INTRODUCTION: Variable selection (VS) is crucial for building accurate and generalizable classification models. Reducing the necessary number of variables improves model efficiency, interpretability, and generalizability while reducing data collection burden. Despite the availability of various VS methods, their comparative performance within machine learning frameworks for classification remains unclear.
METHODS: This study conducted a large-scale Monte Carlo simulation to compare VS methods from distinct families: regularization techniques (LASSO, Elastic Net), tree-based methods (random fo
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: Deep Brain Stimulation (DBS) has been consolidated as a valid therapeutic option for advanced Parkinson's disease (PD). The identification of specific targets can be achieved through different methods, including conventional direct and indirect methods. The aim of our multicentric study is to provide a comparison between these traditional methods and artificial intelligence (AI) in the ascertainment of the ideal targets. Materials and Methods: A total of eight patients, who received bilateral STN (subthalamic nucleus) DBS implantation between 2022 and 2023 were analyzed. Target coor
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.
AIMS: To identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) of paracetamol-metabolizing enzymes that can predict acute liver injury.
BACKGROUND: Paracetamol is a commonly administered analgesic/antipyretic in critically ill and chronic renal failure patients and several SNPs influence the therapeutic and toxic effects.
OBJECTIVE: To evaluate the role of machine learning algorithms (MLAs) and bioinformatics tools to delineate the predictor SNPs as well as to understand their molecular dynamics.
METHODS: A cross-sectional study was undertaken by recruiting critically ill patients with chronic re
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.
Pediatric critical care medicine : a journal of the Society of Critical Care Medicine and the World Federation of Pediatric Intensive and Critical Care Societies2025eng
OBJECTIVES: To derive and externally validate supervised machine learning (ML) models predictive of cardiac surgery-associated acute kidney injury (CS-AKI).
DESIGN: Retrospective cohort analysis.
SETTING: Multicenter (4), cardiac surgical centers from January 2019 to February 2022.
PATIENTS: Seven days to 18 years old who had undergone cardiac surgery.
INTERVENTIONS: None.
MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: CS-AKI was defined using Kidney Disease: Improving Global Outcomes criteria, with stages 2/3 classified as severe, during the first 7 postoperative days. Data analysis followed two approac…
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: Dengue shock syndrome (DSS), with critical complications encompassing mechanical ventilation (MV), dengue-associated acute liver failure (PALF), and encephalitis, is associated with high mortality in children. Although serum lactate is a recognized prognostic biomarker, it may not fully reflect the complex metabolic disturbances in DSS. Recent evidence suggests that lactate-derived indices, including lactate-to-albumin ratio (LAR) and lactate-to-bicarbonate ratio (LB), may enhance prognostic accuracy. This study aimed to evaluate and compare the predictive performance of the LAR, L
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.
Supervised machine-learning (SML) algorithms are potentially powerful tools that may be used for screening cows for infectious diseases such as bovine leukemia virus (BLV) infection. Here, we compared six different SML algorithms to identify the most important risk factors for predicting BLV seropositivity in dairy cattle in Florida. We used a dataset of 1279 dairy blood sample records from the Bronson Animal Disease Diagnostic Laboratory that were submitted for BLV antibody testing from 2012 to 2022. The SML algorithms that we used were logistic regression (LR), decision tree (DT), gradient b
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.
The concept of hybrid drugs for targeting multiple aberrant pathways of cancer, by combining the key pharmacophores of clinically approved single-targeted drugs, has emerged as a promising approach for overcoming drug-resistance. Here, we report the design of unique hybrid molecules by combining the two pharmacophores of clinically approved BCR-ABL inhibitor (ponatinib) and HDAC inhibitor (vorinostat) and results of in vitro studies in drug-resistant CML cells. Robust 2D-QSAR and 3D-pharmacophore machine learning supervised models were developed for virtual screening of the hybrid molecules ba
СтатьяПоддержка 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.
Posterior capsule opacification (PCO), a frequent complication of cataract surgery, arises from dysregulated wound healing and fibrotic transformation of residual lens epithelial cells. While transcriptomic and machine learning (ML) approaches have elucidated fibrosis-related pathways in other tissues, the molecular divergence between regenerative and fibrotic outcomes in the lens remains unclear. Here, we used an ex vivo chick lens injury model to simulate post-surgical conditions, collecting RNA from lenses undergoing either regenerative wound healing or fibrosis between days 1-3 post-injury
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.
Mechanical thrombectomy (MT) is the standard of care for patients with acute ischemic stroke from large vessel occlusion (AIS-LVO). The association of blood pressure variability (BPV) during MT and outcomes are unknown. We leveraged a supervised machine learning algorithm to predict patient characteristics that are associated with BPV indices. We performed a retrospective review of our comprehensive stroke center's registry of all adult patients undergoing MT between 01/01/2016 and 12/31/2019. The primary outcome was poor functional independence, defined as 90-day modified Rankin Scale (mRS) ≥…
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: Single nucleotide polymorphisms influence the effects of tacrolimus and cyclosporine in renal transplants.
AIM: We set out to use machine learning algorithms (MLAs) to identify variables that predict the therapeutic effects and adverse events following tacrolimus and cyclosporine administration in renal transplant patients.
METHOD: We sampled 120 adult renal transplant patients (on cyclosporine or tacrolimus). Generalized linear model (GLM), support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), Chi-square automatic interaction detection, classification and regression tre
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: Studies developing predictive models from large datasets to risk-stratify patients under going revision total hip arthroplasties (rTHAs) are limited. We used machine learning (ML) to stratify patients undergoing rTHA into risk-based subgroups.
METHODS: We retrospectively identified 7,425 patients who underwent rTHA from a national database. An unsupervised random forest algorithm was used to partition patients into high-risk and low-risk strata based on similarities in rates of mortality, reoperation, and 25 other postoperative complications. A risk calculator was produced using 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.
BACKGROUND: Although there is general consensus about the behavioural, clinical and sociodemographic variables that are risk factors for reoffending, optimal statistical modelling of these variables is less clear. Machine learning techniques offer an approach that may provide greater accuracy than traditional methods.
AIM: To compare the performance of advanced machine learning techniques (classification trees and random forests) to logistic regression in classifying correlates of rearrest among adult probationers and parolees in the United States.
METHOD: Data were from the subgroup of peop
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.
Manual frailty index (FI) assessment in mice is a strong predictor of morbidity and mortality, and is frequently used in mechanistic and translational geroscience. However, it is labor-intensive, requires expert training, and is vulnerable to scorer variability. We previously developed a visual frailty index (vFI) that objectively predicts age and frailty using expert-defined, supervised behavioral features extracted from open-field videos. However, relying solely on human-defined features may miss subtle, latent behavioral signatures of aging. Here, we test whether unsupervised behavioral dis
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Larval source management is a key strategy to control the spread of Aedes-borne viral diseases including dengue, Zika, chikungunya, and yellow fever. However, locating potential larval habitats through traditional field methods is challenging and labor-intensive at scale. Here, we demonstrate a scalable, high-resolution drone imagery and supervised machine learning approach to map potential Aedes larval container habitats across Dar es Salaam, Tanzania, a dense urban environment with informal settlements. Local larval surveillance and existing literature confirm epidemiological relevance of bu…
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.
Functional pituitary adenomas (FPAs) are associated with hormonal hypersecretion resulting in systemic endocrinopathies and increased mortality. The heterogenous composition of the FPA population has made modeling predictive factors of postoperative disease remission a challenge. Here, we aim to define a novel scoring system predictive of disease remission following transsphenoidal surgery (TSS) for FPAs and validate our process using supervised machine learning (SML). 392 patients with FPAs treated at one of the three Mayo Clinic campuses were retrospectively reviewed. Variables found signifi…
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: This study investigated the association between computed tomography (CT) features and fatty acid-binding protein 2 (FABP2) gene expression in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC), focusing on morphologic and metabolic parameters.
METHODS: A retrospective analysis was performed on 246 ccRCC patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and The Cancer Imaging Archive (TCIA). Patients were classified as FABP2-positive (n = 57, 23.17%) or FABP2-negative (n = 189, 76.83%). Clinical, pathological, and imaging features were compared. Quantitative CT assessed mean tumor attenuation and
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: Cervical cancer (CC) is among the most prevalent cancer types among women with the highest prevalence in low- and middle-income countries (LMICs). It is a curable disease if detected early. Machine learning (ML) techniques can aid in early detection and prediction thus reducing screening and treatment costs. This study focused on women living with HIV (WLHIV) in Uganda. Its aim was to identify the best predictors of CC and the supervised ML model that best predicts CC among WLHIV.
METHODS: Secondary data that included 3025 women from three health facilities in central Uganda was u
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.
Gillett, J, De Witt, J, Stahl, CA, Martinez, D, and Dawes, JJ. Descriptive and kinetic analysis of two different vertical jump tests among youth and adolescent male basketball athletes using a supervised machine learning approach. J Strength Cond Res 35(10): 2762-2768, 2021-The countermovement jump (CMJ) is a functional movement in basketball and is also frequently used as an assessment of lower-body power. The CMJ can be performed in a variety of manners, and multiple variables can be extracted, and calculated, from the ground reaction force (GRF) time curve. The purpose of this article is to…
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 recent success of immunotherapy in treating tumors has attracted increasing interest in research related to the adaptive imm … ity of discriminating BCRs/Igs in tumor and in normal tissues, by capturing these differences using supervised machine learning methods applied to RNA sequences of BCRs/Igs.
RESULTS: RNA sequences of BCRs/Igs were obtained from matched normal and tumor specimens from 90 gastric cancer patients. BCR/Ig-features obtained in Rep-Seq were used to classify individual BCR/Ig sequ …
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.
Fish behaviors are widely studied in various research fields due to their relevance to many aspects, including neurodegenerative processes, … subjective human bias and are highly time-consuming, highlighting the need for a fully automated, unsupervised machine learning method. Here, we aimed to develop an unsupervised clustering method with machine learning to automatically analyze fish behaviors by using fish 3D coordinates. To evaluate the performance of this method, five different datasets, including (1) inters …
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.
MedElevator
Войти в исследования