BACKGROUND AND OBJECTIVE: Nurses are essential for safeguarding public health, and their physical condition directly affects care quality and patient safety. Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) are highly prevalent in this workforce and may be amplified by circadian disruption. We therefore integrated individual and environmental risk factors, with special attention to night-shift characteristics, to identify and rank determinants of WMSDs among shift-working nurses. Seven machine-learning algorithms were compared to generate a comprehensive, validated prediction tool that enables m
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 demand for total hip arthroplasty (THA) is increasing, yet disparities in access and outcomes persist across racial, ethnic, and socioeconomic groups. Machine learning (ML) models can aid in predicting THA complications such as prolonged lengths of stay (LOS) and 30-day readmission, which is particularly useful for populations at risk of poorer outcomes. However, limited studies to date have assessed ML prediction performance in smaller patient subcohorts that are less commonly represented. Therefore, this study aimed to assess the fairness and performance of ML model predictio
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: Postoperative delirium (POD) affects ∼20% of older surgical patients. It is associated with poor clinical outcome and increased mortality. We aimed to identify the major POD risk factors and to develop and validate a multivariate algorithm for individual POD risk prediction and risk evaluation in the very early postoperative period.
METHODS: BioCog is a prospective cohort study conducted in the anaesthesiology departments of two tertiary care centres in Germany and The Netherlands. Patients aged ≥65 yr with no preoperative dementia (Mini-Mental Status Examination ≥24) undergoing s
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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: Cachexia is a frequent, specific metabolic syndrome that severely compromises survival in gastric cancer (GC). While early diagnosis is paramount, existing screening methods are limited by complexity and suboptimal accuracy. There is an urgent need for an efficient, data-driven tool derived from routine clinical parameters.
METHODS: In this multicenter retrospective study, we analyzed data from three independent hospitals. Variable selection was performed using univariable and multivariable analyses. We constructed and compared multiple machine learning (ML) models to predict cach
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.
The Cox proportional hazards model is often used to analyze data from randomized controlled trials (RCTs) with time-to-event outcomes. Random survival forest (RSF) is a machine-learning algorithm known for its high predictive performance. We conduct a comprehensive neutral comparison study to compare the performance of Cox regression and RSF in various simulation scenarios based on two reference datasets from RCTs. The motivation is to identify settings in which one method is preferable over the other when comparing different aspects of performance using measures according to the TRIPOD (Trans
СтатьяСравнительное 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.
Whole-genome sequencing (WGS) is an increasingly adopted platform for predicting drug resistance in Mycobacterium tuberculosis; however, diagnostic accuracy varies substantially across bioinformatic tools and analytical frameworks, generating considerable uncertainty for clinical laboratory implementation. We conducted a prospectively registered (PROSPERO: CRD420261342739), PRISMA-DTA-compliant systematic review and meta-analysis of diagnostic accuracy studies. PubMed (MEDLINE), Embase, Web of Science, and Cochrane CENTRAL were searched from 1 January 2000 through 28 January 2026. Primary over
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.
OBJECTIVE: Stenting of the superior mesenteric artery (SMA) and celiac artery is the more prevalent treatment for symptomatic chronic mesenteric ischemia (CMI). The SVS recommends duplex ultrasound for post-stenting surveillance. This study aimed to determine whether early postoperative peak systolic velocity (PSV) and subsequent PSV progression predict primary patency (PP) loss after SMA stenting.
METHODS: Single-center retrospective analysis of 179 patients (240 vessels: 165 SMA, 75 celiac) treated between 2003 and 2020 with ≥2 years of follow-up. Early PSV was defined as duplex velocity wi
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.
AIM: Our goal was to develop and externally validate oral health self-report measures for predicting periodontitis in a representative U.S. adult population (30-79 years old) and to evaluate a predictive scoring tool for periodontitis constructed from the best performing model parameter estimates.
METHODS: The predictive models for periodontitis using demographic characteristics and self-reported oral health measures were developed and tested with the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2009-2012 data (development 2009-2010, validation 2011-2012). The best performing mod
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: Untreated dental caries is the most common health condition worldwide. Therefore, new strategies need to be developed to reduce the manifestations of dental caries.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and test a machine learning (ML) algorithm for detecting present and predicting future carious lesions in the adolescent population using a set of easy-to-collect predictive variables. In addition, this study aimed to deal with an imbalanced and small dataset using an oversampling method.
METHODS: This population-based study was conducted among secondary schoolchildren, aged betw
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: Portal hypertension (PHT) is an important factor leading to a poor prognosis in patients with hepatocellular carcinoma (HCC). Identifying patients with PHT for individualized treatment is of great clinical significance. The prediction model of HCC combined PHT is in urgent need of clinical practice. Combining clinical parameters and imaging features can improve prediction accuracy. The application of artificial intelligence algorithms can further tap the potential of data, optimize the prediction model, and provide strong support for early intervention and personalized treatment of
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: Type 2 diabetes (T2D) and obesity contribute significantly to the elevated risk of liver fibrosis in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD). However, there is a lack of reliable and cost-effective non-invasive test (NIT) for detecting liver fibrosis in T2D/obese individuals.
