BACKGROUND: Timely recognition of oral anticoagulant use is critical in acute stroke but is often hampered by impaired consciousness and unavailable medication history. We investigated whether routinely available coagulation tests, prothrombin time-international normalized ratio and activated partial thromboplastin time, paired with machine learning can identify anticoagulant exposure at presentation.
METHODS: We performed a multicenter diagnostic modeling study using the Japan Stroke Data Bank. Adults with ischemic or hemorrhagic stroke admitted in 2016 to 2021 comprised the derivation cohor
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
INTRODUCTION: Antithrombotic evaluation of postpartum venous thromboembolism (VTE) after anticoagulant therapy is challenging because of the lack of high-quality clinical evidence.
AIM: To identify and validate a machine learning model to predict thrombus regression in postpartum VTE patients.
METHOD: This study constructed three cohorts of postpartum VTE patients receiving low-molecular-weight heparin (LMWH): retrospective (n = 200), prospective (n = 50), and external (n = 29) cohorts. The main endpoint was imaging-based thrombus regression. Based on clinical guidelines and literature, we s
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.
Perturbations of genes with functional importance in T cells could be used to change the distribution of CD8 T cell states to enhance anti-tumor functions for cancer immunotherapies. We launched a world-wide computational challenge to predict the effects of gene perturbations and to devise objective functions for prioritizing gene perturbations that lead to desired T-cell state distributions. We supported the challenge by generating a single-cell Perturb-seq dataset profiling the effect of knocking out 73 individual expert-defined genes in T cells transferred into a mouse melanoma model. We co
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming medical care, including in oncology, offering promising avenues for enhancing supportive care and symptom management. This review synthesizes current research on AI applications in this critical domain, exploring its potential to personalize interventions and improve patient-reported outcomes in oncology supportive care. We examine AI-driven tools for symptom monitoring, predictive analytics for adverse events, and personalized supportive care recommendations. Emphasis is placed on the integration of machine learning algorithms for real-time
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.
Handwriting learning disabilities, such as dysgraphia, have a serious negative impact on children's academic results, daily life and overall well-being. Early detection of dysgraphia facilitates an early start of targeted intervention. Several studies have investigated dysgraphia detection using machine learning algorithms with a digital tablet. However, these studies deployed classical machine learning algorithms with manual feature extraction and selection as well as binary classification: either dysgraphia or no dysgraphia. In this work, we investigated the fine grading of handwriting capab
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.
Venous leg ulcers and diabetic foot ulcers are the most common chronic wounds. Their prevalence has been increasing significantly over the last years, consuming scarce care resources. This study aimed to explore the performance of detection and classification algorithms for these types of wounds in images. To this end, algorithms of the YoloV5 family of pre-trained models were applied to 885 images containing at least one of the two wound types. The YoloV5m6 model provided the highest precision (0.942) and a high recall value (0.837). Its mAP_0.5:0.95 was 0.642. While the latter value is compa
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.
Filariasis is one of the major public health concerns in India. Approximately 600 million people spread across 250 districts of India are at risk of filariasis. To predict this disease, a pilot scale study was carried out in 30 villages of Karimnagar district of Telangana from 2004 to 2007 to collect epidemiological and socio-economic data. The collected data are analysed by employing various machine learning techniques such as Naïve Bayes (NB), logistic model tree, probabilistic neural network, J48 (C4.5), classification and regression tree, JRip and gradient boosting machine. The performance
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.
Volatile organic compounds (VOCs) concentrations of dry building materials can significantly affect the quality of indoor air. In this paper, a spatial fractional diffusion model is established by introducing fractional Fick's law, based on the fact that the pore structure of porous building materials has a strongly impact on VOCs diffusion. Furthermore, the areal porosity of the material is drawn into the convection mass transfer equation. The relevant parameters are estimated by a kind of optimization algorithm. The fractional nonlinear equations are tackled by the finite difference method c
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.
For estimation and predictions of random fields, it is increasingly acknowledged that the kriging variance may be a poor representative of true uncertainty. Experimental designs based on more elaborate criteria that are appropriate for empirical kriging (EK) are then often non-space-filling and very costly to determine. In this paper, we investigate the possibility of using a compound criterion inspired by an equivalence theorem type relation to build designs quasi-optimal for the EK variance when space-filling designs become unsuitable. Two algorithms are proposed, one relying on stochastic o
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.
Clinical cases in mineral and bone metabolism : the official journal of the Italian Society of Osteoporosis, Mineral Metabolism, and Skeletal Diseases2012eng
FRAX(®) is a computer-based algorithm developed by the World Health Organization Collaborating Centre for Metabolic Bone Diseases in Sheffield (UK). This algorithm calculates fracture probability from easily obtained clinical risk factors in men and women: age, sex, body mass index and dichotomized variables comprising prior fragility fracture, parental history of hip fracture, current tobacco smoking, use of long-term oral glucocorticoid, rheumatoid arthritis, other causes of secondary osteoporosis and high alcohol consumption (femoral neck bone mineral density can be optionally input to enha
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.
We have developed a new genetic algorithm approach to search for the global lowest-energy structures of ligand-protected metal clusters. In combination with density functional theory, our genetic algorithm simulations show that the ground state of [Ag(7)(DMSA)(4)](-) has eight instead of four Ag-S bonds and has a much lower energy than the structure based on the [Ag(7)(SR)(4)](-) cluster with a quasi-two-dimensional Ag(7) core. The simulated X-ray diffraction pattern of the [Ag(7)(DMSA)(4)](-) cluster is in good agreement with the experimental result. Our calculations for the [Ag(7)(SR)(4)](-)
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
The pathogenetic subtype of ischemic stroke (IS) in 204 cases of acute ischemic stroke was based on the results of clinical estimation, computer tomography, duplex scanning of brain vessels, electrocardiography, echocardiography and Holter monitoring. Initially, experts assigned a diagnosis of large-artery atherosclerosis to 59 (29%) patients, cardio embolic subtype to 51 (25%), small-vessel occlusion to 43 (21%), stroke of other etiology to 10 (5%), stroke of unclear etiology to 41 (20%). The TOAST computerized algorithm has been used for stroke subtypes diagnosis but it failed in 73% of the
СтатьяПоиск полного текста в очередиОригинал на русском
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.
Accurate discrimination of benign and malignant parotid tumors prior to surgery is of great clinical significance. Conventional magnetic resonance imaging (MRI) still has limitations in terms of objective quantification, and the optimal radiomic modeling strategy for parotid lesions has yet to be established. We extracted radiomic features from fat-suppressed T2-weighted (FS-T2WI) images of 102 patients with pathologically confirmed parotid tumors and constructed four machine learning models (logistic regression, gradient boosting, random forest, and LightGBM) as well as four tabular deep lear
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.
BACKGROUND: This study aimed to assess the diagnostic ability of routine laboratory biomarkers and develop machine learning (ML) models to improve differentiation between LH and AA.
METHODS: A total of 873 patients (209 LH; 664 AA) were retrospectively analyzed. Laboratory parameters, including CRP, WBC, neutrophils, lymphocytes, monocytes, NLR (neutrophil to lymphocyte ratio), LMR (lymphocyte to monocyte ratio), PLR (platelet to lymphocyte ratio), and PIV (pan immune inflammation value), were used to build logistic regression, Naive Bayes, neural network, and gradient boosting models. Diagno
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: Early screening and management of asymptomatic postmenopausal women with endometrial thickening are essential to optimize diagnosis and treatment outcomes. However, no unified intervention standards or predictive models for high-risk subgroups exist. This study aimed to develop and validate a SHapley Additive exPlanations (SHAP)-based machine learning (ML) model to identify key risk factors for non-benign lesions in this population.
METHODS: Enrolled in this retrospective cohort were 1031 asymptomatic postmenopausal women with endometrial thickening (≥ 5 mm) who underwent hysterosc
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: Bronchiolitis remains a frequent reason for hospitalization in infants during the winter season. Epidemiologic surveillance remains crucial in the era of widespread immunoprophylaxis for the leading viral agent causing bronchiolitis. We investigated the performance of classical machine learning (ML) models, Deep Learning (DL), and a pre-trained large language model (LLM) in classifying bronchiolitis diagnosis from the free-text-diagnosis field of the emergency department electronic health records (EHRs). As a secondary aim, we evaluated the diagnostic accuracy of the actual officia
СтатьяСравнительное 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.
AIMS/BACKGROUND: The differentiation of benign and malignant breast nodules, particularly those categorized as Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) 3-4, remains a clinical challenge due to the subjectivity and operator dependence of conventional ultrasound assessment. This study aimed to evaluate the diagnostic value of intratumoral and peritumoral ultrasound radiomics features in distinguishing benign from malignant BI-RADS 3-4 breast nodules and to construct interpretable machine learning models.
METHODS: Ultrasound images and parameters (BI-RADS classification) of breast nodu
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.
Post-neurosurgical bacterial meningitis (PNBM) is a serious complication associated with substantial morbidity and mortality. Bacterial culture presently serves as the gold standard for diagnosis, however, clinical reliance on third-tier reports to address empirical antibiotic concerns, with a turnaround time of 3-5 days, can lead to imprecise antibiotic administration in patients. Therefore, we develop and validate a branch of machine learning method to predict the result of cerebrospinal fluid (CSF) culture, which can shorten the time for precise diagnosis to within 2 h. A cohort study was c
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.
PURPOSE: Traumatic cervical spinal cord injury (TCSCI) frequently necessitates mechanical ventilation, and early tracheostomy has been shown to reduce complications in patients requiring prolonged ventilation. This study aimed to develop a machine learning model to predict the need for tracheostomy in TCSCI patients, utilizing early clinical data to improve patient outcomes.
MATERIALS AND METHODS: This study was conducted using data from 2017 to 2024, obtained from the single institution database. A total of 267 TCSCI patients were included, of whom 49 underwent tracheostomy. Variables select
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 AND PURPOSE: Early identification of large vessel occlusion due to underlying intracranial atherosclerotic disease (ICAD-LVO) in acute ischemic stroke (AIS) is crucial to determine optimal treatment strategies. We aimed to develop and evaluate machine learning (ML) models to predict ICAD-LVO based on variables, including basic patient information, medical history, neurological findings, and imaging data, which are commonly assessed in stroke management prior to endovascular therapy (EVT).
METHODS: This study is a retrospective cohort study using data from the prospective multicente
СтатьяВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования