OBJECTIVE: To evaluate the economic impact of the routine US childhood immunization schedule: diphtheria and tetanus toxoids and acellular pertussis; tetanus and diphtheria toxoids; Haemophilus influenzae type b conjugate; inactivated poliovirus; measles, mumps, and rubella; hepatitis B; and varicella vaccines.
DESIGN: Decision tree-based analysis was conducted using population-based vaccination coverage, published vaccine efficacies, historical data on disease incidence before vaccination, and disease incidence reported for 1995-2001. Costs were estimated using the direct cost and societal (
Сравнительное исследованиеОценочное 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.
Time-to-event models are central to aging research, quantifying both whether and when an event occurs. However, guidance on selecting among traditional statistical and machine learning (ML) methods for prediction modeling remains limited, particularly for epidemiologic aging cohorts with wide assessment intervals. Mobility limitation, as a clinically important aging outcome with such complexities, provides a relevant test case for methodological benchmarking. We conducted a systematic benchmark comparison of 14 statistical and ML time-to-event methods using harmonized data from four longitudin
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.
Elderly individuals with pulmonary fibrosis lesions and latent tuberculosis infection (LTBI) in rural China are high-risk for active tuberculosis (TB), and tuberculosis preventive treatment (TPT) is effective for this group. This study used decision tree-Markov model comparing: targeted CXR_LTBI_6-week H2P2 (6-week rifapentine-isoniazid) and CXR_LTBI_6H (6-month isoniazid) for individuals with chest X-ray (CXR)-detected pulmonary fibrosis lesions and subsequent LTBI positivity, versus non-targeted LTBI_6-week H2P2 and LTBI_6H for elderly LTBI-positive individuals, validated via scenario and se
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.
The current gold standard treatment for Hoarding Disorder (HD) is cognitive behavioral therapy (CBT). However, typical symptom reduction is 25% and only about one third of individuals achieve a clinically meaningful response. We used machine learning (ML) to identify predictors of treatment response using data from a non-inferiority trial of clinician vs peer-led group CBT for HD. Assessments were completed for 323 individuals with HD at post-treatment (N = 323) and at one-year follow-up (N = 183). Assessments included neuropsychological testing, symptom severity and psychiatric diagnoses, bel
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 identification of gunshot residues (GSR) is pivotal in forensic chemistry; however, standard confirmatory techniques, such as Scanning Electron Microscopy with Energy Dispersive X-ray Spectroscopy (SEM/EDS), are often costly, time-consuming, and centralized in major urban facilities. This study proposes a rapid and cost-effective presumptive screening framework for firearm discharge-consistent metals (Pb2 + and Sb3+), integrating Bromopyrogallol Red (BPR) colorimetry, digital image processing, multivariate chemometrics, and machine learning algorithms. One hundred samples were evaluated, i
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.
INTRODUCTION: Prostate-Specific Membrane Antigen Positron Emission Tomography Computed Tomography (PSMA PET/CT) has shown a higher diagnostic accuracy in prostate cancer imaging when compared to conventional modalities, with improved sensitivity and specificity rates when combined with multiparametric prostate Magnetic Resonance Imaging (mpMRI). We evaluated the cost-effectiveness of a combined PSMA PET/CT and mpMRI biopsy-free diagnostic approach for clinically significant prostate cancer (csPCa).
METHOD: A decision tree model was designed to compare two diagnostic strategies for csPCa in me
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: Endometrial cancer incidence and mortality are increasing, particularly among Black women and for aggressive subtypes. Allostatic load (AL), a composite measure of physiologic dysregulation across metabolic, cardiovascular, and immune systems, varies by racial category and tumor subtype in other cancers. Endometrial cancer is strongly associated with obesity, and it is unknown whether AL scores maintain sufficient heterogeneity to evaluate differences across subgroups or with clinical outcomes.
OBJECTIVE: To describe the performance of AL scoring in endometrial cancer patients and
СтатьяПрепринтПолный 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.
PURPOSE: Postoperative recurrence remains a major clinical challenge in inflammatory bowel disease (IBD), while robust molecular predictors with clear biological and causal relevance are still lacking. This study aimed to identify and validate recurrence-associated genes in IBD using an integrative multi-level analytical framework.
METHODS: Two independent postoperative IBD transcriptomic datasets were analyzed to identify recurrence-related differentially expressed genes and co-expression modules. Mendelian randomization (MR) and colocalization analyses were subsequently applied to prioritiz
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.
Intravascular hemolysis accompanies diverse diseases, yet blood-based markers (eg, plasma-free hemoglobin [PFH], haptoglobin, lactate dehydrogenase [LDH], and bilirubin) are variably sensitive, nonspecific, or impractical for point-of-care use. We evaluated urinary carbonic anhydrase 1 (CA1) as a mechanistically grounded, urine-based marker of hemolysis in a multicenter study spanning the United Kingdom, Bangladesh, and Peru. We enrolled 234 participants: healthy adults and adults with inherited anemias (Oxford), newborns in intensive care (London), children and adults with complicated or unco
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.
