OBJECTIVE: Assessing opioid use disorder risk in patients prescribed long-term opioid therapy for management of chronic non-cancer pain is critical for prevention and early intervention.
DESIGN: Case-control study.
SETTING: Pain management and primary care clinics, and substance use treatment facilities.
SUBJECTS: Participants are 1300 patients with chronic non-cancer pain (59.68% women; mean age = 49.03 years), 409 of whom developed opioid use disorder.
METHODS: We compared the performance of 3 machine learning models that used the Opioid Risk Tool for Opioid Use Disorder alone with those
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 AND PURPOSE: Early identification of large vessel occlusion due to underlying intracranial atherosclerotic disease (ICAD-LVO) in acute ischemic stroke (AIS) is crucial to determine optimal treatment strategies. We aimed to develop and evaluate machine learning (ML) models to predict ICAD-LVO based on variables, including basic patient information, medical history, neurological findings, and imaging data, which are commonly assessed in stroke management prior to endovascular therapy (EVT).
METHODS: This study is a retrospective cohort study using data from the prospective multicente
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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: To identify presenting manifestations and clinical predictors of surgical intervention and progressive vision loss in chronic Stevens-Johnson syndrome (SJS).
DESIGN: Retrospective, multicenter clinical cohort study.
METHODS: Multicenter analysis of medical records from tertiary referral centers. Machine-learning-based random forest models, followed by multivariate logistic regression, were used to identify predictors of surgery and visual loss.
RESULTS: A total of 228 eyes from 115 patients were analyzed. The median delay to presentation at specialized centers was 1 year. Findings
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: Predicting hypothyroidism after thyroid lobectomy is important for treatment selection, patient counseling, and postoperative management. Although thyroiditis is a recognized risk factor, the predictive value of ultrasound strain elastography remains unclear.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study based on prospectively collected elastography data from consecutive adults undergoing thyroid lobectomy between January 2023 and December 2024. Biochemical hypothyroidism was defined as an elevated thyroid-stimulating hormone level at the final assessment within 1 year after
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.
SUMMARYJorge Lobo's disease (JLD) is a chronic cutaneous and subcutaneous mycosis endemic to the Amazon Basin and tropical rainforests of Latin America. Despite more than a century of study, the disease remains underrecognized, poses significant diagnostic challenges, and is often therapeutically refractory. Here, we synthesize historical, clinical, and ecoepidemiological evidence; provide a practical diagnostic approach; and highlight unresolved questions. Clinically, JLD presents as slowly progressive keloid-like nodules and plaques on exposed areas. Diagnosis relies on direct microscopy and
СтатьяОбзорПоиск 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.
INTRODUCTION: The 2021 WHO classification reclassified "IDH-mutant glioblastoma (GBM)" as "Astrocytoma, IDH-mutant, grade 4." This study aims to provide real-world validation of this reclassification using the specific ICD-O-3 code (9445/3) from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) "Transition Era" (2018-2022) and develop a machine learning (ML)-based prognostic model.
METHODS: Patients diagnosed with IDH-mutant GBM (9445/3) and GBM NOS (9440/3) were identified. Propensity Score Matching (PSM) and Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW) were employed to minimize bi
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: People with cystic fibrosis (PwCF) often have fecal dysbioses relative to those without CF, characterized by increased pro-inflammatory microbiota and gastrointestinal (GI) inflammation as measured by fecal calprotectin, suggesting that inflammation contributes to CF GI disease. The multicenter observational PROMISE study (NCT04038047) found that calprotectin decreased in PwCF treated with elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI). To better understand the dynamics between fecal dysbiosis and GI inflammation, we characterized the microbiomes of fecal samples from PROMISE and the relat
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения 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.
Neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) is a severe autoimmune demyelinating disease characterized by recurrent neuroinflammation and disability. Microglial activation plays a critical role in NMOSD pathogenesis, yet the mechanisms regulating its temporal dynamics remain poorly understood. The interplay between apolipoprotein E (APOE) and triggering receptor expressed on myeloid cells 2 (TREM2), key regulators of microglial function in neurodegenerative diseases, has not yet been explored in NMOSD. We conducted bulk RNA-seq in NMOSD mouse models and integrated transcriptomic sequencing,
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 evaluate the feasibility of a WEKA-based machine learning pipeline for detecting post-treatment hemodynamic remodeling by comparing pre- and postoperative cerebral angiographic images in patients with middle cerebral artery aneurysms.
METHODS: This retrospective, single-center study analyzed 60 patients (51 women, 9 men; mean age, 58.2 ± 10.2 years) with unruptured middle cerebral artery aneurysms treated between January 2019 and June 2024. Thirty patients underwent microsurgical clipping, and 29 underwent endovascular intervention. A WEKA-based Random Forest classifier was t
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.