OBJECTIVES: This study aimed to develop a simple biomarker-based algorithm for detecting advanced liver fibrosis among T2D/obesity subjects with MASLD and to validate its diagnostic performance in both clinic- and community-based cohorts.
METHODS: Diagnostic performances of circula
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
OBJECTIVE: The development of a reliable predictive model for Multi-drug-resistant Klebsiella pneumoniae (MDR-KP) infections is imperative for the timely identification of at-risk individuals.
METHODS: This study analyzed data from 3,554 patients with KP infection at multiple hospitals. By comparing six machine learning algorithms (Logistic Regression(LR), Efficient Neural Network (ENet), Decision Tree(DT), MultiLayer Perceptron(MLP), Support Vector Machine(SVM), and Extreme Gradient Boosting(XGBoost)), we constructed and validated the prediction model. Furthermore, the model interpretation w
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: This study employs LASSO regression and random forest algorithms to systematically investigate the factors influencing surgical difficulty in patients with advanced gastric cancer undergoing distal gastrectomy, and establishes a predictive model to assess surgical complexity.
METHODS: This study enrolled patients with advanced gastric cancer who underwent distal gastrectomy at the First Affiliated Hospital of Nanchang University between January 1, 2018 and December 30, 2024. Cases were objectively classified into high-difficulty and routine-difficulty surgical groups based on thre
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 occurrence of short birth intervals among reproductive-age women in East Africa is a critical public health issue, contributing to maternal and child health risks. Identifying the key factors that predict short birth intervals can help design targeted interventions to reduce these risks. Hence, this study aimed to predict short birth intervals and identify their determinants using supervised machine learning models.
METHOD: This study employs machine learning algorithms to predict short birth intervals among reproductive-age women in East Africa, using a dataset from Demograph
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: Clinical variables alone have limited ability to determine which patients will have recurrence after radical prostatectomy (RP). We evaluated the ability of locked multimodal artificial intelligence (MMAI) algorithms trained on prostate biopsy specimens to predict prostate cancer-specific mortality (PCSM) and overall survival (OS) among patients undergoing RP with digitized RP specimens.
MATERIALS AND METHODS: The Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screening Randomized Controlled Trial randomized subjects from 1993 to 2001 to cancer screening or control. A subset of patie
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное 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.
Despite technological advancements, heart disease continues to be a major global health challenge, emphasizing the importance of developing accurate predictive models for early detection and timely intervention. This study proposes a heart disease prediction model integrating a stacking classifier with a nature-inspired meta-heuristic algorithm. It employs an improved Binary Salp Swarm Algorithm (BSSA) by incorporating a wolf optimizer and opposition-based learning for optimal feature selection. The proposed Stacking Classifier (SC) architecture features a two-tier ensemble: heterogeneous base
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: Semen analysis is universally regarded as the gold standard for diagnosing male infertility, while ultrasonography plays a vital role as a complementary diagnostic tool. This study aims to assess the effectiveness of artificial intelligence (AI)-driven deep learning algorithms in predicting semen analysis parameters based on testicular ultrasonography images. Materials and Methods: This study included male patients aged 18-54 who sought evaluation for infertility at the Urology Outpatient Clinic of our hospital between February 2022 and April 2023. All patients underwent comprehens
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: To determine the diagnostic performance and clinical utility of the M4 prediction model and the NICE algorithm managing women with pregnancy of unknown location (PUL).
DESIGN: The study has a superiority design regarding specificity for non-ectopic pregnancy for M4, given that the primary outcome of sensitivity for ectopic pregnancy (EP) is non-inferior in comparison with the NICE algorithm.
SETTING: Emergency gynaecology units in Sweden.
POPULATION: 595 women with PUL.
METHODS: Participants were randomised (1:1) to M4 or the NICE algorithm after two serum human chorionic (hCG)
СтатьяРандомизированное исследованиеEquivalence TrialПоиск 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 the global food industry, fermented dairy products are valued for their unique flavors and nutrients. Lactococcus lactis is crucial in developing these flavors during fermentation. Meeting diverse consumer flavor preferences requires the careful selection of fermentation agents. Traditional assessment methods are slow, costly, and subjective. Although electronic-nose and -tongue technologies provide objective assessments, they are mostly limited to laboratory environments. Therefore, this study developed a model to predict the electronic sensory characteristics of fermented milk. This model
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.
AIM: Hypertension and diabetes mellitus (DM) are major causes of morbidity and mortality, with growing burdens in low-income countries where they are underdiagnosed and undertreated. Advances in machine learning may provide opportunities to enhance diagnostics in settings with limited medical infrastructure.
MATERIALS AND METHODS: A non-interventional study was conducted to develop and validate a machine learning algorithm to estimate cardiovascular clinical and laboratory parameters. At two sites in Kenya, digital retinal fundus photographs were collected alongside blood pressure (BP), labor
СтатьяВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования