OBJECTIVES: For patients presenting with adnexal mass, it is important to correctly distinguish whether the mass is benign or malignant for the purpose of precise and timely referral and implication of correct line of management. The objective of this study was to evaluate the performance of Risk of malignancy Indexes (RMI) 1-4, Human Epididymis Protein 4 (HE4) and Risk of Malignancy Algorithm (ROMA) in differentiating the adnexal mass into benign and malignant.
METHODS: A retrospective study using 155 patients diagnosed with adnexal mass between January 2014 to December 2014 in The First Aff
Сравнительное 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.
Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver2019eng
BACKGROUND AND AIMS: A predictive algorithm for survival is urgently needed in clinical practice. This study aimed to establish an algorithm to predict long-term survival in chronic hepatitis B (CHB) patients with hepatic cirrhosis and variceal bleeding after endoscopic therapy.
METHODS: This was a retrospective study in which 603 patients who followed-up for three years were randomly assigned into a training cohort and a validation cohort in a 2:1 ratio. A new score model was devised based on the result of Cox regression analysis in the training cohort, and was verified in the validation coh
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.
STUDY DESIGN: Retrospective case-control study.
OBJECTIVE: To determine incidence and timing of mortality following surgery for spinal epidural abscess (SEA), identify risk factors for mortality, and identify complications associated with mortality.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: SEA is a serious condition with potentially devastating sequelae. There is a paucity of literature characterizing mortality following surgery for SEA.
METHODS: The National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database was used. Patients with a diagnosis of SEA were included. A Cox proportional hazards model i
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: We re-analyzed data from the Systolic Blood Pressure Intervention Trial (SPRINT) trial to identify features of systolic blood pressure (SBP) variability that portend poor cardiovascular outcomes using a nonlinear machine-learning algorithm.
METHODS: We included all patients who completed 1 year of the study without reaching any primary endpoint during the first year, specifically: myocardial infarction, other acute coronary syndromes, stroke, heart failure or death from a cardiovascular event (n = 8799; 94%). In addition to clinical variables, features representing longitudinal SB
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.
OBJECTIVES: We validate a machine learning-based sepsis-prediction algorithm (InSight) for the detection and prediction of three sepsis-related gold standards, using only six vital signs. We evaluate robustness to missing data, customisation to site-specific data using transfer learning and generalisability to new settings.
DESIGN: A machine-learning algorithm with gradient tree boosting. Features for prediction were created from combinations of six vital sign measurements and their changes over time.
SETTING: A mixed-ward retrospective dataset from the University of California, San Francisc
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАВалидационное 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.
In this study, multilayer perception neural network (MLPNN) was employed to predict thermal conductivity of PVP electrospun nanocomposite fibers with multiwalled carbon nanotubes (MWCNTs) and Nickel Zinc ferrites [(Ni0.6Zn0.4) Fe2O4]. This is the second attempt on the application of MLPNN with prey predator algorithm for the prediction of thermal conductivity of PVP electrospun nanocomposite fibers. The prey predator algorithm was used to train the neural networks to find the best models. The best models have the minimal of sum squared error between the experimental testing data and the corres
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.
OBJECTIVE: Primary care practitioners need simple algorithms to identify older adults at higher risks of falling. Classification and regression tree (CaRT) analyses are useful tools for identification of clinical predictors of falls.
DESIGN: Prospective cohort.
SETTING: Community-dwelling older adults at 5 diverse sites: Tirana (Albania), Natal (Brazil), Manizales (Colombia), Kingston (Ontario, Canada), and Saint-Hyacinthe (Quebec, Canada).
PARTICIPANTS: In 2012, 2002 participants aged 65-74 years from 5 international sites were assessed in the International Mobility in Aging Study. In 2014
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.
Pandemic influenza is a major concern worldwide. Availability of advanced technologies and the nucleotide sequences of a large number of pandemic and non-pandemic influenza viruses in 2009 provide a great opportunity to investigate the underlying rules of pandemic induction through data mining tools. Here, for the first time, an integrated classification and association rule mining algorithm (CBA) was used to discover the rules underpinning alteration of non-pandemic sequences to pandemic ones. We hypothesized that the extracted rules can lead to the development of an efficient expert system f
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 used the random forest algorithm to predict outcomes of intramuscular psoas lengthening as part of a single event multi-level surgery in patients with cerebral palsy. Data related to preoperative medical history, physical exam, and instrumented three-dimensional gait analysis were extracted from a historic database in a motion analysis center. Data from 800 limbs of patients with diplegic cerebral palsy were analyzed. An index quantifying the overall deviation in pelvic tilt and hip flexion was used to define outcome categories. The random forest algorithm was used to derive criteri
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.
