INTRODUCTION: Telecardiology has emerged as a vital field within telemedicine, fostering collaboration between hospital and community medicine. This pilot study introduces an innovative pediatric telecardiology system, comprising a telecardiology system seamlessly integrated with a hospital telemedicine platform. A smooth flow of ECG execution, transmission, and reporting between Primary Care Pediatrician clinics and the hospital was tested as the primary objective. User experience surveys were also considered.
METHODS: The study involved three Primary Care Pediatrician clinics, and the enrol
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: A limited number of studies have investigated the effect of telerehabilitation in individuals with chronic neck pain (CNP).
OBJECTIVE: The study aimed to evaluate the effectiveness of holistic exercise and education combination via telerehabilitation on pain, disability, kinesiophobia, exercise adherence, quality of life and patient satisfaction in individuals with CNP.
METHODS: A two-armed, randomized controlled study was conducted with 40 participants with CNP. Patients were randomized into two groups: Telerehabilitation (TR) (n = 20) and Standard Rehabilitation (SR) (n = 20).
Рандомизированное исследованиеСтатьяПолный 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.
Insomnia is one of the most common sleep-related diseases. In traditional Chinese medicine, Flos daturae has been used as a traditional herbal totreatment of sizens of diseases. The research objective was to investigate the sedative and hypnotic effects of Flos Daturae. Kunming mice were divided into control group, Estazolam (positive drug, 0.0005 g/kg) group and Flos Daturae groups (0.01, 0.02, 0.04g/kg) with random, ig once a day for 7 days. The central sedative effect of flos Daturae on the spontaneous activity of mice was observed using the locomotive activity test, and the hypnotic effect
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 and validate an approach that identifies patients eligible for lung cancer screening (LCS) by combining structured and unstructured smoking data from the electronic health record (EHR).
METHODS: We identified patients aged 50-80 years who had at least one encounter in a primary care clinic at Vanderbilt University Medical Center (VUMC) between 2019 and 2022. We fine-tuned an existing natural language processing (NLP) tool to extract quantitative smoking information using clinical notes collected from VUMC. Then, we developed an approach to identify patients who are eligi
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.
This paper aimed to detect the latent clusters of patients with opioid use disorder and to identify the risk factors affecting drug misuse using unsupervised machine learning. The cluster with the highest proportion of successful treatment outcomes was characterized by the highest percentage of employment rate at admission and discharge, the highest percentage of patients who also recovered from alcohol and other drug co-use, and the highest proportion of patients who recovered from untreated health issues. Longer participation in opioid treatment programs was associated with the highest propo
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.
Opioid addiction is a serious public health problem in the US, and this study aimed to explore how natural language processing (NLP) can be used to identify factors that contribute to distress in individuals with opioid addiction, and then use this information along with structured data to predict the outcome of opioid treatment programs (OTP). The study analyzed medical records data and clinical notes of 1,364 patients, out of which 136 succeeded in the program and 1,228 failed. The results showed that several factors influenced the success of patients in the program, including sex, race, edu
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: Improved survival prediction and risk stratification in non-small-cell lung cancer (NSCLC) would lead to better prognosis counseling, adjuvant therapy selection, and clinical trial design. We propose the persistent homology (PHOM) score, the radiomic quantification of solid tumor topology, as a solution.
MATERIALS AND METHODS: Patients diagnosed with stage I or II NSCLC primarily treated with stereotactic body radiation therapy (SBRT) were selected (N = 554). The PHOM score was calculated for each patient's pretreatment computed tomography scan (October 2008-November 2019). PHOM scor
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.
This cross-sectional study aimed to explore levels of health literacy and factors related to health literacy in choosing medicines and health products among Thai older adults who use smartphones. The study was carried out during March to November 2021 among Senior Schools in the North-eastern of Thailand. The analysing with descriptive statistics Chi-square test and the multiple logistic regression were used to test the association between variables. The results showed that most participants have a low level of health literacy in medication and health products usage. The risking factors that a
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: Blood collection centers can take advantage of the huge amount of data collected on donors over the years to predict and detect early the onset of several diseases, However, dedicated tools are needed to carry out these analyses.
OBJECTIVES: This work develops a tool that combines available data with predictive tools to provide alerts to physicians and enable them to effectively visualize the history of critical donors in terms of the parameters that led to the alert.
METHODS: The developed tool consists of data exchanging functions, interfaces to raise alerts and visualize donor
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 aimed to explore the relationship between patients' characteristics and eHealth cardiac rehabilitation adherence and between eHealth usage metrics and behavior change. A subanalysis of 73 patients in the intervention group who received eHealth cardiac rehabilitation was conducted. Usage metrics on the number of Web site logins, health data uploads, and times of peer interaction and professional consultation were captured. Linear regression analysis was used. Participants (n = 73) were predominantly male with an average age of 55.53 (SD, 7.3) years. Younger age, having been treated w
Рандомизированное исследованиеСтатьяПоиск 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.
