BACKGROUND: Preoperative planning is essential for optimal outcomes post-total hip arthroplasty (THA). Appropriate stem size and compatibility with femoral dimensions are essential in THA to prevent distal fixation. Previous studies have proposed deep learning-based models with image recognition for preoperative planning to determine the best-fit stem; however, whether size and compatibility are adequately optimized remains unclear. This study developed methods that may assist surgeons in preoperative planning to estimate the stem size and compatibility using supervised machine learning models
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 annual incidence of acute pancreatitis is approximately 30 per 100,000, with 20% progressing to severe acute pancreatitis and a mortality rate of 20%-40%. Traditional scoring models suffer from data lag or insufficient accuracy, while existing machine learning models mostly overlook the dynamic characteristics of vital signs. METHODS: Vital signs , laboratory and imaging indices within 24 hours of admission were collected. First, a bidirectional long short-term memory network model was constructed using time-series data . Then,key indices from laboratory and imaging data were s
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: The COVID-19 pandemic has highlighted the critical need for robust, interpretable predictive models to guide clinical decision-making for hospitalized patients, particularly in resource-limited settings. While machine learning approaches have achieved high predictive performance, many lack the transparency required for clinical adoption. Bayesian networks provide a rigorous mathematical framework for modeling medical uncertainty and complex causal relationships while maintaining clinical interpretability.
OBJECTIVE: To develop and validate an interpretable Bayesian network model f
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 predictive model based on ocular biometric parameters and deep learning for studying the progression of refractive errors in children and adolescents. METHODS: This longitudinal observational cohort study included 559 children and adolescents (1,118eyes; 252males, 307females) aged 5–18 years, enrolled at Shanxi provincial Eye Hospital (Taiyuan, China) between 2019 and 2023. Refractive error and ocular biometric parameters were prospectively assessed through serial non-cycloplegic automated refraction and LENSAR 900 biometry, with participants undergoing 2–5 follow-up ev
СтатьяНаблюдательное 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.
OBJECTIVES: To develop a machine-learning model that integrates routine clinical parameters with tumor mutational burden (TMB) and to evaluate its performance in predicting responses to programmed death-1 (PD-1)/programmed death-ligand 1(PD-L1) inhibitors across various cancer types.
METHODS: We conducted a retrospective study of 146 patients with advanced solid tumors who were treated with PD-1/PD-L1 inhibitors. The cohort was randomly divided into a training set (n=116) and a validation set (n=30) at a 4:1 ratio. Using the PyTorch framework, we constructed a neural network model (designated
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa (MDR-PA) infections present a critical healthcare challenge, often progressing to sepsis with high mortality. Current prediction tools lack specificity for drug-resistant organisms, hindering the early identification of high-risk patients. This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model to predict sepsis development in patients with MDR-PA infections.
METHODS: We conducted a multicenter retrospective study analyzing 2,001 patients with laboratory-confirmed MDR-PA infections from two major medical cent
СтатьяМногоцентровое 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.
Oral esketamine is a potentially effective and well-tolerated treatment for treatment-resistant depression (TRD). However, around 50% of TRD individuals treated with oral esketamine do not achieve response, and this variation in response may be accounted for by interindividual differences between patients. Efforts to develop effective and personalized depression treatment strategies are crucial, as early improvement is associated with higher response and remission rates. One strategy increasingly used to identify patient characteristics that might predict antidepressant response is the use of
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.
The study addresses the increasing resistance to the FDA-approved drug Bedaquiline (BDQ) in Mycobacterium tuberculosis (MTB). The absence of any defined resistance locus and the wide variation in the drug targets across clinical isolates have raised a big question about our understanding of the molecular basis of BDQ resistance acquisition. Using machine learning (ML) methods, BDQ resistance was predicted from whole-genome sequencing data for MTB clinical isolates. Variant calling format data generation involved several steps, including adapter trimming and alignment to the H37Rv reference gen
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: Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) are a significant global health concern requiring effective strategies for risk stratification. We hypothesized that integrating quantitative retinal vascular features with the soluble fms-like tyrosine kinase-1 (sFlt-1)/placental growth factor (PlGF) ratio and clinical data would significantly improve the prediction of delivery within 2 weeks due to HDP progression.
METHOD: This prospective cohort study enrolled 54 hospitalized patients with HDP who underwent simultaneous sFlt-1/PlGF testing and fundus photography. Retinal vascular paramet
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.
Postoperative hydrocephalus is a common complication following posterior fossa tumor resection, affecting 7-40% of patients. Although preoperative cerebrospinal fluid (CSF) diversion may be required in selected patients with hydrocephalus, decisions remain individualized in routine neurosurgical practice. We therefore developed and externally validated a model to provide supplementary preoperative risk stratification using routinely available variables. We retrospectively analyzed 1,073 patients following resection of posterior fossa tumors (PFTs) treated at five tertiary centers between 2013
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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: Antipsychotic treatment response in schizophrenia shows substantial interindividual variability. While pharmacogenomics (PGx) holds potential for personalized prescribing, current models fall short in integrating multimodal factors and meeting real-time clinical decision-making needs.
HYPOTHESIS: The precision medicine platform integrating multi-dimensional factors can provide guidance for selecting antipsychotic medications for patients with schizophrenia.
STUDY DESIGN: This study employed a retrospective cohort design for model development (2019-2021, N = 735) and external vali
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: Early postoperative pneumonia (POP) is a common and serious complication after brain tumor surgery, but early recognition is difficult because postoperative neurological dysfunction and respiratory symptoms are often non-specific. Existing models are mostly retrospective, not designed for neurosurgical patients, and rarely prospectively validated across centers. We aimed to develop an interpretable model for early POP risk stratification.
METHODS: We used routine perioperative data from 1,856 patients undergoing brain tumor surgery at multiple centers in China between 2022 and 202
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: Acute pancreatitis (AP) is a common gastrointestinal disease prone to severe systemic complications, presenting with abdominal pain, nausea, and vomiting. Diagnosis depends on serum markers and imaging. Categorized by the Atlanta classification, about 20% of cases progress to more severe forms. Due to its rapid progression and high misdiagnosis rate, early and accurate assessment is crucial. In this study, we aim to construct a deep neural network to provide a scientific basis for the clinical management of AP. METHODS: A total of 1,884 patients diagnosed with AP from four hospital
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: Cervical cancer, a global public health burden, is linked to persistent high-risk HPV infection. Multiple HPV co-infections (≥ 2 genotypes) elevate high-grade cervical lesion risk, but current tools lack accuracy for coinfection risk assessment. This study developed a vaginal microenvironment-based machine learning (ML) model to predict multiple HPV co-infections for early risk stratification. METHODS: A retrospective cohort of 1,682 HPV-infected patients (Jan 2024–Jan 2025, General Hospital of Northern Theater Command) was split into training (70%) and validation (30%) sets. Variab
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.
PURPOSE: To evaluate the real-world diagnostic accuracy and systematic misclassification patterns of a deep learning algorithm (Hevi AI) for detecting intracranial hemorrhage (ICH) on non-contrast head computed tomography (CT) within a single-center cohort.
METHODS: This retrospective, single-center study included 1,617 emergency non-contrast head CT examinations. Two expert radiologists served as the reference standard. The algorithm's binary detection performance (sensitivity, specificity, negative predictive value [NPV]) and subtyping accuracy were analyzed. Statistical analyses evaluated
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: Newborn bloodspot screening (NBS) for cystic fibrosis (CF) is important for early diagnosis and treatment. However, screening can lead to false-positive results leading to unnecessary follow-up tests and distress. This study evaluated the 11-year performance of the Swiss CF-NBS programme, estimated optimal cut-offs for immunoreactive trypsinogen (IRT), and examined how simulated algorithms would change performance.
METHODS: The Swiss CF-NBS is based on an IRT-DNA algorithm with a second IRT (IRT-2) as safety net. We analysed data from 2011 to 2021, covering 959,006 IRT-1 analyses
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 aimed to compare the 2022 American College of Rheumatology (ACR)/European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR) classification criteria with the European Medicines Agency (EMA) algorithm for antineutrophil cytoplasmic antibody (ANCA)-associated vasculitis (AAV).
METHODS: All consecutive, newly diagnosed patients with AAV according to the 2012 Chapel Hill Consensus Conference who visited Keio University Hospital between March 2012 and May 2022 were retrospectively reviewed. Patients were reclassified according to the EMA algorithm and the 2022 ACR/EULAR criter
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: To date, all preventive anxiety disorders interventions are one-fit-all and none of them are based on individual level and risk profile. The aim of this project is to design, develop and evaluate an online personalized intervention based on a risk algorithm for the universal prevention of anxiety disorders in the general population.
METHODS: A randomized controlled trial (RCT) with two parallel arms (prevANS vs usual care) and 1-year follow-up including 2000 participants without anxiety disorders from Spain and Portugal will be conducted.The prevANS intervention will be self-guide
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: Requisite to the application of clinical databases for observational research in hidradenitis suppurativa (HS) is the identification of an accurate case cohort. There is limited information on the validity of using diagnosis codes to identify HS and cutaneous abscess (CA) case cohorts.
OBJECTIVES: The objective of the study was to assess the validity in utilizing diagnosis codes to establish the HS and CA cohorts from an integrated health system clinical database.
METHODS: In this retrospective study, we evaluated a case-finding algorithm for HS which included the presence of at
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: Primary nephrotic syndromes are rare diseases which can impede adequate sample size for observational patient-oriented research and clinical trial enrollment. A computable phenotype may be powerful in identifying patients with these diseases for research across multiple institutions.
METHODS: A comprehensive algorithm of inclusion and exclusion ICD-9 and ICD-10 codes to identify patients with primary nephrotic syndrome was developed. The algorithm was executed against the PCORnet CDM at three institutions from January 1, 2009 to January 1, 2018, where a random selection of 50 case
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования