Immune-related cell death (IRCD) plays a crucial role in the immune microenvironment, development, and deterioration of oral cancer. However, reliable immune-related cell death profiles have not been explored. In this study, based on multiple oral cancer datasets such as TCGA, tumors were divided into two immune subtypes, "Hot" and "Cold", using the ConsensusClusterPlus algorithm, and significant differences were found between the two in immune cell infiltration, microenvironment activity, and immunotherapy responsiveness. The immune-related cell death index (IRCDI) based on immune-related cel
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.
OCCUPATIONAL APPLICATIONSThis study investigated whether tree-based machine learning algorithms can predict objective (EMG-based) and subjective (Borg CR10) low back fatigue during a sustained trunk flexion, with and without back-support exosuit assistance, using postural control features. The results revealed that all tree-based algorithms reasonably predicted objective and/or subjective fatigue during sustained trunk flexion (F1-score range: 74.1%-97.7%), with Extra Trees achieving the highest mean F1-score (91.4%). Fatigue detection was more accurate with subjective or combined fatigue labe
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.
Learning to Defer (L2D) algorithms improve human-AI collaboration by deferring decisions to human experts when they are likely to be more accurate than the AI model. These can be crucial in high-stakes tasks like fraud detection, where false negatives can cost victims their life savings. The primary challenge in training and evaluating these systems is the high cost of acquiring expert predictions, often leading to the use of simplistic simulated expert behavior in benchmarks. We introduce OpenL2D, a framework generating synthetic experts with adjustable decision-making processes and work capa
СтатьяDatasetПоиск 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.
Veterinary radiology & ultrasound : the official journal of the American College of Veterinary Radiology and the International Veterinary Radiology Association2025eng
In small animal practice, patients often present with urinary lithiasis, and prediction of urolith composition is essential to determine the appropriate treatment. Through abdominal radiographs, the composition of mineral radiopaque uroliths can be determined by considering many different factors; this can be complex and, as such, tailor-made for the use of artificial intelligence (AI). The Minnesota Urolith Center partnered with Hill's Pet Nutrition to develop a deep learning AI algorithm (CALCurad) within a smartphone application called the MN Urolith Application that allows for the prelimin
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: This study aimed to compare clinical and laboratory characteristics of supra-therapeutic (RSTI) and acute acetaminophen exposures using a predictive decision tree (DT) algorithm.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study using the National Poison Data System (NPDS). All patients with RSTI acetaminophen exposure (n = 4,522) between January 2012 and December 2017 were included. Additionally, 4,522 randomly selected acute acetaminophen ingestion cases were included. After that, the DT machine learning algorithm was applied to differentiate acute acetaminophen exposure from s
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.
Serous ovarian tumors may originate in epithelial cells of the fallopian tubes. Computerized morphometry was able to find significant alterations in the fallopian tube epithelium of healthy BRCA carriers. The purpose of this study was to identify a subgroup of BRCA carriers that may be at risk of developing serous ovarian cancer by evaluation of the epithelial nuclear symmetry in the fallopian tubes. Four groups of patients were analyzed; healthy patients, ovarian cancer patients, BRCA carriers, and BRCA noncarriers. All fallopian tubes appeared normal by H&E examination. The ImageProPlus soft
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.
Classifying patients' affect is a pivotal part of the mental status examination. However, this common practice is often widely inconsistent between raters. Recent advances in the field of Facial Action Recognition (FAR) have enabled the development of tools that can act to identify facial expressions from videos. In this study, we aimed to explore the potential of using machine learning techniques on FAR features extracted from videotaped semi-structured psychiatric interviews of 25 male schizophrenia inpatients (mean age 41.2 years, STD = 11.4). Five senior psychiatrists rated patients' affec
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.
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.
BACKGROUND: Low birth weight (LBW) is a major public health concern associated with increased neonatal morbidity and mortality.
OBJECTIVE: This study was aimed to develop a predictive learning model using machine learning techniques to identify LBW from live birth data.
METHODS: A retrospective population-based study was conducted using data from the Brazilian Live Birth Information System (SINASC), which includes all live births registered in the state of São Paulo between 2019 and 2023. After data curation and exclusion of records with missing or unknown information, a total of 2,548,570 l
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.
Differentiating bacterial from viral infections in febrile young infants is challenging, particularly in dengue-hyperendemic regions. We developed and internally validated a clinical machine-learning model to enhance diagnostic accuracy in this risk population in Colombia. We retrospectively analyzed a pediatric infectious admission cohort (<18 years) at a reference hospital in southern Colombia from 2007 to 2019. 4671 admissions (2251 bacterial and 2420 viral) were included. Nine clinical and laboratory variables were used to train an eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) classifier. We divided
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.
CONTEXT: Newborn screening (NBS) for 21-hydroxylase deficiency (21OHD) has historically shown high false-positive (FP) rates, especially in low-birth-weight (LBW) infants. In 2022, we proposed a second-tier liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS)-based algorithm to improve screening specificity; however, its real-world performance remains unassessed prospectively.
OBJECTIVE: This work aimed to prospectively evaluate our LC-MS/MS-based screening algorithm for 21OHD and develop a refined version addressing newly identified clinical limitations.
METHODS: We prospectively analy
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 parotid glands are the largest of the major salivary glands. They can harbour both benign and malignant tumours. Preoperative work-up relies on MR images and fine needle aspiration biopsy, but these diagnostic tools have low sensitivity and specificity, often leading to surgery for diagnostic purposes. The aim of this paper is (1) to develop a machine learning algorithm based on MR images characteristics to automatically classify parotid gland tumours and (2) compare its results with the diagnoses of junior and senior radiologists in order to evaluate its utility in routine practice. While
СтатьяСравнительное 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.
INTRODUCTION: Chronic isolated terminal ileitis (TI) may be seen in Crohn's disease (CD) and intestinal tuberculosis (ITB) in addition to other etiologies that may be managed symptomatically. We developed a revised algorithm to distinguish patients with a specific etiology from a nonspecific etiology.
METHODS: Patients with chronic isolated TI followed up from 2007 to 2022 were retrospectively reviewed. A specific (ITB or CD) diagnosis was made based on standardized criteria, and other relevant data were collected. Using this cohort, validation of a previously suggested algorithm was conducte
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.
OBJECTIVE: Identifying pseudogout in large data sets is difficult due to its episodic nature and a lack of billing codes specific to this acute subtype of calcium pyrophosphate (CPP) deposition disease. The objective of this study was to evaluate a novel machine learning approach for classifying pseudogout using electronic health record (EHR) data.
METHODS: We created an EHR data mart of patients with ≥1 relevant billing code or ≥2 natural language processing (NLP) mentions of pseudogout or chondrocalcinosis, 1991-2017. We selected 900 subjects for gold standard chart review for definite pseu
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Measurement of pulmonary venous flow (PVF) parameters can be used to estimate left ventricular end-diastolic pressure (LVEDP) on transthoracic echocardiography. Despite that, 2016 American Society of Echocardiography (ASE)/European Association of Cardiovascular Imaging (EACVI) algorithm gave a secondary role to PVF to assess left ventricular filling pressure. We aimed to test correlations between several PVF parameters, including novel measurements, with LVEDP and to analyze whether PVF parameters have an incremental usefulness over ASE/EACVI algorithm to estimate LVEDP. Seventy-two patients t
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.
PURPOSE: The objective of this study was to evaluate the validity of diagnostic codes recorded in the Régie de l'assurance maladie du Québec (RAMQ) administrative database for identifying patients suffering from various types of chronic non-cancer pain.
METHODS: The validity of published International Classification of Diseases, Ninth Revision, coding algorithms for identifying patients with particular chronic pain syndromes in the RAMQ database was tested using pain specialist-established diagnostic data of 561 patients enrolled in the Quebec Pain Registry, which was used as the reference st
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.
The Veterans Health Administration uses equity- and evidence-based principles to examine, correct, and eliminate use of potentially biased clinical equations and predictive models. We discuss the processes, successes, challenges, and next steps in four examples. We detail elimination of the race modifier for estimated kidney function and discuss steps to achieve more equitable pulmonary function testing measurement. We detail the use of equity lenses in two predictive clinical modeling tools: Stratification Tool for Opioid Risk Mitigation (STORM) and Care Assessment Need (CAN) predictive model
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: Determining when athletes are able to return to sport after sports-related concussion (SRC) can be difficult.
HYPOTHESIS: A multimodal algorithm using cognitive testing, postural stability, and clinical assessment can predict return to sports after SRC.
STUDY DESIGN: Prospective cohort.
LEVEL OF EVIDENCE: Level 2b.
METHODS: Athletes were evaluated within 2 to 3 weeks of SRC. Clinical assessment, Immediate Post Concussion and Cognitive Testing (ImPACT), and postural stability (Equilibrate) were conducted. Resulting data and machine learning techniques were used to optimize an al
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: Asthma is a common pediatric chronic disease and is estimated to account for more than 2million emergency department visits per year. Asthma guidelines have demonstrated improved outcomes, but remain underutilized due to several barriers. Computerized methods to automatically identify asthma exacerbations may be beneficial to initiate guideline recommended treatment, but have not been described. The goal of the study was to examine the accuracy of an algorithm to identify asthma patients at triage in real-time using only electronically available data.
METHODS: During a 9-month per
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Preoperative nodal assessment in colorectal cancer (CRC) remains imperfect, and uncertainty regarding pathological lymph node metastasis (LNM) may persist despite conventional imaging. Machine learning using routinely available preoperative information may provide complementary patient-level risk estimates without requiring radiomic feature extraction or molecular testing.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and externally validate machine learning models for preoperative estimation of pathologically confirmed LNM risk in patients with newly diagnosed CRC undergoing direct radi
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования