UNLABELLED: Osteoporosis often goes undetected until a fracture occurs. Using a deep learning model to analyze routine chest radiographs may cost-effectively identify at-risk individuals. Economic benefit depends on how common the disease is, how the model is calibrated, and whether patients follow through with confirmatory bone density testing and pharmacological treatment initiation.
BACKGROUND: Osteoporosis is common among postmenopausal women and often unrecognized until fragility fractures occur, despite its clinical and economic burden. Deep learning (DL)-based opportunistic screening u
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.
INTRODUCTION: Same-day and early discharge after total hip and knee arthroplasty (THA/TKA) depend not only on patient characteristics but on the perioperative pathway itself. This study used supervised machine learning (ML) to evaluate a universal, non-selective enhanced recovery after surgery (ERAS) pathway at a high-volume tertiary centre, identifying the perioperative factors most strongly associated with failure of Day 0 or Day 1 discharge, and of same-day (Day 0) discharge.
METHODS: All patients undergoing primary THA, TKA, or partial knee replacement (PKR) within a universal, non-select
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.
Climate change has intensified thermal challenges in livestock production systems, reinforcing the need to understand adaptive mechanisms in locally adapted breeds. This study aimed to characterize the seasonal adaptive profile of North Tinerfeña goats, an autochthonous breed from the Canary Islands. Thirty adult non-pregnant female goats were evaluated under standardized management conditions. Repeated measurements of rectal temperature (RT), respiratory rate (RR), and coat surface temperature (CST) were obtained twice daily, in the morning and afternoon, throughout a one-year study period en
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: Bladder cancer is associated with considerable postoperative recurrence rates. Accurate risk prediction remains challenging in clinical practice.
OBJECTIVE: To develop and validate an explainable machine learning model for predicting bladder tumor recurrence following surgical treatment.
METHODS: This retrospective cohort study enrolled 504 patients with pathologically confirmed bladder tumors treated at the Department of Urology, Zhejiang Dinghai Hospital, from October 2018 to October 2024. Postoperative surveillance was conducted at 3, 6, 12, and 24 months to assess recurrence
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.
OBJECTIVES: Mathematical models inform hepatitis C virus (HCV) microelimination strategies in high-risk groups, but their reliability depends on underlying methodological choices. We systematically appraised the modeling methods used in economic evaluations of HCV microelimination published between 2015 and 2026.
METHODS: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines (International Prospective Register of Systematic Reviews: CRD420251185978), we searched PubMed/MEDLINE, Embase, and Web of Science for original studies using mathematical models to asses
СтатьяСистематический обзорОбзорПолный 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: Cardiovascular disease (CVD) is the most prevalent complication of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) and a leading cause of mortality in this population. Early and accurate CVD risk prediction is essential for timely intervention, yet traditional clinical risk calculators may overlook complex, non-linear relationships between risk factors, and have exhibited varying performance. Graph neural networks (GNNs) are able to capture these complex relationships but often lack interpretability.
OBJECTIVE: The present study aims to develop and evaluate the first interpretable Graph Neural Ne
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/Objectives: Dental age estimation is important in clinical and forensic practice, particularly when skeletal indicators are unavailable or compromised. Machine-learning models often achieve lower regression errors than conventional dental methods; however, whether this translates into better classification performance at legally relevant age thresholds remains unclear. This study compared the Demirjian and Willems methods with several machine learning models for overall accuracy and threshold-specific performance at the jurisdiction-specific ages of 12 and 15 years. Methods: A total
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: Patients with Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) are at increased risk for severe COVID-19 due to chronic inflammation, immune dysregulation, and impaired antiviral responses. However, the combined contribution of cytokine imbalance, host genetic variation, and systemic inflammation on COVID-19 severity in this population remains incompletely understood. This study aimed to investigate inflammatory biomarkers, interleukin profiles and immunogenetic factor associated with COVID -19 outcomes in T1DM patients.
METHODS: A total of 220 individuals were enrolled, including 160 T1DM patient
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: This study estimates the potential clinical impact and cost-effectiveness of an Autumn COVID-19 vaccination campaign in the United Kingdom (UK) using a variant-adapted mRNA-1273 vaccine in those aged ≥65 years and those aged 6 months-64 years at high risk (base case population) of severe outcomes, as well as the effect of implementing more restrictive vaccine eligibility requirements.
METHODS: A Susceptible-Exposed-Infected-Recovered (SEIR) model was used to predict COVID-19 cases and hospitalisations in the UK. A COVID-19 vaccination and infection consequences decision tree was us
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: The aim of this study was to evaluate the efficacy of nonbiological artificial liver (NBAL) in the treatment of acute liver failure (ALF) and to screen prognostic predictors.
METHODS: This study was a single-center retrospective observational study that included 186 ALF patients treated with NBAL (plasma exchange alone, DPMAS alone, or combination therapy). Laboratory parameters (TBil, INR, Cr, etc.) before and after 24 hours of treatment and 28-day and 90-day survival data were collected. Prognostic features were screened by XGBoost and Random Forest, independent risk factors wer
СтатьяНаблюдательное 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.
INTRODUCTION: Both inactivated influenza vaccine and live attenuated influenza vaccine (LAIV) (indicated for use in children aged 2-17 years) effectively prevent influenza transmission and related outcomes. Despite high transmission among children, vaccination practices in Sweden focus primarily on targeting individuals at higher risk of influenza-related illness and mortality, including older adults. The objective of this study was to assess the cost-effectiveness of increasing LAIV coverage among children aged 2-17 years.
METHODS: We developed a de novo health economic model (HEM) that incl
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: China is currently facing a low fertility rate, making it crucial to explore the influence of psychosocial factors on fertility intentions to address demographic structural challenges. Social support, as a potentially significant influencing factor, is not yet fully understood in terms of its specific pathways and gender differences.
OBJECTIVE: This study aimed to explore how social support impacts fertility intentions among Chinese adults aged 20-49 years, with an emphasis on gender-specific differences and the mediating roles of self-efficacy and conscientiousness.
METHODS: Dat
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.
Precise extraction of buildings from high-resolution remote sensing images is essential for urban analysis and land management. However, accurately extracting buildings as a region of interest (ROI) from remote sensing (RS) images remains challenging. This difficulty arises from the spectral similarity of other objects, such as roads, cars, or trees, along with limited information on building boundaries and small buildings. Traditional image segmentation methods often rely on a fixed threshold value, making optimisation difficult in cases of over-segmented regions. As a result, region merging
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: Measles remains a major global health challenge, particularly in low-resource settings where undervaccination and limited diagnostic tools hinder early detection and response. This study aimed to develop a mobile-accessible, artificial intelligence-based self-assessment tool for measles screening in such settings.
METHODS AND ANALYSIS: A dataset of 461 measles and 44 050 non-measles skin lesion images was constructed from journal articles, encyclopaedias, news articles, social media and eight datasets. Images were manually annotated by age group, gender, origin, skin tone, body reg
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 quick advancement of healthcare systems necessitates robust and efficient network security keys to defend sensitive patient records and guarantee uninterrupted service delivery. The current IDS has many challenges, such as a high false positive rate, poor accuracy of detection, slow response to threats, and inability to scale well. This paper proposes an efficient and real-time intrusion detection system (IDS) using advanced machine learning techniques within a software-defined networking (SDN) framework specifically tailored for healthcare systems. The proposed architecture implements a M
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2026eng
PURPOSE: In recent years, cervical spine surgeries performed in the elderly population have led to some postoperative complications after cervical spine procedures, particularly infections. While current research focuses predominantly on surgical site infections (SSIs), other types, including respiratory tract infections (RTIs) and urinary tract infections (UTIs), remain understudied. Additionally, comprehensive multiclass machine learning models for predicting diverse postoperative infections are lacking. This study aims to develop an optimal ML-based predictive model for identifying multiple
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 short metabolic half-life of conventional tobacco biomarkers often limits their ability to reflect cumulative toxicological damage, which may complicate risk stratification for urothelial carcinoma (UC). This study explored an explainable artificial intelligence (XAI) framework to integrate epigenetic, environmental, and clinical factors for more refined UC risk assessment. We conducted a medical center-based case-control study of 351 UC cases and 373 controls. Data on demographics, comorbidities, and biomarkers including AHRR (cg05575921) DNA methylation, urinary cotinine, 8-OHdG, and uri
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: This study aims to construct and validate a machine learning model based on radiomics analysis of magnetic resonance imaging (MRI) to identify high-risk subtypes of Parkinson’s disease(PD) patients who may progress to depression. METHODS: The study utilized data from 272 PD patients in the PPMI database, among whom 81 developed depression during a five-year follow-up period. The cohort was randomly divided into a training set (n = 191) and a test set (n = 81). Radiomic features from white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid were extracted from structural MRI scans in the tr
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.
Optimum contribution selection (OCS) balances genetic gain and inbreeding by optimizing parental contributions to the next generation, but current implementations rely on point estimates of breeding values that discard the uncertainty inherent in genetic evaluations. We introduce CVaR-OCS, a novel formulation that incorporates the full posterior distribution of estimated breeding values (EBVs) directly into the OCS objective via Conditional Value at Risk (CVaR) (a coherent risk measure from financial portfolio theory) allowing a single optimization to simultaneously maximize expected genetic g
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: Trauma is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, particularly in younger populations. Early identification of high-risk trauma patients is critical for timely interventions and improved outcomes. Although artificial intelligence and machine learning have demonstrated promise in healthcare, their application in trauma mortality prediction has been limited.
METHODS: This study developed and validated machine learning models to predict mortality in trauma patients using a large public dataset from the National Community-Based Critical Injury Survey (South Korea, 2016-2
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.
MedElevator
Войти в исследования