This study aimed to develop an explainable machine learning framework integrating dual-modality ultrasonography and thyroid function parameters for preoperative prediction of central lymph node metastasis (CLNM) in capsular-invasive papillary thyroid carcinoma. A retrospective cohort of 382 pathologically confirmed capsular-invasive papillary thyroid carcinoma patients was stratified into CLNM-negative and CLNM-positive cohorts. After comprehensive univariate and multivariate logistic regression analyses, predictive models were developed using 8 machine learning algorithms (including Logistic
СтатьяВалидационное 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.
Dynamic brain networks are more effective than static networks in characterizing the evolving patterns of brain functional connectivity, making them a more promising tool for diagnosing neurodegenerative diseases. However, existing classification methods for dynamic brain networks often rely on sliding windows to extract multi-window features, leading to suboptimal performance due to the spatio-temporal coupling on these windows and limited ability to effectively integrate complex topological features. To address these limitations, we propose a novel method called Confidence-Driven Dynamic Spa
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Currently high-intensity focused ultrasound (HIFU) is widely used to treat uterine fibroids (UFs). The aim of this study is to develop a machine learning model that can accurately predict the efficacy of HIFU ablation for UFs, assisting the preoperative selection of suitable patients with UFs.
METHODS: This study collected data from 1,000 patients with UFs who underwent ultrasound-guided high-intensity focused ultrasound. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression was used for multidimensional feature screening. Five machine learning algorithms such as
СтатьяПоддержка 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.
This study explored the relationship between acute kidney injury (AKI) and chronic kidney disease (CKD), focusing on autophagy-related genes and their immune infiltration during the transition from AKI to CKD. We performed weighted correlation network analysis (WGCNA) using two microarray datasets (GSE139061 and GSE66494) in the GEO database and identified autophagy signatures by Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), and GSEA enrichment analysis. Machine learning algorithms such as LASSO, random forest, and XGBoost were used to construct the diagnostic model, a
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.
Bronchiolitis obliterans syndrome (BOS) is a severe pulmonary complication following allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (allo-HSCT), with early prediction being crucial. While pulmonary function tests (PFTs) are fundamental for BOS assessment, the predictive value of pretransplant PFT results remains uncertain. In this study involving allo-HSCT recipients with hematologic malignancies who survived over 100 days post-HSCT, we aimed to determine the predictive significance of pretransplant PFTs for BOS. Data from 742 eligible patients were randomly divided into training and valid
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.
INTRODUCTION: Recent research has suggested that neuroinflammation may be important in the pathogenesis of neurodegenerative diseases. Free-water diffusion (FWD) has been proposed as a non-invasive neuroimaging-based biomarker for neuroinflammation.
METHODS: Free-water maps were generated using diffusion MRI data in 367 patients from the Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (108 Alzheimer's Disease/Mild Cognitive Impairment, 42 Frontotemporal Dementia, 37 Amyotrophic Lateral Sclerosis, 123 Parkinson's Disease, and 58 vascular disease-related Cognitive Impairment). The ability
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.
BackgroundDetecting motor symptoms in Parkinson's disease (PD) at home, especially in the prodromal, is crucial for disease-modifying therapies.ObjectiveTo evaluate the effectiveness of machine learning models using smartphone-based assessments in predicting motor symptoms in untreated de novo PD.MethodsUsing a clinical trial in early de novo patients with PD, the PDAssist smartphone application and machine learning models were investigated for eight motor tasks: resting tremor, postural tremor, finger tapping, facial expressions, rigidity, speech, walking, and pronation/supination to predict
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.
Botulinum Neurotoxin Type A (BoNT-A) remains the cornerstone of glabellar frown line treatment, yet conventional low-dose, high-volume protocols often result in limited durability and imprecise diffusion. This study presents multiscale, in silico framework specifically designed to evaluate high-dose (60-80 Units), low-volume (≤0.045 mL/site) BoNT-A glabellar injection strategies across anatomically realistic conditions. Using a synthetic cohort of 20,000 virtual patients, we integrated finite element modelling of anisotropic tissue diffusion, receptor-specific pharmacokinetics/pharmacodynamics
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 and validate advanced machine learning (ML) models for predicting unplanned intrapartum cesarean deliveries in women with no previous cesarean delivery, using both static and dynamic clinical data.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted using nationwide data from a large integrated healthcare provider, including 262 632 women whose labor had started. Two ML models, logistic regression and decision tree algorithms, were employed to predict unplanned cesarean delivery. The models incorporated demographic, medical, and obstetric variables collected at multiple
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.
This study investigates the association between chronic heavy metal exposure (lead [Pb], arsenic [As], cadmium [Cd]) and major adverse cardiovascular events (MACE) using data from 15,342 participants in the 2003-2018 NHANES survey. Utilizing eight machine learning algorithms (including logistic regression, Random Forest, XGBoost, and LightGBM) combined with SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis, we evaluated the impact of these metals on angina, myocardial infarction (MI), and heart failure (HF), while adjusting for demographic and socioeconomic confounders. Results identified cadmium
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.
