIVES: To evaluate the effect of MR technologies on nursing education concerning knowledge acquisition and skill development and student satisfaction in terms of traditional training methods.
METHODS: A systematic literatu
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.
Prostate Cancer (PCa) is the second most common cancer in men and affects more than a million people each year. Grading prostate cancer is based on the Gleason grading system, a subjective and labor-intensive method for evaluating prostate tissue samples. The variability in diagnostic approaches underscores the urgent need for more reliable methods. By integrating deep learning technologies and developing automated systems, diagnostic precision can be improved, and human error minimized. The present work introduces a three-stage framework-based innovative deep-learning system for assessing PCa
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.
PURPOSE: This study introduces an integrated approach using structured and unstructured data from an electronic health record to identify and characterize patient utilization of hereditary cancer genetic testing among patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). Secondary objectives were to describe factors associated with the receipt of testing.
METHODS: This retrospective cohort study included a cohort of Veterans diagnosed with mCRPC from January 2016 to December 2021. Receipt of genetic testing was identified using structured and unstructured data. Time to testin
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 presents a novel pseudo-3D Global-Local Channel Spatial Attention (GLCSA) mechanism designed to enhance prostate zonal segmentation in high-resolution T2-weighted MRI images. GLCSA captures complex, multi-dimensional features while maintaining computational efficiency by integrating global and local attention in channel and spatial domains, complemented by a slice interaction module simulating 3D processing. Applied across various U-Net architectures, GLCSA was evaluated on two datasets: a proprietary set of 44 patients and the public ProstateX dataset of 204 patients. Performance,
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.
PURPOSE: Pathologists diagnose prostate cancer (PCa) on hematoxylin and eosin (HE)-stained sections of prostate needle biopsies (PBx). Some laboratories use costly immunohistochemistry (IHC) for all cases to optimize workflow, often exceeding reimbursement for the full specimen. Despite the rise in digital pathology and artificial intelligence (AI) algorithms, clinical implementation studies are scarce. This prospective clinical trial evaluated whether an AI-assisted workflow for detecting PCa in PBx reduces IHC use while maintaining diagnostic safety standards.
METHODS: Patients suspected of
СтатьяПоддержка 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.
Pharmacogenomics (PGx) enables personalized medication optimization, potentially improving clinical outcomes, particularly for older adults who frequently experience polypharmacy. CYP2D6 is an enzyme that plays a crucial role in the metabolism of many drugs. The prevalence of CYP2D6 variants and their impact on potential drug-gene interactions in patients with prostate cancer (PPC), who are mostly represented by older adults, have not been systematically investigated. In this study, we analyzed the genotypes and phenotypes for CYP2D6 gene and medical prescription of over 3000 PPC enrolled in t
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.
Patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) have a 5-year survival rate of approximately 30%. Accurate prediction of survival in these patients is critical for optimal choice of patient treatment. This study aimed to develop a nomogram to accurately predict overall survival in mCRPC patients in routine clinical practice. We developed a nomogram based on a Cox proportional hazards model with predictors including treatment groups, ALP, LDH, albumin, hemoglobin, and PSA. Model performance was evaluated by AUC, calibration curves, and C-index with internal validation via
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.
PURPOSE: Given challenges with randomized trials, tumor registries, and insurance claims, electronic health record data are an appealing resource for studying prostate-specific antigen (PSA) screening for prostate cancer. Transparent, well-evaluated computable phenotypes that observe a stringent definition of screening (v for-cause diagnosis- or symptom-directed testing) are critical for reproducibility and comparison with prospective cohorts.
METHODS: A cohort of patients who underwent PSA testing in a primary care setting at a large, tertiary health care system was identified. Gold-standard
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
PURPOSE: Artificial intelligence (AI) tools could improve clinical decision making or exacerbate inequities because of bias. African American (AA) men reportedly have a worse prognosis for prostate cancer (PCa) and are underrepresented in the development genomic biomarkers. We assess the generalizability of tools developed using a multimodal AI (MMAI) deep learning system using digital histopathology and clinical data from NRG/Radiation Therapy Oncology Group PCa trials across racial subgroups.
METHODS: In total, 5,708 patients from five randomized phase III trials were included. Two MMAI alg
Клиническое исследование III фазыСтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Early-stage cancer diagnosis improves treatment options and prognosis but is influenced by demographic and socio-economic inequalities. This study examined how sociodemographic factors relate to the stage at diagnosis among men aged ≥56 diagnosed with prostate cancer from 2010-2016, using data from the National Cancer Registration and Analysis Service (NCRAS). The differences between groups in the proportions of localised, locally advanced, or advanced cancer stages were analysed using chi-square tests and multinomial logistic regression to assess associations with age, ethnicity, deprivation,
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.
