BACKGROUND: This grounded theory study explores the cultural beliefs and perceptions that shape cancer-related health behaviors among Sub-Saharan African immigrant (SSAI) men in the United States. Despite growing awareness of poor health outcomes affecting immigrant communities, there remains a significant gap in understanding the cultural drivers that influence engagement with preventive care and early cancer detection among SSAI men.
METHODS: Guided by grounded theory, 36 SSAI men participated in in-depth interviews. Purposeful sampling was used to recruit eligible immigrants from SSAI men
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: There is still a lack of a noninvasive, individualized tool to pre-screen children with obesity for the risk of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) and to prioritize referral for confirmatory abdominal ultrasonography. In this study, we aimed to develop and interpret a machine learning (ML)-based model for predicting ultrasound-defined NAFLD risk among children with obesity using routine clinical and biochemical indicators.
METHODS: This single-center retrospective study included 439 obese children treated at Siyang Hospital between February 2021 and December 2025. Demograph
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: To evaluate the impact of age-related ocular anatomical changes on the accuracy of postoperative vault prediction following implantable collamer lens (ICL) surgery and to identify key predictors for vault change (ΔVault). METHODS: This retrospective study analyzed 2107 eyes that underwent ICL implantation (model V4c). Machine learning algorithms, including Light Gradient Boosting Machine, XGBoost, Support Vector Regression, Random Forest, and Gradient Boosting Decision Tree, were used to construct two prediction models: a full-age cohort model (18–50 years, n = 2107) and a young co
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a major global public health challenge, with many individuals remaining undiagnosed until complications develop. Machine learning (ML)-based risk prediction models have the potential to support early identification of individuals at increased risk using primary care data. However, the characteristics and applicability of these models within primary care settings have not been comprehensively mapped.
OBJECTIVE: To systematically map the available evidence on machine learning (ML)-based models for risk prediction, early detection, and case-finding
СтатьяScoping ReviewОбзорПоиск 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: Prediction of adverse outcomes after hypospadias repair remains difficult because the risk is influenced by penile anatomy and by whether the urethral plate is preserved or transected. We aimed to develop and externally validate stratified machine-learning models for postoperative complications requiring surgical intervention after primary hypospadias repair.
METHODS: This multicenter cohort study used prospectively collected clinical data from 17 tertiary hospitals in China. The development cohort included 584 boys treated at Beijing Children's Hospital, National Center for Child
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 Kakoi-Koda focus in Ituri Province was historically hyperendemic for onchocerciasis, yet screening for a recent trial suggested a marked decline, including in Logo Health Zone, which had never received routine ivermectin. We explored whether this decline extended across the focus and how infection indicators corresponded spatially with ivermectin delivery, entomological observations and deforestation.
METHODOLOGY: We conducted a scoping evidence synthesis of epidemiological, programmatic, entomological and geospatial sources. Against a 2003 nodule-mapping baseline, change was
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: In spinal surgery, precise identification of high-speed bur milling states is crucial for patient safety. This study investigates whether integrating tactile and auditory perception can enhance the accuracy of milling state detection in robot-assisted cervical laminectomy.
METHODS: Based on the mathematical and physical model of vibration and sound in high-speed bur milling bone, the feasibility of employing vibration and sound characteristics to identify the milling states of high-speed bur is studied systematically. Cervical laminectomy was performed on the cervical spine of the
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 develop a machine learning (ML)-based prediction model for assessing the therapeutic effects of resveratrol (RES) on the pathological damage of acute pancreatitis (AP), and to optimize RES administration strategies for AP through validation using an animal model.
METHODS: AAn ML-based prediction model was constructed using published data. Interpretability analysis was applied to identify high-efficacy zones within the parameter space of administration dose and frequency, which was followed by rigorous screening to select the optimal dosing strategy that balanced therapeutic effi
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: To develop and validate interpretable machine learning models for differentiating glioblastoma (GB) from solitary brain metastasis (SBM) using radiomics features from contrast-enhanced T1-weighted MRI (CE-T1WI), and to compare the impact of low-order and high-order features on model performance.
METHODS: A cohort of 434 patients with histopathologically confirmed GB (226 patients) and SBM (208 patients) was retrospectively analyzed. Radiomic features were derived from CE-T1WI, with feature selection conducted through minimum redundancy maximum relevance and least absolute shrinkage a
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: To assess the prevalence of pachychoroid pigment epitheliopathy (PPE) in eyes with keratoconus (KC) and investigate its correlation with corneal, choroidal, and scleral indices with multimodal imaging.
DESIGN: An exploratory, cross-sectional, cohort study.
SUBJECTS: One hundred consecutive patients affected with KC.
MAIN OUTCOME MEASURES: Scleral stromal thickness, PPE prevalence, and their associations with corneal and choroidal parameters.
