MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

9 675 публикаций

Поиск: 28 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 604 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

CT-Based Biomarkers for Prediction of Chronic Thromboembolic Pulmonary Hypertension After an Acute Pulmonary Embolic Event.

OBJECTIVE. The purpose of this study is to assess CT-based markers predictive of the development of chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) after acute pulmonary embolism. MATERIALS AND METHODS. Identified from a search of local registries, 48 patients who had CTEPH develop were included in the study group, and 113 patients who had complete resolution of acute pulmonary embolism were included in the control group. Baseline CT scans obtained at the time of the initial pulmonary embolism event were evaluated for the degree of clot-induced vessel obstruction, the quantitative Walsh

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32809861Открыть статью

Leveraging Machine Learning to Predict Delayed Graft Function Occurrence and Length in Kidney Transplant Recipients.

Predicting delayed graft function (DGF) relies on donor, recipient, and perioperative factors. Despite the growing recognition that DGF duration strongly influences patient outcomes, no models currently address or predict its impact-highlighting an important gap in current research and clinical practice. This study aimed to develop an ensemble-based machine learning model using perioperative data to predict DGF occurrence and duration. The gradient-boosted decision trees model was trained and validated on 2725 patients, with k-fold cross-validation in an external cohort of 284 patients. Model …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41869992Открыть статью

Associations between life's essential 8 and arthritis among adults in United States: a national-wide longitudinal study.

BACKGROUND: Arthritis, a common condition in the U.S., is caused by autoimmune reactions, osteoarticular injuries, and uric acid deposition. … onship between LE8 and arthritis, revealing significant nonlinearity (P < 0.001). Gradient Boosting Decision Trees were employed to conduct a predictive model of Arthritis risk. RESULTS: Through study, we found that idealer LE8 scores correlated with poorer arthritis risk. Subgroup analyses ideallighted poorer scores for smoking (P < 0.002, poor_socre and inter …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40140776Открыть статью

Stillbirth risk prediction using machine learning for a large cohort of births from Western Australia, 1980-2015.

Quantification of stillbirth risk has potential to support clinical decision-making. Studies that have attempted to quantify stillbirth risk … lbirth were developed using multiple machine learning classifiers: regularised logistic regression, decision trees based on classification and regression trees, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), and a multilayer perceptron neural network. We applied 10-fold cross-validation using independent data not used to develop the models. Predictors inclu …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32210300Открыть статью

Machine Learning Models for Prediction of Response to Therapeutic Plasma Exchange in Pediatric Acute Liver Failure.

BACKGROUND: Therapeutic plasma exchange (TPE) artificially lowers prognostic markers such as INR and bilirubin, complicating timely decisions regarding liver transplantation (LT) in acute liver failure (ALF). AIMS: We aimed to utilize machine learning (ML) models for predicting response to TPE and to create an online clinical decision support tool. METHODS: Children aged 2-18 years with ALF who underwent at least one TPE session were included. Data were retrieved from a prospectively maintained database which included clinical data and serial biochemical variables. Multiple classifiers (rand

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42519547Открыть статью

An intelligent ensemble machine learning model for early detection of chronic kidney disease in aging populations.

Chronic Kidney Disease (CKD) remains a pressing global public health concern, accounting for approximately 1.7 million deaths annually and d … s multiple machine learning algorithms, including logistic regression, feedforward neural networks, decision trees, support vector machines, and random forests, within a novel ensemble learning strategy designed to enhance diagnostic precision. Model robustness was assessed using three distinct train–test scenarios: (90%, 10%), (75%, 25%), and (50%, 50%). Perfor …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41530306Открыть статью

Solid parotid tumors: an individual and integrative analysis of various ultrasonographic criteria. A prospective and observational study.

OBJECTIVES: The purpose of the study is to identify and validate ultrasound criteria for parotid tumors evaluation, as well as to elaborate … ysis of the results was observational, enhanced by statistical methods and artificial intelligence (decision trees). RESULTS: All malignant tumors showed increased hypoechogenicity, tumoral cervical adenopathies, increased stiffness and "in block" mobility with the parotid gland upon palpation with the transducer, uneven distribution of the contrast material du …

Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 24286093Открыть статью

Analyzing and enhancing motorized two-wheeler overtaking safety: A comprehensive study on two-way two-lane urban roads.

OBJECTIVE: Motorized two-wheelers (MTW) are popular in congested urban areas with heavy traffic since they offer a quick and adaptable means of transportation. Overtaking and lane changing manoeuvers happen when traffic does not flow at the intended speed. They cannot be avoided, especially in mixed traffic scenarios when there is a constant speed differential between fastmoving and slow-moving cars. Collisions during overtaking manoeuvers are one of the leading causes of motorized two-wheeler injuries/fatalities among crashes involving motorized two-wheelers. Considering these issues, there i

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40036648Открыть статью

Characteristics of subjective recognition and computer-aided image analysis of facial erythematous skin diseases: a cornerstone of automated diagnosis.

BACKGROUND: Rosacea and seborrhoeic dermatitis are common diseases that cause facial erythema. They have common features and are frequently misdiagnosed. OBJECTIVES: To extract characteristic features of erythrotelangiectatic rosacea (ETR), papulopustular rosacea (PPR) and seborrhoeic dermatitis (SEB) through computer-aided image analysis (CAIA) and compare them with subjectively recognized features and to use these findings to construct a decision tree for differential diagnosis. METHODS: Thirty-four clinical photos of patients with facial erythema were assessed: 12 patients were classified

Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 24354615Открыть статью

Interpretable machine learning prognostication of gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors across Chinese and United States cohorts.

BACKGROUND: Gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors (GEP-NETs) display marked clinical heterogeneity, and conventional prognostic indicators such as TNM stage and Ki-67 index provide limited individualized risk discrimination. We aimed to develop and externally validate interpretable machine learning models for survival prediction. METHODS: This retrospective study enrolled 337 patients with histologically confirmed GEP-NETs, randomly partitioned into a training set (n = 236) and an independent test set (n = 101) with stratification by mortality. Six survival models, including unpenalize

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42661703Открыть статью

Predicting Mesothelioma Using Artificial Intelligence: A Scoping Review of Common Models and Applications.

IntroductionMesothelioma is a type of lung cancer caused by asbestos exposure, and early diagnosis is crucial for improving survival chances … ral mesothelioma (5.26%). The most frequently used AI models include types of neural networks (NN), decision trees (DT), random forests (RF), logistic regression (LogR), Naïve Bayes (NB), and support vector machines (SVM). SVM, DT, and RF emerged as prominent models, achieving high accuracies ranging from 78.3% to 99.97%. Genetic algorithms, correlation-based al …

СтатьяScoping ReviewПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40340549Открыть статью

An evaluation of the completeness of drug-drug interaction-related information in package inserts.

PURPOSE: The project aimed to evaluate the completeness of drug-drug interaction (DDI)-related information in package inserts (PIs) and develop a systematic approach to conduct the evaluation. METHODS: DDI-related information in the branded PIs of statins, macrolides, protease inhibitors and selected drugs of narrow therapeutic index (DNTI) were evaluated against the criteria distilled from the Food and Drug Administration (FDA) labelling recommendation guidance document. Decision trees were crafted and employed in the evaluation process. Scores were computed to give each PI an overall comple…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 27796467Открыть статью

An Update to the Malthus Model for Radiotherapy Utilisation in England.

AIMS: The Malthus Programme predicts national and local radiotherapy demand by combining cancer incidence data with decision trees detailing the indications, and appropriate dose fractionation, for radiotherapy. Since the last model update in 2017, technological advancements and the COVID-19 pandemic have led to increasing hypofractionation of radiotherapy schedules. Indications for radiotherapy have also evolved, particularly in the context of oligometastatic disease. Here we present a brief update on the model for 2021. We have updated the decision trees for breast, prostate, lung and head a…

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 35835634Открыть статью

Development and validation of prediction models for hypertension risks: A cross-sectional study based on 4,287,407 participants.

OBJECTIVE: To develop an optimal screening model to identify the individuals with a high risk of hypertension in China by comparing tree-based machine learning models, such as classification and regression tree, random forest, adaboost with a decision tree, extreme gradient boosting decision tree, and other machine learning models like an artificial neural network, naive Bayes, and traditional logistic regression models. METHODS: A total of 4,287,407 adults participating in the national physical examination were included in the study. Features were selected using the least absolute shrinkage

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36225955Открыть статью

Investigating the impact of feature extraction methods on prediction accuracy of neurological recovery levels in comatose patients post-cardiac arrest.

