OBJECTIVE: To develop and interpret an interpretable machine learning model for classifying HIV viral load suppression (VLS) using routinely collected clinical data in a low-resource Ethiopian cohort, enabling early identification of patients at risk of treatment failure.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted using electronic medical records of 4,152 patients on antiretroviral therapy (ART) at the University of Gondar Comprehensive Specialized Hospital, Ethiopia (March 2005-December 2024). Eight machine learning algorithms, Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting,
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: Statins are the cornerstone of lipid-lowering therapy, reducing low-density lipoprotein cholesterol in adults. However, residual atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk among statin users remains unclear. This study estimated residual ASCVD risk in statin users in practice.
METHODS: We conducted a systematic literature review and meta-analyses following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, including observational studies published January 1, 2013, to August 1, 2023, that reported ASCVD risk in adult statin users. Five outcomes
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоддержка 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.
Background and objectives Diagnosis of iron deficiency anaemia (IDA), where both anaemia and iron deficiency coexist, is essential to improve the precision of iron treatment. The serum ferritin, a marker of iron deficiency, is an acute phase protein, requires adjustment for inflammation prior to using it for diagnosis of IDA. The blood cell indices (referred as complete blood counts, CBC) help in identifying the underlying cause of anaemia and presence of inflammation, both of which could be utilised for differential diagnosis of IDA. We conducted this study to evaluate machine learning (ML) 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.
INTRODUCTION: Anti-inflammatory agents including acetaminophen (APAP) and non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) may blunt anti-tumor immunity.
METHODS: We performed a patient-level cross-trial analysis of five randomized controlled studies (IMpower110, IMpower130, IMpower131, IMpower132, and IMpower150) that assessed the efficacy of first-line atezolizumab therapy in advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). We investigated whether APAP/NSAIDs exposure influenced progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) in both atezolizumab-treated and non-atezolizumab-treated coh
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: Chronic Prostatitis/Chronic Pelvic Pain Syndrome (CP/CPPS) presents with persistent pelvic pain, urinary symptoms, and psychological burden, severely affecting patients' quality of life. While antibiotics and α-blockers are commonly prescribed, their long-term efficacy is limited and adverse reactions are frequent. Chinese patent medicines (CPMs) have emerged as promising alternatives, yet the lack of head-to-head evidence among formulations hinders evidence-based clinical recommendations.
METHODS: Eight databases-CNKI, WanFang, VIP, SinoMed, PubMed, Web of Science, Embase, and the
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.
Background/Objectives: An important diagnostic problem is to differentiate between active tuberculosis (TB) and latent TB infection (LTBI). Furthermore, the current biomarkers also offer minimal insight into disease pathogenesis to direct treatment. This triggered us to design a two-mode biomarker signature based on the multicohort analysis using a transcriptomic and stringent machine learning pipeline. Methods: When analyzing active TB, latent TB, and healthy control samples, a rigorous filter (ANOVA, p < 0.001) was used, followed by the selection of features with the help of Boruta-XGBoost a
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.
BackgroundSepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI) is highly heterogeneous with controversial optimal renal replacement therapy (RRT) strategies. Machine learning enables subphenotype identification, and exploring RRT response differences across SA-AKI subtypes is critical for precision care.MethodsThis retrospective cohort study analyzed adult SA-AKI patients from the Medical Information Mart for Intensive Care IV database. K-means clustering classified SA-AKI subtypes; nine machine learning models were built to predict 28-day mortality, with model performance validated and interpreted
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 & AIMS: Broad uptake of elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) modulator therapy has substantially improved nutritional status among children with cystic fibrosis (CF), but post-ETI weight change may be suboptimal without personalized monitoring of body composition and physical function markers. We developed a prediction model including these markers and evaluated clinical thresholds assessing individualized risk of rapid weight change over time.
METHODS: A retrospective longitudinal cohort study was performed (n = 27 children with CF aged 6-11 years starting ETI) to predict age-re
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.
OBJECTIVES: Invasive Candida infection is an increasing clinical concern, with antifungal resistance rising across multiple species. However, rapid and accurate antifungal susceptibility testing (AFST) remains limited in routine practice. The study evaluated species distribution and antifungal susceptibility of invasive Candida isolates in China and assessed the feasibility of combining whole-genome sequencing (WGS) with machine learning to predict minimum inhibitory concentrations (MICs).
METHODS: Consecutive non-repetitive isolates were collected from 20 hospitals in 13 provinces during 202
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.
Kawasaki disease (KD) remains the leading cause of acquired heart disease in children. While intravenous immunoglobulin (IVIG) represents standard therapy, approximately 10-20% of patients exhibit treatment refractoriness associated with significantly elevated coronary artery lesion risk. Current risk stratification relies on clinical parameters-fever duration or nonspecific inflammatory markers-which fail to capture distinct immunopathological features associated with treatment failure. To bridge this gap, we employed a convergent strategy integrating transcriptomic discovery from two indepen
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: Differentiating heart failure (HF) with mildly reduced/reduced ejection fraction (HFmr/rEF) from HF with preserved ejection fraction (HFpEF) guides therapy but echocardiography may be delayed or unavailable. We developed and validated machine learning models using routine 12-lead ECG data to classify HF phenotypes.
METHODS: In this retrospective cohort of hospitalised patients with HF, predictors available at or before the index ECG were used. HFmrEF was pooled with HFrEF (left ventricular ejection fraction <50%) for model development. Data were split 70/30 into training and held-
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 AND AIMS: Aficamten is a next-in-class, oral selective cardiac myosin inhibitor that ameliorates hypercontractility in hypertrophic cardiomyopathy (HCM). This study assessed the safety and efficacy of extended aficamten treatment in symptomatic obstructive HCM (oHCM).
METHODS: Patients completing a parent aficamten study were eligible to enrol in FOREST-HCM (NCT04848506), an open-label study evaluating long-term aficamten treatment.
RESULTS: Patients with oHCM (N = 296; mean age ±SD 61 ± 12.3 years, 44.3% female) enrolled between May 2021 and August 2024. Cumulative exposure was 3
СтатьяМногоцентровое 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: Head and neck squamous cell carcinomas (HNSCCs) cause considerable morbidity and mortality. Multimodal treatment strategies can cause significant toxicity, and therapy options are limited for recurrent disease. Immunotherapy has emerged as a promising approach. However, patient response variability underscores the need for better predictive markers.
OBJECTIVE: This study aims to use artificial intelligence to develop two predictive models in patients with HNSCC to assess (1) progression or recurrence following primary curative treatment and (2) long-term survival after immunothera
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Adolescents with HIV (AWH) have higher rates of detectable viral loads (DVL) than adults. We sought to identify clinical and psychosocial predictors of DVL among AWH in optimized care environments.
METHODS: We prospectively recruited 1250 AWH (aged 10-19) from four youth-friendly HIV clinics in Eswatini and Lesotho (May 2023-October 2024). Participant clinical data was abstracted from an electronic medical record, and participants completed validated surveys assessing depression, anxiety, stigma, self-efficacy, adverse childhood experiences, and substance use. We developed predicti
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.
Tuberculous meningitis (TBM) is the most severe form of extrapulmonary tuberculosis and is associated with delayed diagnosis, high morbidity, and substantial mortality despite appropriate treatment. As TBM directly involves the meninges and brain parenchyma, disease-associated metabolic perturbations arising from neuroinflammation, neuronal injury, altered energy metabolism, and host-pathogen interactions are more accurately reflected in cerebrospinal fluid (CSF) than in peripheral biofluids. However, conventional CSF biochemical parameters lack sufficient specificity and sensitivity for relia
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.
ABSTRACTBackground: Ample studies have demonstrated the effectiveness of psychotherapy for posttraumatic stress disorder (PTSD). However, large individual variation in treatment outcome remains unsolved and treatment options for complex posttraumatic stress disorder (CPTSD) are debated. There is a need for exploring methods for matching patients with treatment they will most likely benefit from.Objective: To develop a personalized advantage index (PAI) based on relevant clinical and demographic predictors of outcome from exposure therapy and skills-training for CPTSD.Method: Data from a previo
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.
Crohn's disease (CD), a chronic inflammatory bowel disease, is witnessing a rising global incidence. Adalimumab (ADA), a biological agent, is widely used in its treatment. However, patients exhibit significant individual variability in responses to ADA therapy. This study focuses on developing and validating a machine learning - based predictive model to assess the clinical remission of CD patients at 12 and 48 weeks post - ADA treatment, while identifying the key influencing factors. A single - center retrospective study was conducted, involving patients from the Second Xiangya Hospital of Ce
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
INTRODUCTION: Cutaneous malignant melanoma (CMM) is the most lethal form of skin cancer worldwide. The precise prediction of lymph node metastasis is critical for personalized treatment and improved patient outcomes. However, no prior study has employed interpretable machine learning techniques to predict lymph node metastasis in CMM. This study aimed to utilize interpretable machine learning to integrate multidimensional data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database - encompassing clinical characteristics, pathological information, and biomarkers of CMM - to constr
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Androgen deprivation therapy (ADT) efficacy exhibits significant interindividual heterogeneity in advanced prostate cancer (PCa). This study aim to develop and validate a machine learning model based on multiparametric MRI (mpMRI) to predict the risk of Castration-Resistant Prostate Cancer (CRPC) progression in advanced PCa.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, 180 advanced PCa patients who underwent mpMRI before ADT were collected from two hospitals between January 2014 and October 2024. Radiomic features were selected by using variance threshold, Lea
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/Objectives: Fatality of cirrhotic patients greatly increases when they progress to the decompensated state. Only a few studies to date have applied machine learning (ML) methods to predict decompensation in cirrhosis patients. In the present study, we attempted to apply self-developed ML models for validating their capability of predicting different complications in hepatitis B virus (HBV)-related cirrhosis patients. Methods: Data were extracted from electronic health records of 50,047 patients who were tested and diagnosed with HBV in a tertiary hospital. Four different algorithms
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.
MedElevator
Войти в исследования