OBJECTIVE: This study used machine learning algorithms to identify critical variables and predict postoperative delirium (POD) in patients with degenerative spinal disease.
METHODS: We included 663 patients who underwent surgery for degenerative spinal disease and received general anesthesia. The LASSO method was used to screen essential features associated with POD. Clinical characteristics, preoperative laboratory parameters, and intraoperative variables were reviewed and were used to construct nine machine learning models including a training set and validation set (80% of participants), a
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.
Schistosomiasis is a neglected tropical disease that continues to be a leading cause of illness and mortality around the globe. The causing parasites are affixed to the skin through defiled water and enter the human body. Failure to diagnose Schistosomiasis can result in various medical complications, such as ascites, portal hypertension, esophageal varices, splenomegaly, and growth retardation. Early prediction and identification of risk factors may aid in treating disease before it becomes incurable. We aimed to create a framework by incorporating the most significant features to predict Sch
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: Transcriptome sequencing has been broadly available in clinical studies. However, it remains a challenge to utilize these data effectively for clinical applications due to the high dimension of the data and the highly correlated expression between individual genes.
METHODS: We proposed a method to transform RNA sequencing data into artificial image objects (AIOs) and applied convolutional neural network (CNN) algorithms to classify these AIOs. With the AIO technique, we considered each gene as a pixel in an image and its expression level as pixel intensity. Using the GSE96058 (n =
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.
Site-specific management using spatial crown volume characterization can greatly reduce the amount of pesticides applied in agricultural treatments performed with air-assisted sprayers, while helping farmers achieve the European legislation on safe use of pesticides. Nevertheless, variable rate treatments in olive groves have received little attention. Thus, field research was conducted in a 20.6-ha traditional olive grove. Two attributes of the trees - tree crown volume (V) and tree projected area - were determined, using 67 samples for V and all trees of the field (1433) for tree projected 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.
Influenza A viruses, especially H3N2 and H1N1 subtypes, are viruses that often spread among humans and cause influenza pandemic. There have … norm of a matrix with a few regularization terms. DRMNN was compared with three recent association prediction algorithms. The AUC of DRMNN in the global fivefold cross-validation (fivefold CV) is 0.8661, and the AUC in the local leave-one-out cross-validation (LOOCV) is 0.6929. Experiments have shown that DRMNN is better than other algorithms in predicting which drugs …
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 OBJECTIVE: To develop a computational algorithm that detects and identifies different artefact types in neonatal electroencephalography (EEG) signals.
METHODS: As part of a larger algorithm, we trained a Residual Deep Neural Network on expert human annotations of EEG recordings from 79 term infants recorded in a neonatal intensive care unit (112 h of 18-channel recording). The network was trained using 10 fold cross validation in Matlab. Artefact types included: device interference, EMG, movement, electrode pop, and non-cortical biological rhythms. Performance was assessed by p
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: Alopecia areata (AA) is an autoimmune disease typified by nonscarring hair loss with a variable clinical course. Although there is an increased understanding of AA pathogenesis and progress in its treatments, the outcome of AA patients remains unfavorable, especially when they are progressing to the subtypes of alopecia totalis (AT) or alopecia universalis (AU). Thus, identifying biomarkers that reflect the risk of AA progressing to AT or AU could lead to better interventions for AA patients.
METHODS: In this study, we conducted bioinformatics analyses to select key genes that cor
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: Pancreatic cystic lesions (PCLs) may be precancerous. Those likely to harbor high-grade dysplasia (HGD) or pancreatic cancer (PC … ring HGD/PC. A panel of 2 MDMs assayed in CF yielded results with potential to enhance current risk prediction algorithms. Prospective studies are indicated to optimize and further evaluate CF-MDMs for clinical use.
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.
The field of reverse vaccinology developed as an outcome of the genome sequence revolution. Following the introduction of live vaccinations in the western world by Edward Jenner in 1798 and the coining of the phrase 'vaccine', in 1881 Pasteur developed a rational design for vaccines. Pasteur proposed that in order to make a vaccine that one should 'isolate, inactivate and inject the microorganism' and these basic rules of vaccinology were largely followed for the next 100 years leading to the elimination of several highly infectious diseases. However, new technologies were needed to conquer ma
СтатьяОбзорПоддержка 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.
BACKGROUND: Abnormalities of pre-mRNA splicing are increasingly recognized as an important mechanism through which gene mutations cause disease. However, apart from the mutations in the donor and acceptor sites, the effects on splicing of other sequence variations are difficult to predict. Loosely defined exonic and intronic sequences have been shown to affect splicing efficiency by means of silencing and enhancement mechanisms. Thus, nucleotide substitutions in these sequences can induce aberrant splicing. Web-based resources have recently been developed to facilitate the identification of nu
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Daily disease monitoring via a public health surveillance system provides valuable information on population risks. Efficient statistical tools for early detection of rapid changes in the disease incidence are a must for modern surveillance. The need for statistical tools for early detection of outbreaks that are not based on historical information is apparent. A system is discussed for monitoring cases of infections with a view to early detection of outbreaks and to forecasting the extent of detected outbreaks. We propose a set of adaptive algorithms for early outbreak detection that does not
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.
