BACKGROUND: The World Health Organization advises that every nation should take responsibility for guaranteeing access to health care services as a basic human right. However, due to financial constraints and geographical hurdles, only around half of the population in Africa has access to contemporary health care services.
OBJECTIVE: This study aimed to predict barriers to health services and associated factors among reproductive-aged women in East Africa using machine learning algorithms and identify the best-performing predictive model.
METHODS: Analysis of secondary data from 6 East Afric
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: This study aimed to identify core inflammatory biomarkers through machine learning approaches and develop an accessible online risk calculator to predict pulmonary consolidation in children with Chlamydia pneumoniae infection, addressing the current lack of effective early warning tools.
METHODS: This retrospective case-control study enrolled 42 children with C. pneumoniae infection (consolidation group: 26 cases; non-consolidation group: 16 cases) between January 2020 and December 2024. Five machine learning algorithms, including least absolute shrinkage and selection operator (LA
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: Studies using data from the National Health and Nutrition Examination Survey-III (NHANES-III) have demonstrated significant pros … wed up to December 31, 2019. Estimated tibia lead and patella lead levels were calculated using our prediction algorithms. We used survey-weighted Cox proportional hazards models to compute hazard ratios (HRs) and 95 % confidence intervals (CIs).
RESULTS: During the median follow-up of 26.8 years, 4900 participants died (mortality rate = 1398 per 100,000 adults/year). …
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.
Predicting delayed graft function (DGF) relies on donor, recipient, and perioperative factors. Despite the growing recognition that DGF duration strongly influences patient outcomes, no models currently address or predict its impact-highlighting an important gap in current research and clinical practice. This study aimed to develop an ensemble-based machine learning model using perioperative data to predict DGF occurrence and duration. The gradient-boosted decision trees model was trained and validated on 2725 patients, with k-fold cross-validation in an external cohort of 284 patients. Model
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: To assess the validity of a derived algorithm, combining tri-axial accelerometry and heart rate (HR) data, compared to a research-grade multi-sensor physical activity device, for the estimation of ambulatory physical activity energy expenditure (PAEE) in individuals with traumatic lower-limb amputation.
METHODS: Twenty-eight participants [unilateral (n = 9), bilateral (n = 10) with lower-limb amputations, and non-injured controls (n = 9)] completed eight activities; rest, ambulating at 5 progressive treadmill velocities (0.48, 0.67, 0.89, 1.12, 1.34m.s-1) and 2 gradients (3 and 5%) a
СтатьяВалидационное 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.
An algorithm for the treatment of noncondylar mandibular fractures is presented based on outcomes from studies that have been performed during the past 30 years. It is designed to assist clinicians in formulating a treatment plan that can be expected to provide the patient with a predictable outcome.
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: Elderly gastroduodenal perforation (E-GDP) is prone to severe adverse effects (SAEs) and high mortality rates. This study aims to develop an intelligent prognostic assessment system for the comprehensive evaluation of E-GDP. METHODS: This study included a development cohort of 108 patients with E-GDP and an independent validation cohort of 30 patients. Patients’ clinical features, laboratory findings, and postoperative complications were retrospectively collected. Patients were categorized into superior prognosis group(SG) and inferior prognosis group(IG) using two-step clustering
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.
Early postoperative recurrence is a major cause of treatment failure in patients with locally advanced gastric cancer (LAGC), yet current staging systems inadequately capture the biological heterogeneity that underlies recurrence risk. Here, we introduce a clinically interpretable multimodal prediction model, Recurrence Stratification and Assessment (RSA), which integrates deep learning-derived histopathological features from routine hematoxylin and eosin slides with conventional clinical variables. The model was developed using a retrospective multicenter cohort (n = 1,763) and rigorously val
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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.
Mining laboratory effluents in the Democratic Republic of Congo (DRC) represent an undercharacterized source of heavy metal contamination, with direct implications for receiving watershed quality and downstream community health. A comparative time-series modeling framework is applied, incorporating ARIMA as a statistical baseline, alongside Vanilla LSTM and a dual-layer LSTM-Attention architecture, to predict effluent concentrations of pH, suspended solids (SS), and six heavy metals (As, Cu, Fe, Zn, Pb, Ni) from a mineral analysis laboratory in Haut-Katanga. The dataset comprises 43 weekly obs
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.
COVID-19 is a highly contagious disease transmitted primarily through human contact. Therefore, understanding population mobility is essential for predicting COVID-19 case trends. In this paper, we propose a novel deep learning approach for forecasting new COVID-19 cases using a neural architecture called Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series (N-BEATS). The N-BEATS model effectively handles long input sequences and large output horizons without information loss or increased computational complexity. We compare the performance of N-BEATS with a state-of-the-art benchmark
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.
