BACKGROUND: Older patients with patellar fractures may be at increased risk of postoperative deep vein thrombosis (DVT) because of trauma, perioperative immobilization, and age-related prothrombotic susceptibility. However, risk-stratification tools tailored to this specific population remain limited. We aimed to develop, internally test, and externally validate an interpretable machine-learning model, based on routinely available early admission data, for predicting imaging-confirmed in-hospital postoperative DVT in older patients with patellar fractures.
METHODS: This retrospective predicti
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.
Functional MRI is a neuroimaging technique that analyzes the functional activity of the brain by measuring blood-oxygen-level-dependent signals throughout the brain. The derived functional features can be used for investigating brain alterations in neurological and psychiatric disorders. In this work, we employed a hypergraph to model high-order functional relations across brain regions, introducing algebraic connectivity ($a(\mathcal {G})$) for estimating the hyperedge weights. The hypergraph structure was derived from healthy controls to build a common topology across individuals. The consid
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: Pain is a challenging, multifaceted symptom reported by most pediatric patients. This systematic review aims to explore the progress and effectiveness of applying artificial intelligence (AI) technology in pediatric pain management.
METHODS: A comprehensive search of PubMed, Embase, Web of Science, Cochrane, Scopus, IEEE Xplore, ACM Library, and ClinicalTrials.gov was conducted. The search combined pain-related terms ("Pain management", "Pain assessment", "Pain measurement", "Pain relief", "Pain control", "Analgesics", "Pediatric pain"), age-related terms ("Children", "pediatrics"
Систематический обзорСтатьяПоиск 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: Very low birth weight infants (VLBWIs) are at high risk of requiring immediate neonatal resuscitation and developing serious complications or mortality. Early prediction based on prenatal information could improve perinatal preparedness and clinical outcomes. We aimed to develop and evaluate machine learning models that predict the need for delivery room resuscitation, major morbidities, and mortality in VLBWIs using prenatal variables. METHODS: In this population-based cohort study, we included 21,231 VLBWIs from the Korean Neonatal Network (2013–2023). Nineteen prenatal and perin
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: The use of technology in healthcare to manage patient records, guide diagnosis, and make referrals is termed electronic healthcare. An electronic health record system called Lightwave Health Information Management System (LHIMS) was implemented in 2021 at Bolgatanga Regional Hospital (BRH). This study evaluated the opinion of users on the use of LHIMS among healthcare workers, focusing on the extent to which its use has enhanced the main dimensions of clinical work.
METHOD: A qualitative research design was employed to explore healthcare providers' experiences with the LHIMS. Purp
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: Graph-based machine learning approaches, including Knowledge Graph Embedding (KGE) methods and Graph Neural Networks (GNNs), have emerged as powerful tools for modeling complex biomedical data. However, a systematic and clinically grounded comparison of these approaches across heterogeneous healthcare graphs, accounting for both predictive performance and real-world deployment constraints, is still lacking.
METHODS: We introduce AMIUGraph, a comprehensive benchmarking framework for healthcare link prediction that integrates real-world clinical data with external biomedical knowled
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: Chronic kidney disease (CKD) affects approximately one in ten adults globally. Multiple studies have identified underuse of effective therapies in eligible patients with CKD despite guideline endorsement. Clinical decision support (CDS) may increase confidence in prescribing recommended medications, but how end-users perceive it is unknown.
OBJECTIVES: To evaluate clinician-reported perspectives and acceptability of CDS elements for ambulatory CKD management and inform the development of a CKD-specific CDS intervention.
METHODS: Eligible participants for this electronic cross-sec
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.
Understanding the underlying mechanism of neuromuscular system on motion/force generation is essential for human-machine interfacing. However, simultaneous decoding of wrist angles and grasp forces from neural signals remains an open challenge in the field of neural interfacing. In this study, we proposed a scheme leveraging channel-wise cumulative spike trains (cw-CSTs) of motor units to simultaneously decode wrist angles and grasp forces. Specifically, a spatial spike detection method was utilized to detect cw-CST from surface electromyography, observing as much as possible of motor unit act
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.
Blood pressure (BP) measurement accuracy is highly sensitive to sensor placement. To address this, we investigated the effect of multi-sensor sites on BP estimation using a 9-channel single-wavelength photoplethysmography (PPG) sensor array placed within a localized wrist area. As a starting point, we analyzed the variability of 9 PPG features across channels, revealing notable site-specific variations, with amplitude-based features showing greater sensitivity. Leveragingthese these findings, we developed 3M-BPNet, which processes PPG signals through varying channel/site counts. The network in
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.