Early recognition of clinical deterioration in hospitalized patients is essential for preventing adverse events such as cardiac arrest, sepsis, respiratory failure and unplanned intensive care unit (ICU) admission. Traditional Early Warning Systems (EWS), including the Modified Early Warning Score (MEWS) and National Early Warning Score (NEWS), are widely used to support bedside assessment through standardized evaluation of physiological parameters. However, conventional EWS are limited by intermittent monitoring, manual data entry and variable clinical interpretation. Recent advances in elect
СтатьяОбзорПоиск 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.
Beyond its clinical applications, Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA) offers potential for forensic biological profiling, particularly in cases involving fragmented remains. This study establishes proof of concept for the use of DXA-derived variables, including Area, Bone Mineral Density (BMD), and Bone Mineral Content (BMC) across proximal femoral regions for the estimation of sex, age, and stature. Predictive performance was evaluated by directly comparing traditional baseline methods (Discriminant Function Analysis and stepwise regression) against various algorithmic approaches, includin
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 integration of machine learning (ML) approaches with immune biomarker research may facilitate the identification of candidate markers for achieving personalized medicine approaches in severe mental illnesses (SMI). This systematic review synthesizes the available evidence on ML algorithms applied to immune biomarkers in major depressive (MDD), bipolar (BD) and schizophrenic spectrum disorders (SZ), examining their performance across different clinical uses including diagnostic, prediction, monitoring, prognostic categories, in accordance with the Food and Drug Administration - Biomarker, E
СтатьяОбзорПоиск 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.
INTRODUCTION: Myofibroblasts play a critical role in the progression of hepatocellular carcinoma (HCC), a major subtype of primary liver cancer.
METHODS: Bulk RNA-seq data were analyzed to identify core genes of relevant cell subpopulations. Next, cell clustering was performed based on public scRNA-seq data of HCC. Using the R package CellChat, receptor-ligand communication networks between myofibroblasts and other cell subtypes were characterized. Hub genes within HCC myofibroblast subpopulations were screened via hdWGCNA. Subsequently, differentially expressed genes (DEGs) from the bulk ana
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.
PURPOSE: Noninvasive approaches for the risk assessment of colorectal neoplasia remain limited, particularly in terms of interpretability and clinical applicability. This study aimed to develop and validate interpretable machine learning models using blood cell-derived inflammatory indices to identify colorectal adenoma (CRA) and colorectal cancer (CRC).
PATIENTS AND METHODS: This retrospective study included 1301 participants from the Second Affiliated Hospital of Guangxi Medical University between January 2017 and April 2022, comprising 487 healthy controls (HC), 327 patients with CRA, and
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.
The bond strength of corroded reinforced concrete (CRC) structures is critical for structural safety and long-term durability. However, the corrosion-induced bond degradation process is influenced by multiple, coupled factors and exhibits complex, nonlinear behavior, making it difficult for traditional theoretical models to provide accurate predictions. To address this challenge, this study proposes a novel, unified prediction framework based on machine learning techniques. A total of 391 experimental datasets were collected and compiled, covering key parameters including bond strength, reinfo
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: Despite recent advances in therapeutic strategies for hepatocellular carcinoma (HCC), patient prognosis remains unsatisfactory. Accumulating evidence indicated that dysregulation of metabolism-related pathways and genes plays a pivotal role in HCC progression. Accordingly, metabolic-associated genes hold promise as prognostic biomarkers and potential predictors of therapeutic response. This study aimed to identify distinct metabolic subtypes of HCC and compare their clinicopathological and genomic features. Prognosis-associated metabolic genes were screened using an integrated mach
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: To test whether knee osteoarthritis (OA) partitions into discrete subtypes across six biological domains, characterise structural and symptom axes, quantify the information gap between deep and routine clinical phenotyping, and identify invisible subgroups at elevated arthroplasty risk.
METHODS: Multi-Omics Factor Analysis (MOFA) was applied across six domains (886 variables) in 600 knees from the FNIH OA Biomarkers Consortium. Discrete clustering was tested using four algorithms with bootstrap stability assessment. A Clinical Shadow model projected MOFA factors into 8697 validati
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: This study compared seven machine learning (ML) algorithms to identify the most effective model for predicting low birth weight (LBW) in singleton pregnancies. The primary goal was to develop a high-accuracy screening tool to support clinical decision-making and early intervention.
METHODS: A prospective cross-sectional study was conducted among women delivering at the Women and Children Hospital of An Giang, Vietnam. Feature selection was performed using the Boruta algorithm, and data imbalance was addressed with the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Seven ML alg
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