BACKGROUND: A major challenge facing prostate cancer (PCa) cells is oxidative stress, yet the precise role and underlying mechanisms remain inadequately elucidated. The study sought to investigate the association between oxidative stress and PCa prognosis, as well as to identify potential regulatory pathways involved.
METHODS: Oxidative stress-related genes and data were sourced from the Genecards, TCGA-PRAD, and GSE16560 databases. A risk model was developed using machine learning, including random forest and LASSO analyses. Survival analysis, functional and immune infiltrate analysis, as we
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: This study was conducted to develop and validate a prediction model integrating clinical characteristics and novel biomarkers. The goal was to identify patients at high risk for a poor response to standard anti-osteoporosis therapy prior to treatment initiation, thereby supporting personalized therapeutic decision-making.
METHODS: A retrospective analysis was performed on 543 patients with primary osteoporosis admitted between January 2021 and December 2024. All patients received 12 months of standard treatment. Participants were randomly allocated to a training set (n = 380) and a
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: As a primary liver cancer with high malignancy, hepatocellular carcinoma (HCC) is notoriously difficult to detect early, which often leads to an unfavorable prognosis for patients. Calmodulin-related genes (CRGs) participate in the regulation of cellular calcium signaling, yet their roles in HCC development, immune microenvironment remodeling, and clinical application value remain incompletely understood. This study aims to systematically screen key CRGs and evaluate their clinical value as prognostic biomarkers for HCC.
METHODS: Intersection analysis identified differentially exp
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.
This study aimed to evaluate the feasibility of estimating patient positional errors during head-and-neck fixed-field intensity-modulated radiation therapy (IMRT) using a machine-learning (ML) regression models based on radiomics features of patient-transmitted fluence maps acquired by an electronic portal imaging device (EPID), as a proof-of-concept toward quantitative intrafractional monitoring.
Methods: A virtual target, spinal cord, and parotid glands were contoured on an RSVP phantom simulating nine fixed-field IMRT plans. Treatment plans were created with and without a 0.5-cm or 1.0-
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: Trigger point injection (TPI) therapy is widely used for masseter myofascial pain syndrome (MPS), yet outcomes vary substantially. Individualized prediction tools are lacking, often leading to trial-and-error treatment selection.
OBJECTIVE: To develop, externally validate, and generalize ensemble machine learning models for predicting composite treatment success following masseter TPI, and to deploy a web-based clinical decision support system (CDSS).
METHODS: This multicenter study included 1,181 patients with DC/TMD‑diagnosed masseter MPS treated with one of six injectable moda
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.
AIM: Postoperative pain is a frequent clinical concern following endodontic treatment. This study aimed to develop and validate supervised machine learning models to predict the occurrence of postoperative pain in cases of irreversible pulpitis.
METHODOLOGY: A prospective sample of 354 patients aged 18 to 60 years undergoing standardised endodontic treatment was analysed. In the original randomised clinical trials from which the data were derived, each patient had only one eligible tooth included. Clinical variables included postoperative pain at 24 and 72 h, treated tooth group, occlusal red
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 2022 Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) guidelines suggest the use of Renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASIs) in chronic Kidney Disease (CKD) stages IV-V, in contrast to the 2012 KDIGO guidelines, which discouraged it. This study aims to assess the impact of RAASIs on kalemia and mortality in a large sample of dialysis patients, where longitudinal data remain scarce, comparing traditional statistical methods with machine learning (ML) algorithms. Methods: This observational longitudinal analysis included 4764 hemodialysis (HD) patients from the S
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.
Endometrial carcinoma (EC) incidence is increasing, with diabetes mellitus (DM) elevating EC risk. This study investigates the glycometabolism-associated gene GCNT3 in EC. We systematically integrated pancreatic tissue DM datasets (GSE25724, GSE76896, and GSE95849) with RNA sequencing data from the TCGA-UCEC cohort. Our analytical strategy incorporated a comprehensive bioinformatics workflow, primarily including differential gene expression profiling, survival outcome modeling, functional enrichment analysis, and detailed immune infiltration assessment. Three machine-learning algorithms, inclu
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.
Early-phase severe complications remain a major cause of morbidity and mortality during induction chemotherapy for acute leukaemia. Existing risk scores capture only limited prognostic variance and are rarely well-calibrated for clinical decision support. To develop and externally validate a machine-learning model that accurately predicts severe complications after induction, and to assess its clinical utility across key patient sub-groups. We retrospectively assembled electronic-health-record data from three tertiary haematology centres (2013-2024). After exclusion of duplicates and predefine
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: Fecal microbiota transplantation (FMT) is a promising treatment for inflammatory bowel disease (IBD), achieving clinical response rate of ~50% for ulcerative colitis (UC), and Crohn's disease (CD). While prior research has emphasized donor selection and treatment protocols, the role of the patient's native intestinal microbiota in FMT outcomes remains underexplored.
METHODS: This study analyzed a retrospective cohort of 96 IBD patients (45 CD, 51 UC) undergoing FMT, with 192 paired stool samples collected pre- and post-treatment, alongside 332 healthy donor samples from 18 donors.
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.
Purpose: This study aimed to develop a precise predictive model to assess the risk of radiation pneumonitis (RP) and three-year survival in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) following volumetric modulated arc therapy (VMAT). Radiomics features, ensemble stacking, and explainable artificial intelligence (XAI) were integrated to enhance predictive performance and clinical interpretability. Materials and Methods: A retrospective cohort of 221 NSCLC patients treated with VMAT at Kaohsiung Veterans General Hospital between 2013 and 2023 was analyzed, including 168 patients for RP pre
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: Patients with lung adenocarcinoma (LUAD) receiving drug treatment often have an unpredictive response and there is a lack of effective methods to predict treatment outcome for patients. Dendritic cells (DCs) play a significant role in the tumor microenvironment and the DCs-related gene signature may be used to predict treatment outcome. Here, we screened for DC-related genes to construct a prognostic signature to predict prognosis and response to immunotherapy in LUAD patients.
METHODS: DC-related biological functions and genes were identified using single-cell RNA sequencing (scR
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.
INTRODUCTION: Machine learning (ML) is an effective tool for predicting mental states and is a key technology in digital psychiatry. This study aimed to develop ML algorithms to predict the upper tertile group of various anxiety symptoms based on multimodal data from virtual reality (VR) therapy sessions for social anxiety disorder (SAD) patients and to evaluate their predictive performance across each data type.
METHODS: This study included 32 SAD-diagnosed individuals, and finalized a dataset of 132 samples from 25 participants. It utilized multimodal (physiological and acoustic) data from
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: Conversion from temporary stoma to a permanent stoma (PS) following loop ileostomy (LI) significantly impairs patients' quality of life and prognosis. However, few predictive tools are currently available in clinical practice. This study aims to develop and validate a machine learning (ML) model to predict the risk of PS following laparoscopic anterior resection (LAR) in older adults with rectal cancer.
METHODS: Clinical data were retrospectively collected from 956 older adults (age ≥ 60 years) who underwent LAR with LI between June 2015 and December 2024 at two campuses of the Fir
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: Despite advances in pharmacologic management, achieving sustained remission in rheumatoid arthritis (RA) remains challenging, particularly among patients who exhibit suboptimal responses to conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (csDMARDs) such as methotrexate (MTX). The emergence of targeted synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (tsDMARDs), including Janus kinase (JAK) inhibitors, has expanded therapeutic options by directly modulating intracellular signaling pathways central to inflammation and immune activation. Among these, tofacitinib has demons
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 increasing prevalence of sarcopenia (SAR) has raised significant concerns in healthcare. Although mitochondrial dysfunction and immune disorders are recognized as risk factors, the interactions between them remain unclear. This study aims to identify potential diagnostic biomarkers associated with both phenotypes in the progression of SAR. Three transcriptional datasets were obtained from the GEO database. Gene set enrichment analysis (GSEA) was performed to explore the features of the training set, followed by filtering the differentially expressed genes (DEGs). Weighted gene co-expressio
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: Limited access to echocardiography can delay the diagnosis of suspected heart failure (HF), which in turn postpones the initiation of optimal guideline-directed medical therapy. Although natriuretic peptides like B-type natriuretic peptide (BNP) are valuable biomarkers for diagnosing and managing HF, the utility of combining BNP with other blood-based biomarkers to predict subtypes of new-onset HF remains underexplored.
OBJECTIVES: This study sought to investigate and evaluate the diagnostic significance of adding blood-based biomarkers to BNP for identifying heart failure with pr
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.
PURPOSE: Internal iliac and obturator lymph nodes are common sites of metastasis in rectal cancer. This study developed a machine learning (ML) model using clinical data to predict lymph node metastasis and applied the Shapley Additive explanations (SHAP) method for interpretation.
MATERIALS AND METHODS: Retrospectively, data from patients with rectal cancer at four Chinese centers-who underwent total mesorectal excision and lateral pelvic lymph node dissection without neoadjuvant therapy-were collected. Two centers provided training/test sets (3:1 ratio) and two centers supplied external val
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.
The rising prevalence of multidrug-resistant (MDR) foodborne pathogens, particularly Salmonella spp., necessitates alternative antimicrobial solutions. Phage therapy offers a promising solution against MDR Gram-negative infections; however, its clinical application is constrained by the presence of endotoxins, residual cellular debris, the risk of horizontal gene transfer by temperate phages, and an incomplete understanding of how phage structural integrity influences infectivity and enzyme function. In this study, we present a structural and functional analysis of temperate bacteriophage Epsi
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: Psychotic disorders are major psychiatric disorders that can impact multiple domains including physical, social, and psychological functioning within individuals with these conditions. Being able to better predict the outcomes of psychotic disorders will allow clinicians to identify illness subgroups and optimize treatment strategies in a timely manner.
OBJECTIVE: In this scoping review, we aimed to examine the accuracy of the use of artificial intelligence (AI) methods in predicting the clinical outcomes of patients with psychotic disorders as well as determine the relevant predi
СтатьяScoping ReviewПоиск 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