MOTIVATION: Cardiovascular disease is the primary cause of death globally accounting for approximately 17.7 million deaths per year. One of the stakes linked with cardiovascular diseases and other complications is hypertension. Naturally derived bioactive peptides with antihypertensive activities serve as promising alternatives to pharmaceutical drugs. So far, there is no comprehensive analysis, assessment of diverse features and implementation of various machine-learning (ML) algorithms applied for antihypertensive peptide (AHTP) model construction.
RESULTS: In this study, we utilized six di
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.
Moyamoya is a cerebrovascular disease with a high mortality rate. Early detection and mechanistic studies are necessary. Near-infrared spectroscopy (NIRS) was used to study the signals of the cerebral tissue oxygen saturation index (TOI) and the changes in oxygenated and deoxygenated hemoglobin concentrations (HbO and Hb) in 64 patients with moyamoya disease and 64 healthy volunteers. The wavelet transforms (WT) of TOI, HbO and Hb signals, as well as the wavelet phase coherence (WPCO) of these signals from the left and right frontal lobes of the same subject, were calculated. Features were ext
СтатьяПоддержка исследования: вне 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.
BackgroundElderly people as age increases often struggle with weight lifting in their daily lives due to decreased muscle strength and endurance. This limits their ability to perform routine tasks, which affects their independence and quality of life.ObjectiveThe aim of this study is to evaluate and predict the effectiveness of the developed upper limb Exo-skeleton for weight lifting, using ergonomic analysis and a weighted K-Nearest Neighbors (KNN) machine learning algorithm.MethodsExperiments were conducted to measure Maximum Voluntary Isometric Contraction (MVIC) and Mean Power Frequency (M
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 approach to patent ductus arteriosus (PDA) remains controversial. We aim to develop an algorithm to predict ibuprofen treatment failure (TF) using machine learning (ML) techniques.
METHODS: Secondary analysis of a trial of very preterm infants receiving intravenous ibuprofen to treat PDA. A predictive model on TF was developed with ML. The impact of TF on outcomes was analyzed.
RESULTS: One hundred forty-six infants were included. ML techniques showed that a logistic regression model predicted TF with an AUC 0.65. A multiple regression model found that bronchopulmonary dyspla
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.
Diabetic foot is one of the leading complications of diabetes mellitus that affects millions of people around the world and involves the presence of ulcers, infections, tissue destruction, and loss of sensation and can even lead to limb amputation. This research explores trends in diabetic foot global research through a bibliometric analysis of publications indexed in Scopus in the period 2004-2023. A total of 7136 documents were analysed using Excel, Python, Biblioshiny, and VOSviewer. Scientific production has multiplied by a factor of 6.6 from the first to the last year analysed. Armstrong
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: Large language models (LLMs) are increasingly being explored for clinical decision support. However, whether inference-only LLM outputs can be interpreted as reliable quantitative risk estimates in structured clinical prediction remains unclear.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the predictive performance and decision-making behavior of inference-only LLMs in a structured clinical prediction task and compare their outputs with those of an outcome-trained machine learning model.
METHODS: We conducted a controlled benchmarking study using identical structured clinical inputs
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.
BackgroundDementia is a common complication of type 2 diabetes mellitus (T2DM), influenced by both genetic susceptibility and social disadvantages. While polygenic risk scores (PRS) have been widely applied to assess genetic vulnerability, the contribution of social determinants and their interaction with genetic risk are less understood.ObjectiveThis study aimed to investigate the independent and joint effects of PRS and polysocial risk scores (PsRS) on post-T2DM dementia risk.MethodsA prospective cohort study was conducted using UK Biobank data. PsRS and PRS were derived from multidimensiona
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/AIM: Predicting local recurrence remains challenging in carbon-ion radiotherapy (CIRT) for non-small cell lung cancer (NSCLC). In this study, we aimed to develop and validate a machine learning model to predict local recurrence after CIRT for early-stage peripheral NSCLC.
PATIENTS AND METHODS: We retrospectively analyzed patients treated with CIRT at our institution between 2010 and 2020. An Extreme Gradient Boosting classifier using clinical parameters was developed to predict local recurrence within 24 months after CIRT using a nested threefold cross-validation framework. The opt
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.
Inactive adults face a measurable risk of chronic Achilles tendon injury when starting to run, yet the mechanisms remain unclear. We leverage machine learning and Shapley Additive Explanations (SHAP)-core methodologies in artificial intelligence-to identify running motion patterns that elevate Achilles tendon stress in this population. Our findings aim to inform safer running practices, ultimately helping inactive adults integrate into the running community more healthily. A total of 189 inactive adults were recruited, and their running biomechanics were comprehensively assessed. Achilles tend
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.
Corrosion and scaling in drinking water distribution systems negatively affects the pipe lifespan, water quality, and cost of maintenance. Empirical corrosion and scaling indices are derived based on physicochemical water parameters. Each of these indices comes from different chemical assumptions and interpretation ranges. They provide conflicting results for the same sample of water. This study employed a hybrid methodology integrating experimental investigation, statistical analysis, and machine learning modeling toward enhanced evaluation of corrosion. Water samples were collected during an
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.
Osteoporosis (OP) is often underdiagnosed, highlighting the need for tools that can both detect existing disease and predict future risk; large-scale plasma proteomics combined with explainable machine learning enables integrated diagnostic and prognostic modeling while prioritizing clinically relevant protein markers. This study aims to develop and validate an explainable plasma proteomics machine-learning framework for osteoporosis diagnosis, future risk prediction, and biomarker discovery. We further tested whether a combined marker panel could distinguish normal, prevalent OP, and future 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: Malnourished patients hospitalized with inflammatory bowel disease (IBD) have a high risk of morbidity and mortality. Risk stratification can help identify patients who are most in need of medical and nutritional intervention.
GOAL: This study aimed to develop a machine-learning model that accurately predicts mortality in hospitalized IBD patients with protein-calorie malnutrition (PCM).
STUDY: Hospitalized adults with IBD and PCM were identified in the 2016 to 2019 National Inpatient Sample (NIS). Random Forest Classifier (RFC) and Extreme Gradient Boosting (XGB) models were con
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.
Few prediction models have been specifically designed to evaluate the risk of hepatocellular carcinoma (HCC) in patients with chronic hepatitis B and cirrhosis. This study aimed to develop a machine learning-based prediction model to assess the risk of developing HCC in patients with hepatitis B virus (HBV)-related cirrhosis undergoing nucleos(t)ide analogue (NA) therapy. We included 1592 patients with HBV-related cirrhosis who had received entecavir, tenofovir disoproxil fumarate, or tenofovir alafenamide for at least 1 year. Patients were randomized in a 2:1 ratio into derivation or validati
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: To propose CVS-omics, a radiomics framework using Corvis ST (CVS) (Oculus Optikgeräte GmbH) imaging and machine learning, for precise identification of forme fruste keratoconus (FFKC), a subtle corneal condition often undetected by conventional diagnostics.
METHODS: A total of 410 eyes were evaluated, including 265 normal eyes and 145 FFKC eyes. Texture features through radiomics were extracted from CVS images acquired at three key deformation phases: initial state, first applanation, and maximum deformation. These features were used to train three machine learning models (Random For
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: Renal fibrosis is a crucial pathogenic driver of chronic kidney disease (CKD). However, its heterogeneous limits accurate assessment by renal biopsy. The study aimed to identify accurate diagnostic biomarkers and potential therapeutic targets for renal fibrosis.
METHODS: We analyzed renal fibrosis transcriptomic datasets from the GEO database to identify differentially expressed genes (DEGs). Hub genes were selected through the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, with their association to immune infiltration subsequently analyzed using CIBERSORT. In
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.
Metal-based catalysts are widely used in many kinds of reactions, including the hydrogenation of CO2 to alcohols. Adsorption energies of key intermediates have often been used as descriptors in high-throughput catalyst screening. However, establishing machine learning models to accurately predict adsorption energies of widely spanned species is still challenging. In the present article, we explored the predictive power of sure independence screening and sparsifying operator (SISSO), multilayer perceptron regression (MLPR), random forest regression (RFR), kernel ridge regression (KRR), support
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.
Inflammatory bowel disease (IBD), including Crohn's disease and Ulcerative colitis, often shows variable responses to biological therapies. Identifying the most significant variables for predicting the response to these therapies could help prioritize efforts in data collection and preprocessing. This study evaluated the predictive performance of machine learning models in forecasting remission and response to vedolizumab and ustekinumab in the treatment of IBD. The goal was not to compare the two therapies, but rather to identify the variables most influential in predicting response for each
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.
AIM: Maintaining rapid response team (RRT) response quality is difficult. A system that supports RRT assessment could potentially contribute to medical safety. Although rapid response system (RRS) triggers have been well-studied, studies on the prediction models of short-term prognosis after RRS activation are scarce. We aimed to develop a model to predict short-term outcomes after RRS activation using machine learning.
METHODS: This retrospective cohort study used the In-Hospital Emergency Registry in Japan, a multicentre RRS online registry. We collected data on patient demographics, treatm
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: Current methods for assessing nutrition are often resource-intensive, requiring significant time, financial investment, and specialized equipment alongside clinical expertise.
OBJECTIVE: This research introduces an innovative approach that emphasizes accessible, scalable, and efficient digital solutions by leveraging facial morphometrics and machine learning to predict essential nutritional indicators.
METHODS: The cross-sectional observational study involved 71 free-living Chinese adults (30 males, 41 females) aged 50-85. Utilizing widely accessible smartphone technology, 3D fac
СтатьяНаблюдательное 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 AND PURPOSE: Aspiration pneumonia is a severe late event that occurs following radiotherapy for oral cavity cancer (OCC). This study aimed to develop explainable machine learning models to predict aspiration pneumonia.
MATERIALS AND METHODS: This study included 880 patients with OCC (derivation cohort, 561 patients; external validation cohort, 319 patients) who underwent surgery and adjuvant radiotherapy between 2010 and 2020. Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Categorical Boosting (CatBoost) models were trained to predict aspiration pneumonia using clinic
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