Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1 464 с найденным полным текстом
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Appropriate nurse staffing is a critical challenge for healthcare delivery institutions, that can affect the delivery of quality patient care. Reliable forecasting of nursing demand can optimize resource utilization and support preemptive hiring strategies; however, the use of advanced machine learning approaches to address this challenge has been limited thus far. We propose a probabilistic forecasting approach for predicting nursing workforce demand across multiple hospital units using DeepAR, an autoregressive recurrent neural network algorithm. We analyzed 5-year historical workforce data
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: Alcohol use disorder (AUD) is a chronic relapsing disorder and a leading preventable cause of death worldwide. The central nucleus of the amygdala (CeA) is a hub for stress and AUD. Norepinephrine (NE), also known as noradrenaline, regulates the brain's response to stress and alcohol. We previously reported that α1-adrenergic receptors drive moderate alcohol intake, while β receptors contribute to excessive drinking associated with dependence in male rats.
METHODS: Here, we determined that alcohol dependence and withdrawal alter the CeA noradrenergic system in female rats using ex
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: This study aimed to investigate whether changes in step count, measured using patients' own smartphones, could predict a clinical adverse event in the upcoming week in patients undergoing systemic anticancer treatments using machine learning models.
METHODS: This prospective observational cohort study included patients with various cancer types receiving systemic anticancer treatment. Physical activity was monitored continuously using patients' own smartphones, measuring daily step count for 90 days during treatment. Clinical adverse events (ie, unplanned hospitalizations and treatme
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
Physical exercise is a non-pharmacological therapy widely used in drug rehabilitation centers for treating methamphetamine (METH) addiction. METH causes cognitive impairment and suppresses adult hippocampal neurogenesis (AHN) in experimental animals. Exercise can improve cognitive dysfunction caused by various factors through the enhancement of AHN. However, little is known about the role of AHN and exercise in METH-induced neurotoxic injury. In this study, we aimed to investigate whether running could ameliorate METH-related cognitive impairment by promoting AHN in a low-dose METH addiction m
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.
Background/Objectives: Empathy is essential for successful social functioning, mediating different aspects of social cognition in everyday life. An intriguing aspect is the involvement of empathy even in basic neural mechanisms of action perception, thanks to its association with the Mirror Neuron System (MNS). The present retrospective study explores whether individual differences in cognitive and affective empathy, measured by the Interpersonal Reactivity Index (IRI) questionnaire, can predict motor resonance-the enhancement of motor cortex reactivity during the observation of biological mov
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.
Monitoring underwater environments is crucial for industrial applications, providing data that can be used for reporting against corporate sustainability and environmental goals. This study presents a novel approach to integrating high-resolution underwater imaging and high-tech water quality sensing with deep learning models to detect fish, estimate turbidity in Nephelometric Turbidity Units (NTU), and analyze their interactions. An IP-based underwater camera and two advanced water quality sensors were deployed at the Port of Mackay (northern Queensland, Australia) to collect synchronized vis
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.
The global rise in chronic kidney disease necessitates innovative solutions for end-stage renal disease that can help to overcome the limitations of the only available treatment options, transplantation and dialysis. Tissue engineering presents a promising alternative, leveraging decellularized scaffolds to retain the extracellular matrix (ECM). However, optimizing methods for decellularization and recellularization remains a challenge. Here we present novel work which builds on our previous study where we investigated several decellularization protocols. In this study we analyzed the suitabil
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.
Off-axis integrated cavity output spectroscopy (OA-ICOS) allows the laser to be reflected multiple times inside the cavity, increasing the effective absorption path length and thus improving sensitivity. However, OA-ICOS systems are affected by various types of noise, and traditional filtering methods offer low processing efficiency and perform limited feature extraction. Deep learning models enable us to extract important features from large-scale, complex spectral data and analyze them efficiently and accurately. We propose a carbon dioxide (CO2) sensor operating in the near-infrared spectra
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.
Ganoderma lucidum (GL), a traditional Chinese medicinal fungus, is rich in triterpenoids and phenols with antioxidant properties. Nevertheless, current extraction techniques limit the efficient utilization of bioactive components from GL. This study aims to optimize the extraction process of triterpenoids and phenols, enhance their antioxidant activities, and assess their neuroprotective activities against oxidative damage. Here, we used response surface methodology (RSM) coupled with artificial neural network-genetic algorithm (ANN-GA) modeling to optimize ultrasound-assisted extraction (UAE)
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.
Venous thromboembolism (VTE) remains a significant global health burden, particularly in older adults. While fondaparinux sodium, enoxaparin sodium, and dalteparin sodium are commonly used anticoagulants, their safety profiles require further evaluation. This study analyzes their adverse drug events (ADEs) using data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS). A retrospective pharmacovigilance study was conducted using FAERS data from Q1 2004 to Q2 2024. Reports identifying fondaparinux sodium, enoxaparin sodium, or dalteparin sodium as the primary suspect drug were extracted. ADEs we
СтатьяСравнительное 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.
Repetitive motor behaviors are common in both neurotypical and developmentally delayed populations. The neural mechanisms underlying these behaviors are not fully understood, but cortical-basal ganglia-thalamo-cortical (CBGTC) circuitry is often implicated. Peromyscus maniculatus bairdii (deer mice), which exhibit spontaneous repetitive actions analogous to human motor stereotypies and obsessive-compulsive behaviors, serve as an effective model for studying repetitive behaviors. This preliminary study investigates the relationship between repetitive motor activity and striatal expression of en
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.
BACKGROUND: Retinopathy of prematurity (ROP) is a leading cause of visual impairment and blindness in preterm infants. Early identification of key risk factors is essential for effective screening and timely intervention. This study utilizes an artificial neural network (ANN) to analyze and identify the most influential factors affecting the severity and extent of ROP in preterm neonates.
METHODS: This descriptive-analytical study was conducted on 367 preterm infants in Bojnord, Iran, in 2021. The study examined multiple variables, including sex, history of multiple births, number of prior ab
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.
Pavement performance assessment and prediction are crucial for efficient infrastructure management and strategic planning of maintenance activities. Conventional techniques are insufficient and lack the efficiency and flexibility required for modern transportation networks. This study proposes a groundbreaking integrated approach that merges machine learning (ML) classification techniques with Geographical Information Systems (GIS) to evaluate road conditions using the Pavement Condition Index (PCI) and the International Roughness Index (IRI). Given that IRI data collection is more straightfor
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: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a prevalent metabolic disorder that disrupts fetal central nervous system (CNS) development. This study investigates the effects of maternal diabetes on hippocampal structure and autophagy-related mechanisms in neonatal rats, focusing on the PI3K/mTOR signaling pathway.
METHODS: Forty female Wistar rats were divided into three groups: control (CON), diabetic (STZ-D), and insulin-treated diabetic (STZ-INS). Hyperglycemia was induced using streptozotocin, and offspring were analyzed at postnatal day 14 (P14). Histological evaluations of hippoca
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.
BACKGROUND: Frailty is a significant public health concern in maintenance hemodialysis (MHD) patients.Previous studies have predominantly focused on isolated risk factors, lacking a comprehensive framework to address its multifactorial nature. This study aims to systematically investigate the prevalence and determinants of frailty in MHD patients using the Health Ecological Model (HEM), which integrates five ecological tiers—individual traits, behavioral characteristics, interpersonal networks, living and working conditions, and policy environment—and to develop a backpropagation neural networ
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 aims to enhance the accuracy and efficiency of energy consumption prediction during exercise training and address the limitations of existing methods in terms of data feature extraction, model complexity, and adaptability to practical applications. This study proposes an optimized energy consumption prediction model based on accelerometer sensor data and deep learning techniques. In this study, a model architecture integrating Convolutional Neural Network (CNN), Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) network, and an attention mechanism is constructed, with a focus on optimiz
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: Complex spikes (CSs) in cerebellar Purkinje cells convey unique signals complementary to Simple spike (SS) action potentials, but are infrequent and variable in waveform. Their variability and low spike counts, combined with recording artifacts such as electrode drift, make automated detection challenging.
NEW METHOD: We introduce CUSP (CS sorting via U-net Sequence Prediction), a fully automated deep learning framework for CS sorting in high-density multi-electrode array recordings. CUSP uses a U-Net architecture with hybrid self-attention inception blocks to integrate local fiel
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.
INTRODUCTION: Prolonged length of stay (PLOS) in hospitals is a critical metric representing quality and efficiency of care, especially for patients with traumatic brain injury (TBI). Machine learning offers the potential to predict PLOS, although class imbalance, limited sample size, or lack of generalizability impact their real-world application. This study benchmarks machine learning models from prior studies and explores ensemble models to predict PLOS in TBI patients and address domain adaptation concerns in surgical settings.
METHODS: An anonymized dataset of 263 adult TBI patients admi
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.
Gas sensing materials based on transition metal perovskite oxides (TMPOs) have garnered extensive attention across various fields such as air quality control, environmental monitoring, healthcare, and national defense security. To overcome challenges encountered in traditional research, a deep learning framework combining natural language processing technology (Word2Vec) and crystal graph convolutional neural network (CGCNN) was adopted in this study, proposing a predictive method that incorporates a comprehensive data set consisting of 1.2 million literature abstracts and 110,000 crystal stru
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.
OBJECTIVE: This study aims to predict hypothermia during neonatal in-hospital transport using machine learning techniques, identify risk factors, rank their importance, and visualize the results, allowing healthcare providers to rapidly assess the probability of hypothermia risk during transport.
METHODS: Clinical data of 9,060 neonates transported within a tertiary maternity hospital in Shanghai between January 2023 and June 2024 were collected, including maternal and neonatal data. Variables were selected using LASSO regression. Neonates were categorized into hypothermia and normal temperat
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.
MedElevator
Войти в исследования