METHODS: Demographic data, corneal collagen cross-linking, anamnestic records, and clinical findings were collected. Imaging protocol include
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 deepen the understanding and classification of tinnitus through a comprehensive analysis of EEG signals utilizing innovative microstate analysis techniques and cutting-edge machine learning approaches. EEG data were collected from two datasets: a primary dataset with 36 participants (16 healthy, 20 tinnitus) and a public dataset with 37 participants (15 healthy, 22 tinnitus). Signals were decomposed into five frequency bands (delta, theta, alpha, beta, gamma) using Daubechies 4 wavelet at five decomposition levels. Microstate features (Duration, Occurrence, Mean Global Field
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: Long-term cost-effectiveness analyses of health behaviour interventions to effectively manage type 2 diabetes mellitus (T2DM) in low-income countries are crucial for minimising economic burden and optimising resource allocation. Therefore, this study aimed to estimate the long-term cost-effectiveness of implementing a health behaviour intervention to manage T2DM in Nepal.
METHODS: A Markov model in combination with a decision tree was developed to compare the costs and outcomes of the health behaviour intervention against usual care among 481 (238-intervention and 243-control) par
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: This study aims to bridge the gap between predictive modeling and causal inference by utilizing lifestyle data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) database to compare the predictive performance of multiple machine learning models for coronary heart disease (CHD). By incorporating Mendelian randomization, the study seeks to validate and identify the lifestyle variables with both predictive power and causal impact on CHD.
METHODS: We extracted variables related to demographic characteristics and lifestyle from the NHANES database (2013-2018; n = 29,400)
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 aim of this study was to develop a machine learning (ML) model for classifying osteoporosis in Korean women based on a large-scale population cohort study. This study also aimed to assess ML model performance compared with traditional osteoporosis screening tools. Furthermore, this study aimed to examine the factors influencing the risk of osteoporosis through variable importance.
METHODS: Data was collected from 4199 women aged 40-69 years in the baseline survey of the Ansan and Ansung cohort of the Korean Genome and Epidemiology Study. Osteoporosis was set as the dependent 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: To reduce the mortality related to bladder cancer, efforts need to be concentrated on early detection of the disease for more effective therapeutic intervention. Strong risk factors (eg, smoking status, age, professional exposure) have been identified, and some diagnostic tools (eg, by way of cystoscopy) have been proposed. However, to date, no fully satisfactory (noninvasive, inexpensive, high-performance) solution for widespread deployment has been proposed. Some new models based on cytology image classification were recently developed and bring good perspectives, but there are s
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: Speech features are increasingly linked to neurodegenerative and mental health conditions, offering the potential for early detection and differentiation between disorders. As interest in speech analysis grows, distinguishing between conditions becomes critical for reliable diagnosis and assessment.
OBJECTIVE: This pilot study explores speech biosignatures in two distinct neurodegenerative conditions: (1) mild traumatic brain injuries (eg, concussions) and (2) Parkinson disease (PD) as the neurodegenerative condition.
METHODS: The study included speech samples from 235 participan
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: Idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH) is a reversible neurologic disorder that remains poorly understood. Accurate differential diagnosis of iNPH and Alzheimer disease (AD) is complicated by overlapping clinical manifestations. Beyond neuroimaging, there are currently no biomarkers available for iNPH leading to frequent misdiagnosis, and proteomic studies into iNPH have been limited by low sample sizes and inadequate analytical depth. In this study, we report the results of a large-scale proteomic analysis of CSF from patients with iNPH to elucidate pathoge
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: Calling structural variants (SVs), i.e., genomic alterations of ≥50bp, from whole genome short-read data remains challenging, as existing callers are known to lack accuracy and robustness. Therefore, meta-caller approaches combining the results of multiple standalone tools in a consensus set of reported SV calls, are widely used. Here, SV-MeCa (Structural Variant Meta-Caller) is presented, the first SV meta-caller incorporating variant-specific quality metrics from individual VCF outputs, rather than relying solely on number and combination of tools supporting consensus SV calls. 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: Parkinson's disease (PD) affects approximately 1% of individuals aged 60 and older, with prevalence projected to double by 2030 amid global aging. Traditional assessments using the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) rely heavily on subjective clinical evaluation, producing inconsistent and non-reproducible outcomes. Accumulating evidence demonstrates that PD involves systemic inflammatory responses, making serological biomarkers promising candidates for objective severity assessment in routine clinical settings METHODS: We analysed serological data from 2,614 individu
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 primary aim of this study is to explore the association between gravidity and serum 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] levels in women, as existing research rarely addresses gravidity's cumulative impact on maternal vitamin D status. Secondarily, it seeks to develop and evaluate a machine learning model for predicting vitamin D insufficiency (serum 25(OH)D < 50 nmol/L) using reproductive data (including gravidity) and biochemical indicators, with contribution analysis in the model further validating this relationship, thereby translating the findings into a clinically useful tool.
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