OBJECTIVE: Knee abduction moment (KAM) during landing predicts non-contact anterior cruciate ligament (ACL) injury risk with high sensitivity and specificity in female athletes. The purpose of this study was to employ sensitive laboratory (lab-based) tools to determine predictive mechanisms that underlie increased KAM during landing.
METHODS: Female basketball and soccer players (N=744) from a single county public school district were recruited to participate in testing of anthropometrics, maturation, laxity/flexibility, strength and landing biomechanics. Linear regression was used to model K
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: The early and accurate noninvasive identification of postinfarction patients at risk of sudden death and sustained ventricular tachycardia (arrhythmic events) still remains an unsolved problem. The aim of the present study was to identify the combination of clinical and laboratory noninvasive variables, easy to obtain in most patients, that best predicts the occurrence of arrhythmic events after an acute myocardial infarction.
METHODS: Four hundred and four consecutive patients with acute myocardial infarction were enrolled and followed for a median period of 21.4 months. In each
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 introduces an advanced framework that integrates biphasic cell differentiation bone remodeling theory with finite element (FE) analysis and multi-remodeling simulation to evaluate the performance of 3D-printed biodegradable scaffolds for bone defect repair. The program incorporates a time-dependent cell differentiation stimulus (S), accounting for fluid-phase shear stress and solid-phase shear strain, to dynamically predict bone cell behavior. The study focuses on polylactic acid (PLA) and polycaprolactone (PCL) scaffolds with diamond (DU) and random (YM) lattice designs, applied to
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: Leveraging machine learning on electronic health records offers a promising method for early identification of individuals at ri … tection rate at a 5% false-positive rate for 2-year dementia prediction.
CONCLUSION: The validated prediction algorithms, easy to implement in primary care, identify high-risk 65-year-olds using medication records. Further refinement and broader validation are needed.
СтатьяПрепринтПоиск 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.
An accurate classification of material stability often requires fusing multiple features under uncertainty. Dempster-Shafer (D-S) theory is a powerful framework for multi-source information fusion under uncertainty. However, its effectiveness critically depends on the quality of basic probability assignments (BPAs), which are typically assigned heuristically. To overcome this limitation, we proposed a classification model that integrates genetic algorithm (GA)-optimized kernel density estimation (KDE) with a weighted D-S fusion strategy. The GA automatically selects the optimal kernel function
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: Adolescent alcohol consumption is a known risk factor for developing alcohol use disorder (AUD) in adulthood, but individual susceptibility varies widely, contributed to by differences in factors that are not well-understood. Identifying patterns of developmental trajectories in voluntary alcohol consumption behavior during adolescence could provide insight into biological underpinnings of AUD risk. Machine learning (ML) offers powerful pattern recognition capabilities that may help forecast future behavioral trajectories based on early-stage data.
OBJECTIVE: This study aimed to e
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.
We used several advanced machine learning models for analysis of a separation unit in water purification and treatment via pressure-driven membrane. After removing outliers using the Isolation Forest method and normalizing features with a Min-Max scaler, three regression models-Gaussian Process Regression (GPR), Deep Gaussian Process Regression (DGP), and Heteroscedastic Gaussian Process Regression (HGP)-were trained and optimized for correlation of data. Hyperparameters were tuned using a hybrid Tabu Search-Harmony Search (TS-HS) algorithm. Among the models, HGP showed the strongest performan
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.
Predictive modelling has moved from simple regression equations to deep, image-native architectures capable of localising an implant position on a cone-beam computed tomography (CBCT) scan with sub-millimetre precision. Yet the discipline that builds these models and the clinicians who would use them appear, on current evidence, to occupy different timelines. This narrative review synthesises comparative performance data across traditional statistical, machine learning, and deep learning approaches to dental implant prognostication; situates these methods within the broader literature on predi
СтатьяОбзорПолный 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.
UNLABELLED: Early identification of patients at high risk for multidrug-resistant organism (MDRO) infection in catheter-related bloodstream infection (CRBSI) is crucial for precise antimicrobial therapy. This study aimed to develop and externally validate a machine learning (ML) model to predict this risk, thereby supporting early clinical intervention. Patients with CRBSI were extracted from the Medical Information Mart for Intensive Care IV database and classified into MDRO and non-MDRO groups based on microbiological culture and antimicrobial susceptibility testing. Missing data from 51 cli
СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное исследованиеВалидационное 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.
Objective: To explore the occurrence of risk factors, construct a nomogram, and evaluate its predictive value for progressive liver fibrosis (PLF) in patients with metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD). Methods: The clinical data of 259 MAFLD cases who visited the Obesity Department of Hubei Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine from May 2022 to October 2023 was retrospectively analyzed. Patients were divided into the PLF and non-progressive liver fibrosis (NPLF) group based on whether their liver stiffness measurement (LSM) value detected by FibroTouch >12 kPa. Univar
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
MedElevator
Войти в исследования