Prostate cancer is the most prevalent solid tumor in males and one of the most common causes of male mortality. It is the most common type of cancer in men, a major global public health issue, and accounts for up to 7.3% of all male cancer diagnoses worldwide. To optimize patient outcomes and ensure therapeutic success, an accurate diagnosis must be made promptly. To achieve this, we focused on using ResNet50, a convolutional neural network (CNN) architecture, to analyze prostate histological images to classify prostate cancer. ResNet50, due to its efficiency in medical image classification, w
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: Artificial intelligence (AI) tools that identify pathologic features from digitized whole-slide images (WSIs) of prostate cancer (CaP) generate data to predict outcomes. The objective of this study was to evaluate the clinical validity of an AI-enabled prognostic test, PATHOMIQ_PRAD, using a clinical cohort from the Cleveland Clinic.
METHODS: We conducted a retrospective analysis of PATHOMIQ_PRAD using CaP WSIs from patients who underwent radical prostatectomy (RP) between 2009 and 2022 and did not receive adjuvant therapy. Patients also had Decipher genomic testing available. WSIs w
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.
Deep-learning models for prostate cancer detection typically require large datasets, limiting clinical applicability across institutions due to domain shift issues. This study aimed to develop a few-shot learning deep-learning model for prostate cancer detection on multiparametric MRI that requires minimal training data and to compare its diagnostic performance with experienced radiologists. In this retrospective study, we used 99 cases (80 positive, 19 negative) of biopsy-confirmed prostate cancer (2017-2022), with 20 cases for training, 5 for validation, and 74 for testing. A 2D transformer
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.
Accurate prognostic biomarkers are essential for evaluating survival risks in cancer patients. However, despite the wide use of biomarkers like prostate-specific antigen (PSA) and other clinical factors, achieving high predictive accuracy remains a challenge in prostate cancer prognosis. This study aimed to predict 24-month mortality in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) patients by analyzing a comprehensive set of 41 clinical and demographic features. A cohort of 703 patients was assessed, and machine learning models, including XGBoost, SVM, and Random Forest, were compar
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: Patient decision aids (PtDAs) help patients make informed healthcare choices. However, paper-based PtDAs are often limited by time constraints, low health literacy, and limited patient understanding. While digital PtDAs may offer better support, their use for advanced chronic kidney disease (CKD) patients deciding on kidney replacement therapy (KRT) remains limited.
OBJECTIVE: This study developed and tested an interactive digital PtDA app (iPtDA-KRT App) to help patients with advanced CKD make informed decisions about KRT.
METHODS: The study included prototype development with i
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.
Electronic Health Records (EHRs) provide valuable longitudinal data for tracking disease progression, especially in rare diseases like ciliopathies which often involve chronic renal decline. While important biomarkers are available in structured databases, crucial information such as external lab tests and detailed disease history may only be found in clinical narratives. This study aims to enrich structured datasets with unstructured clinical text and assess its impact on estimating chronic kidney disease progression in ciliopathy patients. Our results demonstrate that data enrichment increas
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.
Multimodal image registration is crucial in medical imaging, particularly for aligning Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Transrectal Ultrasound (TRUS) data, which are widely used in prostate cancer diagnosis and treatment planning. However, this task presents significant challenges due to the inherent differences between these imaging modalities, including variations in resolution, contrast, and noise. Recently, conventional Convolutional Neural Network (CNN)-based registration methods, while effective at extracting local features, often struggle to capture global contextual information and
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: The National Health Service (NHS) 'move to digital' incorporating electronic patient record systems (EPR) facilitates the translation of paper-based screening tools into digital systems, including digital sepsis alerts. We evaluated the impact of sepsis screening tools on in-patient 30-day mortality across four multi-hospital NHS Trusts, each using a different algorithm for early detection of sepsis.
METHODS: Using quasi-experimental methods, we investigated the impact of the screening tools. Individual-level EPR data for 718 000 patients between 2010 and 2020 were extracted to
СтатьяМногоцентровое 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.
Prostate cancer (PC) mortality in Latin America is reported to be twice as high as in developed countries. Combination therapies, such as androgen deprivation therapy (ADT) combined with new hormonal therapies (NHT), are known to improve survival, but their effectiveness in Latin American populations remains understudied. This knowledge limitation can be addressed using artificial intelligence (AI). In this study, an AI and Natural Language Processing (NLP) tool was developed by the Hospital Italiano de Buenos Aires's (HIBA) healthcare AI program in collaboration with the oncology department,
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.
Personalized medicine relies on understanding genetic variations, but systematically tracking literature linking these variations to clinical outcomes remains challenging. This study assessed the feasibility and performance of large language models (LLMs) in extracting genes and variants from prostate cancer literature. Four LLMs, including LLaMA 3.3, GPT-4o, and DeepSeek-V3, were evaluated, with LLaMA-3.3-70b demonstrating the highest overall performance (98% precision, 92% recall, 99% accuracy). In contrast, conventional information extraction methods had poor recall and high false positive
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