Wrist-worn step-counting holds potential to improve health management and disease prevention. However, inaccurate step counting is often caused by false positives during non-walking wrist movements, potentially leading to incorrect health assessments, ineffective interventions, and suboptimal patient outcomes. We thus propose a real-time adaptive multi-stage step counting algorithm based on a smartwatch 3-axis accelerometer, integrating non-walking detection to identify false positive step counts during non-walking wrist movements. Sixty-seven subjects wore a smartwatch with a 3-axis accelerom
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: Critically ill patients with spinal cord injury (SCI) and those at high risk for sarcopenia represent vulnerable populations with heightened mortality risks. Traditional prognostic scores often fail to capture the unique pathophysiology of these patients. This study aimed to develop and validate machine learning-based models using easily obtainable clinical features to stratify mortality risk for patients with SCI, high-risk sarcopenia, or both conditions. METHODS: This retrospective observational study utilized data from the MIMIC-IV (training set; n = 7904) and eICU-CRD (validati
СтатьяНаблюдательное 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.
Clinical assessment of idiopathic scoliosis (IS) patients primarily relies on static imaging techniques. Dynamic digital human (DDH) can provide comprehensive spatio-temporal information for dynamic assessment of the scoliotic spine in IS patients comparing with static imaging techniques, such as X-ray for general assessment and computed tomography (CT) for surgical planning. The lumbar vertebrae exhibit greater morphological variability than the thoracic region when subjected to different postures and mechanical loads, making them particularly important for dynamic assessment. Therefore, a pe
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: Chronic pain is common among middle-aged and older Chinese adults, yet latent pain patterns, temporal transitions, and individual susceptibility factors remain unclear. Using five waves of the China Health and Retirement Longitudinal Study, we assessed latent pain classes, their dynamic changes, and key predictors of low back pain (LBP) in adults aged ≥ 45 years. METHODS: Latent class analysis (LCA) was used to identify pain-site patterns at each wave, and Kendall correlations assessed associations among sites. Latent transition analysis (LTA) evaluated temporal shifts and the modif
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 spine segmentation is crucial for diagnosing and treating various spine diseases. Recently, Mamba-based methods have been widely applied in medical image segmentation. However, the spatial domain scanning strategy of Mamba fails to fully capture the fine anatomical structures and global dependencies of the spine. Moreover, existing frequency-enhanced methods often suffer from the loss of spatial localization. To address these challenges, we propose the Wavelet-Driven Spatial Frequency Mamba Network (WDSFM-Net). Specifically, we integrate the Discrete Wavelet Transform (DWT) into Mamba
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 explore the performance of large language models (LLMs) in surgical decision-making for lumbar disc herniation (LDH), and to evaluate the impact of radiology report text and manually summarized clinical information on model decision outputs. METHODS: A total of 48 LDH cases from multiple centers were included. Four mainstream LLMs (GPT-5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-R1, and Grok-4) were used to perform a binary classification task (surgical vs. conservative treatment). Two input scenarios were designed: Group A used radiology report text only, while Group B incorporated additional m
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.
For orthopedic diagnostics, both 2D X-ray and 3D CT imaging play essential roles. X-ray imaging is widely accessible, clinically effective, easy to operate, and has lower radiation exposure than CT. However, its inherent 2D nature limits comprehensive visualization of skeletal structures, which 3D CT provides. To bridge this gap, we propose SkeDiff, an algorithm for reconstructing 3D CT images of the skeleton from orthogonal 2D X-ray projections. To fully leverage the information in X-ray images for guiding the diffusion process, we design a cross-dimensional conditional encoder, $E_{Cond}$, t
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: Knee osteoarthritis (KOA) is a highly prevalent chronic condition that substantially impairs functional capacity and quality of life among middle-aged and older adults. Sensory loss, including hearing and vision loss, is another major health concern in aging populations. Dual sensory loss (DSL), the coexistence of visual and auditory impairment, leads to more severe clinical consequences than single sensory deficits, largely due to disrupted sensory integration and diminished neural compensatory mechanisms. Emerging evidence indicates that osteoarthritis is linked to progressive de
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: Chronic conditions cause millions of deaths annually worldwide. Remote patient monitoring using wearable devices and sensors, combined with machine learning (ML), offers promising strategies for disease management. However, diverse methodological approaches and study designs impede comparability and the development of best practice guidelines. METHODS: A systematic review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Four scientific databases were searched for relevant prospective studies published between 2014 a
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Scoliosis significantly impacts quality of life, highlighting the need for effective early scoliosis screening (SS) and intervention. However, current SS methods often involve physical contact, undressing, or radiation exposure. This study introduces an innovative, non-invasive SS approach utilizing a monocular RGB camera that eliminates the need for undressing, sensor attachment, and radiation exposure. We introduce a novel approach that employs Parameterized Human 3D Reconstruction (PH3DR) to reconstruct 3D human models, thereby effectively eliminating clothing obstructions, seamlessly integ
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: This study leverages machine learning to develop and validate an interpretable diagnostic model for sarcopenia, specifically tailored to community-dwelling middle-aged and older adults exhibiting intrinsic capacity decline.
METHODS: This study used cross-sectional data from the 2015 China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), which included 6,134 participants aged 50 or above. We employed seven machine learning algorithms to construct classification models for sarcopenia status in individuals exhibiting declined intrinsic capacity. The models' performance was comprehe
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