BACKGROUND: Graft-versus-host disease (GVHD), a major adverse event following allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (allo-HSCT), commonly affects leukemia patients and is associated with reduced survival and impaired quality of life. Early prediction of GVHD remains a major clinical challenge.
METHODS: This study combined transcriptomic profiles from several GEO datasets of leukemia patients after transplantation. Feature genes were selected through expression pattern analysis combined with unsupervised clustering. Machine learning algorithms were applied to construct predictive
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: Tertiary lymphoid structures (TLS) are prognostic immune aggregates in the tumor microenvironment, but the value of location-specific TLS features for predicting colorectal cancer (CRC) recurrence remains unclear. This study developed and internally validated a machine-learning (ML) model integrating TLS features for recurrence prediction in stage II-III CRC.
METHODS: We retrospectively included 224 patients with stage II-III CRC after curative resection and split them into training (n = 156) and held-out internal validation (n = 68) cohorts. TLS at intratumoral, invasive-front, a
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.
PURPOSE: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is characterized by persistent airflow limitation and chronic airway inflammation. Th17 cell-related immune pathways may contribute to COPD-associated immune dysregulation, but their molecular associations remain incompletely understood. This study aimed to preliminarily explore Th17 cell-associated biomarkers and their potential regulatory networks in COPD.
METHODS: Transcriptomic profiles from COPD and control samples were analyzed to identify differentially expressed genes (DEGs). Th17 cell-related DEGs were obtained by intersecting DEG
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: This study developed and validated a multimodal machine learning model integrating clinical, radiomics, and dosiomics characteristics to predict radiation-induced temporal lobe injury (RTLI) in nasopharyngeal carcinoma patients.
METHODS: This study utilized dual-center retrospective cohorts comprising 213 patients. From pre-treatment 3D computed tomography (CT) scans and radiation dose maps, we extracted 43 radiomics features and 43 dosiomics features. These quantitative imaging features underwent a rigorous three-stage selection pipeline-including auto-correlation analysis, signific
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.
BACKGROUND: Early mortality risk stratification remains challenging in intensive care unit (ICU) patients with acute upper gastrointestinal bleeding (AUGIB). We developed a parsimonious, interpretable ensemble model and evaluated its performance across independent ICU cohorts.
METHODS: MIMIC-IV was used for model development and internal validation (n=3,728), and eICU-CRD (n=7,529) and a Hainan cohort (n=200) were used for external validation. Adults with ICU stays of at least 24 hours were included. Subsequent all-cause in-hospital mortality was predicted from routinely available data collec
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.
Although asymbiotic orchid seed germination was first achieved in vitro in 1922, the prediction of germination requirements under in vitro conditions still remains complicated. To address this, we developed a machine learning framework to classify the ex situ asymbiotic germination potential of wild orchids into four discrete groups: Low (0-30%), Mid (31-50%), High (51-80%), and Max (81-100%). Models were trained on a dataset of 203 species, utilizing seed morphometrics-specifically, the embryo-to-testa (E:S) length ratio-alongside core ecological traits (subfamily, growth habit, habitat, 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.
Background/Objectives: Recovery of upper limb function after stroke is highly heterogeneous, and accurate prediction of clinically meaningful functional transition remains a major challenge in rehabilitation medicine. We developed and temporally validated machine learning (ML)-based prognostic models for predicting transition from non-functional movement to functionally usable upper limb capacity in patients undergoing intensive inpatient rehabilitation during the early subacute phase of stroke. Methods: This retrospective cohort study included 960 patients with ischemic or hemorrhagic stroke
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Breast cancer exhibits high biological heterogeneity and variable invasion patterns. Tumor budding (TB) is a key histopathological marker of aggressive behavior and poor prognosis. However, preoperative TB assessment is limited by biopsy sampling issues. This study aims to develop a multiparametric magnetic Resonance Imaging (MRI)-based habitat radiomics model for noninvasive preoperative prediction of TB status, providing an imaging biomarker to support personalized surgical planning.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included 281 breast cancer patient
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: Keloid is a cutaneous fibrotic disorder characterized by excessive fibrous tissue proliferation during wound healing. Tolerogenic dendritic cells (tolDCs) may participate in keloid immunopathology, but the related molecular signatures remain unclear. This study aimed to identify candidate tolDC-associated genes in keloid by integrating tolDC-related transcriptomic profiles with keloid transcriptomic datasets.
PATIENTS AND METHODS: Public keloid and tolDC transcriptome datasets were analyzed. Candidate genes were screened by intersecting keloid differentially expressed genes (DEGs) wi
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: Early prediction of functional recovery and post-discharge readmission may support multidisciplinary rehabilitation planning, follow-up stratification, and individualized management in patients with cardiovascular disease (CVD). This study aimed to develop and interpret machine learning (ML) models for predicting 1-week functional recovery and 90-day readmission.
METHODS: A total of 553 CVD patients were randomly assigned to a training cohort (n=388) and a test cohort (n=165). Candidate clinical, functional, and laboratory variables were selected using least absolute shrinkage and
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: To systematically evaluate radiomic features extracted from [18F] PSMA-3Q PET/CT using 40%, 45%, and 50% SUVmax thresholds for their ability to predict post-surgical International Society of Urological Pathology (psISUP) grading and extraprostatic extension (EPE) in prostate cancer and ultimately develop an optimal threshold-based predictive model.
MATERIALS & METHODS: This retrospective study included 243 prostate cancer patients undergoing [18F] PSMA-3Q PET/CT before radical prostatectomy. Patients were chronologically divided into training (n = 190) and test (n = 53) cohorts, wi
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: Mild cognitive impairment is widely recognized as a high-risk state associated with a progression to dementia. Although previous studies have reported several predictors of the transition from MCI to dementia, many of these predictive factors are non-modifiable, and evidence on modifiable factors remains limited and inconsistent. Moreover, to date, social factors and their role in this transition have not been sufficiently examined. Guided by the Biopsychosocial Model of Dementia, this protocol describes a study which will examine the transition to dementia as a multidimensional pr
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: Develop and evaluate a machine learning (ML) model based on CT radiomics for the identification of non-tuberculous mycobacterial lung disease (NTM-LD) and pulmonary tuberculosis (PTB).
MATERIALS AND METHODS: Retrospectively, chest CT images with NTM-LD and PTB patients confirmed at Medical Center 1 between January 2019 to December 2024 were collected. The dataset was divided into a training cohort and a validation cohort in a 7:3 ratio. Additionally, patients from medical center 2 were collected for external test. A radiomics model was constructed using five machine learning algor
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: To conduct a systematic review and meta-analysis evaluating the diagnostic performance of medical image-based artificial intelligence (AI) models for the preoperative noninvasive prediction of metastasis in ovarian cancer (OC).
METHODS: We conducted a systematic literature search in PubMed, Embase, Web of Science, IEEE Xplore, Cochrane Library, CNKI, Wanfang Data, and CQVIP for studies published before February 1 ,2026. Eligibility criteria included diagnostic studies developing AI models from medical images to predict OC metastasis, with sufficient data to construct 2 × 2 continge
СтатьяМетаанализСистематический обзорПолный 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: The diagnostic work-up of patients presenting to the emergency department with chest pain remains a major clinical and health-economic challenge worldwide. Although most cases are caused by benign, non-cardiopulmonary conditions, the primary goal of emergency care is the timeous, but safe exclusion of life-threatening disorders - mainly acute coronary syndrome and pulmonary embolism. Excessive diagnostic testing increases both healthcare costs and emergency department overcrowding. Preliminary observations suggest that previously unrecognized spinal asymmetry or scoliosis is more
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
PRCIS: Geriatric assessment scores, including Mini-Cog, G8, and age-adjusted Charlson Comorbidity Index, improve the prediction of severe hemorrhagic complications after glaucoma surgery, enabling more individualized risk stratification in glaucoma patients.
PURPOSE: To investigate the associations between various postoperative complications and background factors-including geriatric assessment (GA) scores-and to evaluate the predictive value of GA-based risk stratification for severe hemorrhagic complications following glaucoma surgery.
SUBJECTS AND METHODS: Retrospective observational case
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.
BACKGROUND: This study aimed to create machine learning (ML) models to predict the long-term uncorrected distance visual acuity (UDVA) in myopic eyes corrected by small incision lenticule extraction (SMILE).
METHODS: This was a retrospective cohort study conducted in Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University. Participants who underwent SMILE between 2012 and 2016 were invited for the final follow-up examinations in 2019. Medical records and surgical parameter data were collected for analysis. Multicollinearity analysis and feature importance ranking were used to select the most pred
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: An increase in both regional cerebral oxygen saturation (rSO2) measured by near-infrared spectroscopy (NIRS) and end-tidal carbon dioxide (etCO2) during advanced life support for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is associated with a higher likelihood of return of spontaneous circulation (ROSC) and may predict neurological outcome. However, it remains unclear which marker is more predictive for which outcome parameter.
METHODS: In this prospective observational study, we assessed rSO2 and etCO2 in patients treated for OHCA in the metropolitan area of Vienna between 05/2017 and
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: Sepsis-associated delirium (SAD) occurs due to disruptions in neurotransmission linked to inflammatory responses from infections. It poses significant challenges in clinical management and is associated with poor outcomes. Survivors often experience long-term cognitive and behavioral issues that impact their quality of life and place a burden on their families. This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning model for early prediction of SAD in critically ill patients. Additionally, we constructed an online risk calculator to facilitate real-time clinical
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.
The escalating global burden of chronic kidney disease (CKD), particularly end-stage renal disease (ESRD), has intensified reliance on hemodialysis (HD), imposing substantial financial and operational burdens on healthcare systems and patients. Intradialytic hypertension (IDH), a critical complication during HD, is associated with life-threatening cardiovascular and neurological sequelae if unmanaged. This study aims to develop a machine learning (ML)-driven early-alert system for IDH risk prediction by integrating demographic profiles and dialysis session records, enabling clinicians to preem
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