OBJECTIVES: Buprenorphine is an effective evidence-based medication for opioid use disorder (OUD). Yet premature discontinuation undermines treatment effectiveness, increasing the risk of mortality and overdose. We developed and evaluated a machine learning (ML) framework for predicting buprenorphine care discontinuity within 12 months following treatment initiation.
METHODS: This retrospective study used United States (US) 2018-2021 MarketScan commercial claims data of insured individuals aged 18-64 who initiated buprenorphine between July 2018 and December 2020 with no buprenorphine prescri
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: Deleterious mutations of the BRCA1 and BRCA2 genes confer susceptibility to breast and ovarian cancer. At least 7 models for estimating the probabilities of having a mutation are used widely in clinical and scientific activities; however, the merits and limitations of these models are not fully understood.
OBJECTIVE: To systematically quantify the accuracy of the following publicly available models to predict mutation carrier status: BRCAPRO, family history assessment tool, Finnish, Myriad, National Cancer Institute, University of Pennsylvania, and Yale University.
DESIGN: Cross-
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное исследованиеПолный 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.
OBJECTIVES: Cochlear implant (CI) user functional outcomes are challenging to predict because of the variability in individual anatomy, neural health, CI device characteristics, and linguistic and listening experience. Machine learning (ML) techniques are uniquely poised for this predictive challenge because they can analyze nonlinear interactions using large amounts of multidimensional data. The objective of this article is to systematically review the literature regarding ML models that predict functional CI outcomes, defined as sound perception and production. We analyze the potential stren
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
IMPORTANCE: Risk adjustment models using claims-based data are central in evaluating health care performance. Although US Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) models apply well-vetted statistical approaches, recent changes in the International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM) coding system and advances in computational capabilities may provide an opportunity for enhancement.
OBJECTIVE: To examine whether changes using already available data would enhance risk models and yield greater discrimination in hospital-level performance measures.
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка службы здравоохранения 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 Artificial intelligence (AI) technologies are progressing rapidly and becoming an integral part of how healthcare professionals obtain medical knowledge. Large language models (LLMs) now enable clinicians to have direct access to medical guidance and support in clinical reasoning. In ophthalmology, where prompt identification of sight-threatening symptoms is essential, these tools can offer diagnostic support, urgency triaging, and initial management guidance, thus potentially reducing delays in care and improving referrals. Limited evidence exists regarding their accuracy, reliab
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.
It has been observed that quite often, in health-related studies/clinical trials data, we frequently come across left/right skewed heavy-tailed survival data for which the available probability models from the existing literature are not adequate. In this article, we explore and study a new probability distribution with a bounded domain, namely the Bradford distribution with a single parameter θ, henceforth, in short BF(θ). For this distribution, several tractability advantages (in particular, for modeling medical data) have not been explored, to date, to the best of the knowledge of the autho
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.
INTRODUCTION: Machine learning (ML) algorithms and statistical modeling offer a potential solution to offset the challenge of diagnosing early Alzheimer's disease (AD) by leveraging multiple data sources and combining information on neuropsychological, genetic, and biomarker indicators. Among others, statistical models are a promising tool to enhance the clinical detection of early AD. In the present study, early AD was diagnosed by taking into account characteristics related to whether or not a patient was taking specific drugs and a significant protein as a predictor of Amyloid-Beta (Aβ), ta
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.
In the context of gas processing and carbon sequestration, an adequate understanding of the solubility of acid gases in ionic liquids (ILs) under various thermodynamic circumstances is crucial. A poisonous, combustible, and acidic gas that can cause environmental damage is hydrogen sulfide (H2S). ILs are good choices for appropriate solvents in gas separation procedures. In this work, a variety of machine learning techniques, such as white-box machine learning, deep learning, and ensemble learning, were established to determine the solubility of H2S in ILs. The white-box models are group metho
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.
IMPORTANCE: Preeclampsia is a complex disease of pregnancy with sometimes serious effects on maternal and infant morbidity and mortality. It is defined by hypertension after 20 weeks' gestation and proteinuria or other evidence of multisystem involvement.
OBJECTIVE: To systematically review the benefits and harms of preeclampsia screening and risk assessment for the US Preventive Services Task Force.
DATA SOURCES: MEDLINE, PubMed, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases from 1990 through September 1, 2015. Surveillance for new evidence in targeted publications was conduc
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.
UNLABELLED: The aim of the study is to create and validate a model of the relationship between specialization in leisure activities, the individual's adaptation to the environment and the heart flow experience. In order to clarify the role of the individual's adaptation to the environment in the relationship between specialization in leisure activities and the heart flow experience. The study utilized purposive sampling, cluster sampling, and random sampling. Using questionnaires and interviews to survey 525 cycling enthusiasts. Descriptive analysis, model construction and testing of the const
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.
