OBJECTIVES: Precisely diagnosing skeletal class is mandatory for correct orthodontic treatment. Artificial intelligence (AI) could increase efficiency during diagnostics and contribute to automated workflows. So far, no AI-driven process can differentiate between skeletal classes I, II, and III in German orthodontic patients. This prospective cross-sectional study aimed to develop machine- and deep-learning models for diagnosing their skeletal class based on the gold-standard individualised ANB of Panagiotidis and Witt.
MATERIALS AND METHODS: Orthodontic patients treated in Germany contribute
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.
Neurodegenerative motor disorders affect the neuromuscular system challenging daily life and normal activity. Parkinson's Disease (PD) is among the most prevalent ones, with a large impact and rising prevalence rates. Speech is most affected by PD as far as phonatory and articulatory performance is concerned. Neuromotor activity (NMA) alterations have an impact on larynx muscles responsible for vocal fold adduction and abduction, hampering phonation stability and regularity. The main muscular articulators involved in phonation control are the cricothyroid (tensor) and thyroarytenoid (relaxer)
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: University students often display unhealthy eating habits shaped by economic, cultural, and psychosocial factors. These behaviors increase risks of chronic and mental disorders. The COVID-19 pandemic further changed their diet and physical activity (PA) habits, highlighting the need to identify determinants of diet quality (DQ).
OBJECTIVE: The objective of this study is to identify risk profiles of poor DQ among university students from Chile, Mexico, Spain, and Italy through multivariate segmentation analysis.
METHODS: A cross-sectional predictive study was conducted among 686 u
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.
PURPOSE: To investigate liver function and lipid indexes in patients with high myopia and their association with myopic macular degeneration (MMD).
METHODS: This cross-sectional comparative study included 995 emmetropic patients and 805 highly myopic patients. Serum levels of liver function and lipid indexes were measured using a Roche C702 biochemical analyzer. Ultra-widefield fundus photographs of eyes were classified according to the International META-PM Classification: Category 0: No myopic retinal degeneration, Category 1: tessellated fundus, Category 2: diffuse choroidal retinal atroph
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
IntroductionEarly diagnosis of colorectal cancer (CRC) poses a significant clinical challenge. This study aims to develop machine learning (ML) models for CRC risk prediction using clinical laboratory data.MethodsThis retrospective, single-center study analyzed laboratory examination data from healthy controls (HC), polyp patients (Polyp), and CRC patients between 2013 and 2023. Five ML algorithms, including adaptive boosting (AdaBoost), extreme gradient boosting (XGBoost), decision tree (DT), logistic regression (LR), and random forest (RF), were employed to classify subjects into HC vs Polyp
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: This study estimated the potential public health and economic impacts of different COVID-19 vaccination strategies in Malaysia using an updated COVID-19 vaccine.
METHODS: A previously published Markov decision-tree model (2021-2022) was updated with the latest epidemiology data from Malaysia (October 2022-September 2023). This updated model was used to assess the outcomes of alternative vaccination strategies using the updated COVID-19 vaccine. Age-specific inputs were derived from Malaysian epidemiological data and published sources. The model projected health outcomes (cases,
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.
It is necessary to predict hair mercury (Hg) levels and specify the related effective factors to develop preventive strategies to reduce Hg exposure in different regions. This study is the first effort to investigate the effectiveness of eight machine learning (ML) models (including multiple linear regression, decision tree regression, least absolute shrinkage and selection operator, multivariate adaptive regression splines, random forest, extreme gradient boosting, K-nearest neighbor, and Gaussian process) for predicting hair Hg levels and identifying the most important factors affecting them
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: Three-dimensional (3D) printing has potential applications in occupational therapy, particularly for fabricating custom-made assistive devices and rehabilitation tools. However, the extent of its use among occupational therapists in Japan and the factors influencing adoption remain unclear. This study investigated the utilization of 3D printers in occupational therapy in Japan and the barriers to their implementation.
MATERIALS AND METHODS: Occupational therapists from 13,668 facilities listed in the Japan Association of Occupational Therapists membership directory were invited to pa
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.
Low-cost air quality sensors (LCSs) are increasingly being used in environmental monitoring due to their affordability and portability. However, their sensitivity to environmental factors can lead to measurement inaccuracies, necessitating effective calibration methods to enhance their reliability. In this study, an Internet of Things (IoT)-based air quality monitoring system was developed and tested using the most commonly preferred sensor types for air quality measurement: fine particulate matter (PM2.5), carbon dioxide (CO2), temperature, and humidity sensors. To improve sensor accuracy, ei
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.
AIM: To develop different machine learning models to train and test diplopia images and data generated by the computerized diplopia test.
METHODS: Diplopia images and data generated by computerized diplopia tests, along with patient medical records, were retrospectively collected from 3244 cases. Diagnostic models were constructed using logistic regression (LR), decision tree (DT), support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), and deep learning (DL) algorithms. A total of 2757 diplopia images were randomly selected as training data, while the test dataset contained 487 di
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: Hymenopteran stings (from bees, wasps, and hornets) can trigger severe systemic reactions, especially in tropical regions, risking patient safety and emergency care efficiency. Accurate early risk stratification is essential to guide timely intervention.
