OBJECTIVE: To develop and validate a prognostic model for predicting all-cause mortality in patients with antisynthetase syndrome (ASyS).
METHODS: This retrospective study included 1,194 patients with ASyS from three independent institutions in China. The Cox proportional hazards (CPH) method and random survival forest (RSF) algorithm were used for developing a mortality risk prediction model in the derivation cohort (n = 763). The optimal model was simplified into a scoring system and validated in an external cohort of 431 patients from two institutions.
RESULTS: The model constructed 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.
OBJECTIVE: This study aims to utilize preoperative ultrasound (US) and core needle biopsy (CNB) histology image images to construct a multimodal Radiopathomics model to predict the risk of axillary lymph node metastasis (ALNM) in patients with triple-negative breast cancer (TNBC). MATERIALS AND METHODS: This multicenter retrospective study included TNBC patients from two medical centers between December 2021 and January 2025. Patients were randomly assigned to a training group and a validation group in a 7:3 ratio, with TNBC patients from a third medical center serving as an external testing g
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.
Stroke is a serious condition associated with high rates of incidence and mortality. Timely and accurate risk assessment is critical for improving prevention and clinical intervention. This study investigates the application of machine learning models in evaluating the risk of stroke. The data for this study were drawn from the National Health and Nutrition Examination Survey, covering the years 1999 to 2002. To construct predictive models and select relevant variables, 3 approaches were applied: LASSO regression combined with stepwise selection, random forest, and the boruta algorithm in conj
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.
Pheochromocytoma/paraganglioma (PGPG) is a rare neuroendocrine tumor. Amino acid metabolism is crucial for energy production, redox balance, and metabolic pathways in tumor cell proliferation. This study aimed to build a risk model using amino acid metabolism-related genes, enhancing PGPG diagnosis and treatment decisions. We analyzed RNA-sequencing data from the PCPG cohort in the GEO dataset as our training set and validated our findings using the TCGA dataset and an additional clinical cohort. WGCNA and LASSO were utilized to identify hub genes and develop risk prediction models. The single
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: Prediction of inhibitor development in patients with hemophilia A (HA) remains a challenge.
OBJECTIVES: To construct a predictive model for inhibitor development in HA using a network of clinical variables and biomarkers based on the individual similarity network.
METHODS: Previously untreated and minimally treated children with severe/moderately severe HA, participants of the HEMFIL Cohort Study, were followed up until reaching 75 exposure days (EDs) without inhibitor (INH-) or upon inhibitor development (INH+). Clinical data and biological samples were collected before the star
СтатьяМногоцентровое 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: SARS-CoV-2 mRNA vaccines are highly immunogenic in people living with HIV (PLWH) on effective antiretroviral therapy (ART). However, whether viro-immunologic parameters or other factors affect immune responses to vaccination is debated. This study aimed to develop a machine learning-based model able to predict the humoral response to mRNA vaccines in PLWH and to assess the impact of demographic and clinical variables on antibody production over time.
METHODS: Different machine learning algorithms have been compared in the setting of a longitudinal observational study involving 497
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНаблюдательное 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.
STUDY DESIGN: Retrospective review.
OBJECTIVE: To use predictive modeling and machine learning to identify patients at risk for venous thromboembolism (VTE) following posterior lumbar fusion (PLF) for degenerative spinal pathology.
METHODS: Patients undergoing single-level PLF in the inpatient setting were identified in the National Surgical Quality Improvement Program database. Our outcome measure of VTE included all patients who experienced a pulmonary embolism and/or deep venous thrombosis within 30-days of surgery. Two different methodologies were used to identify VTE risk: 1) a novel 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.
This study aimed to assess the correlation of sagittal balance parameters measured intraoperatively, against the gold standard post-operative standing full spine X-ray. A secondary aim was to create a predictive algorithm, that could be used intraoperatively to predict the post-operative balance. 49 patients, who underwent thoracolumbar spinal fusion over a 12-month period were included in this study. Standing full-spine X-rays were obtained both pre and post-surgical fixation. Parallel intraoperative X-rays were taken with the c-arm centred on femoral heads, operative level, S1 and L1. The sa
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: Prescribing cascades (PCs) occur when an adverse drug reaction (ADR) is intentionally or unintentionally treated with an additional medication, potentially perpetuating inappropriate polypharmacy. Digital tools that systematically support the identification of potential PCs during medication review are lacking. Here, we describe the development of an algorithm designed to identify drug pairs potentially compatible with PCs and evaluate its classification performance.
METHODS: The algorithm was developed as a component of the Prescribing INappropriateness Assessment (PINA) digital
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: Artificial intelligence (AI) tools could improve clinical decision making or exacerbate inequities because of bias. African American (AA) men reportedly have a worse prognosis for prostate cancer (PCa) and are underrepresented in the development genomic biomarkers. We assess the generalizability of tools developed using a multimodal AI (MMAI) deep learning system using digital histopathology and clinical data from NRG/Radiation Therapy Oncology Group PCa trials across racial subgroups.
