OBJECTIVE: To evaluate the value of retinal optical coherence tomography angiography (OCTA) microcirculatory parameters combined with clinical, biochemical, and polysomnography (PSG) indicators for predicting residual obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) in children without clear anatomical or functional anomalies after adenotonsillectomy (AT), and to construct and validate a nomogram prediction model.
METHODS: A total of 157 school-aged children with PSG-diagnosed OSAS who underwent AT were retrospectively enrolled. Baseline demographic, anatomical (adenoid A/N ratio, tonsillar grading),
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: This study proposes a deep learning-based decision support system for the non-invasive prediction of axillary lymph node (ALN) metastasis in breast cancer using ultrasound (USG). Both localisation and benign–malignant classification of ALNs were performed using YOLO-v11, a single-stage object detection approach. The dataset created from labelled USG images was split into training/validation/test sets at a ratio of 70%/20%/10%, and the model produced a class label and confidence score for each prediction. Performance was found to be high with amAP@0.5 = 0.904s (benign: 0.866, malign
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.
The aim of this study was to devise a machine learning algorithm with superior performance in predicting bone metastasis (BM) in small cell lung cancer (SCLC) and create a straightforward web-based predictor based on the developed algorithm. Data comprising demographic and clinicopathological characteristics of patients with SCLC and their potential BM were extracted from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database between 2010 and 2018. This data was then utilized to develop 12 machine learning algorithm models: support vector machine, logistic regression, NaiveBayes, extreme gra
СтатьяВалидационное 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: AI-QCTISCHEMIA is a novel artificial intelligence algorithm that predicts myocardial ischemia using quantitative features from coronary computed tomography angiography, providing a noninvasive alternative to functional imaging. However, its diagnostic performance across key demographic subgroups, particularly by sex and age, remains underexplored. We aimed to evaluate the diagnostic performance of AI-QCTISCHEMIA for predicting myocardial ischemia across these subgroups.
METHODS: This post-hoc analysis included symptomatic patients with suspected coronary artery disease from the CR
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: Tobacco use during pregnancy is a significant public health concern, associated with adverse maternal and neonatal outcomes. Despite its critical importance, comprehensive data on tobacco use among pregnant women in sub-Saharan Africa is limited. Leveraging machine learning approaches allows us to better understand these constraints and predict tobacco use among pregnant women, providing actionable insights for policy and intervention.
OBJECTIVE: This study aimed to predict tobacco use and identify its determinants among pregnant women in 26 SSA countries using machine learning
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 AND OBJECTIVE: Model-informed precision dosing (MIPD), based on a Bayesian approach and machine learning (ML) algorithms, is a suitable approach to personalize dosage recommendations and to improve the concentration target attainment for each patient. The objective of this study is to compare the predictive performance of two ML approaches, XGBoost and LSTM, with a previously developed Bayesian model of tacrolimus (Tac) in a cohort of Tunisian kidney transplant patients during the early post-transplant period (0-3 months) METHOD: This was a cross-sectional study conducted at the Pha
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.
BACKGROUND: Gestational Diabetes Mellitus (GDM) is a common complication during pregnancy. Late diagnosis can have significant implications for both the mother and the fetus. This research aims to create an early prediction model for GDM in the first trimester of pregnancy. This model will help obstetricians and gynecologists make appropriate decisions for treating and preventing GDM complications.
METHODS: This applied descriptive study was conducted at the fertility health center of Vali-e-Asr Hospital in Tehran, Iran. The dataset was collected from the records of pregnant women registered
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.
OBJECTIVE: Since 2021, the PREDICT Guideline for Mild to Moderate Head Injuries in Children has been widely implemented across Australia and New Zealand. We set out to describe the application of the guideline's risk stratification using an existing database.
METHODS: Secondary analysis of a large multicentre prospective data set of paediatric patients with head injuries. We stratified the sample into high, intermediate, low, and very low risk categories per the PREDICT Guideline algorithm. Rates and 95% confidence intervals (CI) of computed tomography (CT), abnormal CT, and clinically import
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: A multivariate predictive model was constructed using baseline and 12-week clinical data to evaluate the rate of clearance of hepatitis B surface antigen (HBsAg) at the 48-week mark in patients diagnosed with chronic hepatitis B who are receiving treatment with pegylated interferon α (PEG-INFα).
METHODS: The study cohort comprised CHB patients who received pegylated interferon treatment at Mengchao Hepatobiliary Hospital, Fujian Medical University, between January 2019 and April 2024. Predictor variables were identified (LASSO), followed by multivariate analysis and logistic regre
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
PURPOSE: Heart failure (HF) is a clinical syndrome in which structural or functional abnormalities of the heart result in impaired ventricular filling or ejection capacity. In order to improve the adaptability of models to different patient populations and data situations. This study aims to develop predictive models for HF risk using six machine learning algorithms, providing valuable insights into the early assessment and recognition of HF by clinical features.
