BACKGROUND: Adverse events (AEs) within the cardiac ICU (CICU) are associated with high mortality and comorbidity. Patients with single vent … aset).
PREDICTION MODEL: Supervised ML classifiers were (e.g., decision tree, logistic regression, support vector machine, extreme gradient boosting, random forest [RF]) trained and compared across four observation windows (8, 4, 2, and 1 hr) preceding each event. Model Performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). …
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: No validated, procedure-specific tool exists for predicting 30-day complications after operative facial fracture repair. This st … d on a random 70/30 train-test split, including logistic regression, LASSO, random forest, XGBoost, support vector machine, naive Bayes, and neural network. The best-performing model was used to develop a 3-tier risk stratification system, resulting in the Facial Fracture Adverse-event Clinical Triage (FACT)-Score. Temporal validation was performed by training on patien …
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.
Red blood cell distribution width (RDW)-derived indicators have increasingly been recognized as biomarkers reflecting systemic inflammation … 5) exhibited a significantly elevated mortality risk (aHR = 2.48). In the exploratory analysis, the support vector machine (SVM) demonstrated moderate discriminative ability (AUC = 0.782). RDW-derived indicators are independently associated with the mortality risk in critically ill patients with ICD-code defined PH. Both their baseline levels and short-term change traje …
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: Accurate early prediction of long-term functional outcomes in acute ischemic stroke (AIS) remains challenging. We ai … O regression followed by SHAP-based refinement. Four algorithms-Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine, and XGBoost-were compared. Model performance was evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, F1-score, Brier score, calibration curves, and decision curve analysis (DCA). SHAP analysis was …
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: Due to immunosuppression, mucosal barrier injury, and prolonged neutropenia resulting from both the disease and chemotherapy, al … current infections were evaluated. Five distinct ML classifiers-Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, and K-Nearest Neighbors-were employed to construct predictive classification models. These models were trained using three distinct feature sets: (1) clinical features exclusively, (2) imaging features exclusively, and (3) an int …
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: Drug-refractory trigeminal neuralgia (DRTN) represents a formidable challenge in clinical management, with approximately 30%-50% … essed by Kaplan-Meier analysis, time-dependent ROC curves, and the concordance index.
RESULTS: The support vector machine with radial basis function kernel (SVM-RBF) achieved the optimal performance, with average AUCs of 0.927 ± 0.041, 0.824 ± 0.049, and 0.806 ± 0.058 in the training, test, and validation cohort, respectively. In a sensitivity analysis using four univa …
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: Liver fibrosis caused by Schistosoma japonicum may continue to progress even following successful praziquantel chemotherapy. Alt … on and variance inflation factor analysis. Five ML models (k-nearest neighbor, logistic regression, support vector machine, decision tree, and extreme gradient boosting (XGBoost)) were evaluated. Model performance was compared against APRI and FIB-4 using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), decision curve analysis (DCA), and shapley additiv …
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.
OBJECTIVE: To develop and internally validate a multimodal machine-learning model integrating clinical characteristics, laboratory markers, … model. Elastic Net logistic regression was used for the primary analysis, and radial basis function support vector machine (RBF-SVM) was used for robustness analysis. Internal validation was performed using repeated stratified nested cross-validation. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), Brier score, and …
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.
This study aimed to investigate the utility of Fourier-Transform Infrared Spectroscopy (FT-IRS) for differentiating Clostridium botulinum (C … power is achieved in the wavenumber range 1,800-1,500 cm-1. Four different clusters were detected. Support vector machine algorithm with linear kernel (Linear SVM) showed the highest accuracy of discrimination at the BoNT type level with an accuracy of 97%. Although these preliminary results need to be confirmed with a higher number of strains, the IRBT system proved 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: Prognostic models for esophageal cancer based on contrast-enhanced chest CT can aid thoracic surgeons in developing personalized … spectively, as controls. Additional comparisons were made with traditional machine learning models (support vector machines, logistic regression, and K-nearest neighbors). Survival outcomes (median, 1-year, 3-year, 5-year) were used as target labels to evaluate model performance in distinguishing high-risk patients and predicting both short- and long-term survival.
