OBJECTIVE: Screening for advanced fibrosis (AF) resulting from metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is recommended in diabetology. This study aimed to compare the performance of noninvasive tests (NITs) with that of two-step algorithms for detecting patients at high risk of AF requiring referral to hepatologists.
RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a planned interim analysis of a prospective multicenter study including participants with type 2 diabetes and/or obesity and MASLD with comprehensive liver assessment comprising blood-based NITs, vibration-controll
СтатьяМногоцентровое 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.
Machine learning algorithms are a promising automated candidate that can help mitigate the growing need for dementia experts. Despite the substantial development in MRI-based machine learning analyses, case misclassification is a universal finding, yet the reasons behind misclassification are poorly understood. We implemented a multi-class classification approach that uses relevance vector machine and logistic classification to classify research participants based on their whole-brain T1-weighted MRI scans. A total of 468 participants from seven diagnostic classes were included: 144 healthy co
СтатьяПрепринтПоиск 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: Deployed military women have an increased risk for development of vaginitis due to extreme temperatures, primitive sanitation, hygiene and laundry facilities, and unavailable or unacceptable healthcare resources. The Women in the Military Self-Diagnosis (WMSD) and treatment kit was developed as a field-expedient solution to this problem.
OBJECTIVES: The primary study aims were to evaluate the accuracy of women's self-diagnosis of vaginal symptoms and eight diagnostic algorithms and to predict potential self-medication omission and commission error rates.
METHOD: Participants incl
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.
STUDY OBJECTIVES: To test the short- and long-term performance of a simple algorithm to detect or rule out acute coronary artery disease (CAD) in patients referred with acute chest pain (CP).
DESIGN: Prospective, multicenter study with 30-day and 1-year follow-ups.
SETTING: Emergency and coronary care units of two university hospitals and four affiliated teaching hospitals in a suburban region of northern Switzerland.
PATIENTS: One hundred sixty-one consecutive patients referred with acute CP with a high CAD risk profile underwent exercise testing (ET) within 24 h if results of two troponin
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Dengue fever is a globally prevalent arbovirus disease that poses a serious challenge to global health. Therefore, analyzing the relationship between dengue fever incidence and meteorological factors and developing a more effective prediction model based on this relationship can provide a theoretical basis for public health departments to formulate reasonable prevention strategies.
METHODS: We collected dengue fever cases and meteorological data, including temperature, humidity, sunshine duration, etc., from Guangdong and Zhejiang Provinces in China from 2005-2024. A distributed 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.
BACKGROUND: The most common Assisted Reproductive Technology is In-Vitro Fertilization (IVF). During IVF, embryologists commonly perform a morphological assessment to evaluate embryo quality and choose the best embryo for transferring to the uterus. However, embryo selection through morphological assessment is subjective, so various embryologists obtain different conclusions. Furthermore, humans can consider only a limited number of visual parameters resulting in a poor IVF success rate. Artificial intelligence (AI) for embryo selection is objective and can include many parameters, leading to
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 AND AIMS: Sepsis is a leading cause of morbidity and mortality among children globally and poses a significant challenge for early detection, particularly in pediatric populations where symptoms can be subtle. An automated system for screening algorithm for sepsis is built into the electronic health record (EHR) to assist in identifying sepsis ahead of time. This study aimed to evaluate the accuracy of an algorithmic sepsis alert system for early recognition of true or suspected sepsis among pediatric patients admitted to the Pediatric Intensive Care Unit (PICU) and Pediatric Inpati
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.
OBJECTIVE: Primary aldosteronism (PA) caused by a unilateral aldosterone-producing adrenal adenoma is potentially curable by surgery. Radiologically visible adrenal adenomas are not necessarily functional, so adrenal vein sampling (AVS) is recommended to lateralise aldosterone excess. However, AVS is technically challenging and limited in availability. We sought to evaluate the diagnostic accuracy of published algorithms for lateralisation without AVS and identify the top-performing algorithms with the highest specificity.
DESIGN: Systematic review and meta-analysis.
METHODS: Algorithms to p
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.
OBJECTIVES: Poor emotion regulation (ER) has been implicated in many mental illnesses, including social anxiety disorder. To work towards a scalable, low-cost intervention for improving ER, we developed a novel contextual recommender algorithm for ER strategies.
DESIGN: N = 114 socially anxious participants were prompted via a mobile app up to six times daily for five weeks to report their emotional state, use of 19 different ER strategies (or no strategy), physical location, and social context. Information from passive sensors was also collected.
METHODS: Given the large number of ER strate
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/OBJECTIVE: Adolescent mental health is a critical public health concern; however, the combined contribution of emotional, demographic, and behavioral factors to poor mental health remains incompletely understood. This study applied an interpretable machine learning framework to identify key predictors of elevated mental health risk among adolescents and characterize their relative and non-linear contributions.
