BACKGROUND: Chronic nonspecific low back pain (cNLBP) is a prevalent global health concern. Radiomics enables the extraction of high-dimensional quantitative features from medical images and has shown promise in disease diagnosis, prognostic assessment, and therapeutic response evaluation. To construct and validate an artificial intelligence (AI)-based evaluation model for clinical symptoms in cNLBP patients, leveraging both clinical and radiomics features. The clinical utility of this approach was evaluated in identifying patients at high risk for severe pain.
METHODS: A total of 148 patient
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: Helicobacter pylori (H. pylori) is a bacterium that colonizes the stomach and is a major risk factor for gastric cancer, with an estimated 89% of non-cardia gastric cancer cases worldwide attributable to H. pylori. Prospective studies provide reliable evidence for quantifying the association between gastric cancer and H. pylori, as they circumvent the risk of a false negative due to possible reduction in antibody levels before cancer development.
METHODS: In a large-scale prospective study within the China Kadoorie Biobank, H. pylori infection is being analysed as a risk factor fo
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To assess the feasibility and efficacy of a deep learning-based three-dimensional (3D) super-resolution diffusion-weighted imaging (DWI) radiomics model in predicting the prognosis of high-intensity focused ultrasound (HIFU) ablation of uterine fibroids.
METHODS: This retrospective study included 360 patients with uterine fibroids who received HIFU treatment, including Center A (training set: N = 240; internal testing set: N = 60) and Center B (external testing set: N = 60) and were classified as having a favorable or unfavorable prognosis based on the postoperative
СтатьяМногоцентровое 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.
Nitrogen oxide (NOx) contains two harmful air pollutants: nitric oxide (NO) and nitrogen dioxide (NO2). The reasonable prediction of China's NOx emissions is of positive significance for the government to formulate environmental protection policies. To this end, a new grey prediction model with second-order differential equation is proposed in this paper, which has more reasonable model structure and better modeling performance than the traditional grey model. Secondly, according to the data characteristics of NOx emissions of China in recent years, a smoothing algorithm and weakening buffer o
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: Complications following abdominal surgery have a very significant negative impact on the patient and the health care system. Despite the spread of minimally invasive surgery, there is no automated way to use intraoperative video to predict complications. New developments in data storage capacity and artificial intelligence (AI) algorithm creation now allow for this.
OBJECTIVE: This project aims to develop and validate deep learning models for accurately predicting postoperative complications, classified using the Clavien-Dindo scale. A key objective is to build and share an open-s
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.
BACKGROUND: Major adverse cardiovascular events (MACE) are severe complications of peripheral arterial disease (PAD), associated with a poor prognosis and disease burden. Therefore, the early identification of high-risk individuals is of paramount importance. This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning (ML)-based prediction model for MACE risk in patients with PAD.
METHODS: This retrospective study included patients with PAD enrolled between January 2022 and December 2023, with follow-up had been completed by December 2024. The primary outcome was MACE, defined
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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/AIM: Pneumocystis jirovecii pneumonia (PCP) remains a life-threatening opportunistic infection in patients receiving chemotherapy and other immunosuppressive cancer treatments. Accurate identification of true PCP cases within real-world electronic health record (EHR) databases is essential for epidemiological research and optimization of prophylactic strategies in oncology practice. The aim of this study was to develop and validate a practical, EHR-based algorithm for reliably identifying PCP cases.
PATIENTS AND METHODS: This retrospective, single-center validation study used EHR d
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: Nasal colonization with methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) can be detected using nasal swab polymerase chain reaction (PCR) assay and is associated with clinical MRSA infection. The MRSA nasal PCR has a rapid turnaround time and a negative predictive value for MRSA pneumonia of >98%; however, data are limited in critically ill patients.
OBJECTIVE: The purpose of this study is to determine the impact of a pharmacist-driven algorithm, utilizing MRSA PCR nasal screening on duration of anti-MRSA therapy in patients admitted to the intensive care unit (ICU) with suspect
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.
Hearing-aid (HA) prescription rules (such as NAL-NL2, DSL-v5, and CAM2) are used by HA audiologists to define initial HA settings (e.g., insertion gains, IGs) for patients. This initial fitting is later individually adjusted for each patient to improve clinical outcomes in terms of speech intelligibility and listening comfort. During this fine-tuning stage, speech-intelligibility tests are often carried out with the patient to assess the benefits associated with different HA settings. As these tests tend to be time-consuming and performance on them depends on the patient's level of fatigue 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.
OBJECTIVE: To develop a deep learning algorithm capable of evaluating subscapularis tendon (SSC) tears based on axillary lateral shoulder radiography.
METHODS: A total of 2,779 axillary lateral shoulder radiographs (performed between February 2010 and December 2018) and the patients' corresponding clinical information (age, sex, dominant side, history of trauma, and degree of pain) were used to develop the deep learning algorithm. The radiographs were labeled based on arthroscopic findings, with the output being the probability of an SSC tear exceeding 50% of the tendon's thickness. The algor
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.
UNLABELLED: The differentiation of idiopathic Parkinson disease (IPD) from multiple system atrophy (MSA) and progressive supranuclear palsy (PSP), the most common atypical parkinsonian look-alike syndromes (APS), can be clinically challenging. In these disorders, diagnostic inaccuracy is more frequent early in the clinical course when signs and symptoms are mild. Diagnostic inaccuracy may be particularly relevant in trials of potential disease-modifying agents, which typically involve participants with early clinical manifestations. In an initial study, we developed a probabilistic algorithm t
Клиническое исследованиеСтатьяВалидационное 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.
Purpose To develop an electronic health record (EHR)-based trigger algorithm to identify delays in follow-up of patients with imaging results that are suggestive of lung cancer and to validate this trigger on retrospective data. Materials and Methods The local institutional review board approved the study. A "trigger" algorithm was developed to automate the detection of delays in diagnostic evaluation of chest computed tomographic (CT) images and conventional radiographs that were electronically flagged by reviewing radiologists as being "suspicious for malignancy." The trigger algorithm was d
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАВалидационное 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.
Use of an algorithm for assessment of the severity of antenatal fetal distress and prediction of intranatal complications helped choose the optimal mode of delivery individually for each parturient and develop the strategy of rational management of spontaneous labor, which was confirmed by measurements of hydrocortisone levels in umbilical blood during delivery by different modes. Rational management of labor and optimization of delivery were conducive to a reduction of the incidence of grave distress in the newborns.
Сравнительное исследованиеАннотация на английскомСтатьяПолный 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.
Gestational diabetes mellitus (GDM) and preeclampsia (PE) are common and serious disorders of pregnancy that threaten maternal safety and perinatal outcomes. Generally, GDM is recognized as an independent risk factor for the development of preeclampsia, while a history of preeclampsia in primiparous women is also a risk factor for GDM in subsequent pregnancies. However, the intricate underlying mechanisms of GDM and PE remain elusive. This study developed a diagnostic prediction model for GDM and PE. It investigated the correlation between shared signature genes and immune infiltration charact
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.
Enterovirus A71 (EV-A71), Coxsackievirus A16 (CV-A16) and CV-A10 are the major causative agents of hand, foot and mouth disease (HFMD). The conformational epitopes play a vital role in monitoring the antigenic evolution, predicting dominant strains and preparing vaccines. In this study, we employed a Bioinformatics-based algorithm to predict the conformational epitopes of EV-A71 and CV-A16 and compared with that of CV-A10. Prediction results revealed that the distribution patterns of conformational epitopes of EV-A71 and CV-A16 were similar to that of CV-A10 and their epitopes likewise consist
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.
Tomato exocarp firmness (TEF) is an important mechanical quality parameter that directly affects postharvest handling, transportation, storage stability, and industrial processing performance. Conventional firmness determination methods are generally destructive, time-consuming, and unsuitable for rapid food quality monitoring systems. This study investigated the relationship between physicochemical composition and TEF and developed machine learning-based models for data-driven firmness prediction. A total of 163 beef tomato samples were analyzed using 11 physicochemical and mineral nutrient v
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: Predicting live birth outcomes following in vitro fertilization/intracytoplasmic sperm injection (IVF/ICSI) remains challenging. Most existing models are typically limited to single time-point data and lack integration of sequential clinical information, constraining their utility for personalized decision-making.
METHODS: This retrospective multicenter study included 8,389 fresh IVF/ICSI cycles for model development and internal validation, with 2,058 cycles for independent external validation. We constructed prediction models at three sequential clinical stages: Stage 1 (baselin
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
The aims of the present study were to develop and validate a predictive model for lower limb Varicose Veins, and to visualize the results using a web calculator for assessing the probability of patients developing Lower Limb Varicose Veins. A convenience sampling method was employed to select 421 patients from December 2023 to April 2024 at the health check-up center and vascular surgery outpatient clinic of a tertiary hospital in Xuzhou City. Based on the results of univariate and logistic regression analysis, a prediction model was constructed using logistic regression in machine learning an
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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: The present study aims to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model based on a multicenter cohort, which is intended for predicting the mortality of acute respiratory distress syndrome patients aged over 80 years admitted to the intensive care unit (ICU) and realizing risk stratification for this patient population.
METHODS: The research cohort drew from ICU clinical data from six medical institutions in China and the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-IV) database. In this study, eight distinct ML methods were employed to construct predicti
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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.
OBJECTIVES: The overwhelmed situation under the COVID-19 pandemic has worsened the quality of emergency medical care and the mortality rate due to out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). However, there has been no research conducted for the validation of prognostic prediction models for OHCA patients using data collected during the pandemic. We sought to develop a pre-hospital prediction model for neurological outcome at 1 month in adult patients following OHCA using a machine-learning technique and validate the model for data collected during the pandemic.
METHODS: The data of 1 740 212 adult
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.
MedElevator
Войти в исследования