BACKGROUND: Although CAC screening is gaining recognition in developing countries such as Thailand, official guidelines for using the CAC score in cardiovascular risk assessment remain lacking. This study aims to externally validate CAC-prob, a recently developed prediction model that can estimate the probability of CAC > 0 and CAC ≥ 100, to confirm its robustness.
METHOD: This study externally validated the CAC-prob model using retrospective data from a tertiary care centre in northern Thailand. Patients who underwent CAC screening between 2019 and 2022 were included. CAC-prob consists of tw
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.
BACKGROUND: The principles of urgency, utility, and benefit are fundamental concepts guiding the ethical and practical decision-making process for organ allocation; however, LT allocation still follows an urgency model.
AIM: To identify and analyze data elements used in Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) methods, data sources, and their focus on urgency, utility, or benefit in LT.
METHODS: A comprehensive search across Ovid Medline and Scopus was conducted for studies published from 2002 to June 2023. Inclusion criteria targeted quantitative studies using ML/AI for candid
СтатьяСистематический 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: The COVID-19 pandemic continues to offer valuable insights into crisis management and risk communication, particularly through retrospective analyses that allow a more comprehensive understanding. Emotional responses played a crucial role in shaping how individuals processed information and built trust in different objects in the early stages of the COVID-19 pandemic.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate how negative emotions influence online information engagement and trust in 4 distinct entities: government, scientists, health care providers, and other people (relatives, f
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: This was a feasibility study of the AMPDECIDE amputation level selection patient decision aids (one transmetatarsal vs. transtibial, the other transtibial vs. transfemoral) designed to inform a larger efficacy trial. We intended to gather data about usability of the aids, gather efficacy data about an amputation-level specific knowledge scale, identify any patient-barriers to the use of the decision aids, and evaluate the feasibility of our study methods.
DESIGN: Feasibility study with an uncontrolled before-after design in two medical centers.
METHODS: A convenience sample of dys
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.
Stereotyped movements play a crucial role in diagnosing Autism Spectrum Disorder (ASD). However, recognizing them poses challenges, due to limited data availability and the movements' specificity and varying duration. To support in-depth analysis of ASD children's movements, we constructed the ACSA653 dataset, comprising 653 videos across six classes of stereotyped movements. This dataset surpasses existing ones in both scale and category. To improve the recognition of stereotyped movements, we propose APMFNet, a model that integrates three modules: Visual Motion Learning (VML), Skeleton Relat
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.
BACKGROUND: Cardiac rehabilitation (CR) post-revascularization faces significant challenges due to accessibility, cost, and patient adherence issues, particularly in center-based settings. Addressing these challenges, the HomeTele-CR platform, encompassing a web portal and mHealth app, was developed to offer a comprehensive, home-based CR solution for patients unable to attend traditional programs.
METHODS: This two-phase mixed-methods developmental study aimed to design, develop, and evaluate the HomeTele-CR platform, a home-based cardiac rehabilitation (CR) system for post-revascularization
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.
Cardiac rehabilitation (CR) programs are vital for people recovering from cardiac surgeries or events. However, the effectiveness of CR programs varies and some patients may not adhere to them, which might result in less favourable outcomes. Machine Learning (ML) models could help predict the effectiveness and adherence of CR programs. This study proposes two such models: a) the CR program effectiveness prediction model and b) the CR program adherence prediction model. The models were trained on data from retrospective cohort study with 1448 participants collected at the Cardiac Rehabilitation
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.
In bone cancer imaging, positron emission tomography (PET) is ideal for the diagnosis and staging of bone cancers due to its high sensitivity to malignant tumors. The diagnosis of bone cancer requires tumor analysis and localization, where accurate and automated wholebody bone segmentation (WBBS) is often needed. Current WBBS for PET imaging is based on paired Computed Tomography (CT) images. However, mismatches between CT and PET images often occur due to patient motion, which leads to erroneous bone segmentation and thus, to inaccurate tumor analysis. Furthermore, there are some instances wh
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.
Facial paralysis, as a common nerve system disease, seriously affects the patients' facial muscle function and appearance. Accurate facial paralysis grading is of great significance for the formulation of personalized treatment. Existing artificial intelligence based grading methods extensively focus on static image classification, which fails to capture the dynamic facial movements. Additionally, due to private concerns, building comprehensive facial paralysis datasets is challenging, making it impractical to fully train a robust model from scratch. Finally, maintaining precision and inferenc
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.
Gold-standard sleep scoring is based on epoch-based assignment of sleep stages based on a combination of EEG, EOG and EMG signals. However, a polysomnographic recording consists of many other signals that could be used for sleep staging, including cardio-respiratory modalities. Leveraging this signal variety would offer important advantages, for example increasing reliability, resilience to signal loss, and application to long-term non-obtrusive recordings. We developed a deep generative model for automatic sleep staging from a plurality of sensors and any -arbitrary- combination thereof. We t
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.
