BACKGROUND: Minimally invasive pyeloplasty (MIP), encompassing both conventional laparoscopy and robot-assisted approaches, has become the primary treatment for pediatric ureteropelvic junction obstruction (UPJO). However, these procedures remain associated with considerable postoperative complications that affect surgical outcomes. This study employed the Clavien-Dindo classification system and interpretable machine learning (ML) algorithms to predict Clavien-Dindo grade ≥2 complications using strictly preoperative clinical and ultrasound parameters. Furthermore, an online calculator was deve
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: Hydroxychloroquine (HCQ) retinopathy is detectable through multimodal ophthalmic screening, yet individual diagnostic tests each have inherent limitations. Machine learning may simplify monitoring, but few HCQ screening algorithms have undergone rigorous external validation. This study evaluated the clinical utility of the Multifocal Electroretinogram Classification Interface (MERCI) algorithm by assessing its ability to predict HCQ retinopathy compared with diagnoses derived from American Academy of Ophthalmology (AAO) guidelines.
METHODS: Patients referred for HCQ toxicity screenin
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: Pediatric varicella encephalitis is a rare but serious complication of varicella, which has a significant impact on patient prognosis. Early clinical diagnosis is still challenging due to atypical clinical symptoms and lack of specific biomarkers. This study aims to establish a predictive model for pediatric varicella encephalitis and provide a practical tool for early clinical identification of such patients.
METHODS: A retrospective analysis method was used in this study. A total of 201 children with varicella were enrolled, including 156 in the training group and 45 in the test
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.
Gastric cancer (GC) is a highly heterogeneous disease that requires highly accurate prognostic models. Machine learning is a powerful tool for identifying predictive biomarkers and developing prognostic models. Here, we aim to integrate bioinformatics and machine learning algorithms to construct a risk model to predict prognosis of GC patients. Transcriptome data and clinical information of GC patients were obtained from the Cancer Genome Atlas (TCGA) database. Microarray data (GSE84437 and GSE26253) were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Univariate Cox regression analy
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.
This study aims to enhance the dosimetry accuracy in 131I planar imaging by utilizing a single oblique view and Monte Carlo (MC) validated dose point kernels (DPKs) alongside the integration of artificial intelligence (AI) for accurate dose prediction within planar imaging. Forty patients with thyroid cancers post-thyroidectomy surgery and 30 with neuroendocrine tumors underwent planar and SPECT/CT imaging. Using whole-body (WB) planar images with an additional oblique view, organ thicknesses were estimated. DPKs and organ-specific S-values were used to estimate the absorbed doses. Four AI alg
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.
INTRODUCTION: For individuals with both end-stage heart failure and end-stage kidney disease or persistent acute kidney injury (AKI), simultaneous heart-kidney transplantation (SHKT) emerges as a viable treatment option, potentially yielding superior survival rates compared with heart transplantation (HT) alone. Nevertheless, accurately forecasting kidney recovery following HT in patients with moderate kidney failure poses challenges, thereby complicating the decision-making process for SHKT.
METHODS: This study employed a random forest (RF) machine learning algorithm, using 15 variables with
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/Objectives: Dynapenia, age-associated loss in muscle strength, is an emerging risk factor for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD), which may have different effects depending on sex. This study aims to investigate the association between dynapenia and ASCVD risk, evaluate its predictive significance among traditional factors, and explore sex-specific patterns through machine learning models. Methods: This retrospective case-control study uses data from 19,582 participants aged 40-79 from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). ASCVD risk is a
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.
Nowadays, developing economical and environmentally friendly concretes along with considering mechanical and durability objectives is of great significance. This study developed optimal concrete mixture proportions for different heating and re-curing regimes. The objective functions were 28-day, residual, and re-cured compressive strengths, cost, and embodied CO2emissions. A data set, including approximately 500 mix designs, was collected from the literature to develop an optimal ANN model to predict the first three objectives. The genetic algorithm and particle swarm optimization were used to
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.
Chronic kidney disease (CKD) is a global public health concern, and the timely detection of the disease is priceless. Most of the classical machine learning models have the major drawbacks of being unsophisticated, non-robust, and non-accurate. This research work is therefore seeking to introduce OptiNet-CKD, a paradigm based on a DNN that has been integrated with a developed population optimization algorithm (POA) for CKD prediction optimization. POA is unlike gradient-based optimization methods in that it uses an initialized population of networks and perturbs their weight values to provide
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 & AIMS: Management of patients with autoimmune hepatitis (AIH)-related decompensated cirrhosis is challenging because of the risk of treatment-related complications and lack of clinical recommendations. We investigated the predictive factors for treatment benefit in AIH-related decompensated cirrhosis at diagnosis and developed an algorithm to guide treatment decisions in clinical practice.
METHODS: This retrospective, international, multicenter study included 232 patients with histologically confirmed AIH-related decompensated cirrhosis at diagnosis. The sub-hazard ratio (SHR) of
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.
