MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

31 243 публикаций

Поиск: 53 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2 750 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

A comparison of various imputation algorithms for missing data.

BACKGROUND: Many datasets in medicine and other branches of science are incomplete. In this article we compare various imputation algorithms for missing data. OBJECTIVES: We take the point of view that it has already been decided that the imputation should be carried out using multiple imputation by chained equation and the only decision left is that of a subroutine for the one-dimensional imputations. The subroutines to be compared are predictive mean matching, weighted predictive mean matching, sampling, classification or regression trees and random forests. METHODS: We compare these subro

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40354495Открыть статью

Prediction and Feature Selection of Mastectomy-Related Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) Using Machine Learning Among Breast Cancer Patients in Bangladesh.

BACKGROUND: Post-mastectomy PTSD is a serious mental health issue, but it has not been studied enough, particularly in low-resource settings like Bangladesh. This study aimed to predict PTSD among breast cancer survivors using machine learning (ML) models and identify significant predictors through the Boruta algorithm, a feature selection tool, offering scalable solutions for early detection and intervention. METHODS: A cross-sectional study of 138 post-mastectomy breast cancer patients was conducted across 3 hospitals in Bangladesh. Data on sociodemographic, health history, social experienc

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41399431Открыть статью

Machine learning-based prediction of response to Ustekinumab with Crohn's disease.

BACKGROUND: A reliable approach to predict the response to Ustekinumab (UST) in patients with Crohn's disease (CD) is lacking. OBJECTIVES: This study aims to develop and validate machine learning (ML) models to predict the response to UST and further achieve personalized therapy. DESIGN: Retrospective multi-center study. METHODS: This study included 162 CD patients treated with UST between May 2022 and May 2024. Four ML algorithms (extreme gradient boosting, random forest, logistic regression, and support vector machine) were integrated to identify the optimal model, and Shapley Additive ex

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41030294Открыть статью

Preventing postoperative pulmonary complications by establishing a machine-learning assisted approach (PEPPERMINT): Study protocol for the creation of a risk prediction model.

BACKGROUND: Postoperative pulmonary complications (POPC) are common after general anaesthesia and are a major cause of increased morbidity and mortality in surgical patients. However, prevention and treatment methods for POPC that are considered effective tie up human and technical resources. Therefore, the planned research project aims to create a prediction model that enables the reliable identification of high-risk patients immediately after surgery based on a tailored machine learning algorithm. METHODS: This clinical cohort study will follow the TRIPOD statement for multivariable predict

Протокол клинического исследованияСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40828817Открыть статью

A Bayesian network-based predictive model for postoperative delirium following coronary artery bypass grafting.

BACKGROUND: Delirium is a common complication following coronary artery bypass grafting (CABG). This study aims to develop and validate a predictive model for postoperative delirium in CABG patients using a Bayesian Network (BN). METHODS: Data from the MIMIC-IV and eICU-CRD databases were analyzed, with the MIMIC-IV dataset used for model training and internal validation, and the eICU-CRD dataset for external validation. A directed acyclic graph was constructed using BN based on the Max-Min Hill-Climbing algorithm, followed by model inference. Model performance was assessed using the area und

СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40859261Открыть статью

Evaluating the efficacy of whole genome sequencing in predicting susceptibility profiles for first-line antituberculosis drugs.

OBJECTIVES: This study aimed to examine the efficacy of whole genome sequencing (WGS) in accurately predicting susceptibility profiles, potentially eliminating the need for conventional phenotypic drug susceptibility testing (pDST) for first-line antituberculosis drugs in routine tuberculosis diagnosis. METHODS: Over the period of 2017 to 2020, 1114 Mycobacterium tuberculosis complex isolates were collected with drug susceptibility testing conducted using the MGIT960 system and WGS performed for predicting drug resistance profiles. In addition, we implemented a new algorithm with an updated W

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39341416Открыть статью

microRNAs combined to radiomic features as a predictor of complete clinical response after neoadjuvant radio-chemotherapy for locally advanced rectal cancer: a preliminary study.

OBJECTIVE: To define a predictive Artificial Intelligence (AI) algorithm based on the integration of a set of biopsy-based microRNAs expression data and radiomic features to understand their potential impact in predicting clinical response (CR) to neoadjuvant radio-chemotherapy (nRCT). The identification of patients who would truly benefit from nRCT for Locally Advanced Rectal Cancer (LARC) could be crucial for an improvement in a tailored therapy. METHODS: Forty patients with LARC were retrospectively analyzed. An MRI of the pelvis before and after nRCT was performed. In the diagnostic biops

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36639577Открыть статью

Prediction of Tinnitus Treatment Outcomes Based on EEG Sensors and TFI Score Using Deep Learning.

Tinnitus is a hearing disorder that is characterized by the perception of sounds in the absence of an external source. Currently, there is no pharmaceutical cure for tinnitus, however, multiple therapies and interventions have been developed that improve or control associated distress and anxiety. We propose a new Artificial Intelligence (AI) algorithm as a digital prognostic health system that models electroencephalographic (EEG) data in order to predict patients' responses to tinnitus therapies. The EEG data was collected from patients prior to treatment and 3-months following a sound-based

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36679693Открыть статью

Designing Deep Neural Networks Robust to Sensor Failure in Mobile Health Environments.

Missing data is a very common challenge in health monitoring systems and one reason for that is that they are largely dependent on different types of sensors. A critical characteristic of the sensor-based prediction systems is their dependency on hardware, which is prone to physical limitations that add another layer of complexity to the algorithmic component of the system. For instance, it might not be realistic to assume that the prediction model has access to all sensors at all times. This can happen in the real-world setup if one or more sensors on a device malfunction or temporarily have

СтатьяПоддержка правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36085616Открыть статью

The predictive power of artificial intelligence on mediastinal lymphnode metastasis.

OBJECTIVE: The aim of this study was to create the preoperative predictive model on mediastinal lymph-node metastasis based on artificial intelligence in surgically resected lung adenocarcinoma. METHODS: We enrolled 301 surgical resections of patients with clinical stage N0-1 lung adenocarcinoma, who received positron emission tomography preoperatively between 2015 and 2019. We randomly assigned the patients into two groups: the training (n = 201) and validation groups (n = 100). The training group was used to obtain basic data for learning by artificial intelligence, whereas the validation g

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34181182Открыть статью

Context v. algorithm: evidence that a transdiagnostic framework of contextual clinical characterization is of more clinical value than categorical diagnosis.

BACKGROUND: A transdiagnostic and contextual framework of 'clinical characterization', combining clinical, psychopathological, sociodemographic, etiological, and other personal contextual data, may add clinical value over and above categorical algorithm-based diagnosis. METHODS: Prediction of need for care and health care outcomes was examined prospectively as a function of the contextual clinical characterization diagnostic framework in a prospective general population cohort (n = 6646 at baseline), interviewed four times between 2007 and 2018 (NEMESIS-2). Measures of need, service use, and

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37310330Открыть статью

AML, ALL, and CML classification and diagnosis based on bone marrow cell morphology combined with convolutional neural network: A STARD compliant diagnosis research.

Leukemia diagnosis based on bone marrow cell morphology primarily relies on the manual microscopy of bone marrow smears. However, this method is greatly affected by subjective factors and tends to lead to misdiagnosis. This study proposes using bone marrow cell microscopy images and employs convolutional neural network (CNN) combined with transfer learning to establish an objective, rapid, and accurate method for classification and diagnosis of LKA (AML, ALL, and CML). We collected cell microscopy images of 104 bone marrow smears (including 18 healthy subjects, 53 AML patients, 23 ALL patients

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33157999Открыть статью

Прогнозирование тяжести лихорадки денге у детей при поступлении в школу на основе клинических особенностей и лабораторных показателей: применение классификационного анализа деревьев.

ГОРОД: лихорадка в Денге является вновь возникающим вирусным заболеванием, которое обычно встречается в тропических и субтропических районах. Клинические характеристики и аномальные результаты лабораторных тестов на инфекцию денге аналогичны тем, которые характерны для других заболеваний фебрилов; поэтому точное и своевременное диагностирование этой инфекции для обеспечения надлежащего лечения затруднено. Задержка с диагностикой может быть связана с ненадлежащим лечением и более высоким риском смерти. Ранняя и правильная диагностика может помочь улучшить работу с пациентами и оптимизировать ис

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 29534694Открыть статью

A robust and data-efficient deep learning model for cardiac assessment without segmentation.

Video-based deep learning (DL) algorithms often rely on segmentation models to detect clinically important features in transthoracic echocardiograms (TTEs). While effective, these algorithms can be too data hungry for practice and may be sensitive to common data quality issues. To overcome these concerns, we present a data-efficient DL algorithm, Scaled Gumbel Softmax (SGS) EchoNet, that is robust to these common data quality issues and, importantly, requires no ventricular segmentation model. In lieu of a segmentation model, we decompose and transform the output of an R(2 + 1)D convolutional

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41126099Открыть статью

United multi-omics and machine learning refine regulatory T cell-defined hepatocellular carcinoma subtypes.

Hepatocellular carcinoma (HCC) is highly heterogeneous and aggressive, and the absence of precision individual treatment regimen enables repeated immune escape. Exploiting regulatory T cell (Treg) marker genes as key classifiers, we used 10 clustering algorithms to integrate the multi-omics HCC patient data and combined them with 10 machine learning (ML) algorithms to delineate molecular subtypes predictive of prognosis and immune response. We identified two cancer subtypes (CSs) that are associated with prognosis, with the second subtype (CS2) showing the most favorable prognostic outcomes. S

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41561382Открыть статью

Certified algorithms for equilibrium states of local quantum Hamiltonians.

Predicting observables in equilibrium states is a central yet notoriously hard question in quantum many-body systems. In the physically relevant thermodynamic limit, certain mathematical formulations of this task have even been shown to result in undecidable problems. Using a finite-size scaling of algorithms devised for finite systems often fails due to the lack of certified convergence bounds for this limit. In this work, we design certified algorithms for computing expectation values of observables in the equilibrium states of local quantum Hamiltonians, both at zero and positive temperatur

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39191784Открыть статью

A Treatment Algorithm for Free Vascularized Bone Reconstruction in Rare Large Osseous Defects Involving the Wrist.

Large bone defects of the distal radius and/or carpus following tumor resection, trauma, or infection are extremely rare. There are few case reports and series in the literature on the reconstruction approaches required in such cases. Therefore, large studies cannot be used to guide the therapeutic decisions of reconstructive plastic and hand surgeons. The objective of this study is to propose a treatment algorithm to predict the functional outcome and quality of life for the different techniques of free vascularized bone reconstruction in the interval between the distal radius, the carpus, an

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39337883Открыть статью

Towards Automated Emotion Classification of Atypically and Typically Developing Infants.

The World Health Organization estimates that 15 million infants are born preterm every year [1]. This is of concern because these infants have a significant chance of having neuromotor or cognitive developmental delays due to cerebral palsy or other developmental issues [2]. Our long-term goal is to determine the roles emotion and movement play in the diagnosis of atypical infants. In this paper, we examine how automated emotion assessment may have potential to classify typically and atypically developing infants. We compare a custom supervised machine learning algorithm that utilizes individu

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33959406Открыть статью

Automatic heart sound segmentation and murmur detection in pediatric phonocardiograms.

The digital analysis of heart sounds has revealed itself as an evolving field of study. In recent years, numerous approaches to create decision support systems were attempted. This paper proposes two novel algorithms: one for the segmentation of heart sounds into heart cycles and another for detecting heart murmurs. The segmentation algorithm, based on the autocorrelation function to find the periodic components of the PCG signal had a sensitivity and positive predictive value of 89.2% and 98.6%, respectively. The murmur detection algorithm is based on features collected from different domains

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 25570446Открыть статью

De Novo Natural Language Processing Algorithm Accurately Identifies Myxofibrosarcoma From Pathology Reports.

BACKGROUND: Available codes in the ICD-10 do not accurately reflect soft tissue sarcoma diagnoses, and this can result in an underrepresentation of soft tissue sarcoma in databases. The National VA Database provides a unique opportunity for soft tissue sarcoma investigation because of the availability of all clinical results and pathology reports. In the setting of soft tissue sarcoma, natural language processing (NLP) has the potential to be applied to clinical documents such as pathology reports to identify soft tissue sarcoma independent of ICD codes, allowing sarcoma researchers to build m

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39360774Открыть статью