Bone marrow transplantation (BMT) is a critical treatment for various hematological diseases in children, offering a potential cure and significantly improving patient outcomes. However, the complexity of matching donors and recipients and predicting post-transplant complications presents significant challenges. In this context, machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) serve essential functions in enhancing the analytical processes associated with BMT. This study introduces a novel Computer-Aided Diagnosis (CAD) framework that analyzes critical factors such as genetic compatibili
Полный текст 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.
Accurate anatomical landmark tracking within ultrasound video is a crucial analysis task with many clinical applications. However, the non-rigid deformations caused by motion and probe extrusion lead to intra-object semantic and scale variations, resulting in inaccurate landmark tracking. Additionally, the inevitable intrinsic speckle noise and imaging artifacts exacerbate the dissimilarity of targets, further complicating the landmark tracking. In this study, we propose a novel Optical Flow-driven Structural-aware Siamese Network, SiamFSA, for landmark tracking in continuous ultrasound images
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.
Medication errors during surgical procedures pose significant risks to patient safety, particularly in low-resource healthcare settings. In this study, we present the development and evaluation of computer vision models for detecting clinical errors related to syringe and vial swaps during anesthetic drug administration at the Comprehensive Rehabilitation Services for People with Disability in Uganda (CoRSU Hospital). Leveraging data collected through wearable head-mounted cameras, we created a custom dataset comprising annotated images of syringes and vials labeled with a diverse range of dru
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.
Prostate cancer is a critical healthcare challenge globally and is one of the most prevalent types of cancer in men. Early and accurate diagnosis is essential for effective treatment and improved patient outcomes. In the existing literature, computer-aided diagnosis (CAD) solutions have been developed to assist pathologists in various tasks, including classification, diagnosis, and prostate cancer grading. Content-based image retrieval (CBIR) techniques provide valuable approaches to enhance these computer-aided solutions. This study evaluates how generative deep learning models can improve th
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.
The Artificial Intelligence-enabled Internet of Medical Things (AI-IoMT) envisions the connectivity of medical devices encompassing advanced computing technologies to empower large-scale intelligent healthcare networks. The AI-IoMT continuously monitors patients' health and vital computations via IoMT sensors with enhanced resource utilization for providing progressive medical care services. However, the security concerns of these autonomous systems against potential threats are still underdeveloped. Since these IoMT sensor networks carry a bulk of sensitive data, they are susceptible to unobs
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: Identification of prognostic factors for diabetes complications are crucial. Glucose variability (GV) and its association with diabetes have been studied extensively but the inclusion of measures of glucose variability (GVs) in prognostic models is largely lacking. This study aims to assess which GVs (i.e., coefficient of variation (CV), standard deviation (SD), and time-varying) are better in predicting diabetic complications, including cardiovascular disease (CVD), diabetic retinopathy (DR), and chronic kidney disease (CKD). The model performance between traditional statistical m
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: Systemic inflammatory response syndrome (SIRS) is a frequent and serious complication of acute pancreatitis (AP), often associated with increased mortality. This study aims to leverage automated machine learning (AutoML) algorithms to create a model for the early and precise prediction of SIRS in AP.
METHODS: This study retrospectively analyzed patients diagnosed with AP across multiple centers from January 2017 to December 2021. Data from the First Affiliated Hospital of Soochow University and Changshu Hospital were used for training and internal validation, while testing was con
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.
EEG signals exhibit non-stationary characteristics, particularly across different subjects, which presents significant challenges in the precise classification of mental workload levels when applying a trained model to new subjects. Domain adaptation techniques have shown effectiveness in enhancing the accuracy of cross-subject classification. However, current state-of-the-art methods for cross-subject mental workload classification primarily focus on global domain adaptation, which may lack fine-grained information and result in ambiguous classification boundaries. We proposed a novel approac
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 OR INTRODUCTION: Multiple Lower extremity amputation (MLEA) is an unfortunate outcome following a lower extremity amputation (LEA) in individuals with diabetes. The challenges faced by individual with MLEA are significantly higher than those who have undergone a single amputation. Therefore, developing a reliable and accurate method for determining risk factors associated with MLEA is essential for reducing the incidence of this outcome among diabetic patients.
OBJECTIVES: This study aimed to explore the demographic and clinical characteristics of diabetic inpatients with foot ulce
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: Obesity changes a patient's pharmacokinetics and pharmacotherapeutic advices should be personalized to ensure proper treatment. Currently, implementations of advices regarding the obese population are lacking and weight and body mass index (BMI) are rarely monitored. The Maasstad Hospital built a clinical decision support system (CDSS) for pharmacists, based on current Dutch guidelines, to supply therapeutic advices for (morbidly) obese patients based on patient characteristics. In this study we evaluated whether patients receiving inadequate pharmacotherapy are indeed identified v
СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования