INTRODUCTION: Tacrolimus treatment is complicated by its narrow therapeutic range and large inter- and intra-patient variability. This study aimed to develop a population pharmacokinetic model and dosing algorithm to predict an individual's dose requirement following living and deceased donor kidney transplantation.
METHODS: In this international, multicenter, retrospective study, data was collected from patients who had received a living or a deceased donor kidney and received tacrolimus twice daily. A population pharmacokinetic model was developed using nonlinear mixed-effects modeling (NON
СтатьяМногоцентровое 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.
The photosynthetic pigments - chlorophyll a (Chl a), chlorophyll b (Chl b), and carotenoids (Car) - in juvenile ginkgo leaves are crucial for growth monitoring as they reflect physiological status and directly influence the biosynthesis of bioactive compounds such as flavonoids and terpene lactones. Traditional pigment measurement methods (acetone/ethanol extraction, SPAD, etc.) are inadequate for large-scale dynamic monitoring and high-throughput phenotyping analysis. To address this, this study developed a non-destructive prediction model for Chl a, Chl b, and Car contents in ginkgo seedling
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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming anesthesiology practice across perioperative settings. This review explores the evolution and implementation of hybrid decision-making models that integrate AI capabilities with human clinical expertise. From historical foundations to current applications, we examine how machine learning algorithms, deep learning networks, and big data analytics are enhancing anesthetic care. Key applications include perioperative risk prediction, AI-assisted patient education, automated analysis of clinical records, airway management support, predictive hem
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.
BACKGROUND: Detecting kidney trauma on CT scans can be challenging and is sometimes overlooked. While deep learning (DL) has shown promise in medical imaging, its application to kidney injuries remains underexplored. This study aims to develop and validate a DL algorithm for detecting kidney trauma, using institutional trauma data and the Radiological Society of North America (RSNA) dataset for external validation.
METHODS: We developed RenoTrNet, a DL model trained on institutional data. We evaluated the model's performance through external validation on randomly selected cases from the RSNA
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: Mediastinal lymph node (LN) staging is routinely performed using PET/CT and EBUS-TBNA. Promising predictive algorithms for lymph nodes have been reported for each technique, both individually and in combination. This study aims to develop a predictive algorithm that combines EBUS, PET/CT and clinical data to provide a probability of malignancy.
METHODS: A retrospective study was conducted on consecutive patients with non-small cell lung carcinoma staged using PET/CT and EBUS-TBNA. Lymph nodes were identified by level (N1, N2, and N3) and anatomical region (AR) (subcarinal, paratra
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: Group A Streptococcus (GAS) is the predominant bacterial pathogen of pharyngitis in children. However, distinguishing GAS from viral pharyngitis is sometimes difficult. Unnecessary antibiotic use contributes to unwanted side effects, such as allergic reactions and diarrhea. It also may increase antibiotic resistance.
OBJECTIVES: To evaluate the effect of a machine learning algorithm on the clinical evaluation of bacterial pharyngitis in children.
METHODS: We assessed 54 children aged 2-17 years who presented to a primary healthcare clinic with a sore throat and fever over 38°C fr
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.
OBJECTIVES: To investigate the ability of new generation snapshot freeze (NGSSF) algorithm in improving diagnostic image quality of both aortic valve and coronary arteries for transcatheter aortic valve implantation (TAVI) candidates in TAVI planning CT.
METHODS: Sixty-four TAVI candidates underwent TAVI planning CT were enrolled. Scans from coronary CT angiography were reconstructed at 20%, 30%, 40%, and 75% R-R cardiac phases with NGSSF and standard (STD) algorithm. In each phase, following parameters were compared: aortic valve measurements and their reproducibility; image quality of aorti
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: The study aims to develop a mapping algorithm from the Pediatric Quality of Life Inventory™ 4. 0 (Peds QL 4.0) onto Child Health Utility 9D (CHU-9D) based on the cross-sectional data of functional dyspepsia (FD) children and adolescents in China.
METHODS: A sample of 2,152 patients with FD completed both the CHU-9D and Peds QL 4.0 instruments. A total of six regression models were used to develop the mapping algorithm, including ordinary least squares regression (OLS), the generalized linear regression model (GLM), MM-estimator model (MM), Tobit regression (Tobit) and Beta regressi
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.
PURPOSE: Retinopathy of prematurity (ROP) is a sight-threatening vasoproliferative retinal disease affecting premature infants. The detection of plus disease, a severe form of ROP requiring treatment, remains challenging owing to subjectivity, frequency, and time intensity of retinal examinations. Recent artificial intelligence (AI) algorithms developed to detect plus disease aims to alleviate these challenges; however, they have not been tested against a diverse neonatal population. Our study aims to validate ROP.AI, an AI algorithm developed from a single cohort, against a multicenter Austra
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: The aim of this study was to evaluate the use of machine learning to predict persistent opioid use after hand surgery.
METHODS: The authors trained 2 algorithms to predict persistent opioid use, first using a general surgery data set and then using a hand surgery data set, resulting in 4 trained models. Next, the authors tested each model's performance using hand surgery data. Participants included adult surgery patients enrolled in a cohort study at an academic center from 2015 to 2018. The first algorithm (Michigan Genomics Initiative model) was designed to accommodate patient-r
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: Accurate diagnosis of Parkinson's disease (PD) is challenging due to its diverse manifestations. Machine learning (ML) algorithms can improve diagnostic precision, but their generalizability across medical centers in China is underexplored.
OBJECTIVE: To assess the accuracy of an ML algorithm for PD diagnosis, trained and tested on data from different medical centers in China.
METHODS: A total of 1656 participants were included, with 1028 from Beijing (training set) and 628 from Fuzhou (external validation set). Models were trained using the least absolute shrinkage and selection
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 and aims Artificial intelligence (AI) technology is being evaluated for its potential to improve colonoscopic assessment of inflammatory bowel disease (IBD), particularly with computer-aided image classifiers. This review evaluates the clinical application and diagnostic test accuracy (DTA) of AI algorithms in colonoscopy for IBD. Methods A systematic review was performed on studies evaluating AI in colonoscopy of adult patients with IBD. MEDLINE, Embase, Emcare, PsycINFO, CINAHL, Cochrane Library and Clinicaltrials.gov databases were searched on 28 th April 2021 for English langu
СтатьяОбзорПоиск 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 objective of this study was to develop algorithms to map the EORTC QLQ-C30 (QLQ-C30) onto EQ-5D-5L in a sample of patients with lymphomas.
METHODS: An online nationwide survey of patients with lymphoma was carried out in China. Ordinary least squares (OLS), beta-based mixture, adjusted limited dependent variable mixture regression, and a Tobit regression model were used to develop the mapping algorithms. The QLQ-C30 subscales/items, their squared and interaction terms, and respondents' demographic variables were used as independent variables. The root mean square error (RMSE),
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: Increasing utilization of long-term outpatient ambulatory electrocardiographic (ECG) monitoring continues to drive the need for improved ECG interpretation algorithms.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to describe the BeatLogic® platform for ECG interpretation and to validate the platform using electrophysiologist-adjudicated real-world data and publicly available validation data.
METHODS: Deep learning models were trained to perform beat and rhythm detection/classification using ECGs collected with the Preventice BodyGuardian® Heart monitor. Training annotations were crea
СтатьяОбзорПоиск 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.
MOTIVATION: Late onset Alzheimer's disease is currently a disease with no known effective treatment options. To better understand disease, new multi-omic data-sets have recently been generated with the goal of identifying molecular causes of disease. However, most analytic studies using these datasets focus on uni-modal analysis of the data. Here, we propose a data driven approach to integrate multiple data types and analytic outcomes to aggregate evidences to support the hypothesis that a gene is a genetic driver of the disease. The main algorithmic contributions of our article are: (i) a gen
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Mental health is an indicator of emotional, psychological and social well-being of an individual. It determines how an individual thinks, feels and handle situations. Positive mental health helps one to work productively and realize their full potential. Mental health is important at every stage of life, from childhood and adolescence through adulthood. Many factors contribute to mental health problems which lead to mental illness like stress, social anxiety, depression, obsessive compulsive disorder, drug addiction, and personality disorders. It is becoming increasingly important to determine
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.
PURPOSE: To evaluate availability of spirometry and symptom data in the Clinical Practice Research Datalink (United Kingdom) to assess COPD severity using the Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) 2016 definition and comparing it with an algorithm used in other studies.
METHODS: This was a descriptive, noninterventional, secondary database cohort study of patients with COPD aged 40 years or older, who initiated treatment with specific COPD medications. Patients were classified according to COPD severity (1) in GOLD 2016 "ABCD" categories based on symptoms (Medical Rese
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.
AIMS: The objectives of the present study are to describe the algorithm for VH(®) IVUS using the 45-MHz rotational IVUS catheter and the associated ex vivo validation in comparison to the gold standard histology.
METHODS AND RESULTS: The first phase of the present study was to construct the 45 MHz VH IVUS algorithm by using a total of 55 human coronary artery specimens [111 independent coronary lesions and 510 homogenous regions of interest (ROIs)], obtained at autopsy. Regions were selected from histology and matched with their corresponding IVUS data to build the plaque classification syste
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.
PURPOSE: This study aimed to validate a predefined algorithm for osteonecrosis of the jaw (ONJ) among cancer patients in the Danish National Registry of Patients and to assess the nature of clinical information recorded in medical charts of ONJ patients.
METHODS: We identified potential ONJ cases recorded in 2005-2010 among cancer patients at the hospital Departments of Oral and Maxillofacial Surgery (DOMS) in three Danish regions, using a set of codes from the International Classification of Diseases, 10th revision (ICD-10). We abstracted DOMS charts of the potential cases, had the ONJ statu
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.
OBJECTIVE: To investigate the efficacy of WINROP (https://winrop.com), an algorithm based on serial measurements of neonatal body weight to predict proliferative retinopathy of prematurity (ROP), in a Korean population of preterm infants.
METHODS: The records of preterm infants with gestational age less than 32 weeks who were admitted to the neonatal intensive care unit at Chonnam National University Hospital, Gwangju, South Korea, from October 2006 to November 2010 were reviewed. The body weight of infants was measured weekly and entered into a computer-based surveillance system, WINROP, and
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.
MedElevator
Войти в исследования