OBJECTIVE: To develop and validate an interpretable machine learning model for early prediction of severe outcomes following hymenopteran stings.
METHODS: We retrospectively analyzed 942 cases from a multicenter cohort in Hainan Province, China. Questionnaires with >20% missing data were excluded. Mean substitution was applied fo
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.
PURPOSE: Canadian guidelines suggest that physicians should consider prescribing four weeks of oral anticoagulation (OAC) for patients undergoing cardioversion for acute atrial fibrillation/flutter (AF/AFL), regardless of stroke risk. While the risk of stroke following cardioversion may be low, the morbidity and cost from a stroke is significant. This study aims to evaluate the cost-effectiveness of routinely providing OAC after cardioversion.
METHODS: We conducted a cost-utility analysis comparing no-OAC post-cardioversion to four weeks of OAC, from the perspective of the Canadian public pay
СтатьяПоддержка 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.
Postoperative delirium (POD) following cardiac surgery is a severe complication. There is evidence of a link between neuroinflammation and neurodegeneration in POD. We investigated the preoperative proinflammatory interleukin-6 (IL-6) and neuronal damage marker phosphorylated tau protein 181 (p-tau181) to POD while considering preoperative heart-brain axis related factors. The prospective FINd DElirium RIsk factors (FINDERI) is an observational study in patients undergoing cardiac surgery. Biomarkers IL-6 and p-tau181 were measured in blood samples. For statistics, we utilized multiple logisti
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: To develop a predictive model for the clinical diagnosis of acute atypical asthma attacks using machine learning algorithms and investigate the risk factors related to the diagnosis of atypical asthma.
METHODS: This study retrospectively collected data on characteristics, symptoms, general examinations, pulmonary functional tests, and FeNO results of patients in the Aerospace Center Hospital. Five machine learning algorithms (logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, extreme gradient boosting) were employed to select variables for predicting outpati
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: Due to the big disease burden of undiagnosed chronic obstructive pulmonary disease (COPD), we aimed to investigate the differences in the characteristics and risk factors of patients with undiagnosed COPD in China.
METHODS: We used data from the 'Happy Breathing' Programme through April 2023. Current study is a cohort design. Participants were divided into high risk, undiagnosed and diagnosed COPD. Univariate logistic regression, lasso regression, decision tree, random forest and gradient boosting machine were used to screen the variables. Comparisons were conducted between undiag
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 & AIMS: To identify predictors of enteral autonomy and survival in pediatric intestinal failure patients followed up at three pediatric intestinal rehabilitation centers from a middle-income country.
METHODS: This retrospective multicenter cohort study evaluated patients with intestinal failure from three high-volume intestinal rehabilitation centers on long-term parenteral nutrition between 2014 and 2023. The primary outcome was status at the end of the follow-up: parenteral nutrition dependence, enteral autonomy, transplantation, or death. Secondary outcomes were complications re
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVES: Deep learning models applied to chest radiographs obtained for other clinical reasons have shown promise in opportunistic osteoporosis screening, particularly among middle-aged to older individuals. This study evaluates the cost-effectiveness of this approach in US women aged 50 years and over.
METHODS: An economic model, incorporating both a decision tree and a microsimulation Markov model, estimated the cost per quality-adjusted life-year (QALY) gained (in 2024 US dollars) for screening via chest radiographs with deep learning, followed by treatment, versus no screening and trea
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.
OBJECTIVE: Through machine learning algorithms, a prediction model for depression in arthritis patients was established to provide a basis for related interventions.
METHODS: Data from 4240 patients with arthritis were collected from the National Health and Nutrition Examination Survey database and divided into a training set (70 %) and a test set (30 %). LASSO Regression was employed for feature variable selection, and predictive models were constructed using five machine learning algorithms: Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Gaussian Naive Ba
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVES: To assess the cost-effectiveness of nurse-led home monitoring of serum urate (SU) versus usual care for gout patients starting urate-lowering therapy (ULT) in a secondary care setting. Additionally, the intervention's impact on nurse and rheumatologist time investment was evaluated.
METHODS: A cost-effectiveness modeling study was conducted from a societal perspective. Home monitoring involved rheumatology nurses remotely supporting patients with ULT dose adjustments according to treat-to-target (T2T), while patients conducted SU testing at home. Usual care entailed hospital-based
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.
Personal identification of an individual has always been a major concern in forensic science. Reconstruction of the facial profile is considered as one of the final stages in the process of identification. Nevertheless, recent advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have demonstrated remarkable potential in predictive modelling and forensic applications. The current study uses customised machine learning models to predict facial dimensions based on dental and jaw parameters. A sample of 422 participants (201 males and 221 females) from a North Indian population 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.
MedElevator
Войти в исследования