Antiretroviral therapy (ART) has transformed HIV from a rapidly progressive and fatal disease to a chronic disease with limited impact on life expectancy. However, people living with HIV(PLWHs) faced high critical illness risk due to the increased prevalence of various comorbidities and are admitted to the Intensive Care Unit(ICU). This study aimed to use machine learning to predict ICU admission risk in PLWHs. 1530 HIV patients (199 admitted to ICU) from Beijing Ditan Hospital, Capital Medical University were enrolled in the study. Classification models were built based on logistic regression
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: Diabetic cardiomyopathy (DCM) has a multifactorial etiology, and no specific treatment is available for its management. Qidan Yixin decoction (QDYXD) demonstrated encouraging clinical results in treating DCM; however, its underlying mechanics are yet unclear. Methods: Network pharmacology was applied to determine the active ingredients and targets of QDYXD. The GeneCards and GEO databases were used to retrieve genes associated with DCM and macrophage polarization. These targets were subjected to GO and KEGG enrichment analyses, immune infiltration study, and PPI network design. The
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.
BACKGROUND: Machine learning (ML) models show promise in predicting post-traumatic stress disorder (PTSD) treatment outcomes, but it is unknown how their predictions compare to those of clinicians. This study directly compared the accuracy of clinicians' predictions of patient treatment outcomes with those of three ML models.
METHODS: Twenty clinicians providing cognitive processing therapy repeatedly predicted outcomes for 194 veterans. We compared their accuracy against three ML models on two key endpoints: clinically meaningful symptom reduction (≥10-point PCL-5 decrease) and posttreatment
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Hand recognition, the process of identifying or characterizing human hands in images or video streams, plays significant role in the biometrics, robotics, computer vision, and human-computer interaction. This technology relies on analyzing hand attributes such as shape, size, color, texture, and motion to perform tasks as gesture identification, hand tracking, and sign language interpretation. In particular, hand movement decoding from electromyography (EMG) signals has shown promise for understanding neuromuscular function and aiding in diagnosis and therapy for neuromuscular issues. Existing
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: Prediction models using statistical or machine learning (ML) approaches can enhance clinical decision support tools. Infliximab (IFX), a biologic with a newly introduced biosimilar for Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC), presents an opportunity to evaluate these tools at time of biosimilar switch to predict disease flares. This study sought to evaluate real-world safety and effectiveness of nonmedical IFX biosimilar switch in a national US cohort of CD and UC patients, and to develop and compare interpretable models for predicting adverse clinical events among patient
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: Achieving optimal adherence to antiretroviral therapy (ART) and viral suppression is still insufficient for attaining the UNAIDS 95-95-95 target of 2030, especially among adolescents with HIV (AWHIV). This study sought to develop a model to predict poor adherence risk among AWHIV and identify associated risk factors.
DESIGN: We utilized machine learning to predict future ART adherence among AWHIV leveraging its ability to analyze complex, multidimensional data.
METHODS: We leveraged a dataset from a 6-year (2012-2018) longitudinal randomized control trial (RCT) with 635 AWHIV in
СтатьяРандомизированное 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: Drug poisoning (overdose) is a public health crisis, particularly among people living with HIV and hepatitis C (HCV) co-infection. Identifying potential predictors of drug poisoning could help decrease drug-related deaths.
METHODS: Data from the Canadian Co-infection Cohort were used to predict death due to drug poisoning within 6 months of a cohort visit. Participants were eligible for analysis if they ever reported drug use. Supervised machine learning (stratified random forest with undersampling to account for imbalanced data) was used to develop a classification algorithm usin
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 aims to uncover key genes and associated pathways related to nitric oxide (NO) in pulmonary hypertension (PH). By analyzing datasets GSE131793 and GSE703 from the Gene Expression Omnibus (GEO), differentially expressed genes (DEGs) associated with PH were identified. NO-related genes were selected from the GeneCards database and intersected with the DEGs. Subsequently, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) and Gene Ontology (GO) analyses were conducted to evaluate pathway enrichment, and key genes were selected using the random forest and least absolute shrinkage and select
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: The progression of acute kidney injury (AKI) to end-stage kidney disease (ESKD) poses challenges due to high risks of comorbidities and poor outcomes. This study aimed to develop and validate machine learning survival models for predicting ESKD in patients receiving continuous kidney replacement therapy (CKRT) for AKI.
METHODS: A total of 1444 AKI patients who survived beyond one week after CKRT were included. Data from six hospitals were used to develop the model, and data from two hospitals formed the validation cohort. A comprehensive set of 122 clinical and laboratory variables w
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.
INTRODUCTION: Acute pain is common among oral cavity/oropharyngeal cancer (OCC/OPC) patients undergoing radiation therapy (RT). This study aimed to predict acute pain severity and opioid doses during RT using machine learning (ML), facilitating risk-stratification models for clinical trials.
METHODS: A retrospective study examined 900 OCC/OPC patients treated with RT during 2017-2023. Pain intensity was assessed using NRS (0-none, 10-worst) and total opioid doses were calculated using morphine equivalent daily dose (MEDD) conversion factors. Analgesics efficacy was assessed using combined pai
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.
Hematoporphyrin monomethyl ether-photodynamic therapy (HMME-PDT) is a safe and effective treatment for port-wine stain (PWS). Comprehensive methods for predicting HMME-PDT efficacy based on clinical factors are lacking. This study aims to develop and validate two machine learning models to predict the therapeutic effect of HMME-PDT for PWS. We conducted a retrospective study of 131 facial PWS patients treated with single HMME-PDT at the Second Xiangya Hospital from May 2022 to January 2025. The patients were divided into the training cohort and the validation cohort based on the order of their
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.
MedElevator
Войти в исследования