OBJECTIVE: This study aims to identify potential biomarkers for Hepatoblastoma (HB) using bioinformatics and machine learning, and to explore their underlying mechanisms of action.
METHODS: We analyzed the datasets GSE131329 and GSE133039 to perform differential gene expression analysis. Single-sample gene set enrichment analysis (ssGSEA) and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) were utilized to identify gene modules linked to gene set activity. Protein-protein interaction (PPI) networks were constructed to identify hub genes, while random forest and support vector machine mod
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.
This study investigated the potential of combining baseline 18F-FDG PET tumor-to-liver ratio radiomics with demographic data, using machine learning, to classify lymphoma subtypes and differentiate between candidates for ABVD and R-CHOP therapy. Additionally, we assessed whether nodal radiomics alone is sufficient for treatment and subtype classification. We conducted a multi-center study involving 241 lymphoma patients, including 125 with Non-Hodgkin lymphoma (NHL) and 116 with Hodgkin lymphoma. Among these, 94 had high-grade NHL, whereas 110 had classical Hodgkin lymphoma. We utilized 107 ra
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.
To retrospectively analyze the clinical characteristics of pediatric scrub typhus (ST) with meningoencephalitis (STME) and to construct and validate predictive models using machine learning.Clinical data were collected from 100 cases of pediatric STME and matched with data from 100 ST cases without meningitis using propensity-score matching. Risk factors for STME in pediatrics were identified through the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis. Six predictive models-Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Multi-layer Perceptron(MLP), Random Fo
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.
BACKGROUND: Coinfections of Mycobacterium tuberculosis (MTB) and human immunodeficiency virus (HIV) impose a substantial global health burden. Patients with MTB infection face a heightened risk of progression to incident active TB, which preventive therapy can mitigate. Current testing methods often fail to identify individuals who subsequently develop incident active TB.
METHODS: We developed random forest models to predict incident active TB using patients' medical data at HIV-1 diagnosis. Training our model involved using clinical data routinely collected at enrollment from the Swiss HIV C
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.
BACKGROUND: Differentiated thyroid cancer (DTC) incidence is rapidly rising worldwide. While most cases have a favorable prognosis, a subset of patients develop aggressive disease with distant metastases, particularly to the bone and lung, which significantly worsens outcomes. Current prediction models are limited in accuracy, often relying on basic clinical factors. This study aims to develop a machine learning model to improve prediction of bone and lung metastasis in DTC, enhancing risk stratification and early intervention.
METHODS: Using the SEER database, we developed several machine le
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.
Background: Kidney transplantation is followed by immunosuppressive therapy involving calcineurin inhibitors (CNIs) such as cyclosporin A. However, long-term high CNIs doses can lead to vitamin D deficiency, and genetic variations influencing vitamin D levels can indirectly impact the necessary CNIs dosage. This study investigates the impact of genetic variations of vitamin D binding protein (DBP) rs2282679 and CYP2R1 hydroxylase rs10741657 polymorphisms on the cyclosporin A dosage in kidney transplant recipients. Additional polymorphisims of genes that are predicted to influence the pharmacog
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.
Primary open-angle glaucoma (POAG) is a common ocular disease, and there is currently no effective treatment for POAG therapy. Thus, identifying some effective diagnostic markers is beneficial to the treatment of patients. The expression profile was obtained from Gene Expression Omnibus (GEO) database. The functional enrichment was analyzed using Gene Ontology, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes and gene set enrichment analysis. Co-expressed genes were identified using weighted gene co-expression network analysis (WGCNA). Hub genes were screened through Lasso regression, support vector ma
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: To investigate the predictive value of the pre-treatment diffusion parameters of diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) using artificial intelligence (AI) for prostate-specific antigen (PSA) response in patients with low- and intermediate-risk prostate cancer (PCa) treated with stereotactic ablative radiotherapy (SABR).
METHODS: Retrospective evaluation was performed for 30 patients using pre-treatment multi-parametric MR image datasets between 2017 and 2021. MR-based mean- and minimum apparent diffusion coefficients (ADCmean, ADCmin) were calculated for the intr
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: Sepsis is a life-threatening organ dysfunction caused by dysregulated host response to infection. The purpose of the study was to measure the associations of specific exposures (deprivation, ethnicity, and clinical characteristics) with incident sepsis and case fatality.
METHODS: Two research databases in England were used including anonymized patient-level records from primary care linked to hospital admission, death certificate, and small-area deprivation. Sepsis cases aged 65-100 years were matched to up to six controls. Predictors for sepsis (including 60 clinical conditions) wer
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.
OBJECTIVE: Interpersonal Psychotherapy (IPT) is an evidence-based therapy. There have been increasing demand and training opportunities of IPT in China. Reviewing current evidence on its use in Chinese patients can help us understand the applicability of IPT in China and identify knowledge gaps to encourage and better future research in this field.
METHOD: We did a comprehensive search of three major electronic databases: PubMed (English), Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI) and WanFang Data (Chinese). We examined overall study design, outcome measures, data analyses and other pa
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.
