OBJECTIVE: In reperfusion strategy for ST-elevation myocardial infarction (STEMI), emergency surgical bypass grafting might be considered for patients with significant multivessel coronary diseases complicated by cardiogenic shock. The culprit lesions in STEMI can be predicted from electrocardiographic (ECG) findings. However, whether the complexity of coronary artery lesions in STEMI can be predicted from characteristic ECG findings remained unclear.
MATERIALS AND METHODS: The initial 12-lead ECG parameters in each lead recording from patients with STEMI receiving primary percutaneous corona
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: A child who has an acutely irritable hip can pose a diagnostic challenge. The purposes of this study were to determine the diagnostic value of presenting variables for differentiating between septic arthritis and transient synovitis of the hip in children and to develop an evidence-based clinical prediction algorithm for this differentiation.
METHODS: We retrospectively reviewed the cases of children who were evaluated at a major tertiary-care children's hospital between 1979 and 1996 because of an acutely irritable hip. Diagnoses of true septic arthritis, presumed septic arthriti
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Among PTMs, multiple chemical modifications on lysine residues have received extensive attention due to their dynamic and reversible properties. Although mass spectrometry can accurately identify modification sites, its high technical requirements and limited throughput restrict large scale application. In recent years, advances in deep learning have provided new strategies for high throughput prediction of lysine modifications. However, most existing methods still face limitations in simultaneous prediction of multiple lysine modification types, protein-level contextual representation, and pr
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: Fairness evaluation is essential for trustworthy clinical risk prediction. However, existing fairness-oriented discrimination metrics either ignore cross-group comparisons or rely on exhaustive pairwise evaluations, making them difficult to interpret and impractical for model selection.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate novel fairness-oriented discrimination metrics for clinical risk prediction that address limitations of within-group and pairwise cross-group approaches.
METHODS: We examined theoretical properties of existing U-statistic-based metrics, including
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.
UNLABELLED: The potential of machine learning to predict injury risk in men's professional football has been explored in quantitative studies, yet the perceptions and experiences of performance staff who integrate these technologies into daily practice remain underexplored.
OBJECTIVES: This qualitative investigation aimed to explore performance professionals' perceptions of the practical utility, implementation barriers, and role in decision-making of muscle injury prediction models in men's professional football.
DESIGN: Semi-structured interviews were conducted with 10 male performance sta
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: Preeclampsia is a major obstetric disorder. Machine learning (ML) models incorporating angiogenic biomarkers show promise in predicting related adverse outcomes, but refinement is needed for clinical use. This study aimed to reduce features to a clinically meaningful set and to develop and validate predictive endpoints for preeclampsia-associated outcomes.
METHODS: A model with a reduced feature set was derived from a training cohort of 1,634 patients (2, 412 visits) and then tested on a validation cohort of 402 patients (540 visits). Three machine learning models were developed to p
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.
BACKGROUND: Abdominal aortic calcification (AAC), a significant predictor of cardiovascular events and mortality, lacks a simple predictive tool for early risk stratification. This study aimed to develop and validate a clinical nomogram for predicting AAC risk using accessible demographic, comorbidity, and lifestyle factors.
METHODS: Utilizing data from the 2013-2014 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) cohort, AAC was assessed via dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) using the Kauppila scoring system (score > 0 defined AAC). Participants were stratified into training (
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: Basketball players are a high-risk group for anterior cruciate ligament (ACL) injuries. This study aimed to identify the critical factors contributing to ACL injuries in male basketball players and evaluate the performance of machine learning (ML) algorithms in injury prediction.
METHODOLOGY: This study protocol was registered with International Standard Registered Clinical/soCial sTudy Number (ISRCTN) (Registration number: 18009799). A total of 104 male collegiate basketball players volunteered to participate in this study. Data on the athletes' profile, physical functions, baske
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.
OBJECTIVES: To develop a predicted algorithm for drug-resistant epilepsy (DRE) in newly diagnosed temporal lobe epilepsy (TLE) patients.
METHODS: A total of 139 newly diagnosed TLE patients were prospectively enrolled, and long-term video EEG monitoring was recorded. Clinical evaluations, including seizure frequency and antiseizure medications (ASMs) usage, were collected and prospectively followed up for 24 months. Interictal EEG data were used for feature extraction, identifying 216 EEG network features. Traditional machine learning and ensemble learning techniques were employed to predict
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.
BACKROUND: Accurate short-term mortality prediction is essential for optimizing ICU management and improving patient outcomes. Many existing models rely on static data and do not reflect the dynamic progression of critical illness. This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning algorithm that enables dynamic 48-hour mortality prediction throughout the ICU stay.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study using electronic health records of 9,786 ICU patients treated between 2018 and 2022 at a German university hospital. A machine learning model was developed
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 study aimed to investigate the risk factors for low postoperative blood pressure and construct a machine learning (ML) model based on these features for real-time prediction in patients with oral cancer following reconstruction surgery. The retrospective cohort analysis included adults who had undergone oral cancer resection and free flap reconstruction surgery between December 2022 and December 2023. Patient clinical characteristics were obtained from the electronic medical records. Seven ML techniques were attempted with postoperative hypotension (POH) (mean arterial pressure ˂ 55 mmHg)
СтатьяПоддержка 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.
Parkinson's disease (PD) is a brain disorder, that affects a person's body movement causing stiffness, shaking and imbalance. Earlier detection of PD is a challenging task for researchers. In this paper, earlier detection of PD is performed using the Cross-Non-Decimated Wavelet Transform (CNDWT) and Bayesian Optimized Multiple Linear Regression (BOMLR) algorithm. The PD voice data is amplitude-sliced, augmented and processed with CNDWT. The CNDWT decomposes amplitude-sliced augmented PD voice data with the Haar transform and reconstruction is performed using Daubechies wavelet of order 3 (DB3)
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: Palliative care is a key component of integrated care to improve care quality and reduce hospitalization costs for patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). This study aims to use machine learning algorithms to create an effective approach to the early recognition and identification of frailty as a long-term condition in COPD patients.
METHODS: The level of frailty in a sample of patients (total n = 140) was assessed using the checklist of frailty assessment, which encompasses five questions: measured decrease in body mass index (BMI), fatigue status, physical ac
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: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a serious threat to human life. Hence, early and accurate diagnosis and treatment are crucial for patient survival. This meta-analysis evaluates the accuracy of artificial intelligence in the early diagnosis of ARDS and provides guidance for future research and applications.
METHODS: A search on PubMed, Embase, Cochrane, Web of Science, CNKI, Wanfang, Chinese Biomedical Literature (CBM), and VIP databases was systematically conducted, from their establishment to November 2023, to obtain eligible studies for the analysis and evaluation
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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.
Sophisticated refinements in histopathology are evolving to improve meningioma outcome prediction. The aim of this study is to evaluate the stand-alone performance of Ki-67 and progesterone receptor (PR) algorithm scores in meningiomas and their power in predicting recurrence and disease-free survival of the patients. Whole slide images of Ki-67 and PR-stained slides from 404 meningioma cases were analyzed by a digital image viewer and analysis software Virapath-2.1, which analyzes the tumor cells by size, color, and shape. Ki-67 scores were calculated in the hotspot region that contains at le
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.
Continued growth in AI-enhanced clinical decision is expected. Representative populations for model training/validation are needed.
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.
Over the years, synergistic drug combinations therapies have attracted widespread attention due to its advantages of overcoming drug resistance, increasing treatment efficacy and decreasing toxicity. Compared to lengthy medical drugs experimental screening, mathematical models and algorithms show great potential in synergistic drug combinations prediction. In this paper, we introduce a novel mathematical algorithm, the Human Pathway Relationship Network Algorithm (HPRNA), which is designed to predict synergistic drug combinations for angina pectoris. We first reconstruct a novel angina pectori
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: The D-elution (DEL) phenotype is serologically mislabeled as Rh-negative because of the very low amount of D antigen on red blood cells. The adsorption-elution test and genotyping are recommended tests for confirmation. However, turnaround time and the availability of instruments, reagents, and budget, as well as technical issues are challenging factors of DEL identification in laboratory practice and patient safety.
METHODS: To develop a screening predictive algorithm for DEL and Rh-negative, the serological tests of RhCcEe antigen and adsorption-elution tests were computed using
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.
UNLABELLED: Automated analysis of optical coherence tomography (OCT) biomarkers improves the prediction of results of loading anti-VEGF therapy of vascular pigment epithelial detachment (PED) associated with neovascular age-related macular degeneration (nAMD).
OBJECTIVE: This study evaluated the effectiveness of OCT biomarker analysis algorithm in predicting the anatomical outcomes of loading anti-VEGF therapy for vascular PED in nAMD.
MATERIAL AND METHODS: OCT scans performed prior to loading anti-VEGF therapy were analyzed using the algorithm in 69 treatment-naïve nAMD patients (70 eyes) w
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.
Immunization is a cost-effective public health intervention globally, including in Ethiopia. However, the study focused on children aged 0-59 months and analyzed factors influencing incomplete immunization using ensemble machine learning techniques. A total of 16,394 EDHS datasets were used, with 80% for training and 20% for testing sets. Accordingly, the training set consisted of 13,115 samples, while the testing set contained 3,279 samples. Ensemble learning algorithms were employed, including Bagging methods (Bagging meta-estimator, Random Forest), Boosting methods (Gradient Boosting, XGBoo
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