Hypertension is a leading risk factor for cardiovascular diseases, thereby necessitating effective management through regular blood pressure monitoring. Although home monitoring is beneficial for managing hypertension, maintaining consistent measurement frequency remains challenging. This study aimed to develop a model to predict measurement inactivity and to identify clinically relevant risk factors for declining adherence using machine learning, thereby allowing for targeted interventions. Using a large-scale dataset (>199 million measurement records) from 295,758 health app users, we employ
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.
AIMS: We aimed to explore the gut microbial and serum metabolic disturbances associated with the course of type 1 diabetes mellitus (T1DM), and identify potential biomarkers for discriminating T1DM from normoglycemia individuals by machine learning.
METHODS: We performed 16s ribosomal RNA gene sequencing and untargeted metabolomics in a cohort of 41 patients with T1DM of varying diabetes duration and 39 healthy controls (HCs) to characterise complex interactions between the gut microbiome and serum metabolome during T1DM progression.
RESULTS: We identified 25 microbial genera that significan
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.
INTRODUCTION: This study aimed to update and reinforce previous research on helicopter emergency medical service accidents in the United States. By investigating predictors of fatalities after helicopter emergency medical service crashes through the application of machine learning techniques, we updated existing data sets and sought to uncover patterns that traditional analysis might not reveal.
METHODS: Using the National Transportation Safety Board database, the authors analyzed a dataset of 267 helicopter emergency medical service accidents between 1991-2022. We first calculated fatalities
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: Late-onset depression (LOD) is featured by disrupted cognitive performance, which is refractory to conventional treatments and increases the risk of dementia. Aberrant functional connectivity among various brain regions has been reported in LOD, but their abnormal patterns of functional network connectivity remain unclear in LOD.
METHODS: A total of 82 LOD and 101 healthy older adults (HOA) accepted functional magnetic resonance imaging scanning and a battery of neuropsychological tests. Static functional network connectivity (sFNC) and dynamic functional network connectivity (dFN
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Dissociative disorders (DDs), including dissociative identity disorder and depersonalization disorder, are complex and often misdiagnosed psychiatric conditions due to their overlapping symptoms with other mental illnesses. Electroencephalography (EEG), a low-cost and noninvasive neuroimaging tool, is a valuable means of examining the neurophysiological signatures associated with DDs. In this review, we aim to systematically evaluate how machine learning (ML) and deep learning (DL) methods are applied to EEG data for the diagnosis and monitoring of DDs, highlighting their effectiveness, limita
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.
The risk behaviors underlying the most prevalent chronic noncommunicable diseases (NCDs) encompass alcohol misuse, unhealthy diets, smoking and sedentary lifestyle behaviors. These are all linked to the altered function of the mesocorticolimbic (MCL) system. As the mesocorticolimbic circuit is central to the reward pathway and is involved in risk behaviors and mental disorders, we set out to test the hypothesis that these pathologies may be approached therapeutically as a group. To address these questions, the identification of novel targets by exploiting knowledge-based, network-based and dis
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.
Micronutrient deficiencies, known as "hidden hunger" or "hidden malnutrition," pose a significant health risk to pregnant women, particularly in low-income countries like the East Africa region. This study employed eight advanced machine learning algorithms to predict the status of micronutrient supplementation among pregnant women in 12 East African countries, using recent demographic health survey (DHS) data. The analysis involved 138,426 study samples, and algorithm performance was evaluated using accuracy, area under the ROC curve (AUC), specificity, precision, recall, and F1-score. Among
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.
Alliance ruptures of the withdrawal type are prevalent in adolescents with borderline personality disorder (BPD). Longer speech pauses are negatively perceived by these patients. Safran and Muran's rupture model is promising but its application is very work intensive. This workload makes research costly and limits clinical usage. We hypothesised that pauses can be used to automatically detect one of the markers of the rupture model i.e. the minimal response marker. Additionally, the association of withdrawal ruptures with pauses was investigated. A total of 516 ruptures occurring in 242 psycho
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.
INTRODUCTION: This study aimed to assess the influence of the e-vol DX BAR filter on the diagnostic accuracy of complete and incomplete vertical root fractures (VRFs).
METHODS: Twenty single-rooted teeth were selected. The tooth crowns were removed, and the root canals were prepared up to a 40/.06 instrument (ProTaper Next). Each specimen was scanned in a Prexion 3D cone-beam computed tomography (CBCT) device, in a dry human skull, in 4 different situations: no root canal filling, gutta-percha, fiberglass post, and metal post. The specimens were fractured in a universal testing machine by usi
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 living with HIV (PLWH) require life-long anti-retroviral treatment and often present with comorbidities such as metabolic syndrome (MetS). Systematic lipidomic characterization and its association with the metabolism are currently missing. We included 100 PLWH with MetS and 100 without MetS from the Copenhagen Comorbidity in HIV Infection (COCOMO) cohort to examine whether and how lipidome profiles are associated with MetS in PLWH. We combined several standard biostatistical, machine learning, and network analysis techniques to investigate the lipidome systematically and comprehensively
СтатьяНаблюдательное 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.
BACKGROUND: Mammography is considered the gold standard for early breast cancer detection but it is very difficult to interpret mammograms for many reason. Computer aided diagnosis (CAD) is an important development that may help to improve the performance in breast cancer detection.
OBJECTIVE: We present a CAD system based on feature extraction techniques for detecting abnormal patterns in digital mammograms.
METHODS: Computed features based on gray-level co-occurrence matrices (GLCM) are used to evaluate the effectiveness of textural information possessed by mass regions. A total of 20 text
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 complexity and multivariate analysis of biological systems and environment are the drawbacks of the current high-throughput sensing method and multianalyte identification. Deep learning (DL) algorithms contribute a big advantage in analyzing the nonlinear and multidimensional data. However, most DL models are data-driven black boxes suffering from nontransparent inner workings. In this work, we developed an explainable DL-assisted visualized fluorometric array-based sensing method. Based on a data set of 8496 fluorometric images of various target molecule fingerprint patterns, two typical
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.
BACKGROUND: The epidemiological characteristics of acute myeloid leukemia (AML) in China, including long-term trends and reliable diagnostic biomarkers, remain insufficiently explored. This study aims to bridge these gaps by combining global burden of disease (GBD) data with single-cell multi-omics technology.
METHODS: Utilizing GBD 2021 data, we assessed the disease burden of AML in China (1990-2021) and projected trends to 2040 using an ARIMA model. Single-cell high-dimensional weighted gene co-expression network analysis was employed to identify granulomonocyte precursor-specific modules l
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.
Kidney renal clear cell carcinoma (KIRC) is one of the most common cancers with high mortality worldwide. As members of the homeobox (HOX) family, homeobox-A (HOXA) genes have been reported to play an increasingly important role in tumorigenesis and the progression of multiple cancers. However, limited studies have investigated the potential diagnostic and prognostic roles of HOXA genes in KIRC. In this research, we explored the expression pattern of the HOXA gene family in KIRC progression by differential analysis of expression profiles from The Cancer Genome Atlas (TCGA). By using univariate
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: Parkinson's disease (PD) exhibits significant clinical heterogeneity, particularly in motor symptom progression. This study aims to identify distinct trajectories of motor progression in PD and explore associated predictive factors.
METHODS: Data were obtained from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) database on [2025-3-25]. Motor symptom severity was measured using the MDS-UPDRS III scores. Latent class trajectory analysis was used to identify distinct progression patterns. Multinomial logistic regression and machine learning models were used to evaluate predict
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.
Bioelectrochemical systems (BES) represent an interdisciplinary convergence of biology, electrochemistry, materials science, environmental engineering and mechanical engineering, offering transformative potential for renewable energy generation, wastewater treatment and resource valorization. However, the inherent structural intricacy and mechanistic complexity of BES pose significant challenges to system understanding and optimization. With robust capabilities in pattern recognition and nonlinear system modeling, machine learning (ML) appears to be a good approach to decipher the complex mech
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: Migraine with depressive symptom (dMIG) constitutes a more severe clinical condition than migraine without depressive symptom (ndMIG), and is likely underpinned by distinct neuropathophysiology. While traditional neuroimaging has linked these clinical differences to static functional connectivity (FC) alterations, the role of dynamic brain network interactions which may more directly reflect the fluctuating nature of symptoms remains poorly understood. METHODS: In this cross-sectional study, we examined the spatiotemporal brain dynamics from resting-state functional Magnetic Resona
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.
Early identification of gram-negative bacteremia (GN-BSI) in intensive care units (ICUs) remains challenging at the time of blood culture sampling, when clinical signs are often nonspecific and existing diagnostic approaches typically rely on single-timepoint measurements. We conducted a retrospective cohort study of adult ICU patients admitted between July 2022 and January 2024 to investigate whether short-term longitudinal patterns in routinely collected clinical and laboratory data contain diagnostically relevant information for GN-BSI. Clinical and laboratory variables were extracted at th
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.
Avacopan is an oral C5a receptor antagonist approved for severe active granulomatosis with polyangiitis and microscopic polyangiitis. However, its real-world safety profile, particularly hepatobiliary safety signals, remains incompletely characterized. We analyzed avacopan-related adverse event reports from FAERS, JADER, and EudraVigilance. Disproportionality analyses were performed using reporting odds ratio and Bayesian Confidence Propagation Neural Network. Subgroup, sensitivity analysis, time-to-onset, Bradford Hill, network pharmacology, molecular docking, machine learning, and SHAP analy
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.
Asthma is a heterogeneous inflammatory disorder involving multiple immune pathways, frequently presenting alongside comorbidities such as chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP). Although biologic therapies such as dupilumab have shown clinical efficacy, the molecular mechanisms underlying variable treatment responses remain poorly understood. This study aimed to characterize transcriptomic patterns that distinguish asthmatic patients from healthy controls and to evaluate transcriptomic changes induced by dupilumab. Whole-blood RNA-seq was performed in 66 samples, 18 patients (G0) wi
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.
MedElevator
Войти в исследования