Cardiac arrest can cause irreversible Post-Cardiac Arrest Brain Injury (PCABI), but predicting PCABI with certainty remains challenging. This study aims to improve prognostication by predicting neurological recovery using EEG data from the 'I-CARE: International Cardiac Arrest Research Consortium Database.' Data were preprocessed with an FIR Equiripple Bandpass Filter, and three feature extraction methods were applied. Decision Tree, KNN, SVM, and Ensemble Learning algorithms were evaluated using F1-Score, Accuracy, and ROC-AUC. The highest accuracy, 0.89, was achieved with Hamming-windowed st

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40062841Открыть статью

Presenting features of extremity necrotizing fasciitis in the pediatric patient: a case-control analysis.

This analysis sought to develop a tool for early differentiation between pediatric necrotizing fasciitis (NF) of the extremity and more benign infection. All diagnoses of extremity NF, cellulitis, and abscess from a single institution from 2009 to 2015 were included. Vitals and laboratory values were compared between cohorts using analysis of variance and decision tree analysis. NF was associated with thrombocytopenia, hyperthermia, tachycardia, and tachypnea. Decision tree analysis identified C-reactive protein more than 7.0 to be 100% sensitive and 95.7% specific for differentiating NF from

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 28877051Открыть статью

Machine-Learned Algorithms to Predict the Risk of Pneumothorax Requiring Chest Tube Placement after Lung Biopsy.

PURPOSE: To develop a machine-learned algorithm to predict the risk of postlung biopsy pneumothorax requiring chest tube placement (CTP) to facilitate preprocedural decision making, optimize patient care, and improve resource allocation. MATERIALS AND METHODS: This retrospective study collected clinical and imaging features of biopsy samples obtained from patients with lung nodule biopsy and included information from 59 procedures resulting in pneumothorax requiring CTP and randomly selected 67 procedures without CTP (convenience sample). The data were divided into 70 and 30 as training and t

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37619941Открыть статью

Prediction of Disposition Within 48 Hours of Hospital Admission Using Patient Mobility Scores.

Delayed hospital discharges for patients needing rehabilitation in a postacute setting can exacerbate hospital-acquired mobility loss, prolong functional recovery, and increase costs. Systematic measurement of patient mobility by nurses early during hospitalization has the potential to help identify which patients are likely to be discharged to a postacute care facility versus home. To test the predictive ability of this approach, a machine learning classification tree method was applied retrospectively to a diverse sample of hospitalized patients (N = 761) using training and validation sets.

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31869298Открыть статью

Decision analysis of histamine H2-receptor antagonist maintenance therapy versus Helicobacter pylori eradication therapy: a randomised controlled trial in patients with continuing pain after duodenal ulcer.

BACKGROUND: Much has been published on the efficacy and cost effectiveness of Helicobacter pylori eradication treatment as an alternative to histamine H2-receptor antagonist maintenance treatment in peptic ulcer disease. However, most studies have analysed and emphasised H. pylori eradication rates rather than management/control of symptoms and the associated cost savings. Although H. pylori eradication therapy is very successful in clearing the infection, dyspeptic symptoms may persist and management of these can be expensive. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the cost implicati

Клиническое исследованиеСравнительное исследованиеСтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 10623364Открыть статью

Detection of Artemisia mongolica floss adulteration in moxa floss: A strategy based on UPLC-Q/Orbitrap HRMS, chromatographic analysis, and machine learning.

Detecting adulteration in closely related herbal medicines is a challenge for quality control and market standardization. This study aimed to identify whether Artemisia mongolica floss was adulterated into moxa floss. First, ultra-performance liquid chromatography coupled with quadrupole Orbitrap high-resolution mass spectrometry was employed to analyze the chemical compositions of moxa floss and Artemisia mongolica floss. Combined with partial least squares discriminant analysis, four key differential biomarkers were identified. Subsequently, high-performance liquid chromatography (HPLC) meth

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42229064Открыть статью