PURPOSE: This study aims to develop a assessment system for evaluating shoulder joint muscle strength in patients with varying degrees of upper limb injuries post-stroke, using surface electromyographic (sEMG) signals and joint motion data.
METHODS: The assessment system includes modules for acquiring muscle electromyography (EMG) signals and joint motion data. The EMG signals from the anterior, middle, and posterior deltoid muscles were collected, filtered, and denoised to extract time-domain features. Concurrently, shoulder joint motion data were captured using the MPU6050 sensor and proces
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: Periodontitis (PD) is a common chronic inflammatory disease affecting the gums and supporting tooth structures. It is often diagnosed only after significant irreversible tissue damage - such as gum recession and bone loss - has occurred, leading to tooth loss and systemic complications. Early detection of PD risk is therefore critical. This study integrates the Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet), a deep learning model, with dental plaque microbial profiling data to generate a Periodontitis Risk Score (PRS) for identifying individuals at high risk of developing PD.
METHODS: Mic
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 increasing use of routinely collected health data for research puts great demands on data quality. The Danish National Patient Registry (DNPR) is renowned for its longitudinal data registration since 1977 and is a commonly used data source for cardiovascular epidemiology.
OBJECTIVE: To provide an overview and examine determinants of the cardiovascular data quality in the DNPR.
METHODS: We performed a systematic literature search of MEDLINE (PubMed) and the Danish Medical Journal, and identified papers validating cardiovascular variables in the DNPR during 1977-2024. We also i
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 PURPOSE: Affective disturbances and cognitive impairment are common sequelae of intracerebral hemorrhage (ICH), yet predictive models for these outcomes remain limited, especially for spontaneous supratentorial ICH with small hematomas (<30 mL). The aim of this study was to investigate predictors of affective disturbances and cognitive impairment following small spontaneous supratentorial intracerebral hemorrhage.
METHODS: We retrospectively analyzed 1692 patients with spontaneous supratentorial ICH between January 2018 and December 2020 at the First Affiliated Hospital of Harb
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: Although screening for distress is recommended by many cancer care guidelines, the uptake of such screening in cancer centers remains limited. Improving the acceptability of screening programs in cancer centers requires a reduction in clinical burden and an improved detection of distress. The purpose of this study was to validate the performance of the two-step screening algorithm used in the Distress Assessment and Response Tool (DART) for identifying cases of anxiety and depression. Methods: This retrospective validation study consisted of patients at the Princess Margaret Cancer
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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 & AIMS: Early identification and accurate characterization of overt gastrointestinal bleeding (GIB) enables opportunities to optimize patient management and ensures appropriately risk-adjusted coding for claims-based quality measures and reimbursement. Recent advancements in generative artificial intelligence, particularly large language models (LLMs), create opportunities to support accurate identification of clinical conditions. In this study, we present the first LLM-based pipeline for identification of overt GIB in the electronic health record (EHR). We demonstrate 2 clinically
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Pulmonary contusions (PC) are common after blunt chest trauma and can be identified with computed tomography (CT). Complex scoring systems for grading PC exist, however recent scoring systems rely on computer-generated algorithms that are not readily available at all hospitals. We developed a scoring system for grading PC to predict the need for prolonged mechanical ventilation and initial hospital admission location.
METHODS: A retrospective review was performed of adult blunt trauma patients with PC identified on initial chest CT during 2020. Data elements related to demographic
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.
Bladder carcinoma (BLCA) represents a common urinary tract malignancy, characterized by aggressive behavior and high recurrence rates. The biological response regulation during tumor proliferation and metastasis is intimately associated with liquid-liquid phase separation (LLPS). For the purpose of enhancing early detection and treatment, this study employed transcriptomic data to examine the prognostic implications of LLPS-associated genes and formulate a predictive model. Clinical and transcriptomic data of bladder cancer patients were sourced from the GEO and TCGA databases. This study appl
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: Dilated cardiomyopathy (DCM) is a prevalent condition with diverse etiologies, including viral infection, autoimmune response, and genetic factors. Despite the crucial role of energy metabolism in cardiac function, therapeutic targets for key genes in DCM's energy metabolism remain scarce.
METHODS: Our study employed the GSE79962 and GSE42955 datasets from the Gene Expression Omnibus (GEO) database for myocardial tissue sample collection and target gene identification via differential gene expression screening. Using various R packages, GSEA software, and the STRING database, we c
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 develop and validate a deep learning-based system that predicts the largest ascending and descending aortic diameters at chest CT through automatic thoracic aortic segmentation and identifies aneurysms in each segment.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study conducted from July 2019 to February 2021, a U-Net and a postprocessing algorithm for thoracic aortic segmentation and measurement were developed by using a dataset (dataset A) that included 315 CT studies split into training, hyperparameter-tuning, and testing sets. The U-Net and postprocessing algorithm were assoc
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.
MedElevator
Войти в исследования