MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

31 243 публикаций

Поиск: 47 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2 750 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Development and comparative evaluation of machine learning algorithms and Cox regression for predicting fasting plasma glucose-defined incident prediabetes: a longitudinal cohort study.

OBJECTIVE: To develop, compare, and externally evaluate machine learning (ML) and Cox regression models for predicting fasting plasma glucose (FPG)-defined incident prediabetes. METHODS: We performed a secondary analysis of a publicly available Chinese health-examination cohort and conducted an external comparative evaluation in a separate hospital-based cohort. The development cohort of adults with normal baseline fasting glucose was divided into training and internal validation sets. Candidate predictors were selected using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression.

СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42851389Открыть статью

Smartphone-based patient-reported outcome of acute phase reaction after zoledronic acid infusion and prediction algorithm: a multicenter, prospective cohort study.

UNLABELLED: Acute phase reaction (APR) after zoledronic acid infusion impairs adherence and treatment outcomes. Using smartphone-based ePRO monitoring, we developed a simple prediction model for severe APR incorporating age, sex, and day-1 symptoms. This algorithm showed good discrimination and may enable early identification and personalized prevention of severe APR. PURPOSE: Zoledronic acid (ZOL) is an effective antiresorptive therapy for osteoporosis, but acute phase reaction (APR) after initial infusion may impair adherence and outcomes. Identifying individuals at high risk for severe APR

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42545373Открыть статью

Subject-specific data-driven parameterization of preclinical 3D MRI-based heart models using an efficient algorithm to predict infarct-related tachycardia.

The computational efficiency of contemporary multi-scale digital twins used to investigate cardiac arrhythmia is often hindered by the equation system complexity, while the accuracy of predictions depends on the calibration of model parameters and their intricate non-linear relation. Here we employed a robust pipeline for fast simulations of scar-related ventricular tachycardia (VT) inducibility using an efficient Lattice-Boltzmann Method with GPU-based accelerated code. We tested the pipeline on 3D digital twins built from MR images acquired in n = 8 swine with chronic infarction, by performi

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42684319Открыть статью

Personalized predictive hemodynamic management for major oncologic surgery: effect of progressive implementation of monitoring of digital medical devices with artificial intelligence-based algorithms.

BACKGROUND: Avoiding intraoperative hypotension and maintaining an adequate cardiac output (CO) during surgery is crucial to ensure tissue oxygen delivery to the tissues and avoid excessive fluid administration. Assisted fluid management (AFM) is a "decision-support" system based on artificial intelligence (AI) that helps the clinician to manage fluids during major surgeries. Hypotension Prediction Index (HPI) is a predictive parameter of intraoperative hypotension. The aim of this study was to assess the relative contribution of different levels of technologic assistance (CO monitoring, CO pl

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40586863Открыть статью

Establishment of predictive models for postoperative delirium in elderly patients after knee/hip surgery based on total bilirubin concentration: machine learning algorithms.

BACKGROUND: With the aging demographic on the rise, we're seeing a spike in the occurrence of postoperative delirium (POD). Our research aims to delve into the connection between plasma bilirubin levels and postoperative delirium, with the goal of crafting ten machine learning (ML) models capable of predicting POD instances. METHODS: This study enrolled 621 elderly patients after knee/hip surgery. We used the Confusion Assessment Method (CAM) to assess whether participants had POD. Univariate binary logistic regression analysis and restricted cubic spline (RCS) analysis were used to evaluate

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40739627Открыть статью

Predicting the risk of a high proportion of three/multiple pronuclei (3PN/MPN) zygotes in individual IVF cycles using comparative machine learning algorithms.

BACKGROUND: The majority of machine learning applications in assisted reproduction have been focused on predicting the likelihood of pregnancy. In the present study, we aim to investigate which machine learning models are most effective in predicting the occurrence of a high proportion (>30 %) of 3PN/MPN zygotes in individual IVF cycles. METHODS: Eight machine learning algorithms were trained and compared, including the AdaBoost and Gaussian NB. Data from IVF cycles carried out from September 2015 to September 2019 were used as a training set. Cycle data from October 2019 to June 2020 were us

СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39826276Открыть статью

Data-driven machine learning algorithm model for pneumonia prediction and determinant factor stratification among children aged 6-23 months in Ethiopia.