Data-driven mathematical models are recognized as a significant tool for understanding infectious disease dynamics and have been valuable in public health research for an extended period of time. In this paper, we develop an SEIRV model that includes susceptible, exposed, infectious, and vaccinated populations to investigate the dynamics of the SARS-CoV-2 virus. We incorporate a Holling type-II functional response in our model, which has been widely useful in studying ecological systems. This approach enables us to conduct comprehensive analysis by integrating analytical, computational, and st
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.
Laser active polarization imaging is susceptible to coherent speckle noise, which severely degrades both image quality and the accuracy of polarization parameter estimation. Existing polarimetric denoising methods, predominantly designed for additive noise models, struggle to handle speckle noise due to its complex statistical characteristics while failing to fully exploit the structural correlations among multi-channel polarization images. To address these limitations, this study proposes a polarimetric speckle suppression network named PoDeFormer, which achieves effective speckle removal by
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.
» Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated across the total hip and knee arthroplasty care continuum, including preoperative risk stratification and templating, intraoperative computer-vision guidance and robotic assistance, and postoperative complication detection and outcome prediction. » Machine-learning models often outperform traditional statistical approaches in predicting complications, discharge disposition, operative time, and patient-reported outcomes after total joint arthroplasty. » Deep learning and computer vision systems are rapidly improving radiographic interpre
СтатьяОбзорПолный 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.
Drug-induced phospholipidosis is a common side effect of the pharmacological treatment. Although mostly reversible, it can lead to deleterious consequences, including inflammation and fibrosis. While it can be readily detected in tissue biopsies or cell cultures, biomarkers that can be measured noninvasively remain scarce. We used a panel of four compounds known to induce phospholipidosis to investigate three primary target tissues as potential new biomarkers. Using mass spectrometry imaging, followed by analysis with prediction models and feature-wise statistical analysis, we identified over
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.
Understanding vaccine hesitancy is a critical public health challenge, yet traditional statistical methods often fail to capture the complex drivers behind it. This study uses COVID-19 vaccine hesitancy in a rural population as a case study to demonstrate a more powerful and interpretable machine learning workflow. We compared seven models and found that non-linear approaches significantly outperformed logistic regression in predictive accuracy. Interpretation of the best-performing model identified vaccine safety perceptions as the most important predictor. This approach revealed nuanced, non
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.
Past theories have linked science denial to religiosity but have not explained its geographic variability. We hypothesize that it springs not only from religious intensity but also from religious intolerance, which depends greatly on the experience of religious diversity and hence on geography. The belief that one's religion trumps other faiths precipitates the stance that it trumps science too. This psychological process is most likely to operate in regions or countries with low religious heterogeneity. We measure the rejection of science not only in people's refusal to follow specific health
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 novel applications in chemistry include the mathematical models of molecular structure of the compounds which has numerous findings in this area that refers to mathematical chemistry. Topological descriptors play a major role in QSAR/QSPR studies that analyses the biological and physicochemical properties of the compounds. In the recent times, a new type of topological descriptors are proposed, called K-Banhatti indices. In this study the chemical applicability of K-Banhatti indices are examined for benzenoid hydrocarbons (derivatives of benzene). These indices have shown remarkable result
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: Cervical epidural depth is assessed intraprocedurally using loss-of-resistance technique and fluoroscopy. It would be helpful if this depth could be predicted using magnetic resonance imaging (MRI) images.
METHODS: This is a case series of 10 patients undergoing cervical epidural steroid injections (CESIs). The following measurements were made: intraprocedural depth, measured on Tuohy needles intraprocedurally, and MRI depth, measured from the MRI cervical spine. Linear regression models were used to compare the 2 depths.
RESULTS: For intraprocedural depth vs sagittal MRI depth,
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.
This paper presents a methodology for classifying train passages into different types with a weigh-in-motion (WIM) system to allow the calibration of railway fatigue load models and identify individual vehicles from the measurements for the continuous calibration of railway WIM stations from in-service trains. The quality assurance of the measured responses is demonstrated using statistical methods. This paper discusses the measurement station, the method used for processing the raw data, the algorithm used to identify the train types and vehicles automatically, and the limits of the obtained
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.
Over the last decade, the γ-H2AX focus assay, which exploits the phosphorylation of the H2AX histone following DNA double-strand-breaks, has made considerable progress towards acceptance as a reliable biomarker for exposure to ionizing radiation. While the existing literature has convincingly demonstrated a dose-response effect, and also presented approaches to dose estimation based on appropriately defined calibration curves, a more widespread practical use is still hampered by a certain lack of discussion and agreement on the specific dose-response modelling and uncertainty quantification st
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования