Observational coding systems are invaluable for understanding child-caregiver interactions, but their reliance on language comprehension limits their use with linguistically diverse populations. We developed the Behavioral Recognition in Displaced Group Exchanges (BRIDGE) coding system to measure the quality of refugee child-caregiver relationships through paralinguistic cues (e.g., tone) and kinetic behavioral signals (e.g., gestures). Here BRIDGE was tested on 1,092 videos featuring 287 Syrian refugee mothers and their children in Jordan (Mage = 6, range 4-8; 1:1 gender ratio). Most coders w…
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.
There have been significant advancements in object detection using extensive labelled datasets. However, existing learning-based approaches remain constrained in industrial environments, primarily due to the limited diversity in training datasets; the lack of generalisation of close-set detectors to unseen asset categories; and the inherent spatial and geometric complexity of mechanical, electrical, and plumbing (MEP) assets. To address this challenge, we propose a new approach that leverages pre-trained vision language models and close-set object detectors to detect unseen MEP assets using un…
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: Large language models (LLMs), such as GPT-3.5 and GPT-4 (OpenAI), have been transforming virtual patient systems in medical education by providing scalable and cost-effective alternatives to standardized patients. However, systematic evaluations of their performance, particularly for multimorbidity scenarios involving multiple coexisting diseases, are still limited.
OBJECTIVE: This systematic review aimed to evaluate LLM-based virtual patient systems for medical history-taking, addressing four research questions: (1) simulated patient types and disease scope, (2) performance-enhan…
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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.
Multimodal Large Language Models face significant efficiency challenges that stem from two distinct yet coupled sources: data redundancy and computational redundancy. While most methods focus on data redundancy by pruning visual tokens from the output of the visual encoder or computing redundancy in LLM decoders using blockwise importance, the finer-grained inter-layer representation shifts and the distribution differences within the layers themselves have not been fully explored. In this work, we comprehensively investigate this dual-level inefficiency. We posit that intermediate layer tokens…
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.
OBJECTIVE: To assess the clinical utility of artificial intelligence (AI) models (ChatGPT-4o, DeepSeek-R1, Grok-3 and Claude-3.7) in aligning with international guidelines for diabetic foot infection (DFI) management.
BACKGROUND: AI systems have demonstrated their potential application value in numerous fields. However, the specific effects of these technologies in the medical and health sector still require in-depth exploration. DFI is a relatively common and serious complication among diabetic patients, and the accurate transmission of relevant information is of great significance. Therefor
СтатьяСравнительное 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: Large Language Models (LLMs) in healthcare holds immense promise yet carries the risk of perpetuating social biases. While artificial intelligence (AI) fairness is a growing concern, a gap exists in understanding how these models perform under conditions of clinical ambiguity, a common feature in real-world practice.
METHODS: We conducted a study using an ambiguity-probe methodology with a set of 42 sociodemographic personas and 15 clinical vignettes based on the 2018 classification of periodontal diseases. Ten were clear-cut scenarios with established ground truths, while five we…
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: Ventilator-induced diaphragm dysfunction (VIDD) is a frequent and under-recognized consequence of prolonged mechanical ventilation in intensive-care unit (ICU) patients. Identifying eligible candidates for clinical trials targeting VIDD remains a major operational challenge. This study evaluates the use of large language models (LLMs) to automate patient prescreening from ICU discharge summaries and estimate recruitment capacity for a future phase 2 trial.
METHODS: We developed an LLM-based prescreening pipeline to assess trial eligibility criteria from ICU discharge summaries, wh…
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: The goal of this research was to compare language growth from 24 to 30 months of age among English monolingual toddlers, Spanish monolingual toddlers, and Spanish-English bilingual toddlers who were born preterm. Previous research has led to inconsistent findings about the relationship between bilingual exposure and language development for children born preterm. Based on research from other populations of children at-risk for language difficulties, we hypothesized that bilingual exposure would not worsen language difficulties among children born preterm.
METHODS: Between August 20…
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.
INTRODUCTION: Perinatal medication consultation is a core clinical pharmacy service that involves a complex benefit-risk assessment for both maternal and fetal safety. Large language models (LLMs) have emerged as potential tools to improve access to medication information, yet their performance and safety in real-world, pharmacist-led perinatal consultation settings, particularly in non-English contexts, remain insufficiently evaluated.
AIM: To evaluate and compare the performance of multiple advanced large language models in addressing real-world Chinese perinatal medication consultation que…
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.
Bacterial pathogenicity relies on a multitude of virulence factors (VFs). Identifying these factors is crucial for comprehending the molecul … a structures of virulence proteins and sequence representations generated from a pretrained protein language model. By representing virulence proteins at both the atom and residue levels, SDGT adaptively and comprehensively learns a graph representation of protein structure through the utilization of self-attention pooling. The results of extensive experim …
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: Large language models are increasingly investigated as clinical decision support tools, but their reliability for therapeutic drug monitoring interpretation remains poorly explored. Phenytoin and digoxin, two narrow therapeutic index drugs, represent clinically challenging test cases.
OBJECTIVES: To evaluate three current-generation LLMs on phenytoin and digoxin TDM interpretation across seven clinical reasoning domains, identify domain-specific strengths and limitations, and characterize failure patterns using a qualitative error taxonomy.
METHODS: Thirty structured clinical vig…
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: Large language models (LLMs) have shown promising performance on medical examinations across specialties. However, comparative evaluations of current-generation LLMs across multiple European anesthesiology examinations, alongside structured assessment of hallucinations vs question-related confusion, remain lacking.
OBJECTIVE: This study aimed to compare the performance of 4 state-of-the-art LLMs on anesthesiology and intensive medicine examination questions and assess their hallucination rates.
METHODS: This computational comparative study analyzed 437 multiple-choice questions (…
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.
PURPOSE: Hypertensive disorders in pregnancy (HDP) affect 16% of births in the United States. In this pilot study, we conducted a preliminary evaluation of natural language processing (NLP) in extracting signs and symptoms (SS) of HDP from clinical notes within electronic health records (EHRs).
METHODS: This retrospective observational pilot study used EHR data from patients admitted for labor and birth (N = 83,003 clinical notes from 17,775 patients). Four SS categories were extracted: elevated blood pressure, neurological, renal, and hepatic/hematologic. Five machine learning models and Cli…
СтатьяНаблюдательное 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: Despite significant advancements in the early detection and treatment of congenital hypothyroidism (CH), a developmental and gro … l developmental domains compared to controls (p ≤ 0.001). Female children with CH exhibited earlier language delays—both receptive (p = 0.025) and expressive (p = 0.015)—during the first follow-up. In the second follow-up, girls continued to show deficits in height, weight, and receptive language age, although expressive language showed signs of improvemen …
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: This study applies advanced artificial intelligence technologies to reconstruct the global research landscape of osteoporosis (OP) biomarkers and to predict emerging nodes with potential clinical value.
METHODS: Literature from the Web of Science Core Collection and PubMed over the past 20 years was integrated. The OpenAI text-embedding-3-large model mapped keywords into a high-dimensional semantic space, enabling deep clustering through cosine similarity and reducing polysemy. The Walktrap community detection algorithm and Callon strategic diagram were used to identify high-centr
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.
OBJECTIVE: To evaluate whether medical-domain pre-training and parameter-efficient fine-tuning improve the ability of locally deployable large language models (LLMs) to predict long-term disease activity and disability in rheumatoid arthritis (RA), and to benchmark their performance against established tabular machine-learning models.
METHODS: We trained on-premises Llama-2 (70B) models with and without medical pre-training (Meditron) and applied QLoRA fine-tuning using structured data from 11 865 patients in the IORRA cohort. Models predicted eight binary outcomes of RA disease activity and …
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: To compare the performance of clinicians and two generations of multimodal large language models (LLMs) in Kellgren-Lawrence (KL) grading of knee osteoarthritis (KOA), including feature-level assessment and intraobserver repeatability.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective single-center study, 348 knee radiographs were graded by a senior musculoskeletal radiologist (reference standard), a radiologist, an orthopedic surgeon, a radiology resident, and LLMs (ChatGPT-4o and ChatGPT-5.0). Binary KOA detection (KL 0-1 vs ≥ 2), feature-level interpretation (joint space narrowing, o…
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.
Study DesignVignette-based cross-sectional study.ObjectiveGenerative artificial intelligence (AI) programs such as large language models (LLMs) are reshaping treatment decision-making, yet applications in minimally invasive spine surgery (MISS) are still scarce. This study examines whether OpenAI's ChatGPT-5 Pro and Google's Gemini 2.5 Pro reproduce expert management categories from published MISS cases and measures agreement at procedural and binary triage levels.MethodsWe constructed 90 clinical vignettes from published case reports and prompted each LLM to assign 1 or more of ten predefined…
Поиск 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/Objectives: Genetic and chemical perturbation experiments provide a systematic approach to investigate cellular responses. Large-scale resources such as Connectivity Map (CMap) contain extensive transcriptomic perturbation signatures that support functional interpretation and perturbation retrieval. However, existing access to these resources mainly relies on structured inputs, making it challenging to connect natural-language perturbation questions with experimental evidence. Methods: To address this challenge, we developed PxFquery, an evidence-grounded tool that enables natural-l…
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 present study examined psychoemotional profiles associated with reading comprehension among third-grade Greek students with typical development, learning disabilities, and developmental language disorder. A person-centered approach was used to identify distinct profiles based on academic emotions, reading motivation, and reading comprehension performance. The sample consisted of 83 third-grade students from public elementary schools in Attica, Greece (mean age = 107.45 months). Participants were classified into three groups: typically developing students, students with learning disabilitie…
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