METHODS: In total, 5,708 patients from five randomized phase III trials were included. Two MMAI alg
Клиническое исследование III фазыСтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Research and surveillance work addressing ectopic pregnancy often rely on diagnosis and procedure codes available from automated data sources. However, the use of these codes may result in misclassification of cases. Our aims were to evaluate the accuracy of standard ectopic pregnancy codes; and, through the use of additional automated data, to develop and validate a classification algorithm that could potentially improve the accuracy of ectopic pregnancy case identification.
METHODS: Using automated databases from two US managed-care plans, Group Health Cooperative (GH) and Kaise
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning model for predicting ICU mortality in CHF patients with pulmonary infection.
METHODS: Clinical data were extracted from the MIMIC-IV database, and ICU mortality within 15 days was defined as the primary endpoint. Patients were stratified into HFrEF, HFmrEF, and HFpEF based on left ventricular ejection fraction. Six models were constructed-logistic regression, random forest, light gradient boosting machine, extreme gradient boosting (XGBoost), multilayer perceptron, and k-nearest neighbor-and optimized using cross-validated grid search. Pre
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: Diabetic peripheral neuropathy (DPN) is a prevalent and highly disabling complication of diabetes mellitus, associated with markedly increased rates of disability and mortality. Timely intervention and effective management have been consistently shown to substantially reduce the risk of DPN onset and progression.
METHODS: This retrospective cohort study analyzed 1, 004 hospitalized patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) admitted to the endocrinology department of a hospital in Jiangsu Province, China. A risk prediction model for DPN was developed using the Random Forest (RF
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: Prenatal depression is highly prevalent and associated with early-life adversities like adverse childhood experiences (ACEs) and school bullying. Machine learning (ML) can effectively capture complex, non-linear predictive patterns for depression.
OBJECTIVE: We aimed to identify early-life factors predicting prenatal depression and develop a practical, interpretable ML predictive model.
PARTICIPANTS AND SETTING: A cross-sectional study recruited 1193 pregnant women via convenience sampling at two hospitals in Hubei, China.
METHODS: Feature selection used a 10-fold cross-validati
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.
Escherichia coli (E. coli) is a key indicator of fecal contamination in freshwater and can signal the presence of other harmful bacteria and viruses. The aim of the study is to evaluate the performance of machine learning (ML) tools to detect E. coli in drinking water in Bangladesh using surveillance data under two scenarios: an imbalanced dataset and a balanced dataset. We utilized data from the 2019 Bangladesh Multiple Indicator Cluster Survey, which included a total of 6,069 household drinking water samples. We used agglomerative hierarchical clustering with Ward's linkage to identify distr
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: Fluorometric newborn screening for phenylketonuria (PKU) is widely used but plagued by high false positives (FPs), leading to unnecessary follow-ups and parental anxiety. Machine learning (ML) models may optimize screening efficiency by reducing FPs while preserving sensitivity.
METHODS: A retrospective study used fluorometric PKU screening data from 493,652 neonates (2022-2024) at Shenzhen Maternity and Child Healthcare Hospital. The cohort included 70,342 concurrent tandem mass spectrometry (MS/MS) tests, with 711 screen-positive cases selected for internal validation. A 1:2 pro
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.
OBJECTIVE: To investigate the prevalence of tooth agenesis and its association with other developmental dental anomalies in non-syndromic patients. The study also evaluated the applicability of machine learning models to predict the occurrence of agenesis.
METHODS: This cross-sectional observational study analyzed 4,990 panoramic radiographs from radiology centers in Uberlândia, Minas Gerais/Brazil. It assessed the presence of tooth agenesis and associated anomalies, such as palatal displacement of canines, distoangulation of lower second premolars, tooth transposition, infraocclusion of deci
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.
OBJECTIVE: Pain sketches help visualize neuropathic pain patterns in amputees and may predict surgical outcomes following targeted muscle reinnervation (TMR). Current manual interpretation introduces subjectivity and potential bias. Machine learning offers potential for automated, objective classification of these sketches. Therefore, we aimed to develop and evaluate a machine learning approach for automated classification of pain sketches from lower extremity amputees who underwent targeted muscle reinnervation (TMR).
METHODS: Here, 588 pain sketches from 206 lower extremity amputees (2021-2
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: To construct machine learning prediction model for sepsis-associated encephalopathy (SAE), and analyze the application value of the model on early identification of SAE risk in elderly septic patients.
METHODS: Patients aged over 60 years with a primary diagnosis of sepsis admitted to intensive care unit (ICU) from 2008 to 2023 were selected from Medical Information Mart for Intensive Care-IV 2.2 (MIMIC-IV 2.2). Demographic variables, disease severity scores, comorbidities, interventions, laboratory indicators, and hospitalization details were collected. Key factors associated with
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.
OBJECTIVE: To construct a non-invasive pre-hospital screening model and early based on artificial intelligence algorithms to provide the severity of stroke in patients, provide screening, guidance and early warning for stroke patients and their families, and provide data support for clinical decision-making.
METHODS: A retrospective study was conducted. The clinical information of stroke patients (n = 53 793) were extracted from the Yidu cloud big data server system of the Second Affiliated Hospital of Dalian Medical University from January 1, 2001 to July 31, 2023. Combined with the results
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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