BACKGROUND: Cognitive impairment is a common and disabling non-motor symptom of Parkinson's disease, markedly diminishing quality of life an … hine learning models-including Random Forest, Logistic Regression, Gradient Boosting, CatBoost, and Support Vector Machine-were developed and evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve, accuracy, recall, F1-score, calibration, and decision curve analysis. Feature importance analysis was performed to identify key predictive variables.
RES …
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: Rectal cancer (RC) is a common malignant tumor, with lymph node metastasis (LNM) being a critical determinant of patient prognos … ve Bayes, XGBoost [XBG], Light Gradient Boosting Machine, Multilayer Perceptron, Gradient Boosting, Support Vector Machine, Random Forest, and Ada-Boost) were evaluated via area under the receiver operating characteristic curve (AUC), calibration curves, and decision curve analysis.
RESULTS: LNM prevalence was 26.9% (training), 27% (internal validation), and 81% (exter …
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and evaluate multiple machine learning models utilizing contrast-enhanced T1-weighted imaging (T1-CE … features were selected to generate three models: logistic regression (LR), random forest (RF), and support vector machine (SVM). The diagnostic performance of the three models was compared using the DeLong test. Additionally, Kaplan-Meier analysis was employed to assess disease-free survival (DFS) in patients with high and low CD3+ tumor-infiltrating lymphocyte (TIL) 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.
A COMMENTARY ON: Wu Y, Jia M, Fang Y, Duangthip D, Chu C H, Gao S S. Use machine learning to predict the treatment outcome of early childhood caries. BMC Oral Health 2025; 25: 389.
DESIGN: This was a retrospective secondary analysis of data from a randomized controlled trial published in 2020. No new participants or patient involvement were included.
CASE SELECTION: This study used the available data from 880 children, contributing 4157 carious tooth surfaces assessed at 30 months. These data were drawn from an original community-based RCT in Hong Kong (baseline N = 1070) that evaluated fluo
СтатьяКомментарийПоиск 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: Metabolic associated steatohepatitis (MASH) represents a severe subtype of metabolic associated fatty liver disease (MASLD), wit … learning algorithms, including Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Random Forest (RF), were applied to screen for signature MRDEGs. The diagnostic performance of these MRDEGs was evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and further validated usin …
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: The aim of this study was to develop a machine learning (ML) model for classifying osteoporosis in Korean women based on a large … were developed using ML techniques, including decision tree, random forest, multilayer perceptron, support vector machine, light gradient boosting machine, and extreme gradient boosting (XGBoost). The six ML classification models were compared with two traditional osteoporosis screening tools, including the osteoporosis risk assessment instrument (ORAI) and the osteopo …
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: Poly-victimization (PV), encompassing multiple forms of victimization including physical abuse, emotional maltreatment, neglect, … dren in Shantou and Jieyang areas using a unified strategy. Four machine learning models, including Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Artificial Neural Network (ANN), and Random Forest (RF), were employed to predict PV risk, and SHAP feature importance was utilized to evaluate risk factors. An early-warning index for PV was constructed using linea …
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: Independently investigating the association between pregnancy outcomes and the uterine cavity conception environment (UCCE) is c … for univariate feature selection, and five machine learning models-LR, random forest (RF), XGBoost, support vector machines (SVM), and LightGBM-were constructed, followed by a comprehensive evaluation of their predictive performance. Additionally, the Shapley additive explanation technology was employed to elucidate the output results from the best-performing model. A n …
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: Uveal melanoma (UVM) is a rare yet aggressive form of ocular cancer with a poor prognosis. This study aims to investigate the ro … methods such as least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, random forest, support vector machine (SVM), gradient boosting machine (GBM), neural network algorithm (NNET), and eXtreme gradient boosting (XGBoost). A risk signature model was developed using data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) cohort and validated using the International Cancer …
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.
PRÉCIS: This study developed and validated a machine learning-based risk prediction model to estimate the likelihood of postoperative hypero … variables, and various machine learning models, including logistic regression (LR), random forest, support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and XGBoost, were developed. Model performance was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curves and the area under the curve (AUC). The best-performing model was selected for visualization and inter …
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.
OBJECTIVE: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is one of the most significant cardiovascular risk factors, playing vital roles in various cardi … sed to screen the hub genes, including the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Random Forest (RF). Moreover, the receiver operating characteristic (ROC) curve, calibration curve, and decision curve analysis (DCA) were applied to evaluate the diagnostic value of the nomogram model. F …
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Parkinson's disease (PD) shows small structural changes in nigrostriatal pathways, which can be sensitively captur … , three different conventional machine learning models were then created: logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and random forest (RF). To ensure the models were accurate, a process called 10-fold cross-validation was used, where the data were split into 10 parts for training and testing.
RESULTS: Using MK alone, the models achieved good results in co …
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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 AND PURPOSE: Psoriasis is a chronic, immune-mediated inflammatory skin disease that significantly impacts patients' quality of li … orted Outcomes questionnaires. Machine learning models, particularly Random Forest (AUC = 0.98) and Support Vector Machine (AUC = 0.96), effectively predicted patient engagement. DLQI scores significantly decreased from 9.33 ± 7.75 at baseline to 4.34 ± 5.86 at 6 months. Similarly, the PSSD - 7 Days questionnaire showed major reductions, with scores dropping from 55.43 …
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: Accumulating evidence has showed a bidirectional link between periodontitis (PD) and primary Sjögren's syndrome (pSS), but the m … ctions. Three machine learning algorithms (least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest (RF)) were used to further identify shared diagnostic genes, and these genes were assessed via receiver operating characteristic (ROC) curves in discovery and validation datasets. CIBERSORT …
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: Fetal growth restriction (FGR) occurs in 10% of pregnancies worldwide. Placenta dysfunction, as one of the most common causes of … ee machine learning algorithms (least absolute shrinkage and selection operator, random forest, and support vector machine model), and the nomogram was then developed. The receiver operating characteristic curve, calibration curve, and decision curve analysis curve were used to verify the validity of the diagnostic model. Using cell-type identification by estimating rel …
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: Primary angle closure glaucoma (PACG) is the leading cause of irreversible blindness in Asia, and no reliable, effective diagnos … miluminescence immunoassay to determine candidate biomarkers. Five machine learning (random forest, support vector machine, lasso, K-nearest neighbor, and GaussianNaive Bayes [NB]) approaches were used to identify an optimal algorithm. The discrimination ability was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Calibration was assesse …
Многоцентровое 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.
INTRODUCTION: Open globe injuries (OGI) represent a main preventable reason for blindness and visual impairment, particularly in developing … y using ten supervised machine learning algorithms including multinomial logistic regression (MLR), support vector machines (SVM), K-nearest neighbors (KNN), naïve bayes (NB), decision tree (DT), random forest (RF), bagging (BG), adaptive boosting (ADA), artificial neural networks (ANN), and extreme gradient boosting (XGB). Accuracy, positive predictive value (PPV), rec …
СтатьяСравнительное 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: Longitudinal tracking of multiple sclerosis (MS) symptoms in an individual's own environment may improve self-monitoring and cli … nd the previous period (context features). Then, we apply a machine learning (ML) approach based on Support Vector Machine with Radial Bias Function Kernel and AdaBoost to predict the presence of depressive symptoms (every two weeks) and high global MS symptom burden, severe fatigue, and poor sleep quality (every four weeks).
RESULTS: Between November 16, 2019, and Jan …
СтатьяПрепринтПоиск 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 establish machine learning (ML) prediction models for prostate cancer (PCa) using transrectal ultrasound videos and multi-para … ADC groups and used a t-test, the Mann-Whitney U test, and LASSO regression to screen the features. Support vector machine (SVM), random forest (RF), adaptive boosting (ADB), and gradient boosting machine (GBM) models were used to establish radiomics models. In addition, we fused the features screened via LASSO regression from three groups as new features and rebuilt ML …
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 AND OBJECTIVE: Essential thrombocythemia (ET) is a rare myeloproliferative malignancy which may lead to severe thrombohemorrhagic … es were conducted. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression model and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) machine-learning algorithm were performed to select the candidate gene biomarker. The expression level and diagnostic effectiveness of the identified gene biomarker were further validated using GSE567 and GSE2 …
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