BACKGROUND AND AIM: Pattern analysis of big data can provide a superior direction for the clinical differentiation of diseases with similar endoscopic findings. This study aimed to develop a deep-learning algorithm that performs differential diagnosis between intestinal Behçet's disease (BD), Crohn's disease (CD), and intestinal tuberculosis (ITB) using colonoscopy images.
METHODS: The typical pattern for each disease was defined as a typical image. We implemented a convolutional neural network (CNN) using Pytorch and visualized a deep-learning model through Gradient-weighted Class Activation
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.
The performance of different clinical screening algorithms comprising point-of-care HPV-DNA testing using self-collected vaginal ('V') specimens, and visual inspection of the cervix with acetic acid (VIA) was evaluated in Papua New Guinea. Women aged 30-59 years provided V specimens that were tested at point-of-care using the Xpert HPV Test (Cepheid, Sunnyvale, CA). A clinician-collected cervical ('C') specimen was then collected for point-of-care Xpert testing, and liquid-based cytology (LBC). Following this, VIA examination was conducted, blind to HPV test results, and ablative cervical cryo
Сравнительное исследованиеОценочное 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.
The purpose of this paper is to utilize near-infrared (NIR) spectroscopy to characterize powder blending in-line. A multivariate model-based approach was used to determine end-point and variability at the end-point of blending processes. Two monitoring positions for NIR spectrometers were evaluated; one was located on the top of the Bin-blender and the other was on the rotation axis. A ternary powder mixture including acetaminophen (APAP, fine and coarse powder), lactose (LAC) and microcrystalline cellulose (MCC, Avicel 101 and 200) was used as a test system. A Plackett-Burman design of experi
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.
OBJECTIVES: Hypertensive disorders of pregnancy (HDP), including chronic hypertension, gestational hypertension, and preeclampsia/eclampsia, is a leading cause of maternal and perinatal morbidity. Accurate identification of individual HDP subtypes in electronic health records (EHRs) is critical for research and surveillance but remains a challenge. We aimed to develop and validate EHR-based case-ascertainment algorithms for individual HDP conditions using medical chart review.
STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted a validation study within the Blood Pressure in Pregnancy, Obesity, Diabetes a
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАПоддержка 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: wearable movement sensor technology shows promise for objective assessment of Parkinson's disease (PD) motor symptoms, but optimal machine learning approaches and feature sets for accurate PD detection remain unclear. This study provides a comprehensive evaluation of classification algorithms, feature contributions, and optimization techniques for PD detection using wearable movement sensor data.
METHODS: We compared twelve diverse machine learning classifiers on motion sensor data, conducted systematic feature ablation studies across statistical, frequency-domain, dynamic, and co
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: Post-marketing safety surveillance of medications used during pregnancy depends on accurate reconstruction of mother-father-infant triads in administrative healthcare data. However, global privacy regulations increasingly restrict the use of direct familial identifiers, and few parent-infant linkage algorithms have been validated against a reference standard.
OBJECTIVE: We aimed to develop and validate a hierarchical deterministic algorithm that constructs mother-infant and father-infant linkages from variables widely available in administrative healthcare data internationally.
M
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: Obstructive sleep apnoea (OSA) is highly prevalent in people with intellectual disabilities, and when left untreated, negatively influences daily activities and social interactions. Polysomnography (PSG) remains the diagnostic gold standard but can be an obtrusive and strenuous endeavour in people with intellectual disabilities, related to factors such as communicative impairment, anxiety, challenging behaviour and sensory hypersensitivity. Alternative methods to assess OSA severity by estimating the apnoea-hypopnoea index (AHI) have been proposed, based on heart and respiration ra
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 assess the validity of the International Classification of Diseases, 10th Revision (ICD-10) healthcare database diagnosis codes for lithium toxicity at hospital admission in Ontario, Canada.
DESIGN: Population-based retrospective validation study.
SETTING: A total of 152 hospitals linked to a provincial laboratory database in Ontario, Canada, from 2007 to 2023.
PARTICIPANTS: Patients 50 years of age or older taking lithium with hospital-based serum lithium laboratory measurements during admission to the hospital (n=2804).
OUTCOME MEASURES: Sensitivity, specificity, positive 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: Patients with bicuspid aortic stenosis who receive transcatheter aortic valve replacement (TAVR) may require subsequent valve interventions in their lifetime; however, the feasibility of redo-TAVR in this population is uncertain. We aimed to assess redo-TAVR feasibility in bicuspid patients and develop a predictive virtual valve planning algorithm.
METHODS: We studied computed tomography scans of bicuspid patients who received a balloon-expandable transcatheter heart valve (THV) in the LRT trial (Low Risk TAVR). Redo-TAVR feasibility, determined by valve-to-coronary and valve-to-a
Клиническое исследованиеСтатьяПоиск 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: The primary objective of this study was to develop and validate an AI algorithm as a screening tool for the detection of retinopathy of prematurity (ROP).
PARTICIPANTS: Images were collected from infants enrolled in the KIDROP tele-ROP screening program.
METHODS: We developed a deep learning (DL) algorithm with 227,326 wide-field images from multiple camera systems obtained from the KIDROP tele-ROP screening program in India over an 11-year period. 37,477 temporal retina images were utilized with the dataset split into train (n = 25,982, 69.33%), validation (n = 4,006, 10.69%), and
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.
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) comprises a spectrum of progressive liver pathologies, ranging from simple steatosis to non-alcoholic steatohepatitis (NASH), fibrosis and cirrhosis. A liver biopsy is currently required to stratify high-risk patients, and predicting the degree of liver inflammation and fibrosis using non-invasive tests remains challenging. Here, we sought to develop a novel, cost-effective screening tool for NAFLD based on thermal imaging. We used a commercially available and non-invasive thermal camera and developed a new image processing algorithm to automatically p
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.
Purpose Data mining algorithms using electronic health records (EHRs) are useful in large-scale population-wide studies to classify etiology and comorbidities (Casey et al., 2016). Here, we apply this approach to developmental language disorder (DLD), a prevalent communication disorder whose risk factors and epidemiology remain largely undiscovered. Method We first created a reliable system for manually identifying DLD in EHRs based on speech-language pathologist (SLP) diagnostic expertise. We then developed and validated an automated algorithmic procedure, called, Automated Phenotyping Tool f
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.
INTRODUCTION: The diagnosis of invasive pulmonary aspergillosis, according to the criteria as defined by the European Organisation for the Research and Treatment of Cancer/Mycoses Study Group (EORTC/MSG), is difficult to establish in critically ill patients. The aim of this study is to address the clinical significance of isolation of Aspergillus spp. from lower respiratory tract samples in critically ill patients on the basis of medical and radiological files using an adapted diagnostic algorithm to discriminate proven and probable invasive pulmonary aspergillosis from Aspergillus colonisatio
Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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: Postoperative delirium in patients aged 60 years or older with hip fractures adversely affects clinical and functional outcomes. The economic cost of delirium is estimated to be as high as USD 25,000 per patient, with a total budgetary impact between USD 6.6 to USD 82.4 billion annually in the United States alone. Forty percent of delirium episodes are preventable, and accurate risk stratification can decrease the incidence and improve clinical outcomes in patients. A previously developed clinical prediction model (the SORG Orthopaedic Research Group hip fracture delirium machine-l
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: Pulmonary infection is a major cause of mortality in individuals diagnosed with acute leukemia (AL). However, conventional risk assessment tools often fail to adequately capture the complex, nonlinear interactions among clinical factors that contribute to pneumonia susceptibility. While machine learning (ML) offers potential advantages for such tasks, comparative evaluations of multiple ML algorithms for early pneumonia prediction in AL populations remain limited. This study sought to develop and rigorously validate an ML-based predictive model using readily accessible admission va
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: Mental health intervention studies often lack preference-based measures required to estimate quality-adjusted life-years (QALYs) for health economic evaluations. In such circumstances, a mapping study is the second-best alternative to estimate QALYs. This study aimed to develop a mapping algorithm to predict EQ-5D-5L value sets from the Health of the Nation Outcome Scales (HoNOS) among adults with severe mental illness (SMI).
METHODS: Trial data from a community mental health intervention conducted in Germany between 2020 and 2023 were assessed over 24 mo. The data included more t
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 AND PURPOSE: To explore the predictive value of a model based on clinical and contrast-enhanced computed tomography (CT) radiomic features for the early prediction of immunotherapy efficacy in patients with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC).
METHODS: This retrospective study included 144 patients with advanced NSCLC who received immunotherapy at Lanzhou University Second Hospital between January 2023 and December 2024. Clinical data and CT images were collected from each patient. All patients underwent imaging examinations to evaluate the efficacy of immunotherapy after t
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 kidney injury (AKI) is a common and serious complication of acute pancreatitis (AP), which greatly increases the economic burden and mortality. Measuring intra-abdominal pressure (IAP) is very important for the management of patients with AP, and intra-bladder pressure (IBP) is an indirect indicator of IAP. However, research on the relationship between IBP and AKI in patients with AP is limited. Therefore, the purpose of this study is to use machine learning (ML) to develop and verify a predictive model, in order to explore the relationship between bladder pressure and AKI in
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: Kidney transplantation is the optimal treatment in end-stage kidney disease, but de-novo donor specific antibody development continues to negatively impact patients undergoing kidney transplantation. One of the recent advances in solid organ transplantation has been the definition of molecular mismatching between donors and recipients' Human Leukocyte Antigens (HLA). While not fully integrated in standard clinical care, cumulative molecular mismatch at the level of eplets (EMM) as well as the PIRCHE-II score have shown promise in predicting transplant outcomes. In this manuscript
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: To investigate machine-learning (ML) algorithms to differentiate corneal biomechanical properties between different topographical stages of keratoconus (KC) by dynamic Scheimpflug tonometry (CST, Corvis ST, Oculus, Wetzlar, Germany). In the following, ML models were used to predict the severity in a training and validation dataset.
METHODS: Three hundred and eighteen keratoconic and one hundred sixteen healthy eyes were included in this monocentric and cross-sectional pilot study. Dynamic corneal response (DCR) and corneal thickness related (pachymetric) parameters from CST were c
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.
MedElevator
Войти в исследования