PURPOSE: This study aimed to establish and validate a machine learning model for predicting moderate-to-severe cancer-related fatigue (CRF) 2 years after completion of anti-tumor therapy in breast cancer patients.
METHODS: Clinical and laboratory data from 183 patients were retrospectively collected. Candidate predictors were screened using multivariate logistic regression, and seven algorithms-logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, extreme gradient boosting (XGBoost), k-nearest neighbor, and naïve Bayes-were constructed in the training cohort and validated
СтатьяВалидационное 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: Persistent hypotension in the intensive care unit (ICU) is associated with increased mortality. Predicting acute hypotensive events can lead to timely intervention. We aimed to develop a prediction model of acute hypotensive events in patients admitted to the ICU. Methods: We included adult patients admitted to the Nagoya City University (NCU) Hospital ICU between January 2018 and December 2021 for model training and internal validation. The MIMIC-III database was used for external validation. A hypotensive event was defined as a mean arterial pressure < 60 mmHg for at least 5 min
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.
The recent rise of artificial intelligence represents a revolutionary way of improving current medical practices, including cardiovascular (CV) assessment scores. Retinal vascular alterations may reflect systemic processes such as the presence of CV risk factors. The value of swept-source retinal optical coherence tomography-angiography (SS OCT-A) imaging is significantly enhanced by image analysis tools that provide rapid and accurate quantification of vascular features. We report on the interest of using machine-learning (ML) and deep-learning (DL) models for CV assessment from SS OCT-A micr
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.
The data are images of Valencia sweet orange nonembryogenic tissue grown on different culture media that varied in the composition of the mineral nutrients from three experiments. Experiment 1 was a 5-factor d-optimal response surface design of five groupings of the component salts that make up Murashige and Skoog (MS) basal salt medium. Experiment 2 was a 3-factor d-optimal response surface design of extended ranges of factors 1, 2, and 3 from Experiment 1. Experiment 3 was thirteen formulations that were predicted using the prediction model generated from the 5-factor RSM from Experiment 1.
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.
Wastewater treatment plants (WWTPs) face challenges in controlling total phosphorus (TP), given more stringent regulations on TP discharging. In particular, WWTPs that operate at a small scale lack resources for real-time monitoring of effluent quality. This study aimed to develop a conceptual alum dosing system for reducing TP concentration, leveraging machine learning (ML) techniques and data from a full-scale WWTP containing incomplete TP information. The proposed system comprises two ML models in series: an Alert model based on LightGBM with an accuracy of 0.92, and a Dosage model employin
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: Prolonged hospital stays after pediatric surgeries, such as tonsillectomy and adenoidectomy, pose significant concerns regarding cost and patient care. Dissecting the determinants of extended hospitalization is crucial for optimizing postoperative care and resource allocation.
OBJECTIVE: This study aims to utilize machine learning (ML) techniques to predict post-surgery discharge times in pediatric patients and identify key variables influencing hospital stays.
METHODS: The study analyzed data from 423 children who underwent tonsillectomy and/or adenoidectomy at the IRCCS Istitut
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.
Strains from the Cryptococcus gattii species complex (CGSC) have caused the Pacific Northwest cryptococcosis outbreak, the largest cluster of life-threatening fungal infections in otherwise healthy human hosts known to date. In this study, we utilized a pan-phenome-based method to assess the fitness outcomes of CGSC strains under 31 stress conditions, providing a comprehensive overview of 2,821 phenotype-strain associations within this pathogenic clade. Phenotypic clustering analysis revealed a strong correlation between distinct types of stress phenotypes in a subset of CGSC strains, suggesti
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.
Hypertensive disorder in pregnancy (HDP) remains a major health burden, and it is associated with systemic cardiovascular adaptation. The pulse wave is an important basis for evaluating the status of the human cardiovascular system. This research aims to evaluate the application value of pulse waves in the diagnosis of hypertensive disorder in pregnancy.This research a retrospective study of pregnant women who attended prenatal care and labored at Beijing Haidian District Maternal and Child Health Hospital. We extracted maternal hemodynamic factors and measured the pulse wave of the pregnant w
СтатьяПоддержка 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.
Outcome research that supports guideline recommendations for primary and secondary preventions largely depends on the data obtained from clinical trials or selected hospital populations. The exponentially growing amount of real-world medical data could enable fundamental improvements in cardiovascular disease (CVD) prediction, prevention, and care. In this review we summarize how data from health insurance claims (HIC) may improve our understanding of current health provision and identify challenges of patient care by implementing the perspective of patients (providing data and contributing to
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.
Amyloids, protein, and peptide assemblies in various organisms are crucial in physiological and pathological processes. Their intricate structures, however, present significant challenges, limiting our understanding of their functions, regulatory mechanisms, and potential applications in biomedicine and technology. This study evaluated the AlphaFold2 ColabFold method's structure predictions for antimicrobial amyloids, using eight antimicrobial peptides (AMPs), including those with experimentally determined structures and AMPs known for their distinct amyloidogenic morphological features. Addit
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.
MedElevator
Войти в исследования