OBJECTIVE: One of the key metrics that is used to predict the likelihood of success of MR-guided focused ultrasound (MRgFUS) thalamotomy is the overall calvarial skull density ratio (SDR). However, this measure does not fully predict the sonication parameters that would be required or the technical success rates. The authors aimed to assess other skull characteristics that may also contribute to technical success.
METHODS: The authors retrospectively studied consecutive patients with essential tremor who were treated by MRgFUS at their center between 2017 and 2021. They evaluated the correlat
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: Oncomelania hupensis is only intermediate snail host of Schistosoma japonicum, and distribution of O. hupensis is an important indicator for the surveillance of schistosomiasis. This study explored the feasibility of a random forest algorithm weighted by spatial distance for risk prediction of schistosomiasis distribution in the Yangtze River Basin in China, with the aim to produce an improved precision reference for the national schistosomiasis control programme by reducing the number of snail survey sites without losing predictive accuracy.
METHODS: The snail presence and absenc
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: Intraoperative hypotension (IOH) is a common and potentially preventable complication strongly associated with postoperative acute kidney injury, myocardial injury, and mortality. Current approaches to IOH management remain largely reactive, and existing prediction tools have variable clinical utility. This study aimed to develop and externally validate a dynamic machine-learning model using routinely collected perioperative data to perform one-step-ahead prediction of intraoperative hypotension on a regularized 5-minute intraoperative grid.
METHODS: This retrospective multicenter
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: Outcomes after curative resection for hepatocellular carcinoma (HCC) remain heterogeneous, and conventional staging systems have limited resolution for individual postoperative risk prediction. Serum inflammatory-nutritional markers are inexpensive and routinely available, but their value as integrated inputs for machine-learning survival modeling after HCC resection remains insufficiently defined.
METHODS: This retrospective cohort study included 880 patients with pathologically confirmed HCC who underwent curative resection at the Affiliated Hospital of Qingdao University betwee
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.
Sepsis-related myocardial injury (SRMI) is associated with high mortality, but the transportability of prediction models across heterogeneous cohorts remains uncertain. We developed and externally validated a machine learning model for in-hospital mortality prediction in SRMI and evaluated its discrimination, calibration, interpretability, and distributional shift across cohorts. Using MIMIC-IV for development and MIMIC-III and a local cohort for external validation (n = 1,226, 962, and 280, respectively), we compared eight classification algorithms. A two-stage feature-selection strategy, rec
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: In recent years, advances in wearable sensor technology and artificial intelligence (AI) have provided new possibilities for detecting and monitoring depression.
OBJECTIVE: This study systematically reviewed and meta-analyzed the diagnostic and predictive performance of wearable device-based AI models for detecting depression and predicting depressive episodes and explored factors influencing outcomes.
METHODS: Following PRISMA-DTA (Preferred Reporting Items for a Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Test Accuracy) guidelines, the PubMed, Embase, Web of Science, and
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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: We aimed to identify chemotherapy-related predictors of upper-limb breast cancer-related lymphedema (BCRL) and to build and validate a clinically usable prediction model.
METHODS: Our multicenter study analyzed 670 breast cancer patients treated with chemotherapy from December 2018 through February 2024. We divided patients into training (381 patients, Gansu Provincial Cancer Hospital) and validation (289 patients, Zhangye Second People's Hospital) cohorts. The prediction model combined four machine learning algorithms - decision tree, random forest, support vector machine, and XGB
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: Accurate grading and prognostic assessment of glioma requires integrating key molecular biomarkers, including IDH mutation status and the Ki-67 proliferation index. However, current radiomics studies often focus on single-task predictions and rely on manual tumor segmentation, which fails to capture intratumoral spatial heterogeneity. This study proposes an automated whole-tumor segmentation-based multimodal MRI approach integrating habitat radiomics to achieve noninvasive, multitask prediction of WHO grade, IDH mutation, Ki-67 labeling index (LI), and 2-year postoperative survival
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: Sepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI) is a common and severe complication in intensive care unit (ICU) patients, with high incidence and mortality. Conventional diagnostic indicators, such as serum creatinine and urine output, have limitations in early identification. Existing machine learning (ML)-based prediction models are mostly single-center and lack interpretability, highlighting the clinical need for reliable and applicable early prediction tools.
METHODS: Data were collected from the Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV), eICU Collaborative Res
СтатьяМногоцентровое 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: Postoperative sepsis occurs at a relatively high incidence following emergency colon cancer surgery, and early identification of high-risk patients is crucial for improving clinical outcomes. However, there is currently a lack of systematic risk prediction models specifically tailored for patients undergoing emergency colon cancer surgery. This study aimed to identify risk factors associated with postoperative sepsis and to develop a clinically applicable machine learning-based prediction model.
METHODS: This was a multicenter retrospective cohort study including patients who unde
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: Prediction of osteoporotic fractures remains suboptimal, leaving many high-risk individuals untreated while others fracture without prior diagnosis. Muscle characteristics are not part of prediction algorithms although studies showed that paraspinal muscle size, density, and fat infiltration are associated with vertebral fractures (VF). However, an analysis of the prospective AGES-Reykjavik study did not show improved prediction of the first incident VF when combining muscle parameters with BMD.
OBJECTIVE: To determine whether paraspinal muscle characteristics are associated with …
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: Diabetic Cardiac Autonomic Neuropathy (DCAN), a critical yet frequently underdiagnosed microvascular complication, is associated with increased mortality. Standard cardiovascular autonomic reflex tests (CARTs) are complex and time-consuming, hindering their widespread use in routine screening in clinical settings. This study aimed to develop and validate a predictive nomogram for DCAN in patients with diabetes using readily available clinical variables.
METHODS: We retrospectively analyzed the clinical data of 453 patients with type 1 or type 2 diabetes hospitalized at Shenzhen Pe
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.
BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is a malignant tumor originating from the epithelial cells of colon or rectum. Currently, the main treatment strategy is surgery with chemotherapy and radiotherapy, but the 5-year survival rate is only 63%. Therefore, new therapeutic targets should be discovered and identified to improve survival. This study explored the critical role of anoikis-related genes in CRC development, investigated the regulatory mechanism and identified potential therapeutic drugs using data from the TCGA database, offering a theoretical foundation for CRC diagnosis and treatment.
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: Early prediction of hematoma expansion (HE) following nontraumatic intracerebral hemorrhage (ICH) may inform preemptive therapeutic interventions. We sought to identify how accurately machine learning (ML) radiomics models predict HE compared with expert clinicians using head computed tomography (HCT).
METHODS: We used data from 900 study participants with ICH enrolled in the Antihypertensive Treatment of Acute Cerebral Hemorrhage 2 Study. ML models were developed using baseline HCT images, as well as admission clinical data in a training cohort (n = 621), and their performance wa
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 construct a risk prediction model for potentially inappropriate medications (PIM) in elderly stroke patients based on multiple machine-learning algorithms, providing decision support to identify high-risk patients and ensure rational clinical medication use.
METHODS: A total of 1,252 discharged stroke patients from a tertiary hospital in Anhui Province, China, were included from January 2023 to December 2024. PIM was assessed using the American Geriatrics Society 2023 Updated Beers Criteria®. Univariate analysis identified factors potentially associated with PIM, and the least a
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: We identified a novel ABCD1 variant (c.773T>G, p.Leu258Arg, NM_000033.4) in a Chinese pedigree affected by X-linked adrenoleukodystrophy (X-ALD). This missense variant in exon 1 is predicted to be pathogenic and likely constitutes the genetic basis of the disease phenotype in this family.
METHODS: ABCD1 gene sequencing was performed in the Chinese pedigree. The pathogenicity of identified variants was assessed using computational prediction tools. Subcellular localization studies were conducted, and very-long-chain fatty acid (VLCFA) levels were quantified in patient-derived sampl
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: Falls among the elderly are a major public health concern, leading to increased disability and mortality. Traditional protective measures are important, but early detection and prevention are equally critical. Surface electromyography (sEMG) signals, which assess muscle electrical activity, can indicate a fall risk by detecting muscle weakness or instability. Objective: This narrative review synthesizes the research progress of sEMG in predicting neuromuscular falls among the elderly. Our goal is to explore the innovative application and development potential of the integration of
СтатьяОбзорПолный 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: Drug-induced movement disorders (DIMDs) are often underrecognized and challenging to diagnose and manage in clinical practice. Sodium valproate (VPA), a widely prescribed antiepileptic drug, causes DIMDs. Predictive modeling based on electronic medical records and machine learning algorithms offers a promising approach to improve early identification of adverse drug reactions (ADRs) and enhance clinical safety.
AIM: This study aimed to conduct real-world active surveillance of VPA-associated DIMDs using hospital information system data, to identify independent risk factors, and
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.
OBJECTIVE: This study utilizes real-world data from primary membranous nephropathy (PMN) patients to preliminarily develop a venous thromboembolism (VTE) risk prediction model with machine learning. The aim is to improve the rational use of prophylactic anticoagulant therapy by predicting VTE risk in these patients.
METHODS: We collected diagnostic and treatment data for PMN patients hospitalized at Sichuan Provincial People's Hospital from 1 January 2018, to 30 September 2024. The data was divided into training and test sets at an 8:2 ratio, followed by processed using combinations of three
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: Emerging evidence indicates that lactase-mediated histone lactylation can activate osteogenic gene expression and promote bone formation. However, the role of lactylation-related genes (LRGs) in osteoporosis (OP) remains unclear. This study aims to clarify the key roles of LRGs and the molecular mechanisms of related biomarkers in OP.
METHODS: Three datasets (GSE7158, GSE56815, and GSE147287) and 327 LRGs were analyzed in this study. First, the biomarkers associated with OP were identified through differential gene expression analysis, machine learning algorithms, expression valid
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