INTRODUCTION: Chronic kidney disease is a progressive condition that often necessitates kidney replacement therapy, with haemodialyses relying on stable, functional arteriovenous fistulas. While arteriovenous fistulas offer several benefits, they are susceptible to complications that present considerable management challenges.
OBJECTIVE: This review aimed to investigate the potential role of artificial intelligence in the management of arteriovenous fistulas.
DESIGN: Scoping review was reported following the PRISMA-Scoping eview guidelines and Joanna Briggs Institute methodology.
PARTICIPAN
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Hybrid Single Photon Emission Computed Tomography/Computed Tomography (SPECT/CT) improves lesion localization and diagnostic accuracy in detecting skeletal metastases. However, interpretation based on standardized uptake value (SUV) remains suboptimal due to overlapping uptake between benign and malignant lesions. Radiomics quantifies intralesional heterogeneity and may overcome SUV limitations. This study aimed to evaluate whether integrating SPECT/CT radiomics with SUV improves differentiation between skeletal metastases and benign bone lesions. Sixty-three patients who underwent SPECT/CT be
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 use of machine learning (ML) algorithms to support faster and more accurate diagnosis of polycystic ovary syndrome (PCOS), with a focus on both predictive performance and clinical applicability. Multiple algorithms were evaluated-including Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). XGBoost consistently outperformed the other models and was selected for final development and validation. To align with the Rotterdam criteria, the dataset was structured in
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: Spatiotemporal dengue forecasting using machine learning (ML) can contribute to the development of prevention and control strategies for impending dengue outbreaks. However, training data for dengue incidence may be inflated with frequent zero values because of the rarity of cases, which lowers the prediction accuracy. This study aimed to understand the influence of spatiotemporal resolutions of data on the accuracy of dengue incidence prediction using ML models, to understand how the influence of spatiotemporal resolution differs between quantitative and qualitative predictions of
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.
OBJECTIVES: The authors implemented an explainable machine learning (ML) model to gain insight into the association between cardiac magnetic resonance markers and adverse outcomes of cardiovascular hospitalization and all-cause death (composite endpoint) in patients with nonischemic dilated cardiomyopathy (NICM).
BACKGROUND: Risk stratification of patients with NICM remains challenging. An explainable ML model has the potential to provide insight into the contributions of different risk markers in the prediction model.
METHODS: An explainable ML model based on extreme gradient boosting (XGBo
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
OBJECTIVE: Postoperative delirium (POD) is a common postoperative complication that is relevant to poor outcomes. Therefore, it is critical to find effective methods to identify patients with high risk of POD rapidly. Creating a fully automated score based on an automated machine-learning algorithm may be a method to predict the incidence of POD quickly.
MATERIALS AND METHODS: This is the secondary analysis of an observational study, including 531 surgical patients who underwent general anesthesia. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) was used to screen essential featur
СтатьяНаблюдательное 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.
BackgroundPostoperative delirium is a frequent and serious complication after noncardiac surgery, linked to increased morbidity, prolonged hospitalization, and long-term cognitive decline. Although several prediction models have demonstrated good discriminative ability in external validation, challenges remain regarding implementation across clinical settings and model interpretability. This study compared three machine learning models-eXtreme Gradient Boosting, logistic regression, and support vector machine-for early postoperative delirium prediction.MethodsA retrospective cohort of 143 adul
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.
INTRODUCTION: Obesity is increasingly recognized as a systemic condition with neuroinflammatory and psychobiological implications, yet its integrated relationship with inflammatory and neuroendocrine pathways in mental health remains insufficiently characterized. We investigated the associations between obesity, circulating biomarkers, and symptoms of depression, anxiety, stress, and post-traumatic stress disorder (PTSD).
METHODS: In this cross-sectional study, 251 adults were stratified according to psychiatric diagnosis and body mass index (BMI). Inflammatory, neuroendocrine, and metabolic
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.
OBJECTIVES: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a prevalent chronic metabolic disorder associated with serious complications, including nephropathy, cardiovascular disease, retinopathy, and neuropathy. Given its increasing incidence and the complexity of associated factors-such as obesity, metabolic syndrome, and sedentary lifestyle-accurate identification is essential. This study aimed to evaluate and compare the performance of several machine learning algorithms to identify key associated factors and detect individuals with T2DM within this dataset.
METHODS: A publicly available dataset from
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.
OBJECTIVES: Beijing, a large urban center with complex food supply chains, faces increasing challenges from foodborne Campylobacter infections. However, local data on antimicrobial resistance, source attribution, and pathogenic characteristics remain limited. This study aimed to clarify long-term trends, resistance patterns, and likely infection sources of Campylobacter in Beijing to inform prevention and treatment strategies.
METHODS: From 2016 to 2023, 27,691 stool samples were collected from patients with foodborne diseases in 45 hospitals across Beijing. Campylobacter isolates were recove
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.
The current study aimed to estimate the prevalence of clinically significant depression and anxiety symptoms in young adults with DSM-5-confirmed specific learning disorders (SLDs) in Saudi Arabia and to develop machine learning (ML) models to identify individuals at elevated risk. In this cross-sectional study, 439 young adults were recruited via online advertisements. They underwent structured clinical interviews administered by licensed psychologists or psychiatrists to confirm their SLD diagnosis in accordance with DSM-5 criteria. Depression and anxiety were assessed using validated self-r
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.
Rapid and reliable detection of adulteration in American ginseng (Panax quinquefolius L.) is essential for ensuring product integrity and safeguarding consumer health, as the powder is frequently adulterated with low-cost herbal substitutes. This study proposes a novel analytical framework integrating near-infrared (NIR) spectroscopy with machine learning modeling to identify adulteration involving Panax quinquefolius L, Angelica dahurica, Astragalus membranaceus, Panax notoginseng, and wheat flour. A total of 1680 samples were prepared, including 6 types of adulterants and 4 adulteration leve
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 optimization of tacrolimus dosing during the early postoperative hospitalization period is essential to prevent rejection, minimize nephrotoxicity, and minimize the risk of opportunistic infections. Patient pharmacokinetic variability poses challenges in dose adjustment. This study aimed to evaluate tacrolimus dosing optimization using machine learning and statistical methods. MATERIAL AND METHODS We conducted a retrospective study of 749 kidney transplant recipients at Seoul St. Mary's Hospital between January 2015 and December 2019. Data on tacrolimus doses, trough levels, and
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.
BACKGROUND: Substance abuse has become a serious public health problem worldwide, and finding effective prevention and treatment strategies is undoubtedly an urgent need. This study addresses the risk factors that lead to relapse behaviors among substance use disorders (SUDs) and provides a reference for developing appropriate prevention and treatment strategies for SUDs.
METHODS: In this study, 5255 SUDs were collected by cluster-wide random sampling, including basic personal information, personal health, social relationships, drug abuse behaviors and characteristics, and other information c
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.
Prostate cancer (PCa) is an extremely heterogeneous cancer and is highly prevalent in the older male population. Since intra-tumour heterogeneity (ITH) commonly results in PCa chemotherapy resistance and recurrence, it is critical to explore its effects on tumour behaviour. Prognostic genes related to ITH were identified, and a signature was constructed using Cox regression analyses and multiple machine learning algorithms. Single-cell RNA sequencing data extracted from PCa and CRPC samples were analysed via sub-clustering, pseudotime, cell communication and drug sensitivity approaches to eluc
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.
BACKGROUND: Clarifying the cause of death of heat stroke (HS) is critical for judicial handling of related cases. Yet, postmortem diagnosis of HS remains challenging owing to the lack of specific morphology and biomarkers. Liver damage frequently acts as a direct cause in HS. This study aimed to explore the postmortem diagnosis of HS based on the protein biomarkers in liver by machine learning methods.
METHODS: Electron microscopy was used to observe the morphological features of hepatocytes in HS. Five candidate protein biomarkers were selected based on the literature, the eletron microscopy
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: Diabetic peripheral neuropathy (DPN) is a common chronic complication of diabetes, marked by symptoms like hyperalgesia, numbness, and swelling that impair quality of life. Nerve conduction abnormalities in DPN significantly increase the risk of neuropathic foot ulcers (NFU), which can progress rapidly and lead to severe outcomes, including infection, gangrene, and amputation. Early prediction of NFU in DPN patients is crucial for timely intervention.
METHODS: Clinical data from 400 DPN patients treated at the China-Japan Friendship Hospital (September 2022-2024) were retrospectiv
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.
Fluorouracil-based chemotherapy responses in colorectal cancer (CRC) patients vary widely, highlighting the role of pharmacogenomics in developing better predictive models. We analyzed 379 CRC patients receiving fluorouracil-based chemotherapy, collecting data on fluorouracil metabolism-related SNPs (TYMS, MTHFR, DPYD, RRM1), blood inflammatory markers, and clinical status. Six machine learning models-K-nearest neighbors, support vector machine, gradient boosting decision trees (GBDT), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), LightGBM, and random forest-were compared against multivariate logistic
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.
Psychological disorders, notably social anxiety and depression, exert detrimental effects on university students, impeding academic achievement and overall development. Timely identification of interpersonal sensitivity becomes imperative to implement targeted support and interventions. This study selected 958 freshmen from higher education institutions in Zhejiang province as the research sample. Utilizing the runge-kutta search and elite levy spreading enhanced moth-flame optimization (MFO) in conjunction with the kernel extreme learning machine (KELM), we propose an efficient intelligent pr
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: Postoperative delirium is a common complication that is distressing. This study aimed to demonstrate a prediction model for delirium.
METHODS: Among 203,374undergoing non-cardiac surgery between January 2011 and June 2019 at Samsung Medical Center, 2,865 (1.4%) were diagnosed with postoperative delirium. After comparing performances of machine learning algorithms, we chose variables for a prediction model based on an extreme gradient boosting algorithm. Using the top five variables, we generated a prediction model for delirium and conducted an external validation. The Kaplan-Meier
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.
MedElevator
Войти в исследования