BACKGROUND: Severe acute pancreatitis (SAP) involves significant fluid loss, necessitating precise fluid therapy. However, standardized protocols are lacking. This study aimed to develop a machine learning-based prediction model for fluid requirement in SAP patients. METHODS: We conducted a retrospective observational study of SAP patients admitted to Peking University Third Hospital (2016–2020) within 48 h of onset. Fluid requirement was quantified by 48-hour rehydration volume. Using the Lasso algorithm, we screened predictive variables and trained five models: Gradient Boosting Decision Tre
СтатьяНаблюдательное 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: Frailty significantly impacts health outcomes in aging populations, yet its routine assessment remains challenging due to the complexity and time-consuming nature of existing tools. This study aimed to develop and validate a clinically feasible, machine learning-based frailty assessment tool that balances predictive accuracy with implementation simplicity in real-world clinical settings. METHODS: We conducted a multi-cohort study leveraging data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES, n = 3,480), China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS, n =
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Urosepsis is a subset of sepsis with a high mortality rate. Currently, the ranking of urosepsis in sepsis etiology is on the rise. Our goal is to use machine learning (ML) methods to construct and validate an interpretable prognosis prediction model for patients with urosepsis.
METHOD: Data were collected from the Intensive Care Medical Information Mart IV database version 3.1 and divided into a training cohort and a validation cohort in a 7:3 ratio. Random Forest (RF), Lasso, Boruta, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to identify the most influential variables in t
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Metabolic disorders represented by insulin resistance (IR) are at risk of chronic kidney disease (CKD). Estimated glucose disposal rate (eGDR) reflects IR. The relationship between eGDR and CKD was unclear. This study aimed at discussing the association between eGDR and the prevalence of CKD in general population and the mortality of CKD patients, and compare it with other IR indicators.
METHODS: The data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) were used to conduct a cross-sectional study with linked mortality follow-up. The association between eGDR and
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: Pemphigus is an autoimmune blistering disorder characterized by the loss of cell adhesion in the epidermis. Recent studies have suggested a potential link between ferroptosis, a form of regulated cell death dependent on iron, and various diseases. However, the role of ferroptosis-related genes in pemphigus remains largely unexplored. This study aims to investigate the expression patterns and potential biological functions of ferroptosis-related genes in pemphigus, as well as their regulatory mechanisms.
METHODS: To achieve this, skin samples from five pemphigus patients and five h
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.
We aimed to investigate the effects of 18F-FDG PET voxel intensity normalization on radiomic features of oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) and machine learning-generated radiomic biomarkers. Methods: We extracted 1,037 18F-FDG PET radiomic features quantifying the shape, intensity, and texture of 430 OPSCC primary tumors. The reproducibility of individual features across 3 intensity-normalized images (body-weight SUV, reference tissue activity ratio to lentiform nucleus of brain and cerebellum) and the raw PET data was assessed using an intraclass correlation coefficient (ICC). We
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
OBJECTIVES: The machine learning algorithm was used to construct a prediction model of children's dental caries to determine the risk factors of dental caries in children and put forward targeted measures and policy suggestions to improve children's oral health.
METHODS: Stratified cluster random sampling was adopted in this study. In accordance with different policies and measures in Sichuan Province, 12-year-old students from 3-4 middle schools in eight cities of Sichuan Province were randomly selected for questionnaire survey, oral examination, and physical examination. Multivariate logist
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.
Young chronological age is one of the strongest predictors for antisocial behaviour in the general population and for violent offending in individuals with psychotic disorders. An individual's age can be predicted with high accuracy using neuroimaging and machine-learning. The deviation between predicted and chronological age, i.e., brain age gap (BAG) has been suggested to reflect brain health, likely relating partly to neurodevelopmental and aging-related processes and specific disease mechanisms. Higher BAG has been demonstrated in patients with psychotic disorders. However, little is known
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 objective of this study was to use automated activity, lying, and rumination monitors to characterize prepartum behavior and predict calving in dairy cattle. Data were collected from 20 primiparous and 33 multiparous Holstein dairy cattle from September 2011 to May 2013 at the University of Kentucky Coldstream Dairy. The HR Tag (SCR Engineers Ltd., Netanya, Israel) automatically collected neck activity and rumination data in 2-h increments. The IceQube (IceRobotics Ltd., South Queensferry, United Kingdom) automatically collected number of steps, lying time, standing time, number of transit
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.
Purpose To develop and validate a deep learning model integrating tumor and visceral adipose tissue (VAT) CT scan features with clinical indicators to predict postoperative peritoneal metastasis in serosa-invasive gastric cancer. Materials and Methods This multicenter, retrospective study between April 2008 and January 2018 included patients with pathologically confirmed serosa-invasive gastric cancer. Patients were divided into training, internal test, and independent external test sets. Tumor and VAT regions were segmented at preoperative CT. Deep features were extracted using a ResNet18 net
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.
