There is growing interest in the role of within-individual variability (WIV) in biomarker trajectories for assessing disease risk and progression. A trajectory-based definition that has attracted recent attention characterizes WIV as the curvature-based roughness of the latent biomarker trajectory, and we refer to the resulting measure as trajectory-based biomarker WIV (TB-WIV). To evaluate TB-WIV associations with clinical outcomes and perform dynamic risk prediction, joint models for longitudinal and time-to-event data (JM) are necessary. However, specifying the longitudinal trajectory is cr
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.
The ability to retrieve pseudo-individual patient data (IPD) from published survival study results is important to facilitate meta-analysis, evidence synthesis or secondary data analyses for the purpose of decision modeling for cost effectiveness analysis. While established methods exist for retrieving pseudo-IPD from Kaplan-Meier plots, these algorithms are not easily extendable to other types of survival data, nor do they allow all available information to be incorporated. An optimization-based approach is proposed where the task of reconstructing the IPD is formulated as a quadratic program
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.
In meta-analytic modeling, the functional relationship between a primary and surrogate endpoint is estimated using summary data from a set of completed clinical trials. Parameters in the meta-analytic model are used to assess the quality of the proposed surrogate. Recently, meta-analytic models have been employed to evaluate whether late-stage cancer incidence can serve as a surrogate for cancer mortality in cancer screening trials. A major challenge in meta-analytic models is that uncertainty of trial-level estimates affects the evaluation of surrogacy, since each trial provides only estimate
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.
Bayesian symmetric regression offers a principled framework for modeling data characterized by heavy-tailed errors and censoring, both of which are frequently encountered in medical research. Classical regression methods often yield unreliable results in the presence of outliers or incomplete observations, as commonly seen in clinical and survival data. To address these limitations, we develop a robust Bayesian regression model that incorporates symmetric error distributions such as the Student-t and Cauchy, providing improved resistance to extreme values. The model also explicitly accounts fo
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.
Based on data from a randomized, controlled vaccine efficacy trial, this article develops statistical methods for assessing vaccine efficacy (VE) to prevent COVID-19 infections by a discrete set of genetic strains of SARS-CoV-2. Strain-specific VE adjusting for possibly time-varying covariates is estimated using augmented inverse probability weighting to address missing viral genotypes under a competing risks model that allows separate baseline hazards for different risk groups. Hypothesis tests are developed to assess whether the vaccine provides at least a specified level of VE against some
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Carbamazepine (CBZ) and its transformation products (TPs) often occur in aquatic environments in the form of mixtures, posing potential risks to ecosystems. However, establishing standardized protocols for synthesizing, isolating, and acquiring these TPs has been challenging, leading to difficulty in obtaining toxicity data. Accurately assessing the risks associated with mixed toxicity of TPs was therefore critical. The research evaluated the binary toxicity of CBZ and its TPs using luminescent bacteria. The mixed toxicity of TPs showed simply additive effects. In order to comprehend the conne
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: A reduced fertilization rate is a frustrating condition for patients and embryologists. This study aimed develop a statistical metric, LOW FERTILIZATION, to determine whether a distinct pathological entity underlies reduced fertilization or if it merely reflects statistical variability.
METHOD: An indirect argument inspired by proof by contradiction was developed using a statistical model based on two assumptions: (1) fertilization occurs with same probability (P) for all oocytes with P based on Istanbul Consensus benchmarks, (2) no underlying clinical condition affects the couple. W
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.
Misclassification between causes of death can produce bias in estimated cumulative incidence functions. When estimating causal quantities, such as comparing the cumulative incidence of death due to specific causes under interventions, such bias can lead to suboptimal decision making. Here, a consistent semiparametric estimator of the cumulative incidence function under interventions in settings with misclassification between two event types is presented. The measurement parameters for this estimator can be informed by validation data or expert knowledge. Moreover, a modified bootstrap approach
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.
INTRODUCTION: Ewing sarcoma is a rare paediatric cancer. Currently, there is no way of accurately predicting these patients' survival at diagnosis. Disease type (ie, localised disease, lung/pleuropulmonary metastases and other metastases) is used to guide treatment decisions, with metastatic patients generally having worse outcomes than localised disease patients. However, not all patients fit this trend. An accurate prognostic model could be used to guide treatment decisions in clinical practice to avoid patients being incorrectly under or overtreated.
METHODS AND ANALYSIS: This study aims t
СтатьяПротокол клинического исследованияПолный 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: Research on the Alternative DSM-5 Model for Personality Disorders (AMPD) in DSM-5's Section-III has demonstrated acceptable interrater reliability, a largely consistent latent structure, substantial correlations with theoretically and clinically relevant measures, and evidence for incremental concurrent and predictive validity after controlling for DSM-5's Section II categorical personality disorders (PDs). However, the AMPD is not yet widely used clinically. One clinician concern may be caseness - that the new model will diagnose a different set of PD patients from that with which
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
The goal of this study was to compare the predictive validity of the alternative model for personality disorders (AMPD) versus the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5) Section II categorical model regarding clinician judgments about mental health outcomes. To do so, we instructed a national sample of 136 mental health professionals to provide clinical judgments on a random subset of four (out of a possible 12) case vignettes. For each case, they made a variety of diagnostic judgments corresponding to each model, as well as clinical outcome judgments (e.g
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: The structural abnormality of the heart and its blood vessels at the time of birth is known as congenital heart disease. Every year in Pakistan, sixty thousand children are born with CHD, and 44 in 1000 die before they are a month old. Various studies used different techniques to estimate the risk factors of congenital heart disease, but these techniques suffer from a deficiency of capacity to present human understanding and a deficiency of adequate data. The current study provided an innovative approach by defining the latent variables to handle this issue and building a reasonabl
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.
Sequential multiple assignment randomized trials (SMARTs) are the gold standard for estimating optimal dynamic treatment regimes (DTRs), but are costly and require a large sample size. We introduce the multi-stage augmented Q-learning estimator (MAQE) to improve efficiency of estimation of optimal DTRs by augmenting SMART data with observational data. Our motivating example comes from the Back Pain Consortium, where one of the overarching aims is to learn how to tailor treatments for chronic low back pain to individual patient phenotypes, knowledge which is lacking clinically. The Consortium-w
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.
OBJECTIVE: Paraspinal muscle segmentation and reconstruction from MR images are critical to implement quantitative assessment of chronic and recurrent low back pains. Due to unclear muscle boundaries and shape variations, current segmentation methods demonstrate suboptimal performance with insufficient training samples. This work proposes a novel approach to modeling and inferring muscle shapes that enhances segmentation accuracy and efficiency with few training data.
METHODS: Firstly, a probabilistic shape model (PSM) based on Fourier basis functions and Gaussian processes (GPs) is designed
СтатьяПоддержка 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.
Classifying patient biomarker trajectories into groups has become frequent in clinical research. Mixed effects classification models can be used to model the heterogeneity of longitudinal data. The estimated parameters of typical trajectories and the partition can be provided by the classification version of the expectation maximization algorithm, named CEM. However, the variance of the parameter estimates obtained underestimates the true variance because classification uncertainties are not taken into account. This article takes into account these uncertainties by using the stochastic EM algo
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: A machine learning model using clinical, laboratory, and imaging data was developed to predict 10-year risk of menopause-related osteoporosis. The resulting predictions, which are sensitive and specific, highlight distinct clinical risk profiles that can be used to identify patients most likely to be diagnosed with osteoporosis.
PURPOSE: The aim of this study was to incorporate demographic, metabolic, and imaging risk factors into a model for long-term prediction of self-reported osteoporosis diagnosis.
METHODS: This was a secondary analysis of 1685 patients from the longitudinal
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 investigate the risk factors of intestinal infarction caused by acute mesenteric ischemia (AMI), and develop and validate a clinical prediction model of Nomogram plot for intestinal infarction caused by AMI. Methods: From January 2014 to December 2020, 201 patients with AMI in the Affiliated Hospital of Yunnan University were selected as the modeling group, and 105 patients with AMI in the First Affiliated Hospital of Kunming Medical University were collected as the validation group. The age of patients in the modeling group was (62±12) years, and there were 70 males and 131 fema
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
Objective: Early death (ED) characteristics and predictive factors analysis in patients with severe/very severe aplastic anemia (SAA/VSAA) treated with intensive immunosuppression therapy and establish an ED prediction model. Methods: The clinical data of 232 patients with SAA/VSAA treated with Antithymocyte immunoglobulin (ATG) at the Peking Union Medical College Hospital from August 2003 to August 2021 were collected. The characteristics and causes of ED within 90 days were analyzed retrospectively. Cox proportional hazards model was used to screen the ED risk factors and build a prediction
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.
BACKGROUND: Among individuals with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), type 2 diabetes mellitus (T2DM) is common and confers increased risk for morbidity and mortality. Differentiating risk is key to optimize efficiency of treatment selection. Our objective was to develop and validate a model to predict risk of major adverse cardiovascular events (MACE) comprising the first event of cardiovascular death, myocardial infarction (MI), or stroke for individuals with both T2DM and ASCVD.
METHODS: Using data from the Trial Evaluating Cardiovascular Outcomes with Sitagliptin (TECOS), we
СтатьяПоддержка 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.
The increasing availability of single-cell data revolutionizes the understanding of biological mechanisms at cellular resolution. For differential expression analysis in multi-subject single-cell data, negative binomial mixed models account for both subject-level and cell-level overdispersions, but are computationally demanding. Here, we propose an efficient NEgative Binomial mixed model Using a Large-sample Approximation (NEBULA). The speed gain is achieved by analytically solving high-dimensional integrals instead of using the Laplace approximation. We demonstrate that NEBULA is orders of ma
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
MedElevator
Войти в исследования