BACKGROUND: Real-world data with decades-long medical records are increasingly available alongside the growing adoption of machine learning in healthcare research. We evaluated the performance of machine learning models in predicting the risk of Alzheimer's disease (AD) using data from the Finnish national registers.
METHODS: We conducted a case-control study using data from the Finnish MEDALZ (Medication use and Alzheimer's disease) study. Altogether 56,741 individuals with incident AD diagnosis (age ≥ 65 years at diagnosis and born after 1922) and their 1:1 age-, sex-, and region of residen
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.
The diaphragm is the main inspiratory muscle and separates the thorax and the abdomen. In COPD, the evaluation of the diaphragm shape is clinically important, especially in the case of hyperinflation. However, delineating the diaphragm remains a challenge as it cannot be seen entirely on CT scans. Therefore, the lungs, ribs, sternum, and lumbar vertebrae are used as surrogate landmarks to delineate the diaphragm. We herein describe a CT-based method for evaluating the shape of the diaphragm using 3D Slicer-a free software that allows delineation of the diaphragm landmarks-in ten COPD patients.
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.
The global burden of lung diseases is a pressing issue, particularly in developing nations with limited healthcare access. Accurate diagnosis of lung conditions is crucial for effective treatment, but diagnosing lung ailments using medical imaging techniques like chest radiograph images and CT scans is challenging due to the complex anatomical intricacies of the lungs. Deep learning methods, particularly convolutional neural networks (CNN), offer promising solutions for automated disease classification using imaging data. This research has the potential to significantly improve healthcare acce
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.
The skin prick test (SPT) is a key tool for identifying sensitized allergens associated with immunoglobulin E-mediated allergic diseases such as asthma, allergic rhinitis, atopic dermatitis, urticaria, angioedema, and anaphylaxis. However, the SPT is labor-intensive and time-consuming due to the necessity of measuring the sizes of the erythema and wheals induced by allergens on the skin. In this study, we used an image preprocessing method and a deep learning model to segment wheals and erythema in SPT images captured by a smartphone camera. Subsequently, we assessed the deep learning model's
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.
Skin diseases are a significant global public health concern, affecting 21-85% of the world's population, particularly those in low- and middle-income countries. Accurate and timely diagnosis is crucial for effective treatment and improved patient outcomes. This study introduces a novel deep-learning multi-model architecture designed for high-precision skin disease diagnosis. The system employs a five-category Xception model to classify skin lesions into five classes: Atopic Dermatitis, Acne and Rosacea, Skin Cancer, Bullous, and Others. Trained on 25,010 images, the model achieved 95% accurac
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.
Superficial temporal artery-middle cerebral artery (STA-MCA) bypass surgery represents the primary treatment for Moyamoya disease (MMD), with its efficacy contingent upon collateral vessel development. This study aimed to develop and validate a machine learning (ML) model for the non-invasive assessment of STA-MCA bypass surgery efficacy in MMD. This study enrolled 118 MMD patients undergoing STA-MCA bypass surgery. Clinical features were screened to construct a clinical model. MRI features were extracted from the middle cerebral artery supply area using 3D Slicer and employed to build five ML
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.
The diagnosis and treatment of pulmonary hypertension have changed dramatically through the re-defined diagnostic criteria and advanced drug development in the past decade. The application of Artificial Intelligence for the detection of elevated pulmonary arterial pressure (ePAP) was reported recently. Artificial Intelligence (AI) has demonstrated the capability to identify ePAP and its association with hospitalization due to heart failure when analyzing chest X-rays (CXR). An AI model based on electrocardiograms (ECG) has shown promise in not only detecting ePAP but also in predicting future
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.
PURPOSE: Identification of those at risk of hereditary cancer syndromes using electronic health record (EHR) data sources is important for clinical care, quality improvement, and research. We describe diagnostic processes, previously seldom reported, for a common hereditary cancer syndrome, Lynch syndrome (LS), using EHR data within a community-based, multicenter, demographically diverse health system.
METHODS: Within a retrospective cohort enrolled between 2015 and 2020 at Kaiser Permanente Northern California, we assessed electronic diagnostic domains for LS including (1) family history of
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Head and Neck Cancer (HNC) is the eighth most prevalent global cancer. Timely recognition of symptoms is crucial for reducing mortality rates. The EVolution of a patiEnt-REported symptom-based risk stratification sySTem to redesign the suspected Head and Neck cancer referral pathway (EVEREST-HN) study aims to develop and evaluate a risk stratification tool using patient reported symptoms, which will be populated remotely in the community before the patient is seen by the clinician to hasten HNC diagnosis. EVEREST-HN will design a patient SYmptom iNput Clinical (SYNC) system to gath
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.
PURPOSE: Nutritional status is an established driver of cancer outcomes, but there is an insufficient workforce of registered dietitians to meet patient needs for nutritional counseling. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) afford the opportunity to expand access to guideline-based nutritional support.
