COVID-19 is an infectious disease-causing flu-like respiratory problem with various symptoms such as cough or fever, which in severe cases can cause pneumonia. The aim of this paper is to develop a rapid and accurate medical diagnosis support system to detect COVID-19 in chest X-ray images using a stacking approach combining transfer learning techniques and KNN algorithm for selection of the best model. In deep learning, we have multiple approaches for building a classification system for analyzing radiographic images. In this work, we used the transfer learning technique. This approach makes
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 those at high risk before a fracture occurs is an essential part of osteoporosis management. This topic remains a significant challenge for researchers in the field, and clinicians worldwide. Although many algorithms have been developed to either identify those with a diagnosis of osteoporosis or predict their risk of fracture, concern remains regarding their accuracy and application. Scientific advances including machine learning methods are rapidly gaining appreciation as alternative techniques to develop or enhance risk assessment and current practice. Recent e
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: Coronavirus disease 2019 (COVID-19), a global public health crisis, continues to pose challenges despite preventive measures. The daily rise in COVID-19 cases is concerning, and the testing process is both time-consuming and costly. While several models have been created to predict mortality in COVID-19 patients, only a few have shown sufficient accuracy. Machine learning algorithms offer a promising approach to data-driven prediction of clinical outcomes, surpassing traditional statistical modeling. Leveraging machine learning (ML) algorithms could potentially provide a solution 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.
BACKGROUND: Endoscopic submucosal dissection (ESD) has emerged as the treatment of choice for early gastrointestinal cancers due to its minimally invasive nature, short recovery period, and brief hospitalization. However, postprocedural bleeding remains a frequent complication that may adversely affect clinical outcomes, particularly in elderly patients. Accurate prediction of bleeding risk after ESD is therefore essential to guide timely preventive interventions, mitigate complication rates, and ultimately enhance patient prognosis.
OBJECTIVE: To develop and interpret a machine learning mode
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.
Alzheimer's disease (AD) remains one of the most prevalent and debilitating neurodegenerative disorders worldwide, with no currently available disease-modifying treatments. β-site amyloid precursor protein cleaving enzyme 1 (BACE1) catalyzes the rate-limiting step in amyloid-β (Aβ) production and represents a validated therapeutic target for AD intervention. In this study, we developed an integrated computational framework combining machine learning-based virtual screening, molecular docking, and molecular dynamics simulations with experimental validation using CCK-8 assays and Western blot an
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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: Postoperative sepsis occurs at a relatively high incidence following emergency colon cancer surgery, and early identification of high-risk patients is crucial for improving clinical outcomes. However, there is currently a lack of systematic risk prediction models specifically tailored for patients undergoing emergency colon cancer surgery. This study aimed to identify risk factors associated with postoperative sepsis and to develop a clinically applicable machine learning-based prediction model.
METHODS: This was a multicenter retrospective cohort study including patients who unde
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: To develop and validate a hierarchical machine learning model integrating static clinical features and dynamic behavioral assessments for accurately predicting violent behaviors among hospitalized schizophrenia patients.
METHODS: This retrospective study included 346 schizophrenia patients hospitalized from July 2021 to July 2024 in Liaoning Province. Patients were categorized into violent (n = 123) and non-violent (n = 223) groups based on documented aggressive incidents. Eighteen static clinical variables (e.g., age, gender, history of violence, manic symptoms) were extracted fro
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: The World Health Organization advises that every nation should take responsibility for guaranteeing access to health care services as a basic human right. However, due to financial constraints and geographical hurdles, only around half of the population in Africa has access to contemporary health care services.
OBJECTIVE: This study aimed to predict barriers to health services and associated factors among reproductive-aged women in East Africa using machine learning algorithms and identify the best-performing predictive model.
METHODS: Analysis of secondary data from 6 East Afric
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: Human adenoviruses (HAdVs) and COVID-19 are prominent respiratory pathogens with overlapping clinical presentations, including fever, cough, and sore throat, posing significant diagnostic challenges without viral testing. Tongue image diagnosis, a noninvasive method used in traditional Chinese medicine, has shown correlations with specific respiratory infections, but its application remains underexplored in differentiating HAdVs from COVID-19. Advances in artificial intelligence offer opportunities to enhance tongue image analysis for more objective and accurate diagnostics.
OBJEC
СтатьяВалидационное 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.
Background and objectives Native and indigenous communities have a high burden of chronic kidney disease (CKD). The burden of this condition amongst the indigenous populations of India is poorly documented. We estimated the prevalence and determinants of impaired kidney function among indigenous adults in Odisha, using large scale sample survey data, employing machine learning models. Methods We analysed data from 19,703 adults across 53 indigenous communities enrolled in the Odisha Tribal Family Health Survey (OTFHS, 2022-23). Data were collected with serum creatinine, from which estimated gl
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: To identify risk factors associated with in-hospital delirium among malnourished elderly patients in the intensive care unit (ICU) and to develop and validate a machine learning-based prediction model for early risk stratification.
METHODS: Using data from a large single-center ICU database (MIMIC-IV) and a multicenter ICU database (eICU-CRD), elderly patients with malnutrition who met predefined inclusion criteria were enrolled. Multiple machine learning models were developed and systematically compared. Model performance was assessed using the area under the receiver operating ch
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: Acute Pancreatitis-Associated Lung Injury (APALI) is one of the most severe and life-threatening systemic complications in acute pancreatitis patients, with high rates of morbidity and mortality. This study aims to develop a prediction model for the diagnosis of APALI based on machine learning algorithms.
METHODS: This study included data from the First Affiliated Hospital of Bengbu Medical College (July 2012 to June 2022), which were randomly categorized into the training and testing set. And data from the Second Affiliated Hospital of Zhejiang University (January 2018 to April 2
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: Mesenteric malperfusion (MMP) represents a severe complication of acute aortic dissection (AAD). Research on risk identification models for MMP is currently limited.
METHODS: Based on a retrospective study of medical records from the Beijing Anzhen Hospital spanning from January 2016 to June 2022, we included 435 patients with AAD and allocated their data to training and testing sets at a ratio of 7:3. Key preoperative predictive variables were identified through the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression. Subsequently, six machine learning algorithms w
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: Fibromyalgia (FM) is a chronic pain condition characterised by widespread musculoskeletal pain, fatigue, and cognitive dysfunction. The growing reliance on the internet for health-related information has transformed how individuals seek medical knowledge, particularly for complex conditions like FM. This study aimed to analyse online search behaviours related to FM across multiple countries, identify temporal trends, and assess machine learning models for predicting search interest.
METHODS: Google Trends data (2020-2024) were analysed across sixteen countries. Time-series analysi
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: Delirium superimposed on dementia (DSD) is a severe complication in older adults with dementia, marked by fluctuating cognition, inattention, and altered consciousness. Detection is challenging due to symptom overlap, yet it contributes to cognitive decline, prolonged hospitalization, and increased mortality. Identifying key risk factors and developing an accurate prediction model is crucial for timely intervention. This study aimed to establish a machine learning-based model to predict delirium risk, focusing on significant predictors to aid clinical decision-making.
METHODS: We
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: Brain development during embryogenesis and in early postnatal life is particularly complex and involves the interplay of many cellular processes and molecular mechanisms, making it extremely vulnerable to exogenous insults, including ionizing radiation (IR). Microcephaly is one of the most frequent neurodevelopmental abnormalities that is characterized by small brain size, and is often associated with intellectual deficiency. Decades of research span from epidemiological data on in utero exposure of the A-bomb survivors, to studies on animal and cellular models that allowed deciphe
Систематический обзорСтатьяПоддержка 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: Post-stroke rehabilitation strategies rely heavily on accurate motor function assessment. Scale-based assessments face inherent limitations, such as inter-rater variability and long assessment time. Neurophysiological biomarkers are emerging as more objective, complementary assessment tools. However, few studies have integrated multi-states functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) data to fit the Fugl-Meyer Assessment (FMA) scores of stroke patients with machine learning. METHODS: This study enrolled 57 stroke patients and acquired fNIRS signals covering the sensorimotor cor
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.
Millions of people in the United States suffer from paralysis, resulting in significant deficits in motor function. Restricted mobility due to these deficits and the lack of adaptive rehabilitative solutions make traversing complex and challenging terrains unsafe. Exoskeletons offer a promising solution, but their effectiveness could be greatly enhanced by incorporating reinforcement learning algorithms for real-time adaptation to changing environments and the user's unique gait biomechanics. This study explored different temporal difference learning methods for predicting signals recorded fro
СтатьяСравнительное 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.
Tactile feedback is essential for upper-limb prostheses functionality and embodiment, yet its practical implementation presents challenges. Users must adapt to non-physiological signals, increasing cognitive load. However, some prosthetic devices transmit tactile information through socket vibrations, even to untrained individuals. Our experiments validated this observation, demonstrating a user's surprising ability to identify contacted fingers with a purely passive, cosmetic hand. Further experiments with advanced soft articulated hands revealed decreased performance in tactile information r
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: Oral cancer is a major public health problem among the population of India. In rural setting whereby there is exposure to high-risk factors associated with tobacco use and low accessibility to structured screening services. Though visual oral examination has been proven to be effective in lowering mortality rates of oral cancer, population-based screening has not only been found to be resource intensive but also hard to maintain in the primary health care system. Screening programs could be made more efficient by risk stratification methods that identify the people with a greater r
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.
MedElevator
Войти в исследования