OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning-based predictive model incorporating immuno-inflammatory biomarkers and clinicopathological parameters to predict recurrence risk in early-stage tongue squamous cell carcinoma (TSCC) patients.
METHODS: This retrospective study included 515 early-stage TSCC patients treatment at Xinyu People's Hospital between May 2014 and May 2019. Medical records and laboratory data were reviewed. Patients were randomly divided into a training cohort (n=339) and a validation cohort (n=176). Feature selection was performed using LASSO, Xgboost, and Support
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.
This study aims to establish a model for rapid non-destructive quantitation of main phenolic acids in Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma by hyperspectral imaging combined with chemometric methods. Hyperspectral imaging was performed for 420 Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma samples collected from Shandong, Hebei, Shanxi, Sichuan, and Anhui. Original spectral data(ORI) were preprocessed by first derivative(D1), second derivative(D2), savitzky-golay(SG) smoothing, multiplicative scattering correction(MSC), and standard normal variate(SNV) algorithms. Models for predicting the content of
СтатьяОценочное исследованиеАннотация на английскомПоиск 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: Cardiopulmonary Exercise Testing (CPET) provides detailed insights into athletes' cardiovascular and pulmonary function, making it a valuable tool in assessing recovery and injury risks. However, traditional statistical models often fail to leverage the full potential of CPET data in predicting reinjury. Machine learning (ML) algorithms offer promising capabilities in uncovering complex patterns within this data, allowing for more accurate injury risk assessment.
OBJECTIVE: This study aimed to develop machine learning models to predict reinjury risk among elite soccer players usin
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 timely and accurate identification of elderly stroke patients at risk of early neurological deterioration (END) is crucial for guiding clinical management. The present study aimed to create a comprehensive map of lesion location in elderly stroke, and build a machine learning model integrating location features and radiomics to predict END in elderly stroke patients.
METHODS: A cohort of 709 elderly stroke patients from two centers patients were enrolled. Three machine learning models [logistic regression (LR), random forest (RF), and support vector machine (SVM)] based on loc
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: Immune checkpoint inhibitors, such as programmed death-1/ligand-1 (PD-1/L1), exhibited autoimmune-like disorders, and hyperglycemia was on the top of grade 3 or higher immune-related adverse events. Machine learning is a model from past data for future data prediction. From post-marketing monitoring, we aimed to construct a machine learning algorithm to efficiently and rapidly predict hyperglycemic adverse reaction in patients using PD-1/L1 inhibitors.
METHODS: In original data downloaded from Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (US FAERS), a multivariate pa
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.
Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in summarization, reasoning, and content generation, yet their inability to directly interpret large-scale omics data has limited their utility in data-driven hypothesis generation-particularly in mechanism discovery that demands the integration and interpretation of multimodal datasets, heterogeneous models, and deep domain expertise. Conversely, traditional computational algorithms excel at quantitative analysis of omics data but often rely heavily on labor-intensive, expert-driven interpretation to extract biologically m
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.
Robots performing collaborative long-horizon dexterity cell micromanipulation tasks are challenging and practically significant, such as peeling cell membranes, which is considered one of the most technically demanding procedures. The imitation learning (IL) approach is expected to address the challenges of multitask coupling and object modeling difficulties in long-horizon tasks. Existing IL algorithms suffer from compounding error as they perform only a simple mapping of the task environment space to the action space. In this article, we propose a skill information representation IL (SIRIL)
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.
Administrative datasets are important for cirrhosis research but limited by suboptimal cirrhosis identification. We developed and validated algorithms to accurately identify cirrhosis and its complications in real-world, statewide dataset. From 2017 to 2020 Indiana Patient Care Network data, 15,636 records were grouped by combinations of code and lab criteria (group A: cirrhosis codes, B: FIB-4/APRI criteria, C: cirrhosis complication codes, D: code/lab for liver disease). Diagnoses were confirmed by chart review in 4.5% of 15,636 records. Positive predictive values (PPV) were calculated for v
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: Predicting the pathological response of esophageal cancer (EC) to neoadjuvant therapy (NAT) is of significant clinical importance.
AIM: To evaluate the pathological response of NAT in EC patients using multiple machine learning algorithms based on magnetic resonance imaging (MRI) radiomics.
METHODS: This retrospective study included 132 patients with pathologically confirmed EC, were randomly divided into a training cohort (n = 92) and a validation cohort (n = 40) in a 7:3 ratio. All patients underwent a preoperative MRI scan from the neck to the abdomen. High-throughput and quan
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 AND PURPOSE: Disease- or procedure-specific registers offer valuable information but are costly and often inaccurate regarding outcome measures. Alternatively, automatically collected data from administrative systems could be a solution, given their high completeness. Our primary aim was to validate a method for identifying secondary surgical procedures (reoperations) in the Danish National Patient Register (DNPR) within the first year following primary fracture surgery. The secondary aim was to evaluate the accuracy of the diagnosis and procedure codes used to determine the causes
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 AND OBJECTIVES: ASPECTs is a widely used marker to identify early stroke signs on non-enhanced computed tomography (NECT), yet it presents interindividual variability and it may be hard to use for non-experts. We introduce an algorithm capable of automatically estimating the NECT volumetric extension of early acute ischemic changes in the 3D space. We compared the power of this marker with ASPECTs evaluated by experienced practitioner in predicting the clinical outcome.
METHODS: We analyzed and processed neuroimaging data of 153 patients admitted with acute ischemic stroke. All pat
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.
The HLA-DPB1 locus has been demonstrated to have a significant role on patients' outcome after allogeneic HSCT, and the so-called T-cell epitope (TCE) algorithm has been incorporated in international guidelines for the selection of unrelated donors. The purpose of the present study is to measure, through a national survey conducted on behalf of the Associazione Italiana di Immunogenetica e Biologia dei Trapianti (AIBT), the extent of awareness and use of HLA-DPB1 TCE-based algorithms during the donor search. 89% of the HLA laboratories answered to a short questionnaire and the results showed a
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: Cerebrospinal fluid (CSF) leakage is a rare condition that can potentially lead to the development of serious complications. In the last decade, β-trace protein (β-TP) has been shown to be a valuable immunological biomarker that allows prompt and non-invasive identification of CSF leakage. At our institution, the measurement of β-TP has been included in the diagnostic work-up of CSF leakage for more than 10 years. According to our diagnostic algorithm, the presence of CSF in secretion is excluded when β-TP values are <0.7 mg/L, whereas β-TP values ≥1.3 mg/L indicate the presence of
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.
BACKGROUND: The management of congenital cystic lung lesions is controversial. Arguments for routine resection during infancy include the possibility of the lesion being Type I pleuropulmonary blastoma (PPB) rather than a cystic congenital pulmonary airway malformation (CPAM). We aimed to identify clinical and radiological features that might distinguish between CPAM and PPB and to develop a diagnostic algorithm based on these features.
METHODS: All recorded cases of Type I PPB were retrieved from the International PPB Registry and compared with an institutional cohort of children undergoing
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: The aim of the study reported here was to validate the risk-scoring algorithm for prognostication of scrub typhus severity.
METHODS: The risk-scoring algorithm for prognostication of scrub typhus severity developed earlier from two general hospitals in Thailand was validated using an independent dataset of scrub typhus patients in one of the hospitals from a few years later. The predictive performances of the two datasets were compared by analysis of the area under the receiver-operating characteristic curve (AuROC). Classification of patients into non-severe, severe, and fatal cas
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.
Cancer Antigen 125 (CA125) and Human Epididymis Protein 4 (HE4) are the most studied ovarian tumor markers. Their diagnostic performance for identification of ovarian cancer are superior to CA19-9, CA72-4, and carcinoembryonic antigen, which are no more recommended for the diagnosis of presumed benign ovarian tumor. HE4 (>140 pmol/L) is superior to CA125 (>30 U/mL) in terms of specificity and positive likelihood ratio. CA125 and HE4 can be combined into an algorithm ROMA, or associated to clinical information (composite index), biological data (OVA1) or imaging (Risk for Malignancy Index (RMI)
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: To develop a clinical algorithm to identify paediatric patients who should be offered HIV testing in a setting of moderate HIV prevalence and limited resources.
METHODS: In a prospective cross-sectional study at Port Moresby General Hospital, Papua New Guinea, carers of inpatients were offered HIV testing and counselling for their children. Recruited children were tested for HIV antibodies and DNA. Standardised clinical information was collected. Multivariate regression analysis was used to ascertain independent predictors of HIV infection and these were used to develop a predictiv
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.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of the WHO algorithm for the detection of cervical infection in women presenting with vaginal discharge and modify the risk assessment score for optimum effectiveness in Malawi.
METHODS: 550 consecutive women presenting with non-ulcerative genitourinary complaints were interviewed and examined. Cervical infection was defined as presence of Neisseria gonorrhoeae on culture and/or Chlamydia trachomatis by EIA. Other laboratory investigations included wet mount microscopy, serology for syphilis and HIV, LED testing of cervical and vaginal secretions, and pH
СтатьяПоддержка 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: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) complicated by sarcopenia represents a considerable public health challenge, yet early detection remains challenging due to a lack of practical screening tools. The aim of this study was to develop and internally validate a clinically feasible, mechanism-based machine learning model for predicting sarcopenia risk in patients with T2DM.
METHODS: A total of 904 patients with T2DM treated at the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University from May 2024 to May 2026 were retrospectively enrolled. Sarcopenia was diagnosed according to the Asi
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: Bone metastasis (BM) is common in newly diagnosed prostate cancer (PCa), particularly in patients with advanced disease at presentation. However, the indications for bone scintigraphy remain inconsistent and may lead to unnecessary imaging in low-risk patients. This study aimed to develop and validate a machine learning model for individualized prediction of BM in patients with newly diagnosed PCa.
METHODS: We retrospectively collected data from 327 patients with newly diagnosed PCa from two tertiary hospitals. Patients were randomly assigned to a training set (n = 229) and an int
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.
MedElevator
Войти в исследования