METHODS: An AI-based nutrition assistant called Ina was developed on the basis of a learning data set of >100,000 expert-curated interventions, peer-reviewed literature, and clinical guidelines, and provides a conversational text message-based patient interface to guide dietar
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.
Large language models (LLMs) have shown promise in accelerating radiology reporting by summarizing clinical findings into impressions. However, automatic impression generation for whole-body PET reports presents unique challenges and has received little attention. Our study aimed to evaluate whether LLMs can create clinically useful impressions for PET reporting. To this end, we fine-tuned twelve open-source language models on a corpus of 37,370 retrospective PET reports collected from our institution. All models were trained using the teacher-forcing algorithm, with the report findings and pa
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: For patients in the Intensive Care Unit (ICU), the timing of intubation has a significant association with patients' outcomes. However, accurate prediction of the timing of intubation remains an unsolved challenge due to the noisy, sparse, heterogeneous, and unbalanced nature of ICU data. In this study, our objective is to develop a workflow for pre-processing ICU data and to develop a customized deep learning model to predict the need for intubation.
METHODS: To improve the prediction accuracy, we transform the intubation prediction task into a time series classification task. We
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.
This study aimed to investigate the potential benefit of ultra-high-resolution (UHR) photon-counting detector CT (PCD-CT) angiography in visualization of abdominal arteries in comparison to standard-reconstruction (SR) images of virtual monoenergetic images (VMI) at low kiloelectron volt (keV). We prospectively included 47 and 47 participants to undergo contrast-enhanced abdominal CT scans within UHR mode on a PCD-CT system using full-dose (FD) and low-dose (LD) protocols, respectively. The data were reconstructed into six series of images: FD_UHR_Br48, FD_UHR_Bv56, FD_UHR_Bv60, FD_SR_Bv40, LD
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.
Computerized training platforms could be an accessible means for older adults to maintain cognitive health, and several such tools are already commercially available. However, it remains unclear whether older adults use these tools if training is not externally prescribed. We explored older adults' self-initiated experiences with cognitive training. We conducted semi-structured interviews with 13 community-dwelling adults aged 58-85 years, comprising university retirees (N = 8) and public housing residents (N = 5). Interviews were analyzed by thematic analysis. No participants voluntarily used
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: Average age is increasing worldwide, raising the public health burden of age-related diseases, as more resources will be required to manage treatments. Phenotypic Age is a score that can be useful to provide an estimate of the probability of developing aging-related conditions, and prevention of such conditions could be performed efficiently studying the mechanisms leading to an increased phenotypic age. The objective of this study is to characterize the mechanisms that lead to aging acceleration from the interactions among socio-demographic factors, health predispositions and bi
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Low-income families often live in cramped and unsuitable conditions, and the housing qualities interplay significantly in processes of wellbeing, homing and belonging as housing can be an obstacle to the parents' transition to labour-market, lead to social exclusion and negatively affect children's schooling. The paper holds that housing quality includes important aspects of health, wellbeing and security, sociality, accessibility of services and facilities, space for leisure activities, central location, cultural heritage and aesthetics that support identity and place belonging. The study foc
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.
Radiofrequency ablation (RFA) is the treatment of choice for atrial fibrillation (AF). Additionally, the utilization of 3D printing for cardiac models offers an in-depth insight into cardiac anatomy and cardiovascular diseases. The study aims to evaluate the clinical utility and outcomes of RFA following in vitro visualization of the left atrium (LA) and pulmonary vein (PV) structures via 3D printing (3DP). Between November 2017 and April 2021, patients who underwent RFA at the First Affiliated Hospital of Xinxiang Medical University were consecutively enrolled and randomly allocated into two
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.
Smart wearables support continuous monitoring of vital signs for early detection of deteriorating health. However, the devices and sensors require sufficient quality to produce meaningful signals, in particular, if data is acquired in motion. In this study, we equipped 48 subjects with smart shirts recording one-lead electrocardiography (ECG), thoracic and abdominal respiratory inductance plethysmography, and three-axis acceleration. For 10 min each, the subjects sit, stand, walk, and run, with a resting period of 5 min in between each activity. We preprocessed the electrocardiogram and applie
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.
Universal design (UD) relates to many aspects of public transport (PT), comprising the vehicles/wagons, stops/stations, and access/egress to/from stops. While some UD elements are decisive for relatively few, others enhance the overall PT quality and subsequently improve the well-being of many users. If the service quality is improved, some users will be willing to pay more, either in terms of ticket price or travel time. Improved UD elements in PT therefore increase social benefits for public transport users, in economic terms, even if ticket costs are maintained unchanged. PT users in Norway
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.
Infectious intestinal disease (IID) is a syndrome consisting of diarrhoea and vomiting symptoms linked to a causative pathogen. The Third Study of IID (IID3) will report its incidence in the community within the UK and assess how it has changed since the second IID study (IID2) in 2012. We implemented an automated, online patient recruitment process within a national sentinel surveillance network and compared its performance versus IID2 in terms of: Patient recruitment rates and demographic characteristics of recruited participants. We utilised a text messaging system (TMS) running off a compu
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