INTRODUCTION: We aimed to describe the profile of adult patients and analyze the predictors of death from severe acute respiratory syndrome (SARS) due to coronavirus disease 2019 (COVID-19) in the state of Rio de Janeiro. Knowledge of the predictors of death by COVID-19 in Rio de Janeiro, a state with one of the highest mortality rates in Brazil, is essential to improve health care for these patients.
METHODS: Data from the Information System for Epidemiological Surveillance of Influenza and the Mortality Information System were used. A binary logistic regression model evaluated the outcome o
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.
Although epidemiological studies have evaluated the associations of ambient air pollution with depression, the results remained mixed. To clarify the nature of the association, we performed a comprehensive systematic review and meta-analysis with the Inverse Variance Heterogeneity (IVhet) model to estimate the effect of ambient air pollution on depression. Three English and four Chinese databases were searched for epidemiologic studies investigating associations of ambient particulate (diameter ≤ 2.5 μm (PM2.5), ≤10 μm (PM10)) and gaseous (nitric oxide (NO), nitrogen dioxide (NO2), carbon mono
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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: Previous epidemiological studies of genetic muscle disorders have relied on medical records to identify cases and may be at risk of selection biases or have focused on selective population groups.
OBJECTIVES: This study aimed to determine age-standardised prevalence of genetic muscle disorders through a nationwide, epidemiological study across the lifespan using the capture-recapture method.
METHODS: Adults and children with a confirmed clinical or molecular diagnosis of a genetic muscle disorder, resident in New Zealand on April 1, 2015 were identified using multiple overlapping
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.
This paper argues that the prevailing official narrative in New Zealand concerning the relationship between public health and the radio frequency emissions (RF) from cellphone technology, WiFi and electricity smart meters is scientifically and ethically flawed. The main regulatory document in the area, NZS2772.1:1999, is 20 years out of date and ignores existing laboratory evidence disproving its core assumption that the only biological effect of non-ionising radiation is tissue heating. This and further laboratory evidence for harmful effects of RF continues to be ignored, nominally on the co
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: Parental occupational and childhood exposures to farm animals have been positively associated with childhood brain tumors, whereas associations with childhood leukemia are equivocal. The developing immune system may be influenced by allergen, virus, or other exposures from animal sources, which may contribute to childhood cancer incidence.
METHODS: Incident cancers (acute lymphoblastic leukemia [ALL], acute myeloid leukemia [AML], central nervous system [CNS], peripheral nervous system [PNS]) for children aged 0-4 diagnosed between 2003 and 2008 were obtained from nine National Ca
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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: Nearly every year Influenza affects most countries worldwide and the risk of a new pandemic is always present. Therefore, influenza is a major concern for public health. School-age individuals are often the most affected group, suggesting that the inclusion in preparedness plans of school closure policies may represent an option for influenza mitigation. However, their applicability remains uncertain and their implementation should carefully be weighed on the basis of cost-benefit considerations.
METHODS: We developed an individual-based model for influenza transmission integratin
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: Atheoretical large-scale data mining techniques using machine learning algorithms have promise in the analysis of large epidemiological datasets. This study illustrates the use of a hybrid methodology for variable selection that took account of missing data and complex survey design to identify key biomarkers associated with depression from a large epidemiological study.
METHODS: The study used a three-step methodology amalgamating multiple imputation, a machine learning boosted regression algorithm and logistic regression, to identify key biomarkers associated with depression in
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.
The Obsessive Thoughts Checklist (OTC) differs from several other measures of obsessive-compulsive symptoms in its focus on obsessive thoughts instead of compulsive behaviour. The OTC has been used in several studies in France and abroad and support for the discriminant and convergent validity of the instrument has been gathered. The authors of the OTC recently reported 3 underlying factors in this instrument: a perfectionism/verification factor, a contamination factor and a responsibility factor. In an earlier study of the OTC a 2 factor solution was however suggested. It therefore seems impo
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVES: To undertake a systematic review of the long-term effects of obesity treatments on body weight, risk factors for disease, and disease.
METHODS: The study encompassed three systematic reviews that examined different aspects of obesity treatments. (1) A systematic review of obesity treatments in adults where the methods of the Cochrane Collaboration were applied and randomised controlled trials (RCTs) with a follow-up of at least 1 year were evaluated. (2) A systematic epidemiological review, where studies were sought on long-term effects of weight loss on morbidity and/or mortality
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАСистематический обзорПоиск 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: Preeclampsia with severe features is a major contributor to maternal and perinatal morbidity and mortality, particularly in low- and middle-income countries (LMICs). Despite improvements in obstetric care, early identification of women at highest risk remains limited, and existing prediction tools lack contextual specificity for African populations.
OBJECTIVE: This study describes the protocol for the PreSev Study, which aims to develop and validate a machine-learning risk prediction model for preeclampsia with severe features among pregnant women in Lagos, Nigeria.
METHODS: This
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: Clinical microbiology is undergoing rapid transformation driven by modern technologies generating high-volume, high-dimensional, and heterogeneous datasets that exceed the analytical capabilities of traditional rule-based approaches. Artificial intelligence (AI) provides powerful computational methods to gain diagnostic, biological, and epidemiological insights from these complex data.
OBJECTIVES: This narrative review provides a structured introduction to the machine learning (ML) lifecycle from the perspective of clinical microbiology, outlining the sequence of steps in data pre
СтатьяОбзорПоиск 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: Incidental prostate cancer (PCa) patients are currently stratified to either cT1a vs. cT1b stage, depending on tumor volume (< 5% vs. > 5%) in the resected tissue. We tested for other models that could improve cancer-specific survival (CSS) predictions.
METHODS: Incidental (cT1a/cT1b) PCa patients were retrospectively identified within the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (2004-2015). Kaplan-Meier plots illustrated CSS at 5 years of follow-up. Combination of variables resulted in three distinct stratification models based on cT1a vs. cT1b and Gleason scor
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.
BACKGROUND: Traditional surveillance systems often struggle with the volatility of weekly case data, limiting timely prevention and control efforts. In the Philippines, the standard method for setting outbreak thresholds relies on historical moving averages that are highly affected by extreme values and slow to reflect recent epidemiological shifts. This study assessed the performance of hybrid discrete wavelet transform (DWT)-seasonal autoregressive moving average (SARMA) and DWT-SARMA-long short-term memory (LSTM) models in forecasting weekly case counts and explored their potential in defin
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.
Lymph node metastasis (LNM) plays a key role in the treatment of patients with early gastric cancer (EGC), especially elderly patients (over 65 years old). The accurate preoperative prediction of LNM is still a challenge, and studies of elderly patients are lacking. The purpose of this study was to develop and validate an effective model based on machine learning to predict the risk of preoperative LNM in elderly patients with EGC. The data of 1578 patients from 2010 to 2020 were extracted from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database. Five different machine learning algor
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: Deep learning can assess the individual survival prognosis in sizeable datasets with intricate underlying processes. However, studies exploring the performance of deep learning survival in papillary thyroid cancer (PTC) are lacking. This study aimed to construct a deep learning model based on clinical risk factors for survival prediction in patients with PTC.
METHODS: A Cox proportional hazards deep neural network (DeepSurv) was developed and validated by using consecutive patients with PTC from 17 US Surveillance, Epidemiology, and End Results Program (SEER) cancer registries (20
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: Lymph node status is essential for determining the prognosis of cutaneous malignant melanoma (CMM). This study aimed to develop a machine learning (ML) model for predicting lymph node metastases (LNM) in CMM.
METHODS: We gathered data on 6,196 patients from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database, including known clinicopathologic variables, using six ML algorithms, including logistic regression (LR), support vector machine (SVM), Complement Naive Bayes (CNB), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), RandomForest (RF), and k-nearest neighbor algorithm (kNN), to
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.
This paper introduces a deep learning model for county-level Covid-19 forecasting, presenting it as a retrospective case study. We utilize a transformer neural network with multi-source data fusion, incorporating historical case data, death data, and social media sentiment to capture complex temporal and spatial dynamics. Additionally, we develop multi-level and multi-scale attention mechanisms for adaptive time-frequency analysis. In a retrospective evaluation across three Omicron variant waves (December 2021 through February 2023), the model demonstrated strong performance in predicting coun
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: For patients with early-onset T1 colorectal cancer (CRC), it is crucial to perform radical resection with minimal tissue damage. This study aims to develop and elucidate a machine learning model for the identification of non-located early-onset T1 CRC. METHODS: We extracted relevant data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database and randomly allocated patients into a training set and a validation set. Five machine learning models were utilized: extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), random forest (RF), decision tree (DT), and l
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.
Epidemiological evidence has revealed an associative link between sepsis survivorship and increased risk of dementia, particularly Alzheimer's disease (AD). Paradoxically, population studies show females are less susceptible to sepsis but more vulnerable to post-sepsis dementia. Here, we examined the temporal impacts of sepsis in the context of AD by using an AD-amyloidosis model (TgCRND8) and their wild-type littermates and assessing outcomes at 7 days and 3 months post-sepsis in male and female mice. Following 7-days recovery, the microglia and astrocytes in AD-model mice were largely refrac
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: In patients with primary osseous sacral/pelvic tumors, once pulmonary metastasis has occurred, their prognosis is worrying. It is therefore essential to construct a novel tool to achieve accurate prediction of the probability of pulmonary metastasis from primary osseous sacral/pelvic tumors.
METHODS: This study retrospectively analyzed data from 407 patients with primary osseous sacral/pelvic tumors from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database. Univariate and multivariate logistic regression analyses were used to identify risk factors. Construction of predictive m
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.
MedElevator
Войти в исследования