Accurate prediction of the pharmacokinetic (PK) properties of small-molecule drug candidates is a critical aspect of pharmaceutical research. Fast and reliable PK predictions can accelerate compound optimization cycles, reduce animal testing, and enhance the quality of molecules advancing to human studies. Although physiologically based PK (PBPK) models are well-established for compound selection, their application in early discovery faces limitations due to low throughput and the requirement for substantial in vitro data. Recently, high-throughput PBPK (HT-PBPK) methods have become possible,
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.
Sepsis is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, and its outcomes depend on early recognition and timely intervention. Conventional clinical scores and biomarkers provide prognostic value but often lack accuracy for individualized prediction. Machine learning (ML) offers the ability to integrate multidimensional data to improve risk stratification. We analyzed 477 patients admitted to our hospital, including 251 with sepsis, 100 with septic shock, and 126 controls. Demographic, clinical, and laboratory data were collected. Univariate correlation analyses explored associations wi
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.
Hypertension (HTN), despite contemporary endovascular repair, is a common and challenging complication of coarctation of the aorta (CoA), and its mechanisms and optimal management remain uncertain. Using computed tomography angiography (CTA), we present a feasibility workflow that integrates statistical shape analysis (SSA), computational hemodynamics, and machine learning (ML) to investigate predictors of HTN persistence after endovascular treatment. It builds on our randomized controlled trial comparing safety and efficacy of two types of aortic stents, in which all patients underwent a 3-ye
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.
Genetic gains of oat (Avena sativa L.) grain yield have been historically low compared to other major cereal crops. The use of machine learning models to capture complex interactions and leveraging data types other than genomic information in prediction models has great potential for improving complex traits in oat breeding programs. This study assessed the performance of deep learning model for genomic prediction compared to other statistical models, examined the optimal training set size for grain yield prediction, and investigated the potential of incorporating environmental covariates for
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.
Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) remains a potentially curative therapy for hematologic malignancies and bone marrow failure syndromes, yet outcomes remain highly heterogeneous and existing prognostic tools rely predominantly on pre-transplant clinical characteristics. We retrospectively analyzed 500 consecutive patients who underwent allogeneic HSCT at a single academic center between 2019 and 2025. Clinical characteristics, transplant variables, comorbidities, medication exposures, and longitudinal laboratory parameters were evaluated for associations with overall su
СтатьяПисьмо в редакциюПоиск 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: There is no widely applicable prediction model for preeclampsia (PE) in twins, the existing models lack strict external validation. Therefore, this study aimed to evaluate the predictive performance of the Simple Fetal Medicine Foundation model (i.e., Simple FMF model, only including the maternal risk factors and mean arterial pressure [MAP]) for the prediction of PE at 11-13+ 6 weeks' gestation in twin pregnancies.
MATERIAL AND METHODS: This was a prospective, non-intervention study in 464 twin pregnancies (including dichorionic twins and monochorionic twins) at 11-13+ 6 weeks'
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.
Urolithiasis remains a significant clinical burden, and accurately predicting stone-free status after retrograde intrarenal surgery (RIRS) is essential for optimizing patient counseling and surgical planning. This study compared the predictive performance of a machine learning-based Random Forest (RF) model with the T.O.HO. scoring system, a traditional prediction tool designed for flexible ureteroscopy. A total of 452 patients who underwent RIRS for renal or proximal ureteral calculi at a single tertiary center were retrospectively analyzed. Preoperative demographic and radiological variables
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: The insidious onset of osteoporosis and the high cost of DXA examination make it urgent to develop suitable prediction or screening tools. The NHANES cohort contains standardized DXA-BMD results and comprehensive nutrition-related information. Therefore, this study aimed to develop and validate a nomogram clinical prediction model dedicated to predicting the exact probability of osteoporosis occurrence in the elderly population.
METHODS: Data of elderly participants were extracted from the NHANES database and categorized into the training (n = 3181) and validation (n = 1622) group
СтатьяВалидационное 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.
Machine learning (ML) is necessary to efficiently identify potent drug combinations within a large candidate space to combat drug resistance. However, existing ML approaches cannot be applied to emerging and understudied pathogens with limited training data. Hence, we developed a computational framework (TACTIC [transfer-learning and cross-species training to infer combination therapies]) to train ML models on data from multiple model bacteria. TACTIC was built using 2,965 drug interactions from 12 bacterial strains and outperformed traditional ML models in predicting drug interaction outcomes
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.
Most patients with ascending thoracic aortic aneurysms (ATAA) remain asymptomatic until they develop fatal complications, including aortic dissection and rupture. We aimed to develop and validate machine-learning models for predicting ATAA risk. We developed a predictive model for the risk of ATAA based on data from 18,382 participants from the Kangbuk Samsung Health Study between January 1, 2010, and December 31, 2018. In the screening context, an ATAA was defined as an ascending thoracic aorta with a diameter ≥ 3.7 cm. For the model inputs, we used 16 variables from medical records, includin
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