The objective was to follow up a cohort of acidotic full-term infants with or without hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) and determine if at 7 years they displayed any neurodevelopmental delays. Children (n=44) were divided according to those with mild (n=25) or severe (n=19) acidosis and were then further subdivided into those with or without HIE. Participants were assessed using the Wechsler Intelligence Scale for Children (WISC-IVUK) and Achenbach Child Behaviour Checklist (CBCL). No differences in WISC-IVUK scores in children without HIE irrespective of the cord pH values were found. Ch
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.
People move close to things they like and away from things they dislike. Can the same be applied to temporal events? Through alternating between the ego-moving and time-moving metaphorical perspectives of time, people can manage the psychological distance between themselves and various temporal events by staying away from unpleasant experiences and bringing pleasant ones within reach. Consistent with theoretical predictions, 4 studies showed that recalling an unpleasant event from the past prompted the ego-moving perspective, whereas recalling a pleasant past event prompted the time-moving per
СтатьяРандомизированное 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.
Pediatric neuro-oncology researchers face methodological challenges associated with quantifying the influence of tumor and treatment-related risk factors on child outcomes. The Neurological Predictor Scale was developed to serve as a cumulative index of a child's exposure to risk factors. The clinical utility of the Neurological Predictor Scale was explored in a sample of 25 children with heterogeneous brain tumors. Consistent with expectation, a series of regression analyses demonstrated that the Neurological Predictor Scale significantly predicted composite intellectual functioning (r(2) = 0
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
PurposeTo identify clinical indicators related to ineffective health maintenance behaviors in kidney transplant recipients.MethodsSearches w … tic accuracy studies.Implications for nursing practiceThe identified indicators may support nurses' clinical reasoning and facilitate a more comprehensive assessment of health maintenance behaviors in kidney transplant recipients. However, their application in clinical practice should be interpreted with caution until their diagnostic performance has been confirmed …
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.
OBJECTIVE: To develop and internally validate an interpretable, non-invasive machine learning framework to predict detrusor underactivity (D … Local SHAP visualizations effectively translated complex probabilistic outputs into individualized clinical reasoning.
CONCLUSION: The interpretable XGBoost framework serves as a robust non-invasive risk stratification tool for DU, decoding complex non-linear clinical interactions. This algorithm holds significant potential to optimize preoperative patient selecti …
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.
Cancer remains a major global health challenge, and the increasing availability of multimodal biomedical data has created unprecedented oppo … imization. Particular attention is given to multimodal data integration, synthetic data generation, clinical reasoning, and decision support, together with current challenges related to interpretability, reliability, data privacy, regulatory governance, and real-world implementation. By consolidating recent technological advances and clinical evidence, this review h …
СтатьяОбзорПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) is at the vanguard of transforming radiology in several ways, including augmenting diagnoses, improving workflows, and increasing operational efficiency. Several integration challenges, including concerns over privacy, clinical usability, and workflow compatibility, still remain. This review discusses the foundations and current trends of clinical AI in radiology to provide essential context for ongoing developments. To illustrate translational potential, we describe representative applications, including: (1) local deployment of large language models (LLMs) for re
СтатьяОбзорПоиск 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: Diagnostic errors in temporomandibular disorders (TMDs) contribute to unnecessary procedures and avoidable patient mismanagement … eb of Science, and Google Scholar (inception to April 2026) identified literature on TMD diagnosis, clinical reasoning, dental education, health system organization, and bioethics. Concepts were synthesized into interacting thematic domains.
RESULTS: Five dynamic, interacting domains were identified: (1) Educational Deficits, (2) Structural Reductionism, (3) Occlus …
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.
INTRODUCTION: Breast cancer chemotherapy decision-making remains challenging due to biological heterogeneity and variability in clinical practice. This study proposes a hybrid framework integrating machine learning (ML), causal reasoning, and large language models (LLMs) to improve treatment recommendations.
METHODS: Using the METABRIC dataset, eleven pre-treatment clinicopathologic variables were selected. A Random Forest classifier was developed and compared with baseline ML models. Individualized treatment benefit was estimated through inverse probability-weighted causal survival analysis,
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.
BackgroundArtificial intelligence (AI) is rapidly transforming society, including work, healthcare, and research, thereby reshaping the futu … ptions about efficiency and professional practice, and raises concerns about learning integrity and clinical reasoning. At the same time, it invites a shift in research focus toward broader outcomes, including compassion, equity, accessibility, and context. Across domains, these developments highlight the need to critically examine how AI shapes the future of occupa …
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.
BackgroundEvidence on how distinct stages of mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) affect decisional capacity and disease awareness remains limited.ObjectiveWe aim to examine the impairment of decision-making capacity, hypothesizing that people with MCI would demonstrate greater capacity and awareness than those with AD. We also aim to explore associations with cognitive and clinical variables.MethodsWe conducted a cross-sectional study including 137 participants: MCI (n = 37), mild AD (n = 50), and moderate AD (n = 50). Standardized assessments were used to evaluate dom
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.
The integration of artificial intelligence (AI) into medical training is accelerating faster than the educational frameworks designed to govern it. This Perspective identifies a risk that has received insufficient attention: that trainees who rely on AI during the early formative years of clinical education may fail to develop the foundational reasoning skills that safe, independent practice requires. We refer to this as 'never-skilling', distinguishing it from deskilling in experienced clinicians and from mis-skilling, in which uncritical acceptance of AI errors leads trainees to internalize
СтатьяОбзорПоиск 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.
Neurological complications in pregnancy and the puerperium deserve particular attention from specialists due to the worsening of the clinica … , it is always important to have a guide in mind in order to be able to unravel the difficulties of clinical reasoning and promptly arrive at a diagnostic hypothesis.
СтатьяОбзорПоиск 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.
Acta informatica medica : AIM : journal of the Society for Medical Informatics of Bosnia & Herzegovina : casopis Drustva za medicinsku informatiku BiH2019eng
INTRODUCTION: The American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) defines postpartum hemorrhage (PPH) as a blood loss of >500mL following vaginal delivery or >1000mL following cesarean section. PPH is widely recognized as a common cause of maternal death. However, there is currently no effective method to predict its risk of occurrence.
AIM: To develop a fuzzy expert system to predict the risk of developing PPH and to evaluate its performance in the clinical setting.
METHODS: This system was developed using MATLAB software. Mamdani inference was used to simulate reasoning of exper
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.
INTRODUCTION: Lesion localization based on patient's manifestation is a fundamental step in making a neurological diagnosis. However, it has … lly, in the present case, cognitive biases from framing effects and anchoring heuristics misled the clinical reasoning during the process of localization.
Клинический случайСтатьяПолный 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: Consistently generating clinically acceptable plans without human intervention remains a challenge in radiotherapy. Rule-based automation provides deterministic execution, and knowledge-based planning (KBP) provides statistical dose estimation, but both often require manual refinement. Large language models (LLMs) offer clinical reasoning capability, but effective autonomous planning also requires a mechanism to execute complex planning actions within the treatment planning system (TPS).
PURPOSE: To develop and evaluate PlanningCopilot, an agentic system that utilizes the reasonin…
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: Mental health chatbots are increasingly used to support people with depressive symptoms, and large language models make these sy … . Clinical experts described the chatbot as structured, clear, and safe but identified insufficient clinical reasoning as the main limitation, particularly in evaluating the therapeutic suitability and feasibility of activities, barriers, solution strategies, and rewards. Artificial users were often highly compliant, especially when identifying positive activities. …
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.
Hematoma expansion (HE) in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) is strongly associated with death and disability, so accurate early prediction is important for clinical decision making. Existing methods often rely on single imaging signs or traditional scoring systems and are unable to consider both the three dimensional hematoma structure and the clinical status at the same time, which limits predictive performance and robustness. To address this, we propose a multimodal deep learning model named SResFormer based on position-aware Computed Tomography (CT) feature encoding.
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.
Contemporary pharmacotherapy has improved disease-specific outcomes, but prescribing for multimorbidity remains largely guideline-driven, endpoint-focused, and insufficiently sensitive to cumulative treatment burden in patients with limited physiological reserve. Mitochondrial dysfunction and redox imbalance are shared biological processes that shape disease vulnerability, adaptive capacity, and susceptibility to drug-related toxicity; however, they are rarely operationalized in medication review or deprescribing. This mechanism-informed narrative review integrates mechanistic, translational,
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.
Lipedema and obesity are chronic, frequently progressive disorders that can present with increased adipose-tissue volume, functional impairm … ncluding those with coexisting overweight or obesity. The proposed framework is intended to support clinical reasoning rather than serve as a formal guideline.
СтатьяОбзорПоиск 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.
MedElevator
Войти в исследования