Human activity recognition-HAR-plays a crucial role in the lives of patients battling neurodegenerative diseases. These debilitating conditions, such as Alzheimer's or Parkinson's, affect individuals' ability to perform daily tasks autonomously and safely. HAR technology offers an invaluable solution by enabling real-time monitoring and assistance, helping to maintain independence and quality of life for patients. Additionally, this technology provides a valuable data source for doctors and caregivers, allowing for more precise and personalized care, which can make a difference in managing and
СтатьяОбзорПоиск 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 research aimed to develop a rapid, non-destructive, and accurate method for detecting adulteration in turmeric using Visible-Near-Infrared (UV/Vis and NIR) spectroscopy combined with machine learning algorithms. Spectral data from the samples were collected and analyzed in two ranges: 170-870 nm (UV/Vis) and 900-2170 nm (NIR). Four supervised learning algorithms, including Support Vector Machine (SVM), Linear Discriminant Analysis (LDA), the Multilayer Perceptron (MLP) neural network, and Decision Tree, were evaluated for modeling. To quantitatively assess model performance, we employed n
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: Composite indices integrating inflammation and lipid metabolism have emerged as promising markers for coronary heart disease (CHD), yet their comparative performance and discriminative ability for identifying CHD status remain incompletely understood.
METHODS: In this hospital-based study, 270 patients were enrolled, including 99 with CHD and 171 without CHD. Exposures included C-reactive protein (CRP) and composite indices (TG/HDL, LDL/HDL, AIP, CRP/HDL, and CRP/TG). Logistic regression, restricted cubic spline (RCS), and subgroup analyses were used to evaluate associations with
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.
OBJECTIVE: This study explored factors and models to predict post-dialysis volume overload status in maintenance hemodialysis patients (MHD) based on pre-dialysis parameters using machine learning.
MATERIALS AND METHODS: Pre-dialysis clinical data, pre- and post-dialysis bioimpedance spectroscopy, and the ultrasound (US) assessment for the lung were involved. Intergroup comparisons, regression analysis, and the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regularization algorithm were conducted to screen potential predictive factors. Seven machine learning algorithms (Random Forest
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: Medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ) is a rare complication of antiresorptive therapy for osteoporosis, with risk potentially influenced by "drug holidays" around dentoalveolar procedures. MRONJ risk is higher in rheumatic diseases. Epidemiologic studies are limited by poor administrative code performance for MRONJ identification and lack of structured pharmacy data capturing drug holidays. We developed and validated a natural language processing (NLP) algorithm to classify MRONJ and detect drug holidays from free-text clinical notes in electronic health records (EHR)
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: Accurate assessment of liver fibrosis is crucial for patients with autoimmune hepatitis (AIH).
AIM: We developed and validated a non-invasive explainable machine learning (ML) model for the prediction of liver fibrosis in patients with AIH.
DESIGN: A retrospective multicenter study of patients with AIH with liver biopsy was conducted.
METHODS: Patients were randomly divided into a training set and a test set. Nine ML models were built, including logistic regression, k-nearest neighbors, Support vector machine, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), gradient boosting
СтатьяМногоцентровое 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.
AIMS: Nirmatrelvir/ritonavir (NMV/r)i is an antiviral drug indicated for the treatment of patients with mild to moderate coronavirus disease 2019 (COVID-19) who are at high risk of progressing to severe disease. We performed an updated economic systematic literature review (eSLR) of NMV/r to build upon evidence reported in our previous eSLR and additionally examine the health-related outcomes associated with NMV/r and any potential effect of long COVID.
METHODS: A systematic search of Embase, PubMed, Cochrane, and EconLit and of conference and health technology assessment agency websites was
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
To enable early warning of severe 2019 coronavirus disease in elderly patients, this study collected routine laboratory indicators and clinical parameters to construct and validate clinical models to predict the risk of severe disease. A total of 123 elderly 2019 coronavirus disease patients (68 non-severe and 55 severe) were retrospectively enrolled and randomly split into training and test sets. Predictive variables were selected via univariate analysis and stepwise logistic regression (LR) with variance inflation factor testing. Four models - LR, Random Forest, Support Vector Machine (SVM),
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.
The aim of this study is to develop and evaluate the performance of a two-stage deep learning-based artificial intelligence framework for the automatic segmentation and etiological classification of pleural effusion from noncontrast thoracic computed tomography (CT) images. In this retrospective study, patients with pleural effusion detected on noncontrast thorax CT and with available pathogenic and/or cytological examinations after diagnostic thoracentesis were included. In the first stage, pleural effusion regions were automatically segmented using a U-Net-based deep learning model. In the s
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.
Structured clinical interviews are the gold standard for identifying borderline personality disorder (BPD) in research. No self-report instrument has been validated as a replacement tool for BPD diagnosis. However, clinical interviews can be time and cost-intensive, limiting their utility as appropriate screening tools. Also, data are lacking regarding the level of training and education interviewers need to use BPD screening instruments effectively. The goal of this project was to clarify best practices for brief screening interviews to identify potential research participants with BPD. We an
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.
PURPOSE: To investigate the association between optical coherence tomography angiography (OCTA) parameters and diabetic nephropathy (DN) in adults with diabetes and to evaluate the incremental predictive value of OCTA-derived retinal microvascular metrics using machine learning-based models.
METHODS: This prospective observational study included adults with diabetes who underwent systemic evaluation and OCTA imaging. Vessel density (VD), perfusion density (PD), and foveal avascular zone (FAZ) metrics were quantified from OCTA images. DN severity was classified based on the urine albumin-to-cr
СтатьяНаблюдательное 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.
MedElevator
Войти в исследования