PATIENTS AND METHODS: The present study focused on clinical characteristics that significantly differed between groups with left ve
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: This study aimed to apply eight machine learning algorithms to develop the optimal model to predict amputation-free survival (AFS) after first revascularization in patients with peripheral artery disease (PAD).
METHODS: Among 2130 patients from 2011 to 2020, 1260 patients who underwent revascularization were randomly assigned to training set and validation set in an 8:2 ratio. 67 clinical parameters were analyzed by lasso regression analysis. Logistic regression, gradient boosting machine, random forest, decision tree, eXtreme gradient boosting, neural network, Cox regression, and
Рандомизированное 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.
BACKGROUND/PURPOSE: Identifying patients at risk of prolonged opioid use after surgery prompts appropriate prescription and personalized treatment plans. The Skeletal Oncology Research Group machine learning algorithm (SORG-MLA) was developed to predict the risk of prolonged opioid use in opioid-naive patients after lumbar spine surgery. However, its utility in a distinct country remains unknown.
METHODS: A Taiwanese cohort containing 2795 patients who were 20 years or older undergoing primary surgery for lumbar decompression from 2010 to 2018 were used to validate the SORG-MLA. Discriminatio
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 compare the diagnostic efficacy of serological indices and ultrasound (US) variables in hepatitis B virus (HBV) liver fibrosis staging using random forest algorithm (RFA) and traditional methods.
METHODS: The demographic and serological indices and US variables of patients with HBV liver fibrosis were retrospectively collected and divided into serology group, US group, and serology + US group according to the research content. RFA was used for training and validation. The diagnostic efficacy was compared to logistic regression analysis (LRA) and APRI and FIB-4 indices.
RESULTS:
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 published literatures indicate that patients with osteoporotic vertebral compression fractures (OVCFs) benefit significantly from percutaneous kyphoplasty (PKP), but this surgical technique is associated with frequent postoperative recollapse, a complication that severely limits long-term postoperative functional recovery.
METHODS: This study retrospectively analyzed single-segment OVCF patients who underwent bilateral PKP at our academic center from January 1, 2017 to September 30, 2019. Comparing the plain films of patients within 3 days after surgery and at the final follow
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 determine whether conventional logistic regression or machine learning algorithms were more precise in identifying the risk factors for unplanned overnight admission after medial patellofemoral ligament (MPFL) reconstruction.
METHODS: A retrospective review of the prospectively collected National Surgical Quality Improvement Program database was performed to identify patients who underwent outpatient MPFL reconstruction from 2006-2018. Patients admitted overnight were identified as those with length of stay of 1 or more days. Models were generated using random forest, extreme grad
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.
Mature weight is a significant trait that can be influenced by age, sex, breed, production system, and climate conditions in camels. In camel breeding, it is essential to describe breed standards of the studied camel breeds as part of morphological characterization and to determine morphological traits positively influencing mature weight within the scope of indirect selection criteria. This study was to find the best one among candidate models in prediction of mature weight from several morphological traits measured for eight camel breeds (Bravhi, Kachi, Kharani, Kohi, Lassi, Makrani, Pishin,
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: Adherence to antiretroviral treatment (ART) among postpartum women with HIV is essential for optimal health and prevention of perinatal transmission. However, suboptimal adherence with subsequent viremia is common, and adherence challenges are often underreported. We aimed to predict viremia to facilitate targeted adherence support in sub-Saharan Africa during this critical period.
METHODS: Data are from PROMISE 1077BF/FF, which enrolled perinatal women between 2011 and 2014. This analysis includes postpartum women receiving ART per study randomization or country-specific criteria
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
IL28B single nucleotide polymorphism (rs12979860) is an etiology-independent predictor of hepatitis C virus (HCV)-related hepatic fibrosis. Data mining is a method of predictive analysis which can explore tremendous volumes of information from health records to discover hidden patterns and relationships. The current study aims to evaluate and compare the prediction accuracy of scoring system like aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index (APRI) and fibrosis-4 (FIB-4) index versus data mining for the prediction of HCV-related advanced fibrosis. This retrospective study included 427 pat
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.
OBJECTIVE: The identification of novel biomarkers led to the development of the ROMA algorithm incorporating both HE4 and CA125 to predict malignancy in women with a pelvic mass. An ultrasound based prediction model (LR2) developed by the International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) study offers better diagnostic performance than CA125 alone. In this study we compared the diagnostic accuracy between LR2 and ROMA.
METHODS: This study included women with a pelvic mass scheduled for surgery and enrolled in a previous prospective diagnostic accuracy study. Experienced ultrasound examiners, general
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
More than 20 species of fleas in California are implicated as potential vectors of Yersinia pestis. Extremely limited spatial data exist for plague vectors-a key component to understanding where the greatest risks for human, domestic animal, and wildlife health exist. This study increases the spatial data available for 13 potential plague vectors by using the ecological niche modeling system Genetic Algorithm for Rule-Set Production (GARP) to predict their respective distributions. Because the available sample sizes in our data set varied greatly from one species to another, we also performed
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