RES …
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: Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease marked by dysregulated immune responses, resulting in sustained … analysis involving cell communication, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), and Support Vector Machine (SVM) methodologies. Notably, two genes, G protein subunit gamma 5 (GNG5) and tissue inhibitor of metalloproteinase 1 (TIMP1), were identified as key regulators of UC development. Spatial transcriptomic indicated a downregulation of GNG5 expression …
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: Neuregulin 4 (NRG4) is a novel metabolic regulator closely associated with insulin resistance and thyroid dysfunction. However, … ensional, heterogeneous data.
OBJECTIVE: This study was to evaluate the predictive capability of a support vector machine (SVM) model based on serum NRG4 combined with a convolutional neural network (CNN) and long short-term memory network (LSTM)-based ultrasound feature classification (SVM-CNN+LSTM) model for predicting the occurrence of FT in patients with T2DM.
MET …
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: Diabetes Mellitus (DM) is a complex metabolic disorder characterized by hyperglycemia, primarily arising from insufficient insul … nct machine learning algorithms, including Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Random Forest (RF), for further refined selection. This comprehensive approach ultimately identified the estrogen-related gene IER3 as a promising biomarker for DM. Furthermore, correlation analyses focus …
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: The American Spinal Injury Association Impairment Scale (AIS) assigned at patient admission is an important predictor of outcomes … algorithms-random forest (RF), linear discriminant analysis, K-nearest neighbors, naive Bayes, and support vector machine-were compared using performance metrics (accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and multiclass area under the receiver operating characteristic curve) using five-fold cross-validation on a training …
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.
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder with complex underlying mechanisms. PANoptosis, a newly def … ned via three machine learning algorithms: least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine (SVM), and random forest (RF). Genes with consistent expression across GSE85426 and GSE48350 were considered potential biomarkers. These were evaluated by receiver operating characteristic analysis and incorporated into a nomogram. Gene set enrichme …
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.
BACKGROUND: Deep learning has demonstrated significant potential in advancing computer-aided diagnosis for neuropsychiatric disorders, such … n Transformer. For comprehensive model comparison, conventional machine learning methods, including support vector machine and random forest, were also used as benchmarks. Model performance was evaluated through accuracy and area under the curve metrics, while activation heat maps were generated via gradient-weighted class activation mapping for convolutional neural net …
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.
Anoikis and immune cell infiltration are pivotal factors in the pathophysiological mechanism of diabetic nephropathy (DN), yet a comprehensi … ypes in DN renal tissue. Subsequently, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest (RF) algorithms were adopted to screen key ARGs related to DN. After that, receiver operating characteristic (ROC) analysis was employed to assess the diagnostic accuracy of each gene and th …
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.
Diabetic peripheral vascular disease (DPVD) and diabetic foot (DF) are major complications that lead to disability in diabetic patients, sev … iminated, and the data are processed by methods such as MICEforest. After that, random forest (RF), support vector machine (SVM), backpropagation neural network (BPNN), extreme gradient boosting (XGBoost), and SHapley Additive exPlanation (SHAP) were employed to rank the importance of the 27 indicators. The entropy weight method was then applied to comprehensively assig …
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: Coexistent pulmonary tuberculosis and lung cancer (PTB-LC) is a rare type of disease with frequent under- and/or mis-diagnosis. … nd analyzed. Five machine learning methods, including logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), decision tree (DT), and neural network (NN), were employed to develop a screening model for PTB-LC.
RESULTS: Through multivariable analysis, gender, pleural effusion, cavitation, monocyte count (MONO), and plasma adenosine deaminase (ADA) le …
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.
Alzheimer's disease is a disabling neurodegenerative disorder for which no effective treatment currently exists. To predict the diagnosis of … rformed by random forest (RF), and the identified seven ROIs volumetric data were used to implement support vector machine (SVM) and decision tree (DT) classification algorithms. Both SVM and DT reached an average accuracy of 86% in identifying aMCI-c and aMCI-s. DT found a critical threshold volume of the right entorhinal cortex (EC-r) as the first feature for differen …
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.
MedElevator
Войти в исследования