PURPOSE: Belumosudil, a first-in-class ROCK2 inhibitor, was approved by the U.S. Food and Drug Administration in 2021 for the treatment of chronic graft-versus-host disease (cGVHD). This study aimed to evaluate the real-world safety profile of belumosudil and investigate its potential neurological adverse effects (AEs).
METHODS: Adverse events (AEs) related to belumosudil were extracted from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) from Q3 2021 to Q2 2025. Signal detection was performed using four disproportionality methods: reporting odds ratio (ROR), proportional reporting ratio (PRR)
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.
Introduction Parkinson's disease is a progressive neurological condition that gradually affects movement, balance, and independence in daily activities. While medication remains the primary form of treatment, it often does not fully address functional limitations or postural instability. In recent years, structured exercise has gained importance as a supportive rehabilitation approach due to its potential to enhance motor function and promote neural adaptability. This study was designed to assess the effect of a structured exercise program on functional mobility, balance, and disease severity
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: Fibromyalgia is a chronic pain disorder frequently co-occurring with depression, anxiety, post-traumatic stress disorder (PTSD), and insomnia, particularly in veterans, and safer nonpharmacological therapies are needed. Cranial electrotherapy stimulation, also referred to as cranial electrotherapy stimulation (CES), may help with anxiety and sleep, but its effect on pain is unclear. This feasibility study evaluated magnetic resonance imaging (MRI) to identify neural correlates of pain and treatment response for CES effects on fibromyalgia pain in veterans.
METHODS: In a randomized
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 evaluate whether two automated measures of nasality, Nasal Cognate Distinctiveness (NCD) and nasal posterior probability (NPP), provide clinically meaningful markers of hypernasality in speakers with motor speech disorders (MSDs) and to determine whether hypernasality-related information extends beyond stop consonants, which are typically targeted in cognate-based approaches.
METHOD: Sentence-level speech recordings were obtained from 561 patients, including 374 neurologically typical controls and 187 individuals with MSDs. NCD was computed for voiceless stops (/p/, /t/, /k/) usin
СтатьяПрепринтПолный 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: AI-generated health education short videos are becoming an important form of digital health communication. Compared with conventional health education content, these videos require users to evaluate not only the value of health information, but also the credibility of information sources, the trustworthiness of AI-generated content, and their own health-related psychological state. Therefore, it is necessary to further examine the psychological factors that influence users' adoption of AI-generated health information.
METHODS: Drawing on the Information Adoption Model, this study
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: Progression-free survival (PFS) is a critical end point in oncology, yet real-world applications of individualized, explainable machine learning (ML) predictions remain limited.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate explainable ML models to predict PFS using retrospective data from a national prostate cancer cohort in Brunei Darussalam.
METHODS: We analyzed a retrospective cohort of 212 patients (478 longitudinal observations) treated at the Brunei Cancer Centre (January 2018 to December 2024). Clinical, laboratory, and treatment data were harmonized, with missing 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: The diagnostic challenges inherent in prostate-specific antigen (PSA) levels between 4-10 ng/mL represent a critical clinical dilemma, with only 25-30% of patients harboring clinically significant prostate cancer, leading to substantial rates of unnecessary biopsies and associated morbidity.
OBJECTIVE: To develop and validate a multimodal convolutional neural network integrating T2-weighted imaging, diffusion-weighted imaging, apparent diffusion coefficient maps, and clinical parameters for enhanced detection of clinically significant prostate cancer in the PSA gray zone.
METHODS
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.
Objective.Patients with locally advanced non-small cell lung cancer (LA-NSCLC) exhibit heterogeneous prognoses despite receiving standard treatments, highlighting the need for more reliable prognostic biomarkers. This study aims to develop and validate OmicsMap model, a deep radiomics biomarkers derived from computed tomography images for the prediction of progression-free survival (PFS) in LA-NSCLC patients.Approach.We retrospectively analyzed data from 329 LA-NSCLC patients who underwent definitive radiotherapy. The cohort was randomly divided into development (N= 220) and independent testin
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.
INTRODUCTION: Syndrome of the Trephined (SoT), also known as sinking skin flap syndrome, is a potentially reversible neurological complication following decompressive craniectomy (DC). It presents with a wide spectrum of clinical manifestations, including cognitive decline, psychiatric disturbances, and motor impairments. The underlying pathophysiology is multifactorial, involving reduced cerebral perfusion, altered cerebrospinal fluid dynamics, and mechanical deformation of the unprotected brain due to atmospheric pressure.
RESEARCH QUESTION: This review aims to synthesize current evidence o
СтатьяОбзорПоиск 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.
INTRODUCTION: Drug repositioning identifies new therapeutic applications for existing drugs, particularly for diseases lacking effective treatments. This approach can significantly reduce the time and cost of drug discovery. Recently, Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) have become pivotal tools in this field, facilitating the analysis of large-scale datasets and enhancing the accuracy, efficiency, and speed of identifying novel drug indications.
METHODS: This systematic review examines recent advances in machine learning and deep learning approaches for drug repositioning. A compreh
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: Although several medications have been linked to inflammatory bowel disease (IBD), the association between most drugs and IBD remains unclear. This study aimed to identify medications most frequently reported in connection with IBD by analyzing large-scale data from the U.S. Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) and the Japan Adverse Drug Event Report (JADER) database.
METHODS: We extracted reports of drug-associated IBD adverse events from FAERS and performed external validation using JADER. Disproportionality analyses of suspected drugs were conduct
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 investigated gender disparities in random blood glucose (RBS) levels among Pakistani adults with Type 2 Diabetes (T2D), examining biological and sociocultural determinants. A cross-sectional analysis of 300 age-matched adults with T2D (150 men, 150 women; age 35-60 years) from four tertiary hospitals in Peshawar, Pakistan (February-July 2023). RBS was measured via the Microlab-300 system (Beer-Lambert Law). Multivariate regression and machine learning models (Ridge Regression, Random Forest, Support Vector Regression (SVR), Neural Network, Polynomial Regression) with nested cross-va
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.
Subclinical ketosis (SCK) is a common metabolic disorder, affecting 20% to 40% of postpartum dairy cows depending on diagnostic matrix (blood vs. milk ketone testing) and days in milk (DIM), compromising milk yield and reproduction. Conventional diagnostics rely on blood β-hydroxybutyrate (BHB) thresholds lacks predictive capability for early detection. Metabolomics and machine learning (ML) provides promising non-invasive approaches by analyzing biofluid metabolites and complex datasets. This systematic review and bibliometric analysis evaluated global research trends and the evidence landsca
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
OBJECTIVE: This study uses bibliometric methods to analyze the status of electroencephalography (EEG) and machine learning applications in mild cognitive impairment (MCI) research.
METHODS: Relevant literature was searched in the four major English databases (Web of Science, PubMed, IEEE Xplore, and Scopus) and the three major Chinese databases (CNKI, Wanfang, and VIP) from their inception to June 2026. After removing duplicates using NoteExpress and screening the literature according to the inclusion and exclusion criteria, the final data were imported into CiteSpace 6.4. R2 and VOSviewer 1.
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.
Timely identification of COVID-19 outpatients who are at risk of hospitalization is critical for preventing clinical deterioration and optimizing healthcare resources. Although machine-learning models have demonstrated high predictive accuracy, their limited interpretability often hinders clinical adoption. This study aims to develop a hybrid explainable framework that combines the predictive strength of XGBoost with clinically interpretable rule-based explanations to support decision-making in real clinical settings. A retrospective dataset of 1278 COVID-19 patients was analyzed after applyin
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: Early differentiation of pediatric acute respiratory infections in outpatient and emergency settings is often hindered by nonspecific clinical signs, leading to unnecessary empirical antibiotic use and avoidable radiation exposure. Therefore, this study aimed to develop and internally evaluate an early triage model to distinguish pediatric bronchopneumonia (BP) from uncomplicated upper respiratory tract infection using routine, cost-effective laboratory parameters analyzed with machine-learning algorithms.
METHODS: This retrospective study consecutively enrolled 532 pediatric patie
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: The RETeval portable flash electrophysiology device is extensively used for assessing retinal function in humans. However, its utility in measuring electroretinograms in preclinical studies has been less explored. Tree shrews (small diurnal mammals closely related to primates) are a well-established animal model of emmetropization known to exhibit robust responses to visual cues and mimic human juvenile-onset myopia. This study aimed to evaluate the intra- and inter-session repeatability of full-field photopic electroretinograms (ERGs) recorded using the RETeval system in tree shrews.
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.
Antidepressant efficacy for major depressive disorder (MDD) remains limited, with the neural mechanisms underlying treatment response poorly understood. The default mode network (DMN), particularly the connectivity between the medial prefrontal cortex (mPFC) and posterior cingulate cortex (PCC), has been implicated in MDD pathophysiology and may be linked to treatment outcomes. However, its potential as a biomarker for antidepressant response has not been validated. Here, we investigate the relationship between DMN connectivity and antidepressant treatment response in MDD. Resting-state fMRI d
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.
Resource-constrained edge processors deployed on unmanned aerial vehicles and wearable platforms require compact, drift-robust gas classification models for a range of environmental and security monitoring applications, including CBRN-motivated scenarios. Existing approaches rely on server-grade architectures incompatible with edge-board-scale deployment, or on classifiers that chemically degrade severely under long-term sensor drift. Each UCI gas class was mapped to a CBRN behavioral category based on physicochemical analogy (molecular functional group, vapor pressure, and metal-oxide semicon
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.
Integrating sensors with wireless communication capabilities into smart wireless sensing devices allows us to form a wireless sensing network. This network works in conjunction with monitors to display and control parameters at different locations or in the environment. By deploying a wireless sensing network, the system can interact with the user by sending notifications when necessary, based on the environmental conditions and user activities detected by the wireless sensors, and make corresponding adjustments to or control the environment. The advancement and widespread adoption of the inte
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