AIMS: The increasing prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) has led to an increase in diabetic kidney disease (DKD), which is presently a major cause of dialysis initiation. Accurately predicting renal function decline is clinically important. This study aimed to evaluate whether machine learning can predict renal outcomes based on one-year fluctuations in the estimated glomerular filtration rate (eGFR) in patients with T2DM. Unlike prior studies, which predicted renal decline only after the eGFR dropped below 60 mL/min/1.73 m2 and used pre-SGLT2 inhibitor data, we analyzed post-SGLT2 d
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.
Long-term outcomes of kidney allografts vary significantly among deceased donor kidney transplant recipients, and current prediction tools struggle to integrate comprehensive pre- and post-transplant factors. Extended longitudinal follow-up data beyond five years remains particularly scarce in kidney transplantation research despite being crucial for understanding true long-term outcomes. To address this, we developed and validated machine learning models to predict 5-year allograft survival using a distinctive cohort of 940 adult deceased donor kidney transplantation recipients with extended
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: Although hip fractures are commonly associated with functional decline, increased morbidity, and mortality, accurate models for both short- and long-term prediction that do not rely on in-person assessment remain lacking. The aim was to develop and validate a high-performing clinical decision support tool, that can be used for population screening without the need for patient assessment, for predicting hip fracture risk.
METHODS AND FINDINGS: All individuals aged ≥50 years living in Sweden at baseline (randomly set between 2011 and 2013, N = 3,542,647), who had not been prescribed
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 develop and evaluate a machine learning (ML) model to predict postoperative vault and residual refractive error following Implantable Collamer Lens (ICL) implantation by incorporating corneal functional parameters, and to investigate their influence on prediction accuracy.
METHODS: This study included 282 eyes implanted with ICLs from 142 patients. A Marine Predators Algorithm combined with a support vector machine (MPA-SVM) for feature selection and optimal modeling was trained to predict postoperative vault residual refractive error using preoperative ocular parameters, with and
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: Timely and accurate short-term forecasting of Influenza-Like Illness (ILI) is crucial for guiding outbreak response, optimizing healthcare resource allocation, and informing public health interventions. The COVID-19 pandemic, which disrupted seasonal ILI dynamics due to widespread nonpharmaceutical interventions (NPI), underscored the urgent need for adaptive and reliable forecasting frameworks.
METHOD: In this study, we present a novel ensemble modeling approach that combines a mechanistic n-subepidemic model with a Monte Carlo Dropout Long Short-Term Memory (LSTM) neural network
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.
Existing machine learning (ML) models for dementia detection typically use fixed prediction windows and often lack clinically informed variable selection and responsible AI principles, thereby limiting performance, generalisability and clinical trust. We aimed to develop a single clinically informed model capable of both diagnosing dementia and predicting its onset over flexible time horizons up to 10 years. We trained our ML model on the NACC Uniform Data Set using 20 inputs compatible with UK National Healthcare Service secondary-care workflows, including a HORIZON feature encoding months fr
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: A patent ductus arteriosus (PDA) is associated with complications in extremely preterm infants and its assessment requires trained personnel and equipment not always available. A prediction tool might guide the urgency and clinical decision making to allocate resources to patients with the highest risk. The aim of this study was to generate a clinical tool to assess the probability of a hemodynamically significant PDA in extremely preterm infants.
METHODS: An integrative review was performed, and potential risk factors were identified based on published research, pathophysiologica
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: Transjugular intrahepatic portosystemic shunt (TIPS) combined with variceal embolization (VE) is a therapeutic strategy for cirrhotic patients with acute variceal bleeding (AVB). However, the efficacy of this combination remains controversial. This study aimed to develop and validate prediction models to guide treatment decisions for TIPS combined with VE in AVB patients, focusing on predicting rebleeding risk. METHODS: This retrospective study included 1,336 cirrhotic patients with AVB undergoing TIPS with (941 cases) or without VE (395 cases) between January 2010 and June 2020. P
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.
Screening for active tuberculosis (TB) among individuals with latent tuberculosis infection (LTBI) is important for the initiation and evaluation of TB preventive treatment. The performances of different tools and their combinations had rarely been studied in community-level screening among individuals with LTBI in China. This study aimed to explore appropriate algorithms for screening for active TB among individuals with LTBI in rural China. Three sputum samples were collected from each participant for smear microscopy, culture, and an Xpert MTB/RIF assay. Chest digital radiography and TB sym
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 and Objective: Changes in female sex hormone levels are closely linked to the development and progression of uterine fibroids (UFs). Clinical approaches to fibroid management vary according to guidelines and depend on patient symptoms, fibroid size, and clinician judgment. Despite available diagnostic tools, surgical decisions remain largely subjective. With the advancement of artificial intelligence (AI) and clinical decision support technologies, clinical experience can now be transferred into data-driven computational models trained with hormone-based parameters. To develop a cli
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.
BACKGROUND: Hypocalcemia after total thyroidectomy is a frequent complication that can be predicted and best managed by the postoperative measurement of parathyroid hormone levels.
METHODS: This study included consecutive patients who underwent total thyroidectomy between 2017 and 2022. Hypocalcemia was defined as serum calcium <8.0 mg/dL and hypoparathyroidism as parathyroid hormone <15 pg/mL. After comparing serum calcium levels on postoperative day 1 and intraoperative parathyroid hormone levels 20 minutes after total thyroidectomy in the first period, an algorithm involving routine postop
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: Postoperative urinary retention (POUR) is a common and clinically important perioperative complication associated with pharmacological effects and autonomic dysfunction, which may lead to increased patient discomfort and delayed recovery. Its multifactorial etiology makes early clinical identification challenging. This study investigated the feasibility of using machine learning to predict early POUR after general anesthesia using readily available, non-invasive perioperative data. Model interpretation techniques were further applied to improve transparency and identify key clinical f
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.
Radiological findings on chest X-ray (CXR) have shown to be essential for the proper management of COVID-19 patients as the maximum severity over the course of the disease is closely linked to the outcome. As such, evaluation of future severity from current CXR would be highly desirable. We trained a repurposed deep learning algorithm on the CheXnet open dataset (224,316 chest X-ray images of 65,240 unique patients) to extract features that mapped to radiological labels. We collected CXRs of COVID-19-positive patients from an open-source dataset (COVID-19 image data collection) and from a mult
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.
PURPOSE: The number of primary total knee arthroplasties (TKA) is expected to rise constantly. For patients and healthcare providers, the early identification of risk factors therefore becomes increasingly fundamental in the context of precision medicine. Others have already investigated the detection of risk factors by conducting literature reviews and applying conventional statistical methods. Since the prediction of events has been moderately accurate, a more comprehensive approach is needed. Machine learning (ML) algorithms have had ample success in many disciplines. However, these methods
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: With the rapidly increasing population of elderly people, dental extraction in elderly individuals with cardiovascular diseases (CVDs) has become quite common. The issue of how to assure the safety of elderly patients with CVDs undergoing dental extraction has perplexed dentists and internists for many years. And it is important to derive an appropriate risk prediction tool for this population.
OBJECTIVES: The aim of this retrospective, observational study was to establish and validate a prediction model based on the random forest (RF) algorithm for the risk of cardiac complicatio
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.
INTRODUCTION: The cost of genetic testing and the limited knowledge about the BRCA1 and BRCA2 genes in different ethnic groups has limited its availability in medium- and low-resource countries, including Malaysia. In addition, the applicability of many risk-assessment tools, such as the Manchester Scoring System and BOADICEA (Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm) which were developed based on mutation rates observed primarily in Caucasian populations using data from multiplex families, and in populations where the rate of breast cancer is higher, h
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.
PURPOSE: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly studied for diagnosis, surgical planning, risk stratification, and outcome prediction in spinal deformity. However, these models may reproduce inequities when datasets, outcome definitions, or validation strategies incompletely represent diverse populations. Given the rapid growth of AI in spinal deformity, there is a need to evaluate how algorithmic fairness is reported and assessed.
METHODS: A systematic review was performed in accordance with PRISMA guidelines. PubMed, Embase, Cochrane, Scopus, and Web of Scie
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 AND OBJECTIVES: Heart failure (HF) remote monitoring programs collect HF-related parameters from cardiac implantable electronic devices, enabling early interventions and reducing healthcare burdens. This study aimed to characterize HF patients, alert burden, and the association between TriageHF® alerts and HF decompensation.
METHODS: This retrospective observational study, 134 patients enrolled in an outpatient remote monitoring HF program with the TriageHF® algorithm between February 2022 and July 2023. Data on alert frequency, data driving the alerts, and alert duration were coll
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: Post-infarction ventricular septal rupture (PIVSR) is a fatal mechanical complication of acute myocardial infarction. We aimed to develop and interpret a machine learning (ML) model to predict 30-day mortality using routinely available clinical variables in PIVSR patients.
METHODS: This retrospective cohort study included consecutive PIVSR patients treated at Fuwai Central-China Cardiovascular Hospital from 2018 to 2024. Candidate predictors were screened by three complementary procedures including bootstrap resampling with LASSO, stepwise logistic regression, and the Boruta algori
Клиническое исследованиеСтатьяПоиск 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 evaluate whether estimating propofol requirement before surgery using a target-controlled infusion (TCI) model-based algorithm could reduce waste whilst maintaining workflow.
DESIGN: Retrospective cohort study with in silico TCI-TIVA simulations using the Eleveld model at fixed effect-site targets (Cet 2.5-4.0 μg.ml-1) or a Cet corresponding to an estimated BIS of 45 (ECBIS45). Monte-Carlo simulation examined uncertainty in surgical duration estimates.
SETTING: University tertiary care provider.
PATIENTS: 229 adult patients undergoing general anesthesia with conventional propo
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.
MedElevator
Войти в исследования