BACKGROUND: Thalidomide is an effective treatment for refractory Crohn's disease (CD). However, thalidomide-induced peripheral neuropathy (TiPN), which has a large individual variation, is a major cause of treatment failure. TiPN is rarely predictable and recognized, especially in CD. It is necessary to develop a risk model to predict TiPN occurrence.
AIM: To develop and compare a predictive model of TiPN using machine learning based on comprehensive clinical and genetic variables.
METHODS: A retrospective cohort of 164 CD patients from January 2016 to June 2022 was used to establish the mod
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.
Developing highly efficient non-viral gene delivery reagents is still difficult for many hard-to-transfect cell types and, to date, has mostly been conducted via brute force screening routines. High throughput in silico methods of evaluating biomaterials can enable accelerated optimization and development of devices or therapeutics by exploring large chemical design spaces quickly and at low cost. This work reports application of state-of-the-art machine learning algorithms to a dataset of synthetic biodegradable polymers, poly(beta-amino ester)s (PBAEs), which have shown exciting promise for
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.
• This ESMO Clinical Practice Guideline provides key recommendations for using prognostic estimates in advanced cancer. • The guideline covers recommendations for patients with cancer and an expected survival of months or less. • An algorithm for use of clinical predictions, prognostic factors and multivariable risk prediction models is presented. • The author group encompasses a multidisciplinary group of experts from different institutions in Europe, USA and Asia. • Recommendations are based on available scientific data and the authors’ collective expert opinion.
Клинические рекомендацииПоддержка исследования: вне правительства СШАСтатьяПолный 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: To evaluate the diagnostic value of oxidized low-density lipoprotein cholesterol (oxLDL-C) for cardiovascular disease (CVD) and to construct a machine learning model integrating routine clinical indicators, thereby providing an efficient and economical tool to aid clinical diagnosis.
METHODS: This retrospective analysis enrolled 3, 686 participants. The discriminatory performance of oxLDL-C was compared with traditional lipid markers using receiver operating characteristic curves, and its association with CVD risk was analyzed using multivariate logistic regression. Through Recu
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 case of mental health disorders has been a main topic in the clinical and psychological field. The advancement of computing studies, especially in Natural Language Processing (NLP)-a subset of Machine Learning, created a system of detection that can detect the mental health state of a person in early stage to prevent the eventuality of the worst case. This is crucial since there has been a lot of case of mental health disorder-such as depression and suicide, remains undetected and untreated-especially when the internet usage is more prevalent than ever even among the most vulnerable users,
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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: Worldwide, anemia in children under-five is a major public health issue, particularly in sub-Saharan Africa. Sub-Saharan Africa also has the highest burden of malaria. This study aimed to develop an ensemble machine learning model to estimate anemia burden and potential predictors in under-five children in malaria-endemic sub-Saharan African countries.
METHOD: A cross-sectional study was conducted using Demographic and Health Survey data from sub-Saharan African countries. Samples were selected through a two-stage stratified cluster sampling method. Data analysis was performed usi
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.
OBJECTIVES: Autoimmune gastritis (AIG) lacks a unified, practical staging system. The AIG-atrophic stage (AIG-AS) scheme, based on the proportional area of remnant oxyntic mucosa (ROM), is promising but observer-dependent. We developed machine-learning models to stage AIG using endoscopic and serological features.
METHODS: This single-center cross-sectional study enrolled 203 patients with AIG confirmed by integrated endoscopic, histological, and serological criteria between December 2023 and December 2025. White-light endoscopy (WLE), magnifying endoscopy with narrow-band imaging (ME-NBI), 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.
INTRODUCTION: Typhoid fever remains a major Global public health concern, with treatment outcomes strongly influenced by antimicrobial resistance (AMR) and inter-patient variability. Determining the most appropriate antibiotic for an individual patient remains clinically challenging. Machine learning-based clinical decision support systems (CDSS) offer a promising avenue for improving diagnostic precision and guiding antibiotic selection using routinely collected clinical data.
METHODS: We developed a machine learning-based decision-support framework using XGBoost models to predict (i) treatm
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: Many public health departments use record linkage between surveillance data and external data sources to inform public health interventions. However, little guidance is available to inform these activities, and many health departments rely on deterministic algorithms that may miss many true matches. In the context of public health action, these missed matches lead to missed opportunities to deliver interventions and may exacerbate existing health inequities.
OBJECTIVE: This study aimed to compare the performance of record linkage algorithms commonly used in public health practice.
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: Preeclampsia is a disorder of pregnancy that causes significant adverse perinatal outcomes. Risk factor-based screening performs poorly when compared with algorithm-based approaches. The role of general practitioners in early screening for preeclampsia is crucial in predicting and preventing the condition.
OBJECTIVE: This article discusses the different screening approaches and interventions available for prevention of preeclampsia, making the case for a screen-and-treat model based on individual risk calculation for all pregnant women.
DISCUSSION: The Fetal Medicine Foundation (
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.
Type 2 diabetes mellitus is one of the most common non-infectious diseases in the world. Among people with type 2 diabetes, patients of the older age group. An in understanding of the early cardiovascular manifestations of diabetes occupies an important place in international research and prevention programs, given that cardiac vascular complications are the cause of death in patients with diabetes. Recent studies evaluating left ventricular diastolic dysfunction as a characteristic predictor of diabetic cardiomyopathy by echocardiography. In accordance with the recommendations for diastolic d
СтатьяОбзорАннотация на английскомПолный текст не найденОригинал на русском
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.
In gastroesophageal adenocarcinoma (GEA), recurrence following curative-intent resection represents one of the most clinically important outcomes. However, recurrence information is not consistently captured in structured fields within electronic health records (EHRs), and retrospective identification typically relies on labor-intensive manual chart review. We conducted a retrospective, single-center cohort study of patients with GEA who underwent R0 gastrectomy or esophagectomy from July 2020 to October 2024. A fully automated, rule-based natural language processing recurrence detection algor
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: Social isolation is increasingly prevalent among older adults and is associated with adverse health outcomes, yet its impact in surgical populations remains poorly defined. Lack of systematic measurement during surgical care has limited large-scale investigation of social isolation and its associations with postoperative outcomes.
METHODS: We conducted a prospective validation study of adults ≥ 65 years old admitted to inpatient surgical services at an academic medical center to evaluate the accuracy of a semi-automated, rule-based natural language processing (NLP) algorithm for 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.
INTRODUCTION: Vertebral fracture identification using administrative codes is challenging because diagnoses often occur outside hospital and orthopedic care settings. Outpatient diagnoses improve capture but increase misclassification. Accurate methods are important for population-level research and care.
OBJECTIVE: To develop an accurate natural language processing (NLP) algorithm to apply to radiology reports for vertebral fractures.
METHODS: Adult members of an integrated health care delivery system who were aged 50-89 years at bisphosphonate initiation (1998-2019) and members 3 years lat
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: This article explores the integration of machine learning (ML) algorithms to aid in treatment planning and extraction decisions for anterior open bite cases, leveraging demographic, clinical, and radiographic data to predict treatment outcomes and informed decision-making.
MATERIALS AND METHODS: A retrospective study was conducted using patient data from the University of Illinois Chicago Department of Orthodontics. Data included demographic, clinical, and radiographic information from 115 anterior open bite patients who successfully completed their treatment. ML algorithms, inc
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.
Objectives In Japan, clinical diagnosis based solely on symptoms, without the use of test kits, has been adopted to enable the rapid identification of individuals infected with coronavirus disease 2019 (COVID-19). A history of close contact with COVID-19 patients is a prerequisite for such symptom-based diagnosis. However, the current diagnostic criteria lack objectivity. This study aimed to develop a symptom-based algorithm stratified by vaccination status to support more reliable clinical diagnosis of COVID-19 among individuals with high-risk exposure. Methods This retrospective, single-cent
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 assess the ability of a previously trained deep-learning algorithm to identify the presence of inflammation on MRI of sacroiliac joints (SIJ) in a large external validation set of patients with axial spondyloarthritis (axSpA).
METHODS: Baseline SIJ MRI scans were collected from two prospective randomised controlled trials in patients with non-radiographic (nr-) and radiographic (r-) axSpA (RAPID-axSpA: NCT01087762 and C-OPTIMISE: NCT02505542) and were centrally evaluated by two expert readers (and adjudicator in case of disagreement) for the presence of inflammation by the 2009
СтатьяРандомизированное 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.
CONTEXT: There are limited reports on the detailed examination of steroid profiles for setting algorithms for 21-hydroxylase deficiency (21OHD) screening by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS).
OBJECTIVE: We aimed to define an algorithm for newborn screening of 21OHD by LC-MS/MS, measuring a total of 2077 dried blood spot samples in Tokyo.
METHODS: Five steroids (17α-hydroxyprogesterone [17αOHP], 21-deoxycortisol [21DOF], 11-deoxycortisol [11DOF], androstenedione [4AD], and cortisol [F]) were included in the panel of LC-MS/MS. Samples from 2 cohorts were assayed: Cohort
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.
In this study, the capabilities of classical and novel integrated machine learning models were investigated to predict sediment discharge (Qs) in free-flow flushing. Developed models include Multivariate Linear Regression (MLR), Artificial Neural Network (ANN), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Group Method of Data Handling (GMDH), and four hybrid forms of GMDH and Support Vector Regression (SVR) in combination with Henry Gas Solubility Optimization (HGSO) and Equilibrium Optimizer (EO) algorithms. The number of 160 datasets that were applied to assess these models was extracted f
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.
Reproducible expert-independent flow-cytometric criteria for the differential diagnoses between mature B-cell neoplasms are lacking. We developed an algorithm-driven classification for these lymphomas by flow cytometry and compared it to the WHO gold standard diagnosis. Overall, 662 samples from 662 patients representing 9 disease categories were analyzed at 9 laboratories using the previously published EuroFlow 5-tube-8-color B-cell chronic lymphoproliferative disease antibody panel. Expression levels of all 26 markers from the panel were plotted by B-cell entity to construct a univariate, fu
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования