Extraintestinal manifestations (EIMs) significantly increase morbidity in inflammatory bowel disease (IBD) patients. In this study, we examined clinical and genetic factors associated with EIMs in 414 Latin IBD patients, utilizing machine learning for predictive modeling. In our IBD group (314 ulcerative colitis (UC) and 100 Crohn's disease (CD) patients), EIM presence was assessed. Clinical differences between patients with and without EIMs were analyzed using Chi-square and Mann-Whitney U tests. Based on the genetic data of 232 patients, we identified variants linked to EIMs, and the polygen
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 focuses on the development and evaluation of machine learning models, particularly the Adaptive Boosting (AdaBoost) algorithm, for predicting lymph node metastasis (LNM) in cervical cancer (CC) patients. The findings show that AdaBoost outperformed traditional statistical methods and other machine learning models, including Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, in predicting LNM. The areas under the curve (AUCs) for the training and validation sets were 0.882 and 0.857, respectively, indicating high predi
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.
This study uses machine learning (ML) to elucidate the contact relationship between the mandibular third molar (M3M) and the inferior alveolar canal (IAC), leading to three major contributions; (1) The first publicly accessible PR image dataset with semantic annotations for 1,478 IACs and M3Ms from 1,010 patients is introduced, which includes challenging cases, such as false positive contacts, with CBCT images as the gold standard, (2) Established radiological indicators for M3M-IAC contact were extracted as features using digital image processing, and these features were used as inputs for va
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.
Accurate prediction of Parkinson's disease tremor (PDT) is crucial for developing assistive technologies; however, this is challenging due to the nonlinear, stochastic, and nonstationary characteristics of PDT, which substantially vary among patients and their activities. Moreover, most models only have one-step prediction capabilities, which causes delays in real-time applications. This paper proposes a self-attention deep temporal convolutional network (SADTCN) model for the real-time prediction of hand-arm PDT signals from different activities and joint angular motions. The SADTCN can captu
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 complexity of scoliosis-related terminology and treatment options often hinders patients and caregivers from understanding their choices, making it difficult to make informed decisions. As a result, many patients seek guidance from artificial intelligence (AI) tools. However, AI-generated health content may suffer from low readability, inconsistency, and questionable quality, posing risks of misinformation. This study evaluates the readability and informational quality of scoliosis-related content produced by AI. We evaluated five AI models-ChatGPT-4o, ChatGPT-o1, ChatGPT-o3 mini-high, Dee
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.
PURPOSE: The rising global high incidence of differentiated thyroid carcinoma (DTC) has led to a significant increase in patients presenting with lung metastasis of DTC (LMDTC). This population poses a significant challenge in clinical practice, necessitating the urgent development of effective risk stratification methods and predictive tools for lung metastasis.
EXPERIMENTAL DESIGN: Through proteomic analysis of large samples of primary lesion and dual validation employing parallel reaction monitoring and IHC, we identified eight hub proteins as potential biomarkers. By expanding the sample
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.
AIM: Periodontal disease (PD) screening models based on a self-reported questionnaire were previously established and externally validated. The aim of the present study is to explore whether the screening models could be modified to improve prediction performance; this methodology is called 'updating'.
METHODS: Updating the models for 'total' and 'severe' PD was performed using two datasets. One dataset from a previous study (n = 155) was used to explore the updating, and a second (n = 187, built for the current study) was used to validate whether updating improved performance. Updating was b
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Depression is a prevalent mental disorder characterized by unknown pathogenesis and challenging treatment. Recent meta-analyses reveal an association between cardiovascular risk factors and an elevated risk of depression. Despite this, the precise role of vascular injury in depression development remains unclear. In this investigation, we assess vascular system function in three established animal models of depression- chronic unpredictable mild stress (CUMS), chronic social defeat stress (CSDS) and maternal separation (MS)-utilizing ultrasonography and laser Doppler measurement. All three mod
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.
Cyclists are particularly vulnerable to travel-related exposure to air pollution. Understanding the factors that increase exposure is crucial for promoting healthier urban environments. Machine learning models have successfully predicted air pollutant concentrations, but they tend to be less interpretable than classical statistical ones, such as linear models. This study aimed to develop a predictive model to assess cyclists' exposure to fine particulate matter (PM2.5) in urban environments. The model was generated using geo-temporally referenced data and machine learning techniques. We explor
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.
Due to the complicated transport and reactive behavior of organic contamination in groundwater, the development of mathematical models to aid field remediation planning and implementation attracts increasing attentions. In this study, the approach coupling response surface methodology (RSM), artificial neural networks (ANN), and kinetic models was implemented to model the degradation effects of nano-zero-valent iron (nZVI) activated persulfate (PS) systems on benzene, a common organic pollutant in groundwater. The proposed model was applied to optimize the process parameters in order to help p
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.