INTRODUCTION: Pneumonia is the leading cause of child morbidity and mortality and accounts for 5.6 million under-five child deaths. Pneumonia has a significant impact on the quality of life, the country's economy, and the survival of children. Therefore, this study aimed to develop data-driven predictive model using machine learning algorithms to predict pneumonia and stratify the determinant factors among children aged 6-23 months in Ethiopia. METHODS: A total of 2035 samples of children were used from the 2016 Ethiopian Demographic and Health Survey dataset. Jupyter Notebook from Anaconda N

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40316929Открыть статью

Predicting Sleep and Sleep Stage in Children Using Actigraphy and Heartrate via a Long Short-Term Memory Deep Learning Algorithm: A Performance Evaluation.

Children's ambulatory sleep is commonly measured via actigraphy. However, traditional actigraphy measured sleep (e.g., Sadeh algorithm) struggles to predict wake (i.e., specificity, values typically < 70) and cannot predict sleep stages. Long short-term memory (LSTM) is a machine learning algorithm that may address these deficiencies. This study evaluated the agreement of LSTM sleep estimates from actigraphy and heartrate (HR) data with polysomnography (PSG). Children (N = 238, 5-12 years, 52.8% male, 50% Black 31.9% White) participated in an overnight laboratory polysomnography. Participants

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40676371Открыть статью

Predicting hypovitaminosis C with LASSO algorithm in adult critically ill patients in surgical intensive care units: a bi-center prospective cohort study.

Vitamin C played pleiotropic roles in critical illness and vitamin C insufficiency was predictive of the development of multiple organ failure. Currently, the prevalence of vitamin C insufficiency in Chinese critically ill patients is rarely determined and there are no established bedside tools to predict hypovitaminosis C. To develop a nomogram to identify patients with high risk of hypovitaminosis C, we performed a bi-center prospective cohort study at two ICUs of the first and sixth medical center in PLA General Hospital, Beijing, China from May 6th to July 31st, 2021 We identified 322 elig

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38429378Открыть статью

Multi-Energy Load Prediction Method for Integrated Energy System Based on Fennec Fox Optimization Algorithm and Hybrid Kernel Extreme Learning Machine.

To meet the challenges of energy sustainability, the integrated energy system (IES) has become a key component in promoting the development of innovative energy systems. Accurate and reliable multivariate load prediction is a prerequisite for IES optimal scheduling and steady running, but the uncertainty of load fluctuation and many influencing factors increase the difficulty of forecasting. Therefore, this article puts forward a multi-energy load prediction approach of the IES, which combines the fennec fox optimization algorithm (FFA) and hybrid kernel extreme learning machine. Firstly, the

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39202168Открыть статью

Development of an artificial intelligence-based algorithm for predicting the severity of myxomatous mitral valve disease from thoracic radiographs by using two grading systems.

A heart-convolutional neural network (heart-CNN) was designed and tested for the automatic classification of chest radiographs in dogs affected by myxomatous mitral valve disease (MMVD) at different stages of disease severity. A retrospective and multicenter study was conducted. Lateral radiographs of dogs with concomitant X-ray and echocardiographic examination were selected from the internal databases of two institutions. Dogs were classified as healthy, B1, B2, C and D, based on American College of Veterinary Internal Medicine (ACVIM) guidelines, and as healthy, mild, moderate, severe and l

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39137607Открыть статью

A simple scoring algorithm predicting paravertebral and/or iliopsoas abscess among adults with community-onset bloodstream infections: matters of PVL-producing Staphylococcus aureus.

PURPOSE: Misdiagnosis or delayed diagnosis of paravertebral and/or iliopsoas abscess (PVIPA) has been frequently reported to be associated with unfavorable prognosis. We aimed to develop a scoring algorithm that can easily and accurately identify patients at greater risk for PVIPA among individuals with community-onset bloodstream infections. METHODS: In a multicenter, retrospective cohort study, the score was developed with the first four study years and validated with the remaining two years. Applying logistic regression, the score values of prediction determinants were derived from the adj

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39299999Открыть статью

Wastewater-based prediction of COVID-19 cases using a random forest algorithm with strain prevalence data: A case study of five municipalities in Latvia.

Wastewater-based epidemiology (WBE) is a rapid and cost-effective method that can detect SARS-CoV-2 genomic components in wastewater and can provide an early warning for possible COVID-19 outbreaks up to one or two weeks in advance. However, the quantitative relationship between the intensity of the epidemic and the possible progression of the pandemic is still unclear, necessitating further research. This study investigates the use of WBE to rapidly monitor the SARS-CoV-2 virus from five municipal wastewater treatment plants in Latvia and forecast cumulative COVID-19 cases two weeks in advanc

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37268136Открыть статью

Predicting papillary thyroid carcinoma cervical lymph node metastases: an algorithm using the American College of Radiology Thyroid Imaging, Reporting and Data System.

BACKGROUND: It is important to predict lymph node metastasis (LNM) in papillary thyroid carcinoma (PTC) preoperatively; however, the relationship between the American College of Radiology Thyroid Imaging, Reporting and Data System (ACR TI-RADS) score and cervical LNM remains unclear. PURPOSE: To evaluate the association between the ACR TI-RADS score and cervical LNM in patients with PTC. MATERIAL AND METHODS: This retrospective study consisted of 474 patients with 548 PTCs. Cervical LNM including central LNM (CLNM) and lateral LNM (LLNM) were confirmed by pathology. Univariate and multivaria

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34989248Открыть статью

Comparison of Deep Learning and Classical Machine Learning Algorithms to Predict Postoperative Outcomes for Anterior Cervical Discectomy and Fusion Procedures With State-of-the-art Performance.

STUDY DESIGN: Retrospective cohort. OBJECTIVE: Due to anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) popularity, it is important to predict postoperative complications, unfavorable 90-day readmissions, and two-year reoperations to improve surgical decision-making, prognostication, and planning. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Machine learning has been applied to predict postoperative complications for ACDF; however, studies were limited by sample size and model type. These studies achieved ≤0.70 area under the curve (AUC). Further approaches, not limited to ACDF, focused on specific complication

Многоцентровое исследованиеСтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36149852Открыть статью

Deep Learning Algorithm Trained on Lumbar Magnetic Resonance Imaging to Predict Outcomes of Transforaminal Epidural Steroid Injection for Chronic Lumbosacral Radicular Pain.

BACKGROUND: Transforaminal epidural steroid injections (TFESI) are widely used to alleviate lumbosacral radicular pain. Knowledge of the therapeutic outcomes of TFESI allows clinicians to elucidate therapeutic plans for managing lumbosacral radicular pain. Deep learning (DL) can outperform traditional machine learning techniques and learn from unstructured and perceptual data. A convolutional neural network (CNN) is a representative DL model. OBJECTIVES: We developed and investigated the accuracy of a CNN model for predicting therapeutic outcomes after TFESI for controlling chronic lumbosacra

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36375192Открыть статью

Electronic Health Record-Based Prediction of 1-Year Risk of Incident Cardiac Dysrhythmia: Prospective Case-Finding Algorithm Development and Validation Study.

BACKGROUND: Cardiac dysrhythmia is currently an extremely common disease. Severe arrhythmias often cause a series of complications, including congestive heart failure, fainting or syncope, stroke, and sudden death. OBJECTIVE: The aim of this study was to predict incident arrhythmia prospectively within a 1-year period to provide early warning of impending arrhythmia. METHODS: Retrospective (1,033,856 individuals enrolled between October 1, 2016, and October 1, 2017) and prospective (1,040,767 individuals enrolled between October 1, 2017, and October 1, 2018) cohorts were constructed from int

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33595452Открыть статью

Effects of Neighborhood-level Data on Performance and Algorithmic Equity of a Model That Predicts 30-day Heart Failure Readmissions at an Urban Academic Medical Center.

BACKGROUND: Socioeconomic data may improve predictions of clinical events. However, owing to structural racism, algorithms may not perform equitably across racial subgroups. Therefore, we sought to compare the predictive performance overall, and by racial subgroup, of commonly used predictor variables for heart failure readmission with and without the area deprivation index (ADI), a neighborhood-level socioeconomic measure. METHODS AND RESULTS: We conducted a retrospective cohort study of 1316 Philadelphia residents discharged with a primary diagnosis of congestive heart failure from the Univ

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34048918Открыть статью

An Artificial Intelligence-Based Algorithm for Predicting Pregnancy Success Using Static Images Captured by Optical Light Microscopy during Intracytoplasmic Sperm Injection.

CONTEXT BACKGROUND: Analysis of embryos for in vitro fertilization (IVF) involves manual grading of human embryos through light microscopy. Recent research shows that artificial intelligence techniques applied to time lapse embryo images can successfully ascertain embryo quality. However, laboratories often capture static images and cannot apply this research in a real-world setting. Further, current models do not predict the outcome of pregnancy. AIMS: To create and assess a convolutional neural network to predict embryo quality using static images from a limited dataset. We considered two c

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34759619Открыть статью