BACKGROUND AND AIMS: Steatotic liver disease (SLD) has emerged as an important risk factor for hepatocellular carcinoma (HCC), often in the absence of cirrhosis. We aimed to develop explainable machine learning (ML) models to predict HCC risk in individuals with SLD using routinely collected screening data.
METHODS: Using the Korean National Health Insurance Service database, we included adults aged 20-79 years who underwent national health screening in 2017. SLD was defined as a fatty liver index (FLI) ≥ 60. Multiple ML algorithms, including deep learning models, were trained using a 7:3 tra
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.
OBJECTIVES: At present, there are many limitations in the evaluation of lymph node metastasis of lung adenocarcinoma. Currently, there is a demand for a safe and accurate method to predict lymph node metastasis of lung cancer. In this study, radiomics was used to accurately predict the lymph node status of lung adenocarcinoma patients based on contrast-enhanced CT.
METHODS: A total of 503 cases that fulfilled the analysis requirements were gathered from two distinct hospitals. Among these, 287 patients exhibited lymph node metastasis (LNM +) while 216 patients were confirmed to be without lym
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.
Utility-scale wind energy conversion systems are subjected to highly stochastic aerodynamic loading profiles, making drivetrain components-particularly high-speed gearbox shaft bearings and generator stator windings-susceptible to premature failure. Traditional predictive maintenance frameworks rely either on pure data-driven deep learning models, which suffer from high false alarm rates during transient operational profiles and frequently violate thermodynamic boundaries, or first-principles physical models, which fail to capture dynamic boundary variations due to site-specific environmental
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: Accurate preoperative evaluation of myometrial invasion (MI) is essential for treatment decisions in endometrial cancer (EC). However, the diagnostic accuracy of commonly utilized magnetic resonance imaging (MRI) techniques for this assessment exhibits considerable variability. This study aims to enhance preoperative discrimination of absence or presence of MI by developing and validating a multimodal deep learning radiomics (MDLR) model based on MRI.
METHODS: During March 2010 and February 2023, 1139 EC patients (age 54.771 ± 8.465 years; range 24-89 years) from five independent c
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
For high-value perishable goods such as cherries, accurate price forecasting is crucial for the supply chain, stabilizing producer income, informing policy interventions & real-time decision support at various stakeholder levels. This study enquires whether Deep Learning (DL) architectures can be implemented in real time for daily advisory tools while simultaneously surpassing conventional statistical and Machine Learning (ML) models in predicting cherry prices. To tackle this issue, daily cherry price data from five wholesale markets in India were utilized for the period 2012-2024 to evaluate
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: Osteoarthritis (OA) of the hip is a progressive musculoskeletal disorder characterized by stiffness and limited passive range of motion. Hip OA patients experience mobility impairment and altered gait patterns when compared to healthy controls (HCs). Although various interventions have been designed to alleviate these symptoms, it is unclear if there is a reliable method to track biomechanical changes in patients with unilateral hip OA in a clinical setting.
PURPOSE: The purpose of this study is to evaluate the efficacy of lower extremity kinematic gait data for detecting and rati
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 aimed to develop and validate a machine learning (ML)-based model for predicting 6-month all-cause mortality in patients diagnosed with infective endocarditis (IE), using retrospective data from a single tertiary care center. Additionally, key prognostic features were identified through model interpretability analysis.
METHODS: A cohort of 444 patients with IE was retrospectively assessed and randomly divided into a training set (n = 310) and a test set (n = 134). Following feature selection, a Cox proportional hazards model and four ML-based survival models: Random Surv
СтатьяВалидационное 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: Lower-extremity deep vein thrombosis (DVT) after liver transplantation (LT) may delay recovery and complicate thromboprophylaxis. Practical transplant-specific tools for early risk stratification remain limited.
METHODS: Adult recipients who underwent LT between August 2023 and January 2026 were retrospectively screened. After exclusions, 131 recipients were divided by outcome-stratified random sampling into a training cohort (n = 99) and a hold-out subset (n = 32). The outcome was newly detected lower-extremity DVT identified by bilateral duplex color Doppler ultrasonography with
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.
OBJECTIVE: A total of 28% of global cardiac surgeries are performed in Latin America; however, surgeons there are faced with many preventable deaths, partly as the result of the lack of accurate, region-specific risk assessment tools. We developed an explainable machine learning (ML) model tailored to a multicenter Latin American cohort that outperformed European System for Cardiac Operative Risk Evaluation II and Society of Thoracic Surgeons scores in predicting postoperative mortality.
METHODS: We analyzed 8680 adult cardiovascular surgery cases (2010-2025) from 5 Latin American countries.
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.
The current generation portfolio is obligated to incorporate zero-emissions energy sources, predominantly wind and solar, due to the depleti … tovoltaic power is obtained by using the Levy-Flight Chaotic Whale Optimization Algorithm optimized Extreme Learning Machines(LCWOA-ELM). The proposed algorithm is tested for the UC-CEED solution of an IEEE-39 bus system with two distinct cases: (1) without RES integration and (2) with RES integration. Several independent trial runs are executed, and the performance of the …
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