Introduction: Voice-based digital biomarkers have emerged as a promising approach for distinguishing individuals with neurodegenerative diso … machine learning models were developed and evaluated, including Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machine, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Artificial Neural Network, and Gradient Boosting. Results: The evaluated models demonstrated strong recording-level classification performance. Artificial Neural Networks (ANN) and K-Nearest Neighbor …
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 AND PURPOSE: While intravesical Bacillus Calmette-Guérin Vaccine (BCG) instillation remains standard adjuvant therapy for high-gr … re (Radscore) was constructed. Four machine learning models-Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Random Forest (RF)-were developed. Model performance was comprehensively evaluated via the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, precision, F1 score, confusion matrix, …
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: Kinesiophobia reduces participation in cardiac rehabilitation and impairs exercise adherence among older patients with coronary … Forest (RF), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Support Vector Machine (SVM). Model development was conducted using a rigorous nested cross-validation framework with a 10-fold outer loop and a 5-fold inner loop. Data preprocessing, feature selection, synthetic minority oversampling technique (SMOTE) resampling, and hyp …
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: The study aimed to develop risk stratification models for diabetic peripheral neuropathy (DPN) in patients with type 2 diabetes … truction, namely logistic regression (LR), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), and decision tree (DT). Model predictive efficacy was comprehensively assessed using receiver operating characteristic (ROC) curves, calibration curves, decision curve analysis (DCA), and SHapley Additive exPlanations (SHAP) interpretability …
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.
IMPORTANCE: Inflammation is increasingly implicated in the pathophysiology of mood and psychotic disorders. Integrating blood biomarkers and … r data collection, sparse partial least squares was used to identify latent brain-blood signatures. Support vector machine classification evaluated psychosocial and neurocognitive predictors of signature expression using repeated nested cross-validation.
RESULTS: A total of 678 participants (346 [51.0%] female; median [IQR] age, 24.0 [20.9-28.9] years) were included. F …
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) 4a nodules represent a diagnostic dilemma, with a malignancy rate ranging fro … . Its performance was significantly superior to baseline classifiers including Logistic Regression, Support Vector Machine, and Random Forest (all p < 0.05). SHAP analysis identified wavelet-transformed texture features, the presence of a penetrating vessel, and BRCA mutation status as the top predictors of malignancy. Applying this model could have potentially avoided …
СтатьяМногоцентровое 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: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that presents challenges for early detection and interventi … in six ML algorithms-random forest (RF), k-nearest neighbor (KNN), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), XGBoost, and LightGBM to predict dementia risk. Three predictive models were developed using different SNP subsets: Model 1 (54 SNPs, subjective cognitive decline [SCD] vs. AD + Vascular dementia [VD]), Model 2 (60 SNPs, SCD vs. AD), and Mode …
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.
OBJECTIVE: Nontraumatic osteonecrosis of the femoral head (NONFH) is a devastating condition characterised by immune dysregulation and steri … was performed, emphasising immune pathway involvement, along with immune infiltration profiling. A support vector machine (SVM) model was constructed to identify key immune-related targets, and interactions were validated via molecular docking and molecular dynamics (MD) simulations.
RESULTS: SND shared 46 candidate targets with NONFH. Enrichment analysis revealed the …
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: Methotrexate (MTX) effectively controls rheumatoid arthritis (RA) but often leads to side effects (SE) such as gastrointestinal … to 1.85 for celecoxib use). DeLong's test indicated that boosting models significantly outperformed support vector machine (p<0.001).
CONCLUSIONS: Interpretable ML models using real-world clinical data can accurately predict SE in patients with RA taking MTX. These models may facilitate early identification of high-risk individuals and inform personalised treatment str …
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
BACKGROUND: Neurodegenerative diseases (NDDs) are prevalent among older adults worldwide. Early diagnosis of NDD is challenging yet crucial. … ion sequences using the Azure Kinect (Microsoft Corp; a 3D camera with a 30-Hz sampling frequency). Support vector machine (SVM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) classifiers trained using spatiotemporal features extracted from raw data were used to identify gait types in each walking frame. Gait semantics could then be obtained from the frame labels, 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.
Background: Multivariable analyses (MVA) and machine learning (ML) applied on large datasets may have a high potential to provide clinical d … d vestibular migraine (N = 215). Classification accuracy ranged between 25.9 and 50.4% (Naïve Bayes/Support Vector Machine). Recent (graph-) deep learning models classified well in all three tasks, but not significantly better than more traditional ML methods. Classifiers reliably identified clinically relevant features as most important toward classification. Conclusio …
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: Steatotic liver disease (SLD) is highly prevalent and noninvasive identification of patients with significant fibrosis remains a clinical challenge.
OBJECTIVE: We conducted an exploratory evaluation of explainable machine-learning models for predicting significant fibrosis in a U.S. population-based cohort of adults with SLD, with particular attention to sensitivity, false-negative risk, and the limitations of using AUROC alone to assess screening suitability.
METHODS: We evaluated explainable machine-learning models for predicting significant fibrosis in a U.S. population-based
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study investigated the clinical utility of a machine learning (ML) model based on ultrasoundomics features (U … ture selection. Eight ML models (R0), based on key UFs in ROI (intratumoral region), were compared: support vector machine, K-nearest neighbor, random forest, Naïve Bayes, logistic regression, AdaBoost (AB), multilayer perceptron, and light gradient boosting machine learning. The optimal ML models were evaluated using diagnostic performance metrics, including AUC, accur …
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.
Accurate estimation of rainfall depths associated with standard return periods is fundamental for hydraulic design, flood risk assessment, and water resources management, particularly in arid regions. Statistical extreme value distributions have long been the standard approach for rainfall frequency analysis, whereas machine learning (ML) has recently emerged as a potential alternative. This study presents a comprehensive comparison between twenty-five statistical distribution models and three supervised ML regressors-Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Extreme Gradient Boost…
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: Diabetic kidney disease (DKD) is a major microvascular complication of type 2 diabetes mellitus (T2DM) and the leading cause of end-stage renal disease in China. Limited disease awareness and insufficient early screening tools hinder timely intervention for DKD patients. This study aimed to develop and internally validate a non-invasive machine learning-based prediction model for early DKD risk identification among T2DM patients using routine clinical laboratory indicators.
METHODS: A retrospective cross-sectional study was conducted with 602 eligible T2DM patients (457 without DK
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.
BACKGROUND: Placental dysfunction and immune dysregulation are central to disorders such as fetal growth restriction (FGR) and preeclampsia … cantly associated with disease status. Three machine learning algorithms (LASSO, random forest, and support vector machine) were employed to screen diagnostic key genes, and a predictive nomogram was constructed. The efficacy of the diagnostic model was evaluated using receiver operating characteristic curves, calibration curves, and decision curve analysis. CIBERSORT 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.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate whether Positron Emission Tomography-Computed Tomography (PET-CT) imaging features of primary tumors … ng models were evaluated, including Logistic Regression, classification and regression tree (CART), support vector machine (SVM), gradient boosting decision tree (GBDT), Random Forest, multi-layer perceptron (MLP), extreme gradient boosting tree (XGBoost) and k-nearest neighbor algorithm (KNN).
THREE MODELS WERE DEVELOPED: Tumor-Pathology-Clinical (TPC), Lymph-Patholog …
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: Fungal infections (FIs) are common and severe complications in hospitalized patients, with early identification of high-risk pat … e selection was performed using least absolute shrinkage and selection operator, random forest, and support vector machine recursive feature elimination methods. We then developed ML models, including logistic regression, random forest, decision tree, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine, K-nearest neighbors and histogram gradient boosting tree …
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.
Cervical cancer is a leading preventable cause of cancer morbidity and mortality globally. Previous studies have indicated that dysregulatio … ree machine learning algorithms-Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, Support Vector Machine Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Random Forest (RF), ultimately identifying one hub gene. GSE90738 and GEPIA databases were used to analyze USP1 expression in cervical cancer patients. The relationship between USP1 and overall survival o …
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: This study aimed to develop a nomogram to predict the preoperative diagnostic probabilities of central lymphoma and glioma, as well … hine learning models were constructed, including logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine (SVM), neural network, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Light Gradient Boosting Machine (lightGBM), which were then evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and decision curve analysis. The validation …
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.
MedElevator
Войти в исследования