Tumor biopsy is essential for the definitive diagnosis of central nervous system (CNS) lymphoma. However, the biopsy procedure carries the risk of complications such as bleeding, convulsions, and infection. Cerebrospinal fluid (CSF) β2-microglobulin (β2-MG), soluble IL-2 receptor (sIL-2R), and interleukin-10 (IL-10) are known to be useful diagnostic biomarkers for CNS lymphoma. The C-X-C motif chemokine ligand 13 (CXCL13) was recently reported to be another useful biomarker for CNS lymphoma. The purpose of this study is to establish a diagnostic algorithm that can avoid biopsy by combining the
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2019eng
Blood lactate is an important biomarker that has been linked to morbidity and mortality of critically ill patients, acute ischemic stroke, septic shock, lung injuries, insulin resistance in diabetic patients, and cancer. Currently, the clinical measurement of blood lactate is done by collecting intermittent blood samples. Therefore, noninvasive, optical measurement of this significant biomarker would lead to a big leap in healthcare. This study, presents a quantitative analysis of the optical properties of lactate. The benefits of wavelength selection for the development of accurate, robust, a
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: Tuberculosis is the second leading cause of death from an infectious disease worldwide after HIV, thus reasoning the expeditions in antituberculosis research. The rising number of cases of infection by resistant forms of M. tuberculosis has given impetus to the development of novel drugs that have different targets and mechanisms of action against the bacterium.
METHODS: In this study, we have used machine learning algorithms on the available high throughput screening data of inhibitors of fructose bisphosphate aldolase, an enzyme central to the glycolysis pathway in M. tuberculos
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.
INTRODUCTION: Incidence and prevalence estimates for myasthenia gravis (MG) have varied widely, and the ability of administrative health data (AHD) records to accurately identify cases of MG is yet to be ascertained. The goal of the current study was to validate an algorithm to identify patients with MG in Ontario, Canada using AHD - thereby enabling future disease surveillance.
METHODS: A reference standard population was established using automated key word searching within EMRALD (Electronic Medical Record Administrative data Linked Database) and chart review of potential cases. AHD algori
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology2015eng
HYPOTHESIS: Power reflectance (PR) measurements in ears with superior canal dehiscence (SCD) have a characteristic pattern, the detection of which can assist in diagnosis.
BACKGROUND: The aim of this study was to determine whether PR coupled with a novel detection algorithm can perform well as a fast, noninvasive, and easy screening test for SCD. The screening test aimed to determine whether patients with various vestibular and/or auditory symptom(s) should be further considered for more expensive and invasive tests that better define the diagnosis of SCD (and other third-window lesions).
ME
Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Public health surveillance programs in the U.S. are undergoing landmark changes with the availability of electronic health records and advancements in information technology. Injury narratives gathered from hospital records, workers compensation claims or national surveys can be very useful for identifying antecedents to injury or emerging risks. However, classifying narratives manually can become prohibitive for large datasets. The purpose of this study was to develop a human-machine system that could be relatively easily tailored to routinely and accurately classify injury narratives from la
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.
Several algorithms for early prediction of poor-mobilizing patients after chemotherapy and granulocyte colony-stimulating factor administration have been proposed. They generally define peripheral blood cut-off levels of CD34+ cells at a fixed day after starting chemotherapy, mostly with cyclophosphamide. To define an algorithm for early addition of plerixafor regardless of the chemotherapy regimen used, we retrospectively analyzed 280 chemomobilization attempts in 236 patients treated at our institution between 2002 and 2012. In multivariate analysis, CD34+ absolute count and CD34+ percentage
Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка 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: Extended lumbar drain (ELD) has become a popular pre-shunt workup test to help diagnose normal pressure hydrocephalus (NPH). Unfortunately, this procedure requires a substantial time investment for both the family and hospital. In this study, we investigate how accurate the prediction of ELD outcome can be achieved by using simple decision rules automatically derived from pulse morphological metrics of overnight ICP recordings. Our ultimate goal is to test the hypothesis that overnight ICP monitoring, empowered by subsequent signal analysis, could be an alternative to ELD.
METHODS
СтатьяПоддержка 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.
The self-assembly of matter into ordered structures is ubiquitous throughout nature and engineered systems. Programming a material's macroscopic properties via molecular-level structural control is a grand scientific challenge, requiring methods for inverse design that can design a targeted molecule to achieve a given self-assembled structure. One model system that serves as a common proving ground for inverse design algorithms is block copolymers. In these systems, self-consistent field-theory (SCFT) provides a robust thermodynamic model for predicting self-assembly for a given molecular sequ
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 assess the accuracy and robustness of the AI algorithm for detecting referable diabetic retinopathy (RDR), referable macular diseases (RMD), and glaucoma suspect (GCS) from fundus images in community and in-hospital screening scenarios.
METHODS: We collected two color fundus image datasets, namely, PUMCH (556 images, 166 subjects, and four camera models) and NSDE (534 images, 134 subjects, and two camera models). The AI algorithm generates the screening report after taking fundus images. The images were labeled as RDR, RMD, GCS, or none of the three by 3 licensed ophthalmologists.
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: The treatment planning for Gamma Knife (GK) stereotactic radiosurgery (SRS) that performs dose calculations based on tissue maximum ratio (TMR) algorithm has disadvantages in predicting dose in tissue heterogeneity. The latest version of the planning software is equipped with a convolution dose algorithm as an optional extra and the new algorithm is able to compensate for head inhomogeneity. However, the effect of this improved calculation method requires detailed validation in clinical cases. In this study, we compared absolute and relative dose distributions of treatment plans fo
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: Escherichia coli bloodstream infection (E. coli BSI) is a global clinical challenge with markedly higher mortality once it progresses to septic shock. Current tools are impractical in primary care, creating an urgent clinical need for accessible, laboratory-based early prediction tools. Thus, we developed and validated an interpretable machine learning model using routine laboratory indicators acquired prior to septic shock to predict septic shock in patients with E. coli BSI.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on 719 patients with E. coli BSI treated at a tertiary re
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: Length of hospital admission after major oncologic surgery is often highly variable. Although in carefully selected patients, early discharge can be safe, few automated systems exist to prospectively identify eligible patients. We aimed to develop and validate a predictive model to provide dynamic discharge predictions through each postoperative day.
METHODS: Electronic medical record data from the day of operation through to postoperative day 3 from adult patients who underwent elective pancreas resections between 2001 and 2021 were used. The final model used tabular prior data f
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
This study aimed to characterize salivary microbiome compositions that can classify periodontal health and various stages of periodontitis. We collected saliva samples from 250 study subjects, including 100 periodontally healthy controls and 150 periodontitis patients in stages I/II/III. We performed 16S ribosomal RNA gene sequencing to characterize their salivary microbiomes. Alpha diversities show significant differences between healthy and periodontitis. Differentially abundant taxa were identified by ANCOM. Random forest machine learning models were used to classify each periodontitis stag
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: Many patterns from the entire strain and TDI curves remain uninvestigated.
OBJECTIVES: We investigated whether applying signal analysis with supervised machine learning (ML) to strain and TDI curves would improve the prediction of heart failure (HF) or cardiovascular death (CV death) compared with conventional echocardiographic parameters, and whether it would reveal previously unrecognized prognostic signal-derived parameters.
METHODS: In total, 744 novel signal-analytical parameters extracted from 18 strain curves and 6 TDI curves were evaluated using ML and compared with a bas
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: A simple tool for predicting the risk of tooth loss is considered valuable for the implementation of early preventive measures in community settings. This study aimed to establish a simple predictive model for tooth loss in a community-dwelling Japanese population.
METHODS: This longitudinal study included 1755 participants aged 40-79 years who underwent dental examinations between 2007 and 2012. Incident tooth loss was defined as losing ≥2 teeth over a 5-year period, corresponding to the highest quartile of the number of teeth lost. Logistic regression analysis was employed for d
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.
IgA nephropathy (IgAN) is the most prevalent primary glomerular disease worldwide and a leading cause of end-stage kidney disease (ESKD). Its clinical heterogeneity results in divergent renal outcomes, making early identification of high-risk patients essential. Prognostic models are crucial for stratifying ESKD risk, guiding treatment intensity, optimizing timing of interventions such as immunosuppressive therapy, and informing clinical trial enrollment. Over recent decades, multiple prognostic approaches have emerged, ranging from traditional clinical and histopathological scoring systems to
СтатьяОбзорПоиск 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.
To develop and validate a machine learning model integrating intra-abdominal pressure (IAP) and gut microbial characteristics for early identification of enteral nutrition intolerance (EENI) in critically ill ICU patients. This cohort study (January 2023-December 2025) included 300 ICU patients receiving early enteral nutrition. Baseline clinical characteristics, intra-abdominal pressure, laboratory indices, and quantitative gut microbial taxa were collected. Candidate predictors were selected using the least absolute shrinkage and selection operator regression, and independent predictors were
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: Sirolimus, also known as rapamycin, is an mTOR receptor inhibitor that suppresses cell proliferation and angiogenesis, demonstrating efficacy against multiple types of vascular anomalies. However, sub-therapeutic concentrations (below effective levels) and supra-therapeutic concentrations (leading to adverse reactions) of sirolimus may both negatively impact patient treatment outcomes. This study aimed to establish optimal models to predict the risk of sirolimus exposure using machine learning, ensure that sirolimus blood concentrations remain within the therapeutic range, and th
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: Stillbirth remains a critical global health challenge, particularly prominent in developing regions. While China’s stillbirth rate falls below the global average, persistent disparities suggest opportunities for further reduction. This study aims to analyze pregnancy-related factors affecting stillbirth through machine learning to support risk stratification and to inform future studies evaluating targeted prevention strategies. MATERIALS AND METHODS: This retrospective cohort study analyzed electronic medical records (EMR) from 65,884 pregnant women who delivered in Shuyang. Thr
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