BACKGROUND: Kawasaki disease (KD) is the primary cause of acquired heart disease in children. Intravenous immunoglobulin (IVIG) is the first-line therapy for KD; however, IVIG resistance can occur. Reliable treatment efficacy prediction tools for Chinese patients are lacking, which this study aimed to address.
METHODS: This retrospective cohort study enrolled patients diagnosed with KD admitted to Shengjing Hospital of China Medical University and collected data on 36 demographic, clinical, and laboratory parameters. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression was used
СтатьяВалидационное 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: This study aimed to validate the real-world performance of the MyIUS mobile application algorithm in predicting bleeding intensity and regularity in levonorgestrel intrauterine device (LNG-IUD) 52 mg, 19.5 mg, and 13.5 mg users following device insertion.
STUDY DESIGN: This was an observational real-world performance study conducted in Germany, Denmark, Sweden, Spain, Mexico, and Brazil, including women aged ≥ 18 years who provided electronic written informed consent and had used the MyIUS app for 90 days following LNG-IUD 52 mg, 19.5 mg, or 13.5 mg insertion. At day 90, participa
СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное исследованиеМногоцентровое 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 Department of Rehabilitation Medicine is key to improving patients' quality of life. Driven by chronic diseases and an aging population, there is a need to enhance the efficiency and resource allocation of outpatient facilities. This study aims to analyze the treatment preferences of outpatient rehabilitation patients by using data and a grading tool to establish predictive models. The goal is to improve patient visit efficiency and optimize resource allocation through these predictive models.
METHODS: Data were collected from 38 Chinese institutions, including 4,244 patients
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 validate a novel Bayesian prediction algorithm (IVCO2 index) to calculate the probability of CO2 retention in neonates using existing medical device outputs.
STUDY DESIGN: A retrospective validation study from two level IV NICUs between September 2021 and May 2023. The algorithm calculated probabilities of PaCO2 exceeding 50 mmHg (IVCO2_50) and 60 mmHg (IVCO2_60) using multimodal physiologic data. Performance was assessed through ROC analysis, range utilization, and resolution/limitation analysis.
RESULTS: Among 180 included neonates, 1092 arterial blood gas measurements were a
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.
The global spread of COVID-19, particularly through cough symptoms, necessitates efficient diagnostic tools. COVID-19 patients exhibit unique cough sound patterns distinguishable from other respiratory conditions. This study proposes an advanced framework to detect and predict COVID-19 using deep learning from cough audio signals. Audio data from the COUGHVID dataset undergo preprocessing through fuzzy gray level difference histogram equalization, followed by segmentation with a U-Net model. Key features are extracted via Zernike Moments (ZM) and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). The Enh
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: The primary objective of this study is to enhance the accuracy and efficiency of binary skin lesion classification by optimizing the ResNet-50 convolutional neural network using the Whale Optimization Algorithm (WOA). This involves fine-tuning key hyperparameters such as learning rate, weights, and biases to improve predictive performance.
METHODS: This study compares five CNN architectures: AlexNet, GoogleNet, VGG16, Resnet 50, and WOA-optimized Resnet 50. The dataset comprises 3,600 balanced images (224×244 resolution) of skin moles, evenly divided into 1,800 benign and 1,800 mal
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.
Maintenance hemodialysis is a common alternative therapy for patients with end-stage renal disease (ESRD). We designed a prediction model of hypoproteinemia among the patients based on machine learning algorithms. The "hypoproteinemia risk factor data" were obtained, and univariate analysis was used to screen independent risk factors as prediction variables. A total of 468 patients were recruited. The incidence of hypoproteinemia in total was 30.8%. A difference between the hypoproteinemia and non-hypoproteinemia groups was significant in 18 aspects, including age, weight, dialysis duration, a
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.
Respiratory diseases, including pneumonia, asthma, bronchiolitis, and croup, remain the leading causes of pediatric morbidity and mortality worldwide. Diagnostic challenges persist, especially in low-resource settings lacking specialized tools. Artificial intelligence (AI)-based analysis of cough sounds has emerged as a promising, noninvasive diagnostic alternative. This systematic review synthesizes evidence on the predictive ability of AI algorithms for diagnosing specific pediatric respiratory diseases using cough sounds, evaluating their diagnostic performance, clinical applicability, and
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.
Blood pressure is a critical risk factor for cardiovascular diseases (CVDs), yet most adults do not monitor it frequently enough to prevent serious complications. This is in part because the traditional cuff-based method is inconvenient, uncomfortable, and does not allow for continuous monitoring. To address these constraints, we developed a unique multi-modal wearable device and used a random forest regression (RFR) algorithm that resulted in a model capable of accurate cuffless blood pressure prediction. This multi-modal device features two photoplethysmography (PPG) sensors and two bioimped
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: Aim: To develop a prognostic algorithm, taking into account the blood concentrations of medium-mass molecules (MMM), pyruvic acid (PA), and lactic acid (LA) as markers of metabolic intoxication (MI), in order to optimize the prediction of the clinical course and treatment effectiveness in patients with chronic myeloid leukemia (CML).
PATIENTS AND METHODS: Materials and Methods: The study was conducted on 97 individuals (45 men, 52 women). The main group consisted of 77 patients with CML, aged (M ± m) 47.5 ± 1.4 years: 19 in stage I (chronic), 33 in stage II (acceleration), and 25 i
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: Vascular territory mapping (VTM) software estimates which intracerebral vessel provides predominant arterial flow to a brain voxel. The presence of antegrade flow in the setting of acute middle cerebral artery (MCA) occlusion is associated with improved outcomes. We identify whether VTM software is a determinant of antegrade flow in patients with proximal MCA occlusion.
METHODS: Consecutive patients with the first branch of MCA (M1) occlusion were analyzed from the International Stroke Perfusion Imaging Registry with their computed tomography perfusion reprocessed through VTM soft
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: The current study aimed to develop and validate a machine learning (ML)-based predictive models for early dyslexia detection in children by integrating neurocognitive, linguistic and behavioural predictors.
METHOD: A cross-sectional study was conducted with 300 Saudi Arabian children (150 children with dyslexia, 150 controls) aged 6-12 years and their parents. Participants underwent assessments for attention, phonological awareness, rapid automatised naming (RAN), cognitive flexibility and other predictors. Four ML models-logistic regression, random forest, XGBoost and an ensemb
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.
For patients with stroke, hemiplegia and ankle injuries, ankle rehabilitation robots can provide personalized rehabilitation treatment programs through quantitative evaluation and precise control. In this paper, based on differential evolution (DE) optimization algorithm and fuzzy nonlinear auto regressive with exogenous inputs (NARX) model, an iterative learning model predictive controller is constructed to achieve accurate and robust trajectory tracking control of an ankle rehabilitation robot driven by pneumatic muscle. Firstly, the T-S fuzzy NARX model is applied to characterize the forwar
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.
Bedaquiline (BDQ) has only been approved for use for just over a decade and is a key drug for treating multidrug-resistant tuberculosis; however, rising levels of resistance threaten to reduce its effectiveness. Catalogues of mutations associated with resistance to BDQ are key to detecting resistance genetically for either diagnosis or surveillance. At present, building catalogues requires considerable expert knowledge, often requires the use of complex grading rules and is an irreproducible process. We developed an automated method, catomatic, that associates genetic variants with resistance
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.
BACKGROUND: Early prediction of poststroke motor recovery is challenging in clinical settings. The Prediction recovery potential (PREP2) algorithm is the most accurate approach for prediction of Upper Limb function available to date but lacks external validation.
OBJECTIVES: (i) To externally validate the PREP2 algorithm in a prospective cohort, (ii) to study the characteristics of patients misclassified by the algorithm, and (iii) to compare the performance according to the presence of cognitive syndromes (aphasia, neglect, cognitive disorders).
METHODS: We enrolled 143 patients with stroke
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 AND AIM: Acute pancreatitis (AP) is potentially fatal. Therefore, early identification of patients at a high mortality risk and timely intervention are essential. This study aimed to establish an explainable machine-learning model for predicting in-hospital mortality of intensive care unit (ICU) patients with AP.
METHODS: Data on patients with AP, including demographics, vital signs, laboratory tests, comorbidities, treatment, complication, and severity scores, were extracted from the Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV) and the eICU collaborative research data
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.
PURPOSE: This study aims to propose and develop a fast, accurate, and robust prediction method of patient-specific organ doses from CT examinations using minimized computational resources.
MATERIALS AND METHODS: We randomly selected the image data of 723 patients who underwent thoracic CT examinations. We performed auto-segmentation based on the selected data to generate the regions of interest (ROIs) of thoracic organs using the DeepViewer software. For each patient, radiomics features of the thoracic ROIs were extracted via the Pyradiomics package. The support vector regression (SVR) model
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 present study aimed to determine whether machine-learning (ML)-based models can predict 3-, 6, and 12-month responses to the monoclonal antibodies (mAbs) against the calcitonin gene-related peptide (CGRP) or its receptor (anti-CGRPmAbs) in patients with migraine using early predictors (up to one month) and to create an evolving prediction tool.
METHODS: In this prospective cohort study, data from patients with migraine who had received anti-CGRP mAbs for 12 months were collected. Demographic and monthly clinical variables were collected, including monthly headache days (MHDs),
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: We aimed to construct an artificial intelligence-enabled electrocardiogram (ECG) algorithm that can accurately predict the presence of left atrial low-voltage areas (LVAs) in patients with persistent atrial fibrillation.
METHODS: The study included 587 patients with persistent atrial fibrillation who underwent catheter ablation procedures between March 2012 and December 2023 and 942 scanned images of 12-lead ECGs obtained before the ablation procedures were performed. Artificial intelligence-based algorithms were used to construct models for predicting the presence of LVAs. The DR
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.
AIM: Ovarian cancer is the seventh most common female cancer worldwide. Nevertheless, there is no available universal screening method for malignant ovarian masses. This study compares the value of the Risk of Ovarian Malignancy Algorithm (ROMA) and Pelvic Mass Score (PMS) scoring systems in the diagnosis of malignant ovarian masses.
MATERIAL AND METHODS: This prospective comparative study was conducted from March 2021 until April 2022. A total of 258 women diagnosed with ovarian mass and eligible for surgical intervention according to institutional guidelines were enrolled in the study. Ultr
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