OBJECTIVES: To develop and validate an equation for estimating Appendicular Skeletal Muscle Mass (ASM) using community-accessible indicators, thereby facilitating the rapid screening of sarcopenia among older adults in primary care settings.
METHODS: A total of 800 community-dwelling elders were included and randomly partitioned into a training set (80%) and a validation set (20%); an additional 200 elderly participants were independently recruited to serve as the external validation cohort. Demographic characteristics, anthropometric and biochemical parameters of the participants were collec
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.
INTRODUCTION: This study aims to develop a machine-learning-based risk prediction model for a long-term visual prognosis in patients with proliferative diabetic retinopathy (PDR) following pars plana vitrectomy (PPV).
METHODS: We analysed 609 PDR patients (609 eyes) who underwent PPV at Shanxi Eye Hospital from January 1, 2022, to January 1, 2025. The dataset was randomly split into training and validation sets at an 8:2 ratio. Candidate risk factors were identified using LASSO regression, followed by multivariate logistic regression to determine independent predictors. Machine learning algor
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.
OBJECTIVE: This study aimed to develop supervised machine learning (ML) models to predict ocular sagittal height (OC-SAG), using anterior eye data derived from topography and tomography.
METHOD: ology: A retrospective cohort of 100 eyes provided data such as keratometry, eccentricity, white-to-white distance, and corneoscleral junction (CSJ) metrics through anterior segment optical coherence tomography (CASIA 2). Four supervised ML models were developed to predict OC-SAG at 10 mm and 14 mm chord lengths, using either topographical data alone or both topographical and tomographical data.
RESU
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.
Data-driven such as machine learning models in rare disease research faces a significant challenge: scarce data cause performance degradation and unstable explanations that undermine clinical trust. This study investigated whether synthetic data augmentation can maintain prediction performance and improve explainability stability for cardiovascular disease risk prediction in Chronic Myeloid Leukemia patients. Using 235 real-world patients' data, we employed DP-CGANS to generate synthetic records and evaluated their impact across decreasing sample sizes, comparing real-data-only versus real + s
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.
OBJECTIVES: Our objective is to develop a deep learning-based artificial intelligence (AI) model capable of analyzing digital mammography (DM) images to predict axillary lymph node (ALN) status subsequent to neoadjuvant therapy (NAT) in breast cancer patients.
MATERIALS AND METHODS: We developed and validated an AI model for predicting post-NAT ALN status using images and clinical data of 956 invasive non-specific breast cancer patients with positive ALN metastasis from three medical centers. During development, four image cropping methods and five backbone networks were compared for classifi
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: Preterm prelabor rupture of membranes (PPROM) is a multifactorial obstetric complication that contributes significantly to neonatal morbidity and mortality. Recent evidence suggests that systemic inflammation and periodontal health are critical determinants in the etiology of PPROM. However, conventional predictive methods often fail to integrate multidomain data for early risk assessment. This study aimed to develop an ANN-based model to classify PPROM status by integrating hematological inflammatory markers, periodontal indices, and maternal behavioral factors.
METHODS: A multil
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: Accurate prognostic prediction remains a significant challenge in the management of low-grade serous ovarian cancer (LGSOC), a rare and molecularly distinct histologic subtype. This study aimed to develop a prediction model visualized by nomogram to predict recurrence and survival outcomes in LGSOC patients.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on patients with LGSOC, using Cox regression to identify factors associated with recurrence and survival for further development of prediction model. The model's accuracy and discriminative ability were assessed with area under the
СтатьяМногоцентровое 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: Under China’s dual economic structure of urban and rural areas, rural regions face issues such as low socioeconomic status, inadequate healthcare resources, and neglect of mental health, leading to a higher prevalence of depression among middle-aged and older adults (above 45 years) in this area. METHODS: This prospective cohort study used data from 6,183 rural Chinese middle-aged and older adults in the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS, 2018–2020). A random forest model was developed to predict 3-year incidents of depressive symptoms. Independent risk factors
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: Phosphorylation is a crucial post-translational modification mechanism that enhances proteomic diversity, and its malfunction has been confirmed to be associated with complex traits, especially brain disorders. One of the factors contributing to this malfunction is the missense mutations given that they may alter the peptides flanking the phosphorylated residues. However, the specific effects of these missense mutations on phosphorylation remain unclear. METHODS: To ascertain these, a deep learning phosphorylation prediction model (DeepMEP), which is the first to be developed on a
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: Stress urinary incontinence (SUI) seriously affects patients’ daily lives. Early identification of risk factors for SUI has positive social and clinical significance. This study aimed to develop and externally validate predictive models for female SUI using clinical data and pelvic floor ultrasound (PFU) parameters through multivariate logistic regression (MLR) and the C5.0 decision tree (DTC5.0). METHODS: The training cohort comprised basic data and PFU parameters from 291 patients across two hospitals. Risk factors for SUI were identified through differential analysis and incorpo
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.
Seizure prediction is the grand challenge of epileptology. However, effort was devoted to prediction of focal seizures, while generalized seizures were regarded as stochastic events. Long-lasting local field potential (LFP) recordings containing several hundred generalized spike and wave discharges (SWDs), acquired at eight locations in the cortico-thalamic system of absence epileptic rats, were iteratively analyzed in all possible combinations of either two or three recording sites, by a wavelet-based algorithm, calculating the product of the wavelet-energy signaling increases in synchronicit
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.
Renal cell carcinoma (RCC) represents one of the most common malignant tumors of the urinary system, characterized by high heterogeneity and aggressiveness. Studies indicate that matrix metalloproteinase-9 (MMP9) plays a critical role in the invasion, metastasis, and prognosis of RCC, and is recognized as a potential molecular biomarker and therapeutic target. This study aims to develop a radiomics-based prediction model for noninvasive identification of MMP9 expression levels in RCC patients and to assess its clinical relevance in patient prognosis. This retrospective study utilized enhanced
СтатьяНаблюдательное 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.
INTRODUCTION: Hypertension, characterized by chronically elevated blood pressure, poses a significant global health burden. Its prevalence, a critical public health concern, necessitates accurate prediction models for timely intervention and management.
AIM: The proposed approach leverages the capability of an artificial neural network to capture complex patterns and non-linear relationships within the time series data, allowing for the development of a robust forecasting model to predict Hypertension. The study population consisted of known hypertensives. In this study, historical time serie
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: Chronic hepatitis B (CHB) is an infectious disease mainly affecting the liver, caused by the hepatitis B virus (HBV). In the treatment of CHB, pegylated interferon α-2b (PEG-IFNα-2b) is one of the important therapeutic options. However, there are significant individual differences in patients' responses to this treatment and only a few patients can achieve hepatitis B surface antigen (HBsAg) seroclearance. Therefore, an effective method to identify patients with a high likelihood of favorable response at an early stage is urgently needed.
METHODS: In this study, we analyzed data f
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.
Lung squamous cell carcinoma (LUSC), a subtype of non-small cell lung cancer, represents a significant portion of lung cancer cases with distinct histologic patterns impacting prognosis and treatment. The current pathological assessment methods face limitations such as interobserver variability, necessitating more reliable techniques. This study seeks to predict lymph node metastasis in LUSC using deep learning models applied to histopathology images of primary tumors, offering a more accurate and objective method for diagnosis and prognosis. Whole slide images (WSIs) from the Outdo-LUSC and t
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.
AIM: To assess the ability of clinical examination, biomarkers, electrophysiology and brain imaging, individually or in combination to predict good neurological outcomes at 6 months after CA.
METHODS: This was a retrospective analysis of the Korean Hypothermia Network Prospective Registry 1.0, which included adult out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) patients (≥18 years). Good outcome predictors were defined as both pupillary light reflex (PLR) and corneal reflex (CR) at admission, Glasgow Coma Scale Motor score (GCS-M) >3 at admission, neuron-specific enolase (NSE) <17 µg/L at 24-72 h, a me
СтатьяНаблюдательное исследованиеМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: Characterizing and enumerating rib fractures are critical to informing clinical decisions, yet in-depth characterization is rarely performed because of the manual burden of annotating these injuries on computed tomography (CT) scans. We hypothesized that our deep learning model, FasterRib , could predict the location and percentage displacement of rib fractures using chest CT scans.
METHODS: The development and internal validation cohort comprised more than 4,700 annotated rib fractures from 500 chest CT scans within the public RibFrac. We trained a convolutional neural network to
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.
PURPOSE: Acute pituitary referrals to neurosurgical services frequently necessitate emergency care. Yet, a detailed characterisation of pituitary emergency referral patterns, including how they may change prospectively is lacking. This study aims to evaluate historical and current pituitary referral patterns and utilise state-of-the-art machine learning tools to predict future service use.
METHODS: A data-driven analysis was performed using all available electronic neurosurgical referrals (2014-2021) to the busiest U.K. pituitary centre. Pituitary referrals were characterised and volumes 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.
BACKGROUND AND AIM: Treatment response to ursodeoxycholic acid may predict the prognosis of patients with primary biliary cholangitis (PBC). Recent studies have suggested the benefits of using machine learning (ML) to forecast complex medical predictions. We aimed to predict treatment response in patients with PBC using ML and pretreatment data.
METHODS: We conducted a single-center retrospective study and collected data from 194 patients with PBC who were followed up for at least 12 months after treatment initiation. Patient data were analyzed with five ML models, namely random forest, extre
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: Primary pontine hemorrhage (PPH) is a rare intracranial hemorrhage with a wide range of mortality rate. Predicting the prognosis of PPH is still challenging. Previous prognostic scoring tests have not been widely used due to limited external validation. This study applied machine learning (ML) algorithms to develop predictive models for mortality and prognosis of patients with PPH.
METHODS: Data of patients with PPH were retrospectively reviewed. Seven ML models were used to train and validate for predicting outcomes of PPH including 30-day mortality rate, 30-day, and 90-day funct
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