Transactional theory and the coercive family process model have illustrated how the parent-child relationship is reciprocal. Emerging research using advanced statistical methods has examined these theories, but further investigations are necessary. In this study, we utilised linked health data on maternal mental health disorders and explored their relationship with child problem behaviours via the Strengths and Difficulties Questionnaire for over 13 years. We accessed data from the Millennium Cohort Study, linked to anonymised individual-level population-scale health and administrative data wi
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.
In medical imaging, the detection and classification of stomach diseases are challenging due to the resemblance of different symptoms, image contrast, and complex background. Computer-aided diagnosis (CAD) plays a vital role in the medical imaging field, allowing accurate results to be obtained in minimal time. This article proposes a new hybrid method to detect and classify stomach diseases using endoscopy videos. The proposed methodology comprises seven significant steps: data acquisition, preprocessing of data, transfer learning of deep models, feature extraction, feature selection, hybridi
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.
Previous studies testing associations between polygenic risk for late-onset Alzheimer's disease (LOAD-PGR) and brain magnetic resonance imaging (MRI) measures have been limited by small samples and inconsistent consideration of potential confounders. This study investigates whether higher LOAD-PGR is associated with differences in structural brain imaging and cognitive values in a relatively large sample of non-demented, generally healthy adults (UK Biobank). Summary statistics were used to create PGR scores for n = 32,790 participants using LDpred. Outcomes included 12 structural MRI volumes
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
We use binomial kriging to model the spatial distribution of myiasis by three species namely Chrysomya bezziana, Wohlfahrtia magnifica and Lucilia cuprina in the livestock of Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan. Traditional species distribution models are usually based on assumption of independence of observations. Species data often come in presence-only form for which background points are generated based on some covariates using statistical and machine learning techniques such as MaxEnt. We assume a symmetric binomial distribution based on the principle of maximum entropy in order to decide the nu
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: 3D printers are increasingly used in medical applications such as surgical planning, creation of implants and prostheses, and medical education. For the creation of reliable 3D printed models of the vertebral column, processing must be performed on CT images. This processing must be assessed and validated so that any error of the printed model can be recognized and minimized.
MATERIAL AND METHODS: In order to perform this validation, 10 CT scans of porcine lumbar spinal vertebra were used, which were then dissected and scanned again. CT image processing was performed
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: The purpose of this study is to detect vesicoureteral reflux (VUR) noninvasively using an electrical impedance tomography (EIT). VUR is characterized by the backflow of urine from the bladder to the kidneys.
METHODS: Using porcine models, small quantities of a solution mimicking the electrical properties of urine were infused into each ureter. EIT measurements were taken before, during and after the infusion using electrodes positioned around the abdomen. The collected data from 116 experiments were then processed and time-difference images reconstructed. Objective VUR detection wa
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.
OBJECTIVES: Describe a technique for the description and classification of laryngotracheal stenosis in children using 3-dimensional reconstructions of the airway from computed tomography (CT) scans.
STUDY DESIGN: Cross-sectional.
SETTING: Academic tertiary care children's hospital.
SUBJECTS AND METHODS: Three-dimensional models of the subglottic airway lumen were created using CT scans from 54 children undergoing imaging for indications other than airway disease. The base lumen models were deformed in software to simulate subglottic airway segments with 0%, 25%, 50%, and 75% stenoses for ea
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.
OBJECTIVE: Preoperative or intraoperative risk assessment models are used to stratify patients with endometrial carcinoma to lymphadenectomy. Our aim was to determine whether preoperative analysis of L1 cell adhesion molecule (L1CAM) can improve risk assessment.
METHODS: Immunohistochemical L1CAM staining was performed on endometrial biopsies of 241 patients and paired hysterectomy samples of 75 patients. Risk assessment models based on preoperative histologic type and grade, myometrial invasion, and/or tumor diameter and alternative models incorporating preoperative L1CAM were compared with
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Drug-drug interactions (DDIs) are a common cause of adverse drug events (ADEs). The electronic medical record (EMR) database and the FDA's adverse event reporting system (FAERS) database are the major data sources for mining and testing the ADE associated DDI signals. Most DDI data mining methods focus on pair-wise drug interactions, and methods to detect high-dimensional DDIs in medical databases are lacking. In this paper, we propose 2 novel mixture drug-count response models for detecting high-dimensional drug combinations that induce myopathy. The "count" indicates the number of drugs in a
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Epidemiologists agree that there is a prevailing seasonality in the presentation of epidemic waves of respiratory syncytial virus (RSV) infections and influenza. The aim of this study is to quantify the potential relationship between the activity of RSV, with respect to the influenza virus, in order to use the RSV seasonal curve as a predictor of the evolution of an influenza virus epidemic wave. Two statistical tools, logistic regression and time series, are used for predicting the evolution of influenza. Both logistic models and time series of influenza consider RSV information from previous
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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