BACKGROUND/AIMS: Despite the high efficacy of direct-acting antivirals (DAAs), approximately 1-3% of hepatitis C virus (HCV) patients fail to achieve a sustained virological response. We conducted a nationwide study to investigate risk factors associated with DAA treatment failure. Machine-learning algorithms have been applied to discriminate subjects who may fail to respond to DAA therapy.
METHODS: We analyzed the Taiwan HCV Registry Program database to explore predictors of DAA failure in HCV patients. Fifty-five host and virological features were assessed using multivariate logistic regres
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: Antithrombotic therapy is essential for patients with atrial fibrillation (AF) and stable coronary artery disease (CAD) because of the high risk of thrombosis, whereas a combination of antiplatelets and anticoagulants is associated with a high risk of bleeding. We sought to develop and validate a machine-learning-based model to predict future adverse events.
METHODS: Data from 2215 patients with AF and stable CAD enrolled in the Atrial Fibrillation and Ischaemic Events With Rivaroxaban in Patients With Stable Coronary Artery Disease trial were randomly assigned to the development a
Рандомизированное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Urinary incontinence (UI) is defined as any uncontrolled urine leakage. Pelvic floor muscles (PFM) appear to be a crucial aspect of trunk and lumbo-pelvic stability, and UI is one indication of pelvic floor dysfunction. The evaluation of pelvic tilt and lumbar angle is critical in assessing the alignment and posture of the spine in the lower back region and pelvis, and both of these variables are directly related to female dysfunction in the pelvic floor. UI affects a significant number of women worldwide and can have a major impact on their quality of life. However, traditional methods of ass
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.
BACKGROUND: In-hospital cardiac arrest (IHCA) is an acute disease with a high fatality rate that burdens individuals, society, and the economy. This study aimed to develop a machine learning (ML) model using routine laboratory parameters to predict the risk of IHCA in rescue-treated patients.
METHODS: This retrospective cohort study examined all rescue-treated patients hospitalized at the First Medical Center of the PLA General Hospital in Beijing, China, from January 2016 to December 2020. Five machine learning algorithms, including support vector machine, random forest, extra trees classifi
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.
BACKGROUND: The aim of the study is to investigate the factors affecting acute hematologic toxicity (HT) in the adjuvant radiotherapy (RT) of gynecologic cancers by machine learning.
METHODS: Between January 2015 and September 2018, 121 patients with endometrium and cervical cancer who underwent adjuvant RT with volumetric-modulated arc therapy (VMAT) were evaluated. The relationship between patient and treatment characteristics and acute HT was investigated using machine learning techniques, namely Logistic Regression, XGBoost, Artificial Neural Network, Random Forest, Naive Bayes, Support 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.
OBJECTIVES: We aimed to investigate the clinical features, prognosis and predictive factors for the non-small cell lung cancer (NSCLC) patients with uncertain resection [R(un)].
MATERIALS AND METHODS: Kaplan-Meier method with a log-rank test was used to compare overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) between groups. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO)-penalized Cox multivariable analysis was used to identify the prognostic factors. Random forest was used to determine the important predictive factors of R(un) resection.
RESULTS: A total of 2,782 eligible
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 provide evidence towards a quantitative response assessment framework incorporating MRI-based linear measurements for spinal metastasis that predicts outcome following stereotactic body radiation therapy (SBRT).
METHODS: Adult patients with de novo spinal metastases treated with SBRT between 2008 and 2018 were retrospectively assessed. The metastatic lesions involving the pedicles, articular processes, lamina, transverse process, spinous process and vertebral body at leach level were measured separately using linear measurements on pre- and all post-SBRT MRIs. The outcome was segm
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: The aim of this study was to determine the feasibility of using machine learning to establish the need for preclinical airway management for injured patients based on a standardized emergency dataset.
METHODS: A registry-based, retrospective analysis was conducted of adult trauma patients who were treated by physician-staffed emergency medical services in southwestern Germany between 2018 and 2020. The primary outcome was to assess the feasibility of using the random forest (RF) and Naive Bayes (NB) machine learning algorithms to predict the need for preclinical airway management.
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: There is a need for a specific atherosclerotic risk assessment for people living with HIV (PLWH).
SETTING: A machine learning classification model was applied to PLWH and control subjects with low-to-intermediate cardiovascular risks to identify associative predictors of diagnosed carotid artery plaques. Associations with plaques were made using strain elastography in normal sections of the common carotid artery and traditional cardiovascular risk factors.
METHODS: One hundred two PLWH and 84 control subjects were recruited from the prospective Canadian HIV and Aging Cohort Study
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.
Hepatitis C virus (HCV) is responsible for a variety of human life-threatening diseases, which include liver cirrhosis, chronic hepatitis, fibrosis and hepatocellular carcinoma (HCC) . Computational study of protein-protein interactions between human and HCV could boost the findings of antiviral drugs in HCV therapy and might optimize the treatment procedures for HCV infections. In this analysis, we constructed a prediction model for protein-protein interactions between HCV and human by incorporating the features generated by pseudo amino acid compositions, which were then carried out at two l
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