PURPOSE: Prediction of the onset of de novo gastroesophageal reflux disease (GERD) after sleeve gastrectomy (SG) would be helpful in decision-making and selection of the optimal bariatric procedure for every patient. The present study aimed to develop an artificial intelligence (AI)-based model to predict the onset of GERD after SG to help clinicians and surgeons in decision-making.
MATERIALS AND METHODS: A prospectively maintained database of patients with severe obesity who underwent SG was used for the development of the AI model using all the available data points. The dataset was arbitra
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.
To evaluate the prognostic relevance of aortic annulus (AA) and left ventricular outflow tract (LVOT) Fractal dimension (FD). FD is a mathematical concept that describes geometric complexity of a structure and has been shown to predict adverse outcomes in several contexts. Computed tomography (CT) scans from the SOLVE-TAVI trial, which, in a 2 × 2 factorial design, randomized 447 patients to TAVI with the balloon-expandable Edwards Sapien 3 or the self-expanding Medtronic Evolut R, and conscious sedation or general anesthesia, were analyzed semi-automatically with a custom-built software to de
СтатьяРандомизированное 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.
Different demographic, clinical and laboratory variables have been related to the severity and mortality following SARS-CoV-2 infection. Most studies applied traditional statistical methods and in some cases combined with a machine learning (ML) method. This is the first study to date to comparatively analyze five ML methods to select the one that most closely predicts mortality in patients admitted with COVID-19. The aim of this single-center observational study is to classify, based on different types of variables, adult patients with COVID-19 at increased risk of mortality. SARS-CoV-2 infec
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.
Olfactory loss, motor impairment, anxiety/depression, and REM-sleep behaviour disorder (RBD) are prodromal Parkinson's disease (PD) features. PD risk prediction models typically dichotomize test results and apply likelihood ratios (LRs) to scores above and below cut-offs. We investigate whether LRs for specific test values could enhance classification between PD and controls. PD patient data on smell (UPSIT), possible RBD (RBD Screening Questionnaire), and anxiety/depression (LADS) were taken from the Tracking Parkinson's study (n = 1046). For motor impairment (BRAIN test) in PD cases, publish
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: Accurately localizing lung tumor localization is essential for high-precision radiation therapy techniques such as stereotactic body radiation therapy (SBRT). Since direct monitoring of tumor motion is not always achievable due to the limitation of imaging modalities for treatment guidance, placement of fiducial markers on the patient's body surface to act as a surrogate for tumor position prediction is a practical alternative for tracking lung tumor motion during SBRT treatments. In this work, the authors propose an innovative and robust model to solve the multimarker position optimi
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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: Very low birthweight infants (VLBWIs) are at high risk of pulmonary hemorrhage, yet practical and effective early prediction tools remain limited. The study aimed to develop an early predictive model for pulmonary hemorrhage in VLBWIs to support risk management.
METHODS: VLBWIs admitted to Children's Hospital of Nanjing Medical University were included in the development cohort (January 1, 2019, to January 1, 2023), while those admitted between January 2, 2023, and July 31, 2025, formed the temporal validation cohort. Infants from Jiangsu Maternal and Children Hospital were used as
СтатьяВалидационное 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.
Hantaviruses, the etiological agents of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) and hantavirus pulmonary syndrome (HPS), represent a high-risk zoonotic threat with substantial global health impact. Currently, there is no FDA-approved vaccine. The viral surface glycoprotein (GP) is crucial for host cell entry and is regarded as a key target for vaccine development. However, its variability among hantavirus species limits the effectiveness of conventional vaccine strategies. Epitope-based vaccines offer a promising alternative by enabling the design of broadly protective constructs. In this
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: Pathological complete response (pCR) to neoadjuvant chemotherapy (NAC) is a critical prognostic marker in breast cancer, yet its prediction remains challenging due to tumor heterogeneity and limitations of conventional imaging. While radiomics and deep learning (DL) have shown promise, prior studies often neglect the peritumoral microenvironment, a key determinant of therapeutic response.
METHODS: We developed a multimodal model integrating intratumoral radiomics, peritumoral features (9-mm expansion), and DL-derived patterns from pre-NAC MRI. The model was trained and internally
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
The present work provides an experimental, sustainability, and ML-based analysis of Andropogon Nardus biodiesel as a potential second-generation green fuel for compression ignition engines. The biodiesel blends (AN20, AN30, and AN40) were then used on a single-cylinder direct-injection diesel engine over the 25–100% load range and at injection pressures of 190, 210, and 230 bar. Among the three AN30 blends tested, the improvement in engine performance at 230 bar indicates that AN30 provides nearly 15% greater brake thermal efficiency and reduces brake-specific fuel consumption by as much as 31
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 develop and validate a prognostic imaging biomarker derived from baseline [¹⁸F]FDG PET/CT using tabular deep learning for prediction of progression of disease within 24 months (POD24) and survival risk stratification in patients with follicular lymphoma (FL). METHODS: This retrospective multicenter study included 309 patients with newly diagnosed FL (grades 1-3a) from five independent medical centers. Tumor volumes segmented from baseline [¹⁸F]FDG PET and CT images were used to extract high-throughput radiomic features. Five conventional machine learning algorithms and four advan
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.
OBJECTIVES: To establish a genotype-phenotype database and machine learning models for pseudohypertrophic muscular dystrophy (PMD), and to explore genotype-phenotype correlations of the disease.
METHODS: Clinical data of children with PMD admitted to Xiangya Hospital, Central South University from January 2010 to December 2024, together with cases retrieved from the PubMed database between January 1987 and December 2024, were retrospectively collected to construct a genotype-phenotype database, with an online query function via a WeChat mini-program. Based on this database, Random Forest, Ext
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 circulating biomarkers are assessed at different time intervals during clinical studies. Despite of the success of standard joint models in predicting clinical outcomes using low-dimensional longitudinal data (1-2 biomarkers), significant computational challenges are encountered when applying these techniques to high-dimensional biomarker datasets. Modern machine- or deep-learning models show potential for multiple biomarker processes, but systematic evaluations and applications to high-dimensional data in the clinical settings have yet to be reported. We aimed to enhance 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.
This study aimed to evaluate the need for intensive care unit (ICU) admission and identify factors associated with in-hospital mortality (IHM) in patients with Fournier's gangrene (FG) using traditional statistical methods complemented by machine learning-based models. This retrospective cohort study included surgically treated FG patients at a tertiary referral center. Demographic, clinical, laboratory, and perioperative variables were analyzed. Established prognostic indices, including the Fournier's Gangrene Severity Index, Uludağ Fournier's Gangrene Severity Index, Laboratory Risk Indicato
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/AIMS: Inaccurate prediction of lymph node metastasis (LNM) may lead to unnecessary surgery following endoscopic resection of T1 colorectal cancer (CRC). We aimed to validate the usefulness of artificial intelligence (AI) models for predicting LNM in patients with T1 CRC.
METHODS: We analyzed the clinical data, laboratory results, pathological reports, and endoscopic findings of patients who underwent radical surgery for T1 CRC. We developed AI models to predict LNM using four algorithms: regularized logistic regression classifier (RLRC), random forest classifier (RFC), CatBoost cla
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Although neoadjuvant immunochemotherapy (nICT) has revolutionized the management of locally advanced esophageal squamous cell carcinoma (ESCC), the inability to accurately predict pathological complete response (pCR) remains a major barrier to treatment personalization. We aimed to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model using pretreatment multimodal features to predict pCR prior to nICT initiation.
METHODS: In this retrospective study, 114 ESCC patients receiving nICT were randomly allocated into training (n=81) and validation (n=33) cohorts (7:3 ratio).
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.
Mild cognitive impairment (MCI) is a significant predictor of the early progression of Alzheimer's disease (AD) and can serve as an important indicator of disease progression. However, many existing methods focus mainly on the image when processing brain imaging data, ignoring other non-imaging data (e.g., genetic, clinical information, etc.) that may have underlying disease information. In addition, imaging data acquired from different devices may exhibit varying degrees of heterogeneity, potentially resulting in numerous noisy connections during network construction. To address these challen
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.
OBJECTIVE: Breast cancer-related lymphedema (BCRL) is a common postoperative complication that significantly impairs patients' quality of life. This study aims to develop a machine learning-based personalized risk prediction model for BCRL by integrating multimodal clinical and behavioral data, thereby providing scientific support for early identification and intervention in high-risk individuals.
METHODS: Clinical and follow-up data were collected from patients who underwent breast cancer surgery between June 2020 and June 2025. A total of 38 variables were analyzed using the Least Absolute
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.
Introduction International guidelines recommend single or hypo-fraction for palliative radiotherapy (PRT). However, due to the inherent difficulty in accurately predicting life expectancy, the customization of end-of-life care for individual patients poses a significant challenge. This study aims to develop a machine learning-based mortality prediction model for PRT tailored to life expectancy. Methods A retrospective analysis encompassed 318 patients who expired after receiving PRT for advanced cancer from March 2013 to July 2023. Various model algorithms employing 22 variables were used to p
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.
To investigate the prediction of a model constructed by combining machine learning (ML) with clinical features and ultrasound radiomics in the clinical staging of cervical cancer. General clinical and ultrasound data of 227 patients with cervical cancer who received transvaginal ultrasonography were retrospectively analyzed. The region of interest (ROI) radiomics profiles of the original image and derived image were retrieved and profile screening was performed. The chosen profiles were employed in radiomics model and Radscore formula construction. Prediction models were developed utilizing 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.
Renal function after radical nephroureterectomy (RNU) in patients with advanced upper tract urothelial carcinoma (UTUC) is an indicator of eligibility for postoperative chemotherapy. The present study aimed to utilize machine learning for predicting renal function status after RNU and to investigate the contribution of several features to this prediction. The present retrospective study included 764 medical records of patients with non-metastatic UTUC who received RNU from 2008 to 2022. The records were divided into training (n=534) and testing (n=230) datasets. Several demographic and clinico
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