The purpose of this study was to examine nurses' perceptions of the smart mattress equipped with Internet of things, which are incorporated into patients' beds. In addition, their concerns and suggestions about smart mattress were explored. A total of 349 nurses in a tertiary hospital participated in a cross-sectional survey. Data were collected using questionnaires. Descriptive statistical analysis was used for survey data, whereas content analysis was used for qualitative data from open-ended questions. The participants' intention to accept the smart mattresses was 12.5 (SD, 1.73) on average
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: Digitized patient progress notes from general practice represent a significant resource for clinical and public health research but cannot feasibly and ethically be used for these purposes without automated de-identification. Internationally, several open-source natural language processing tools have been developed, however, given wide variations in clinical documentation practices, these cannot be utilized without appropriate review. We evaluated the performance of four de-identification tools and assessed their suitability for customization to Australian general practice progre
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: Early identification of pregnant women at high risk of developing gestational diabetes (GDM) is desirable as effective lifestyle interventions are available to prevent GDM and to reduce associated adverse outcomes. Personalised probability of developing GDM during pregnancy can be determined using a risk prediction model. These models extend from traditional statistics to machine learning methods; however, accuracy remains sub-optimal.
OBJECTIVE: We aimed to compare multiple machine learning algorithms to develop GDM risk prediction models, then to determine the optimal model for
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common complication in pregnancy that can lead to negative maternal and fetal outcomes. Online support interventions have been suggested as a potential tool to improve the management of GDM.
OBJECTIVE: This systematic review aimed to summarize the effectiveness of social media and online support interventions for the management of GDM.
METHODS: We conducted a thorough systematic search across Web of Science, Scopus, and PubMed, following PRISMA guidelines, and supplemented it with a manual search. Our results included both qualitative and
Систематический обзорСтатьяПоиск 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.
In recent years, the morbidity of gestational diabetes mellitus (GDM) maintained an upward trend. GDM can't merely lead to negative pregnancy consequences, but also endanger life of the mother and child in severe cases, and may also bring long-term complications and sequelae to the mother and child. Studies using subjective or objective methods to evaluate the correlation between sleep and GDM are inconsistent, but still suggest that poor sleep status may be related to GDM. In order to further understand the current research status of the relationship between sleep measured by different tools
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: Treatment of non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) is guided by risk stratification using clinical and pathologic criteria. This study aimed to develop a natural language processing (NLP) model for identifying patients with high-risk NMIBC retrospectively from unstructured electronic medical records (EMRs) and to apply the model to describe patient and tumor characteristics.
METHODS: We used three independent EMR-derived data sets including adult patients with a bladder cancer diagnosis in 2011-2020 for NLP model development and training (n = 140), validation (n = 697), and appl
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: One in ten newborn children is born prematurely. The elongated length of stay (LOS) of these children in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) has important implications on hospital occupancy figures, healthcare and management costs, as well as the psychology of parents. In order to allow accurate planning and resource allocation, this study aims to create a generalizable and robust model to predict the NICU LOS of preterm newborns.
METHODS: Data were collected from a large tertiary center NICU between 2011 and 2018 and relates to 5,362 newborns. The selected model was externall
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: Clinical management of patients receiving immune checkpoint inhibitors (ICIs) could be informed using accurate predictive tools to identify patients at risk of short-term acute care utilization (ACU). We used routinely collected data to develop and assess machine learning (ML) algorithms to predict unplanned ACU within 90 days of ICI treatment initiation.
METHODS: We used aggregated electronic health record data from 7,960 patients receiving ICI treatments to train and assess eight ML algorithms. We developed the models using pre-SARS-COV-19 COVID-19 data generated between January 20
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: Machine learning models have demonstrated superior performance in predicting invasive bacterial infection (IBI) in febrile infants compared to commonly used risk stratification criteria in recent studies. However, the black-box nature of these models can make them difficult to apply in clinical practice. In this study, we developed and validated an explainable deep learning model that can predict IBI in febrile infants ≤ 60 days of age visiting the emergency department.
METHODS: We conducted a retrospective study of febrile infants aged ≤ 60 days who presented to the pediatric eme
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: To develop a machine-learning (ML) model using administrative data to estimate risk of adverse outcomes within 30-days of a benzodiazepine (BZRA) dispensation in older adults for use by health departments/regulators.
DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: This study was conducted in Alberta, Canada during 2018-2019 in Albertans 65 years of age and older. Those with any history of malignancy or palliative care were excluded.
EXPOSURE: Each BZRA dispensation from a community pharmacy served as the unit of analysis.
MAIN OUTCOMES AND MEASURES: ML algorithms were developed on 2018 adminis
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.
MedElevator
Войти в исследования