This study aimed to develop machine learning models for predicting tumor recurrence in breast cancer before neoadjuvant systemic therapy (NST) by integrating clinical and radiomic features derived from pretreatment computed tomography (CT). We retrospectively enrolled 235 patients with 237 breast tumors who underwent contrast-enhanced CT before NST. Datasets were randomly divided into five-fold training and testing sets using semi-random partitioning to ensure similar clinical characteristics between the two subsets. Subsequently, a nested five-fold cross-validation was performed to develop a
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.
To investigate the role of small ubiquitin-like modification (SUMO) in Alzheimer's disease (AD) and its pathogenesis, this study employed bioinformatics methods to identify diagnostic biomarkers for AD based on SUMO-related genes (SRGs). It further conducted preliminary explorations into their role in AD pathogenesis and potential therapeutic targets. Datasets related to AD (GSE140831, GSE63060), a dementia dataset (GSE140830), and 189 SRGs were retrieved from public databases. Candidate genes were identified by intersecting differentially expressed genes (DEGs) with SRGs. A protein-protein in
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.
Mindfulness has promise for enhancing emotion regulation in autistic individuals. Electroencephalography (EEG) emerges as an ideal, objective measure of neural responses before and after mindfulness practice. In a study with 39 autistic individuals, EEG analysis assessed the impact of mindfulness in the participants in a randomized controlled clinical trial of the Emotion Awareness and Skills Enhancement (EASE) program compared to a control group. Participants completed an affective Posner Task while wearing an EEG headset during two visits. In between visits, each participant either received
СтатьяРандомизированное 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: This study explores hematological changes during trastuzumab deruxtecan (T-DXd) treatment in HER2-positive and HER2-low breast cancer patients, aiming to develop an efficacy prediction model for personalized clinical decisions.
MATERIALS: A retrospective analysis of 114 patients treated with T-DXd at Beijing Chaoyang District Sanhuan Cancer Hospital (March 2023-December 2024) was conducted. Data included demographics, treatment history, and laboratory results. Efficacy was assessed via RECIST 1.1, with analyses using the Wilcoxon test and Kaplan-Meier method.
RESULTS: HER2-positi
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: The choice of first-line therapy for community-acquired pneumonia (CAP) depends on disease severity. However, quickly and accurately differentiating mild from severe CAP patients remains challenging. This study aims to evaluate the performance of machine learning-based diagnostic models employing routine blood indicators to distinguish CAP severity.
METHODS: A multicenter, retrospective, case-control study conducted at Xuhui Central Hospital (Discovery cohort), and Putuo People's Hospital (Validation cohort), from January 2016 to January 2024. Patients were further classified into
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: Seladelpar, a potent and selective peroxisome proliferator-activated receptor-δ (PPARδ) agonist, is an approved second-line therapy for primary biliary cholangitis (PBC) in patients with an inadequate response or intolerance to ursodeoxycholic acid (UDCA). In clinical studies, seladelpar significantly improved biochemical markers associated with disease progression and pruritus. Our objective was to explore the metabolic mechanisms underlying seladelpar's effects and identify potential biomarkers.
METHODS: Untargeted serum metabolomic analyses were conducted using UHPLC-MS/MS on 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.
OBJECTIVES: Patients with multiple myeloma (MM) are immunocompromised and highly susceptible to severe infections. Invasive fungal disease (IFD) carries a particularly high mortality rate, yet its presentation often mimics bacterial infection, leading to misdiagnosis, inappropriate antibiotic use, and delayed antifungal therapy. This case-control study aimed to develop and validate a machine learning-based model to accurately distinguish IFD from bacterial infection in MM patients. METHODS: In this retrospective case-control study, we analyzed epidemiological, clinical, and laboratory data fro
Полный текст 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: Central nervous system (CNS) aspergillosis is a rare but highly fatal infection, particularly among immunocompromised individuals. Timely diagnosis and optimal treatment selection are crucial for improving patient outcomes, yet clinical decision-making remains challenging. METHODS: We integrated clinical data from 64 published CNS aspergillosis cases (2014–2024) and structured electronic medical records (EMRs) from 200 ICU patients. After preprocessing (one-hot encoding, Z-score standardization, BERT-based text feature extraction), a Gradient Boosting Classifier (GBC) was trained t
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: Negative affect is a primary antecedent for binge eating (BE). Just-in-time adaptive interventions (JITAIs) prompt the use of therapy skills when at risk for maladaptive behaviors. JITAIs show promise for improving emotion regulation skill use and decreasing BE. Identifying momentary negative affect has relied on ecological momentary assessment (EMA). EMA surveys are typically delivered 4-6 times/day via smartphone and are self-report; accordingly, EMA is limited by temporal granularity, participant insight, and adherence. Wearable sensors which continuously, passively measure physi
СтатьяСравнительное исследованиеНаблюдательное 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.
The necessity of postmastectomy radiotherapy (PMRT) for patients whose initially positive lymph nodes become node-negative (ypN0) after neoadjuvant therapy (NAT) is uncertain. This study analyzed data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database to evaluate PMRT's effect on these patients. Women with unilateral breast cancer who achieved ypN0 status post-NAT from 2010 to 2019 were categorized into PMRT and non-PMRT groups. Propensity score matching (PSM) minimized confounding factors. Statistical tests and multivariate analysis identified survival prognostic factors, while Kap
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: Although neoadjuvant immunochemotherapy (nICT) has revolutionized the management of locally advanced esophageal squamous cell carcinoma (ESCC), the inability to accurately predict pathological complete response (pCR) remains a major barrier to treatment personalization. We aimed to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model using pretreatment multimodal features to predict pCR prior to nICT initiation.
METHODS: In this retrospective study, 114 ESCC patients receiving nICT were randomly allocated into training (n=81) and validation (n=33) cohorts (7:3 ratio).
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.
Parkinson's disease (PD), the second most prevalent neurodegenerative disorder, is marked by dopaminergic neuron loss and α-synuclein aggregation. Although Braak staging based on Lewy body pathology stratifies disease progression, clinical variability persists. Identifying stage-specific molecular signatures is essential for developing effective progressive biomarkers. Here, we integrated midbrain transcriptomic data from microarray, bulk RNA-seq, and snRNA-seq platforms. Subsequently, to catalogue candidate biomarkers of PD progression, we employed a three-layered approach integrating Protein
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 and Purpose. Although radiotherapy techniques are a primary treatment for head and neck cancer (HNC), they are still associated with substantial toxicity and side effects. Machine learning (ML) based radiomics models for predicting toxicity mostly rely on features extracted from pre-treatment imaging data. This study aims to compare different models in predicting radiation-induced xerostomia and sticky saliva in both early and late stages HNC patients using CT and MRI image features along with demographics and dosimetric information.Materials and Methods.A cohort of 85 HNC patients
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Effective antiretroviral therapy to maintain durable viral suppression is key to ending the HIV epidemic in the United States. We evaluated the ability of machine learning algorithms to predict people with HIV (PWH) at risk of unsuppressed viral load.
SETTING: Retrospective study among PWH from San Diego County (n = 18,916). The study used reported public health HIV data (2017-2022) to predict the outcome of HIV viral load >200 copies/mL during a year-long prediction window.
METHODS: The data was partitioned by calendar date into two training and one validation datasets to accura
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.
ObjectiveThis study intends to utilize machine learning approaches to screen out the crucial factors affecting the recurrence of hepatocellular carcinoma (HCC) patients with preoperative malnutrition after interventional therapy, and based on the identified factors, develop a nomogram for predicting the patients' 1-, 3-, and 5-year recurrence-free survival (RFS).MethodsThis study encompassed the clinical data of 512 malnourished (CONUT score ≥ 2) HCC patients who received the combination treatment of transarterial chemoembolization (TACE) and radiofrequency ablation (RFA) at Beijing You'an Hos
Полный текст 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: Natural environments can reduce stress and benefit overall health and nature prescriptions may be a useful adjunct for postoperative care in surgical patients. We sought to identify characteristics and health measures of nature prescriptions in surgery.
METHODS: We undertook a scoping review of 5 bibliometric databases (to February 2024) and citations of peer-reviewed original studies examining nature prescription interventions in patients undergoing major surgical procedures requiring anesthesia and hospital admission. Standardized data extraction and narrative synthesis were per
СтатьяScoping ReviewПоиск 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 STUDY AIMS: Endoscopic spray therapy has been shown to be effective and safe in managing upper gastrointestinal bleeding (UGIB). We aimed to evaluate safety and efficacy of the novel powder-based Resolv Endoscopic Hemostat System in managing UGIB.
PATIENTS AND METHODS: This was a single-center, prospective, single-arm study conducted from July 2022 to February 2023. It aimed to evaluate safety and efficacy of a novel plant-based polysaccharide, the Resolv Endoscopic Hemostat System, in achieving hemostasis in adult patients diagnosed with non-variceal upper gastrointestinal ble
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.
OBJECTIVES: Tuberculosis (TB) remains a leading infectious cause of death, with drug-resistant TB threatening control gains worldwide Rapid, accurate prediction of resistance to first-line agents is essential to guide therapy. The objective of this meta-analysis is to evaluate the diagnostic performance of machine learning (ML) algorithms trained on genomic data for predicting phenotypic resistance to the antitubercular drugs.
METHODS: We searched 4 databases for original studies applying ML to whole-genome or targeted sequencing for resistance prediction against rifampicin (RIF), isoniazid (
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
Introduction: Epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation is common in Chinese patients with lung adenocarcinoma (LUAD). Brain metastases (BMs) is high and associated with poor prognosis. Identification of EGFR-mutant patients at high risk of developing BMs is important to reduce or delay the incidence of BMs. Currently, there is no literature on the prediction and modeling of EGFR brain metastasis at the proteinomics level. Methods: We conducted a retrospective study of BMs in postoperative recurrent LUAD with EGFR mutation in the First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
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.
Candidemia often poses a diagnostic challenge due to the lack of specific clinical features, and delayed antifungal therapy can significantly increase mortality rates, particularly in the intensive care unit (ICU). This study aims to develop a machine learning predictive model for early candidemia diagnosis in ICU patients, leveraging their clinical information and findings. We conducted this study with a cohort of 334 patients admitted to the ICU unit at Ji Ning NO.1 people's hospital in China from Jan. 2015 to Dec. 2022. To ensure the model's reliability, we validated this model with an exte
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.
MedElevator
Войти в исследования