METHODS: Data were drawn from the 2021 Youth Risk Behavior Survey (YRBS), comprising 16,946 U.S. high school students. Elevated mental health risk was defined using the YRBS
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 letter compares the amino acid signatures of natural and artificial intelligence (AI)-predicted antimicrobial peptides. While natural peptides from different sources possess distinct signatures, the amino acid compositions of peptides predicted from venoms, amphibians, insects, and bacteria shared a common feature with higher leucine, lysine, and arginine similar to those of man-made synthetic peptides. This stunning finding underscores the need of the right data set for improving future AI prediction of genomic antimicrobial peptides.
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.
Accurate epidemic forecasting is critical for informing public health decisions and timely interventions. While physics-informed neural networks have shown promise in various scientific domains, their potential application to real-time epidemic forecasting remains underexplored. Here, we present SIR-INN, a hybrid forecasting framework that integrates the mechanistic structure of the classical Susceptible-Infectious-Recovered (SIR) model into a neural network architecture. Trained once on synthetic epidemic scenarios, the model is able to generalize across epidemic conditions without retraining
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.
Medication adherence is central to secondary prevention after ischemic stroke, but self-reported adherence may change during follow-up. In this single-center longitudinal framework, 210 participants were enrolled, and 191 completed the 180-day assessment. Medication-taking was assessed using a structured telephone interview for days 1-30, 31-90, and 91-180, and was classified as good when the exposure-day-weighted composite adherence percentage was at least 80%. The Chinese BMQ-Specific and Family APGAR were administered at day 30, day 90, and day 180. A four-predictor logistic model used resi
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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.
The evolution of the viruses is rapidly becoming a global challenge to the creation of vaccines since the new variants are often capable of escaping the immune system and decreasing the vaccine efficacy. The traditional methods of genomic epidemiology rely on the retrospective phylogenetic analysis, which can elucidate the previous mutations, but cannot predict the evolutionary trends in the future. In order to address these disadvantages, a new Refined Deep Evolutionary Learning Framework (R-DELF) is proposed that combines the genomic, structural, and temporal intelligence in predicting proac
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: parkrun is the most popular recreational running event in the UK, yet running-related injuries (RRIs) pose a threat to participation. Training behaviors are likely to influence the likelihood of RRIs with strength and conditioning (S&C) activities widely believed to reduce RRI risk. This study aimed to examine associations between S&C training habits plus broader training behaviors and RRIs using traditional statistical methods and machine learning (ML).
METHODS: parkrun participants completed an online survey including questions about personal characteristics, training behaviors,
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.
Infectious disease forecasting in novel outbreaks or low-resource settings is hampered by the need for large disease and covariate datasets, bespoke training, and expert tuning, all of which can hinder rapid generation of forecasts for new settings. To address these challenges, we developed Mantis, a foundation model trained entirely on mechanistic simulations, which enables out-of-the-box forecasting across diseases, regions, and outcomes, even in settings with limited historical data. We evaluated Mantis against 78 forecasting models across 16 diseases with diverse transmission modes, assess
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.
OBJECTIVE: Although prediction models for cesarean delivery have been established for nulliparous women, few have been developed for multiparous women, particularly for predicting intrapartum cesarean delivery after the onset of active labor. This study aimed to develop and validate a risk prediction model for intrapartum cesarean delivery in this population and evaluate its clinical utility.
METHODS: We conducted a retrospective case-control study at a single tertiary center (Suining Central Hospital, China) from January 2019 to June 2025. The study included 58 multiparous women who required
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.
Accurate gap-filling of daily soil CO₂ flux is essential for understanding forest carbon cycling and supporting the achievement of carbon neutrality goals. Using observations from the Ailaoshan forest site (2010-2013), we evaluated five machine-learning models with inputs including environmental variables, eddy covariance products such as ecosystem respiration and gross primary productivity, and a seasonal phase indicator. Seasonal patterns remained stable during the 4-year period, and no long-term trend was detected after quality control. After preprocessing, multiple machine learning models
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: Central venous catheters (CVCs) are widely used in pediatric care; however, their indwelling procedure can lead to severe complications such as catheter-associated infections and thrombosis. These complications significantly increase the suffering of pediatric patients, prolong hospitalization, and pose life-threatening risks. Although multiple risk prediction models have been developed to identify high-risk pediatric patients, a systematic and comprehensive evaluation of these models is still lacking. OBJECTIVE: We systematically reviewed published risk prediction models for centr
Систематический обзорСтатьяПоиск 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: Incontinence-associated dermatitis (IAD) is a prevalent and distressing skin complication in critically ill patients, leading to increased pain, infection risk and healthcare costs. While several risk prediction models have been developed to guide IAD prevention, their methodological quality, predictive performance and clinical utility remain unclear. A systematic synthesis and evaluation of these models is currently lacking.
AIM: This study aimed to systematically review and meta-analysis existing risk prediction models for IAD in critically ill patients, critically appraising th
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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