STUDY DESIGN: A post hoc analysis.
OBJECTIVE: Advances in machine learning (ML) have led to tools offering individualized outcome predictions for adult spinal deformity (ASD). Our objective is to examine the properties of these ASD models in a cohort of adult symptomatic lumbar scoliosis (ASLS) patients.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: ML algorithms produce patient-specific probabilities of outcomes, including major complication (MC), reoperation (RO), and readmission (RA) in ASD. External validation of these models is needed.
METHODS: Thirty-nine predictive factors (12 demographic, 9 radiograp
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.
OBJECTIVES: To evaluate the long-term prognostic value of coronary CT angiography (cCTA)-derived plaque measures and clinical parameters on major adverse cardiac events (MACE) using machine learning (ML).
METHODS: Datasets of 361 patients (61.9 ± 10.3 years, 65% male) with suspected coronary artery disease (CAD) who underwent cCTA were retrospectively analyzed. MACE was recorded. cCTA-derived adverse plaque features and conventional CT risk scores together with cardiovascular risk factors were provided to a ML model to predict MACE. A boosted ensemble algorithm (RUSBoost) utilizing decision t
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.
OBJECTIVE: Tree-based models belong to common, assumption-free methods of data analysis. Their application in survival data is narrowed to univariate models, which partition the feature space with axis-parallel hyperplanes, meaning that each internal node involves a single feature. In this paper, I extend the idea of oblique survival tree induction for competing risks by modifying a piecewise-linear criterion function. Additionally, the use of tree-based ensembles to analyze the competing events is proposed.
METHOD AND MATERIALS: Two types of competing risks trees are proposed: a single event
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.
OBJECTIVE: An interaction between hereditary and environmental variables is thought to be the cause of keratoconus, a progressive ectatic corneal condition. The identification of risk factors is necessary since they are currently the subject of intense debate and are crucial to the management and prevention of the disease. The objective of this study is to gain a better understanding of the risk factors associated with the onset and progression of keratoconus. It would be valuable for both eye care professionals and patients in Saudi Arabia.
PATIENTS AND METHODS: Patients seeking eye care at
Клиническое исследованиеСравнительное исследованиеСтатьяРандомизированное 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.
PURPOSE: To identify predictors of a true scaphoid fracture among patients with radial wrist pain following acute trauma, train 5 machine learning (ML) algorithms in predicting scaphoid fracture probability, and design a decision rule to initiate advanced imaging in high-risk patients.
METHODS: Two prospective cohorts including 422 patients with radial wrist pain following wrist trauma were combined. There were 117 scaphoid fractures (28%) confirmed on computed tomography, magnetic resonance imaging, or radiographs. Eighteen fractures (15%) were occult. Predictors of a scaphoid fracture were
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: To identify predictors of a true scaphoid fracture among patients with radial wrist pain following acute trauma, train 5 machine learning (ML) algorithms in predicting scaphoid fracture probability, and design a decision rule to initiate advanced imaging in high-risk patients.
METHODS: Two prospective cohorts including 422 patients with radial wrist pain following wrist trauma were combined. There were 117 scaphoid fractures (28%) confirmed on computed tomography, magnetic resonance imaging, or radiographs. Eighteen fractures (15%) were occult. Predictors of a scaphoid fracture were
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.
AIMS: Failure of irrigation and debridement (I&D) for prosthetic joint infection (PJI) is influenced by numerous host, surgical, and pathogen-related factors. We aimed to develop and validate a practical, easy-to-use tool based on machine learning that may accurately predict outcome following I&D surgery taking into account the influence of numerous factors.
METHODS: This was an international, multicentre retrospective study of 1,174 revision total hip (THA) and knee arthroplasties (TKA) undergoing I&D for PJI between January 2005 and December 2017. PJI was defined using the Musculoskeletal I
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: TBI is associated with high ICU mortality, yet traditional prognostic scores often lack accuracy due to linear assumptions. This study aimed to develop an interpretable machine learning model to predict in-hospital mortality in TBI patients, combining high predictive performance with clinical transparency.
METHODS: This retrospective analysis utilized TBI clinical records (2008-2019) retrieved from the MIMIC-IV database. We collected comprehensive baseline data including demographics, comorbidities, vital signs, laboratory parameters, disease severity scores, and therapeutic inter
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: Mitral annular disjunction (MAD) is increasingly recognized in mitral valve prolapse (MVP), but its anatomical embedding within degenerative MVP remains incompletely defined. We assessed whether explainable supervised learning and unsupervised clustering could identify MAD-associated MVP phenotypes.
METHODS: We analyzed a public surgical cohort of 979 patients with MVP and clinically significant mitral regurgitation. Etiology was classified as Barlow disease (BD) or fibroelastic deficiency (FED). Logistic regression, Random Forest and XGBoost were evaluated for MAD prediction usin
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.
Frailty is a common occurrence in elderly persons and is present in approximately half of the patients being screened for transcatheter aortic valve replacement (TAVR) therapy. Accurate assessment of the likelihood of benefit from intervention in the older patient with aortic stenosis is critical with both surgical aortic valve replacement and TAVR now available. Whereas risk algorithms are available that are helpful in predicting outcomes in patients undergoing surgical procedures, measures of frailty are not included in the algorithms. When considering intervention in the elderly patient, th
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 resorption of bone in the human femur following total hip arthroplasty is recognized to be related to the loading in the bone surrounding the prosthesis. However, the precise nature of the mechanical signal that influences the biological remodelling activity of the bone is not completely understood. In this study, a validated finite element modelling methodology was combined with a numerical algorithm to simulate the biological changes over time. This was used to produce bone remodelling predictions for an implanted thrust plate prosthesis (Centerpulse Orthopedics Limited) in a patient spe
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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: As digital life prevails among older adults, this study investigates how mobile social media functions affect their exercise identity and social-media-specific sedentary time.
METHODS: Using the S-O-R framework, a dual-path model was tested with SEM (AMOS 20.0) on data from 452 older adults in China.
RESULTS: Overall, mobile social media functions were not significantly associated with exercise identity or social-media-specific sedentary time. However, specific functions showed divergent effects: information retrieval (Z = 6.06, 95% CI [0.14, 0.27]), online guidance (Z = 3.32, 95
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.
OBJECTIVES: Management of pregnancies of unknown location (PUL) relies on close monitoring with serial human chorionic gonadotropin (hCG) measurements and repeated ultrasound examinations to exclude ectopic pregnancy (EP). Although safe, this strategy leads to multiple consultations and significant organizational and economic burden. This paper aims to develop and preliminarily validate a simplified clinical algorithm to stratify the risk of EP in women presenting with PUL, in order to adapt follow-up frequency.
METHODS: The prospective monocentric OPTIGLI study was conducted at Nantes Univer
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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: This study aims to investigate computed tomography (CT) radiomic features and dosimetric-clinical biomarkers to predict vocal cord dysfunction (VCD) in nonlaryngeal head and neck cancer (HNC) patients treated with chemoradiation therapy (CRT), using machine learning (ML) models.
METHODS: Sixty-five HNC patients who underwent CRT were recruited to assess radiation-induced VCD 6 months posttreatment. For each patient, CT radiomic features of the laryngeal region, clinical, and dose-volume histogram (DVH) metrics were collected to develop ML models. Nine classifiers were trained us
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: Electronic decision support systems could reduce the use of inappropriate or ineffective empirical antibiotics. We assessed the accuracy of an open-source machine-learning algorithm trained in predicting antibiotic resistance for three Gram-negative bacterial species isolated from patients' blood and urine within 48 h of hospital admission.
METHODS: This retrospective, observational study used routine clinical information collected between January 2010 and October 2016 in Birmingham, UK. Patients from whose blood or urine cultures Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae or Pseudom
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.
Заметно возросло значение машинного обучения (ML) в области медицины, главным образом благодаря расширению доступа к медицинским данным и прогрессивному совершенствованию алгоритмов ML. Таким образом, ML может использоваться для разработки прогнозных моделей, способствующих диагностике заболеваний, прогнозированию развития заболеваний, адаптации лечения к индивидуальным потребностям пациентов и повышению оперативной эффективности систем здравоохранения. Своевременное обнаружение того или иного заболевания способствует эффективному лечению симптомов и гарантирует надлежащее лечение. В случае мн
СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is underdiagnosed with the current gold standard measure pulmonary function test (PFT). A more sensitive and simple option for early detection and severity evaluation of COPD could benefit practitioners and patients.
METHODS: In this multicenter retrospective study, frontal chest X-ray (CXR) images and related clinical information of 1055 participants were collected and processed. Different deep learning algorithms and transfer learning models were trained to classify COPD based on clinical data and CXR images from 666 subjects, and val
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоиск 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: Aortic valve stenosis of any degree is associated with poor outcomes.
OBJECTIVES: The authors aimed to develop a risk prediction model for aortic stenosis (AS) prognosis using machine learning techniques.
METHODS: A prognostic algorithm was developed using an AS registry of 10,407 patients undergoing echocardiography between 2008 and 2020. Clinical, echocardiographic, laboratory, and medication data were used to train and test a time-to-event model, the random survival forest (RSF), for AS patient's prognosis. The composite outcome included aortic valve replacement or mortality.
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.
Machine learning (ML) techniques have been researched and used in various environmental monitoring applications. Few studies have reported the long-term evaluation of such applications. Discussions regarding the risks and regulatory frameworks of ML applications in environmental monitoring have been rare. We monitored the performance of six predictive models developed using ML and statistical methods for 28 months. The six models used to predict NOx emissions were developed using six different algorithms. The model developed with a moderate complexity algorithm, adaptive boosting, had the best
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.
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the leading cause of chronic liver disease, and liver fibrosis is the strongest predictor of morbimortality. We aimed to assess the performance of a sequential algorithm encompassing the Fibrosis 4 (FIB-4) and Enhanced Liver Fibrosis (ELF) scores for identifying patients at risk of advanced fibrosis. This cross-sectional study included one hospital-based cohort with biopsy-proven NAFLD (n = 140) and two primary care cohorts from different clinical settings: Type 2 Diabetes (T2D) follow-up (n = 141) and chronic liver disease (CLD) initial study (n =
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.
MedElevator
Войти в исследования