Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) remain a major occupational health concern worldwide, with manual material handling, particularly lifting, being a primary contributor to low-back pain. Conventional ergonomic interventions often rely on observational assessments and lack continuous, objective, and automated monitoring in real-time conditions. This study presents an intelligent wearable insole system that integrates plantar-pressure and an inertial measurement unit with embedded machine-learning algorithms for the automated classification of low-risk/high-risk lifting postures in
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: Bedaquiline and delamanid are novel anti-tuberculosis drugs approved in China and recommended by the World Health Organization, with demonstrated good efficacy and safety profile in clinical trials. However, health economic evaluations of these new drugs using modeling approaches are limited in China. This study aims to evaluate the cost-effectiveness of two novel drug containing regimens compared to traditional regimen in Chinese adult population.
METHODS: We performed a cost-effectiveness analysis from the perspective of the patient. Clinical treatment information and outcomes w
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.
Sjögren's Syndrome (SS) is a long-term autoimmune disorder marked by damage to exocrine glands and irregularities in the immune system. Currently, there is a significant lack of effective diagnostic biomarkers and targeted therapeutic options for this disorder. This research aimed to identify molecular biomarkers that could be used for SS diagnosis and to explore therapeutic candidates that could address current clinical needs. Multiple public datasets (GSE84844, GSE40611, GSE7451, GSE208260) were retrieved from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, including samples of salivary glands,
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 prevalence of insomnia and gastralgia has recently increased. Traditional Chinese Medicine (TCM) offers unique advantages in treating these conditions. Accurate syndrome differentiation is essential for effective treatment. However, as a common syndrome in TCM for these conditions, the diagnostic criteria for Liver-Spleen Disharmony Syndrome (LSDS) currently lack uniformity.
OBJECTIVE: To develop a machine learning-based diagnostic model for LSDS in patients with insomnia and/or gastralgia.
METHODS: In this prospective observational study, clinical data from 575 patients with
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: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common metabolic disorder during pregnancy, leading to adverse maternal and neonatal outcomes. Exosomal microRNAs (exo-miRNAs) have emerged as promising noninvasive biomarkers due to their stability and regulatory roles in glucose metabolism. However, robust diagnostic models integrating exo-miRNAs profiles for early prediction of GDM remain lacking.
METHODS: In this study, we used the GSE192813 dataset as a discovery cohort to identify differentially expressed exo-miRNAs (DE-exo-miRNAs) in exosomes between GDM and normal glucose tolerance
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: Mpox epidemiology has expanded from endemic zoonotic spillover to sustained human-to-human transmission. While behavioral risk factors have been well recognized, how macro-level correlates of mpox burden vary across epidemic phases remains insufficiently quantified, limiting targeted public health responses.
METHODS: Using World Health Organization (WHO) global daily mpox surveillance data from January 1, 2022 to April 30, 2025, we calculated country-period reported mpox incidence and developed a phase-sensitive analytical framework integrating multi-domain macro-level variables a
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.
Aim: According to the results of the MASTRO I living systematic review and meta-analysis, use of the EmboTrap Revascularization® Device in the treatment of acute ischemic stroke (AIS) results in higher rates of good functional outcomes (90-day modified Rankin Scale [mRS] 0-2) compared with use of the Trevo® Retriever or the Solitaire™ Revascularization Device. The aim of this analysis was to assess the potential economic impact of achieving improved functional outcomes for three commonly used stent retrievers (SRs) in the treatment of AIS. Methods: An economic model with short-term and long-te
СтатьяПоддержка 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: Severe acute pancreatitis (SAP) involves significant fluid loss, necessitating precise fluid therapy. However, standardized protocols are lacking. This study aimed to develop a machine learning-based prediction model for fluid requirement in SAP patients. METHODS: We conducted a retrospective observational study of SAP patients admitted to Peking University Third Hospital (2016–2020) within 48 h of onset. Fluid requirement was quantified by 48-hour rehydration volume. Using the Lasso algorithm, we screened predictive variables and trained five models: Gradient Boosting Decision Tre
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.
OBJECTIVE: Parkinson disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder with highly variable progression rates. Accurate prediction of rapid disease progression is critical for patient management and clinical trial design. This study evaluates the use of machine learning (ML) models to predict rapid PD progression using integrated clinical and imaging biomarkers.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on 683 patients from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI). Mixed effects models for longitudinal data were used to determine PD progression rates, with rapid prog
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 study developed machine learning models to predict Aβ positivity in Alzheimer's disease by integrating early-phase 18F-Florbetaben PET and clinical data to improve diagnostic accuracy. Furthermore, the study explored machine learning models to predict cognitive status from early-phase PET, maximizing the clinical utility of dual-phase imaging protocols. 176 subjects who completed dual-phase 18F-FBB PET scanning including 38 with normal cognition, 94 with mild cognitive impairment, and 44 with dementia were enrolled. Aβ status was determined from delayed-phase 18F-FBB PET scans (90-110 min
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: Acute kidney injury (AKI) is common among patients admitted to the intensive care unit (ICU), with 5-15% receiving renal replacement therapy (RRT). Continuous renal replacement therapy (CRRT) and intermittent hemodialysis (IHD) are well-established treatments for severe AKI, but renal recovery is variable and often incomplete, leading to long-term morbidity and mortality. The clinical and cost-effectiveness of either therapy are under active debate. This analysis aims to strengthen the evidence on the cost-utility of CRRT compared with IHD to manage severe AKI in ICU using a US thi
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.
INTRODUCTION: This project intended to develop and validate a diabetes prediction model for high-risk populations based on machine learning algorithms.
MATERIAL AND METHODS: A total of 2,355 samples from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) database covering three cycles from 2013 to 2018 were included. The data were divided into training and testing sets in a 7 : 3 ratio. Nineteen risk prediction factors were selected as feature variables, including demographic baseline data, measurement data, medical history, and psychological health. Five machine learning models -
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.
Prebiotics are becoming increasingly recognized by consumers, health care professionals and regulators as important contributors to health. Nonetheless, the development, progress, and adoption of prebiotics is hindered by loose terminology, various misconceptions about sources and types of compounds that may be classified as prebiotics, and the lack of consensus on a definition that satisfies regulators. Evolving knowledge of the microbiome and its effects on host health has generated opportunities for modulation of the microbiota that can support host health. Various types of biotics - probio
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.
PURPOSE: This study aims to investigate whether non-contrast computed tomography radiomics can effectively reflect split renal function and to develop a radiomics model for its assessment.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included kidneys from the study center and split them into training (70%) and testing (30%) sets. Renal dynamic imaging was used as the reference standard for measuring split renal function. Based on chronic kidney disease staging, kidneys were categorized into three groups according to glomerular filtration rate: > 45 ml/min/1.73 m2, 30-45 ml/min/1.73 m2, and
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: Anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction (ACLR) aims to restore knee stability and function; however, recovery outcomes vary widely, highlighting the need for predictive tools to guide rehabilitation and patient readiness.
PURPOSE: To identify the most effective machine learning models for predicting the successful recovery of Patient Acceptable Symptom State (PASS) in terms of subjective function, symptoms, and psychological readiness 12 months after ACLR using physical performance measures obtained 3 months after ACLR.
STUDY DESIGN: Cohort study; Level of evidence, 3.
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.
INTRODUCTION: Neonatal diabetes mellitus (NDM) is a rare disease, the prevalence of which is 1 in 90,000-160,000 live births, with 31% of all preterm diagnoses linked to monogenic causes. NDM is differentiated into transient, permanent, and syndromic NDM. Furthermore, 40% of patients diagnosed with NDM are responsive to oral sulfonylureas (SUs) due to expressed mutations of the ABCC8 or KCNJ11 genes coding for adenosine triphosphate-sensitive potassium channel (KATP) subunits in pancreatic beta (β) cells. SUs bind to the sulfonylurea receptor 1 subunit, closing the KATP channel and increasing
Клинический случайСтатьяПоиск 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 study aims to compare the performance of various machine learning algorithms in predicting chronic pain after total knee arthroplasty (CPSP).
METHODS: Patients with CPSP after total knee arthroplasty at the same medical center between January 1, 2021, and January 1, 2023, were selected for this study. A retrospective cohort design was employed to collect samples, which were then randomly divided into a training set and a test set in a 7:3 ratio. Valid high-risk factors were identified using the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method. Subsequently, five
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.
OBJECTIVE: To explore, identify, and develop novel blood-based indicators using machine learning algorithms for accurate preoperative assessment and effective prediction of postoperative complication risks in patients with rheumatoid arthritis (RA) undergoing total knee arthroplasty (TKA).
METHODS: A retrospective cohort study was conducted including RA patients who underwent unilateral TKA between January 2019 and December 2024. Inpatient and 30-day postoperative outpatient follow-up data were collected. Six machine learning algorithms, including decision tree, random forest, logistic regres
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Major adverse cardiovascular events (MACE) represent critical endpoints in cardiovascular research. The occurrence of MACE in patients with unstable angina pectoris (UAP) exhibits multidimensional complexity. We employed multi-label learning (MLL) models to concurrently predict five distinct types of MACE.
METHODS: This prospective observational cohort study analysed the 978 UAP patients from the Second Affiliated Hospital of Shanxi Medical University (Taiyuan, China) between July 1, 2017, and June 30, 2019. Three-year follow-up endpoints encompassed all-cause death, heart failure
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
INTRODUCTION: Cervical cancer is mainly caused by the human papillomavirus (HPV), a sexually transmitted infection. An effective prevention method includes early screening and vaccination. HPV vaccine uptake is low in India, despite the approval of various vaccines. It has been observed that multiple factors affect the uptake of the vaccine. Social media platforms give space to the users to vocalize their views better. Therefore, this study aims to assess the perceptions and sentiments associated with HPV vaccine uptake among Indian Reddit users.
METHODOLOGY: This qualitative study analyzed t
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