Although multiple risk prediction models have been developed to identify malnutrition in dialysis patients, their quality and performance remain unclear, limiting their practicality in current clinical practice and future research. Therefore, we conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate these models. Searches were conducted in PubMed, Embase, Web of Science, The Cochrane Library, CINAHL, SinoMed, CNKI, Wanfang, and VIP Database from inception to January 26, 2026. Two investigators independently screened the literature, extracted data, and assessed quality using the Prediction
Систематический обзорСтатьяМетаанализПолный 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 rapid growth of quantum computing is driven by promises of performing complex calculations with unprecedented speed; however, current use cases have been limited by quantum hardware and the difficulty of identifying problems that classical computers cannot easily address. Within these constraints, biological problems including drug discovery, protein folding, and precision medicine present an opportunity to understand how current quantum hardware can make advances. In immunology, accurate prediction of cancer neoantigens remains a major challenge, limited by small, noisy datasets and the i
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.
Reliable structural prediction of T-cell receptors (TCRs) is essential for dissecting antigen recognition and accelerating TCR-based therapeutic development, yet the performance of emerging computational structure prediction models for this task requires further systematic evaluation under practical usage conditions. Here, we assembled a manually curated dataset of TCR crystal structures and compared five state-of-the-art predictors-AlphaFold2 (v2.3.1), TCRmodel2, AlphaFold3, ESMFold, and tFold-TCR-in both single-chain and paired-chain modes. Using pLDDT and model confidence scores (pTM/ipTM),
СтатьяСравнительное 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.
Although pregnant cows can be assigned an expected calving date, such forecasts remain imprecise due to individual physical and hormonal changes affecting cows' behaviour. Proper management during calving is crucial for the health of cows and calves. This study aimed to predict calving time based on behavioural symptoms in cows of two breeds: 38 Polish Holstein-Friesian (PHF) and 14 Brown Swiss cows from a single farm. Using CowManager sensors, the behaviour of the dairy cows was monitored 24 h a day, with data from 3D accelerometers classified into specific activities (eating, ruminating, ina
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.
We previously established an interpretable combinatorial data-mining framework to identify combinations of clinical factors predictive of heart failure. Because hypertension (HT) is a major contributor to heart failure, accurate prediction of new-onset HT is critically important for prevention. To identify combinations of clinical factors predictive of HT onset using a novel limitless-arity multiple-testing procedure (LAMP) and to estimate the probability of developing HT. We analyzed 2,610,286 individuals without HT who underwent annual health check-ups starting in 2005-2015 and were followed
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: Predicting patients with ocular myasthenia gravis (OMG) achieving minimal manifestation status (MMS) or better is crucial for guiding treatment decisions. Prognostic models are becoming increasingly popular in the medical field due to their high accuracy. This study aimed to develop a clinical tool based on both ocular and systemic factors.
METHODS: We reviewed patients from our hospital from 2020 to 2023. Logistic and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regressions were applied to determine key predictors. A logistic nomogram model was constructed based on the se
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: Dengue transmission in Indonesia is shaped by interacting climatic, environmental, and socio-demographic factors, yet most forecasting systems remain static and vulnerable to data shifts. There is a critical need for adaptive, data-driven early-warning frameworks that integrate multiple predictor domains while preventing methodological biases such as information leakage. This study aimed to develop a Random Forest (RF)-based predictive model embedded within an Agile System Development workflow to forecast monthly dengue case counts in Yogyakarta.
METHODS: Monthly dengue case count
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: With the advent of antiretroviral therapy, the life expectancy of people living with HIV has increased significantly, leading to a growing prevalence of frailty and its associated adverse outcomes. However, frailty prediction models developed for the general older population may not apply to people living with HIV due to their distinct immunologic, inflammatory, and comorbidity profiles. To the best of our knowledge, no systematic review to date has comprehensively evaluated frailty prediction models specifically developed for people living with HIV.
OBJECTIVE: This systematic rev
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.
INTRODUCTION: Traditional orthodontic diagnostics rely significantly on lateral cephalometric radiographs, posing health risks due to ionising radiation, particularly in paediatric patients. Artificial intelligence (AI) represents a promising alternative by enabling predictions of cephalometric parameters from non-radiographic clinical data. This study evaluates the accuracy and clinical utility of CEPHCLINIC, an open-source AI software designed to predict conventional cephalometric measurements using clinical photographs and intraoral 3D scans, thus adhering to radiation protection principles
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: Prosthetic joint infections (PPI) will challenge orthopaedic surgeons and the health care system in the coming years. Evidence-based and reliable preoperative diagnostics are necessary for success in the field of revision arthroplasty. Especially the preoperative detection of PPI is important with respect to the treatment strategy.
AIM: The aim of this study was to develop a detailed and structured standard operating procedure (SOP) to detect PPI preoperatively.
METHODS: A systematic literature research was performed and relevant articles identified. After extracting the data, st
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: Recent reports indicate that certain pre- and intraoperatively determined risk factors are predictive of pelvic lymph node metastases from endometrial cancer, allowing selective pelvic lymph node dissection. The objective of this study was to evaluate the accuracy of pre-, pre-/intra- and postoperatively determined tumor characteristics.
METHODS: The study is based on 100 patients treated from 1987-1991 with total abdominal hysterectomy and bilateral salpingo-oophorectomy. In all patients thorough pelvic lymphadenectomies were performed (no sampling). These patients were evaluated
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.
Considering crop yield prediction as critical to optimizing agricultural practices and food security, this question is critical to U.S. agricultural planning and regional food security; relevant research on corn, one of the essential crops, must focus on the accurate methods for predicting this crop. It has been discussed that yield prediction models generally rely on simplistic approaches, which fail to capture complex, non-linear relationships in agricultural data. This work fills the knowledge gap by making use of advanced machine-learning techniques to improve the accuracy of corn yield pr
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: The electrocardiogram-based algorithm for predicting paraseptal atrial tachycardia (PSAT) is limited by the significant overlaps in P-wave morphology originating from various paraseptal sites.
OBJECTIVES: The goals of this study were to investigate the endocardial activation characteristics of PSAT and to seek an endocardial activation-derived predictor for the ablation site.
METHODS: Forty-four patients [11 men (25%); mean age 62.6 ± 14.7 years] with PSAT ablation in 4 tertiary medical centers were assigned to 3 groups according to the ablation site: right atrial (RA) para-Hisia
СтатьяМногоцентровое 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.
AIMS: This study aimed to identify factors associated with cognitive frailty (CF) in older adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and to develop a machine learning-based risk prediction model.
METHODS: Between December 2023 and December 2024, 349 participants were recruited through convenience sampling from the Department of Endocrinology, First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University. The participants were randomly divided into a training set (n = 244) and a test set (n = 105) at a ratio of 7:3. Participants completed a structured questionnaire and were classified into CF and
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 and Objectives: The use of a standard chest X-ray has become a routine diagnostic method in daily clinical practice for the evaluation of a wide range of lung diseases. During the COVID-19 pandemic, significant challenges occurred in achieving accurate diagnostics and selecting appropriate therapies for patients with different symptoms of diseases. The aim was to cross-correlate radiological findings and clinical data and to develop models to predict hospitalization status, while evaluating the prognostic importance of the different variables. Materials and Methods: A set of variabl
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.
IMPORTANCE: Falls are a leading cause of injury, disability, and loss of independence among older adults in China. Validated, data-driven approaches to risk stratification are needed, yet no study has systematically compared multiple machine learning models for fall prediction using nationally representative longitudinal data from this rapidly aging population. OBJECTIVE: To develop, compare, and validate five distinct machine learning models for predicting incident falls over 5 years among community-dwelling older adults in China. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This prospective cohort stu
СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное 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.
BACKGROUND: To develop and validate a machine learning-based predictive model for identifying high axillary nodal burden (≥ pN2) in SLNB-positive breast cancer patients, integrating preoperative, intraoperative, and pathological features to support clinical decision-making when ALND is omitted. METHODS: A retrospective study was conducted at a single institution between 2020 and 2024, enrolling 956 breast cancer patients who underwent both SLNB and ALND. Clinicopathological variables (preoperative imaging, intraoperative SLN findings, postoperative pathology) were collected. The cohort was ran
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.
American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics2026eng
INTRODUCTION: Treatment planning for adult patients with skeletal Class III malocclusion remains challenging because of overlapping diagnostic criteria and subjective weighting of skeletal vs soft-tissue considerations. This retrospective study aimed to develop and evaluate the accuracy of a convolutional neural network (CNN)-based image classification in predicting treatment approach and supporting orthodontists in deciding between orthodontic camouflage and orthognathic surgery.
METHODS: Using 1826 pretreatment images of 166 adult patients with skeletal Class III malocclusion (86 camouflage
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.
Постгерпетическая нейронгия (PHN) — осложнение герпеса зостера (HZ). Раннее выявление пациентов с повышенным риском может способствовать целенаправленной профилактике и принятию последующих мер. Мы разработали и сравнили модели машинного обучения для прогнозирования PHN с использованием базы данных " Medical Information Mart " ( < < Медицинская информация для интенсивной терапии IV > > ) и определили ключевые прогнозы. В этом ретроспективном когортном исследовании использовалась система медицинской информации для интенсивной терапии IV v2.2 (2008−2019 годы). С помощью код
СтатьяПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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: Although hematoma expansion (HE) severely deteriorates outcomes in hypertensive intracerebral hemorrhage (HICH), predicting HE in patients comorbid with metabolic dysfunction-associated fatty liver disease (MAFLD) lacks specific machine learning tools. This study aimed to bridge this gap by exploring the interactive pathophysiological associations.
METHODS: Data from 529 HICH-MAFLD patients were used to construct five predictive algorithms. The best-performing model was subjected to SHapley Additive exPlanations (SHAP) to map variable interactions.
RESULTS: The XGBoost model achi
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