Результаты поиска

Staff- and service-level factors associated with organisational readiness to implement a clinical pathway for the identification, assessment, and management of anxiety and depression in adults with cancer.

BackgroundOrganisational readiness is recognised as a key factor impacting the successful translation of research findings into practice. Within psycho-oncology, measuring organisational readiness and understanding factors impacting organisational readiness is crucial as it is often challenging to implement evidence-based findings into routine cancer care. In this quantitative study, we examined the level of organisational readiness of cancer services preparing to implement a clinical pathway for the screening, assessment, and management of anxiety and depression in adult cancer patients (the

Holding space: a participatory exploration of first nations health professionals' experiences supporting cancer patients through hospital-based treatment.

BackgroundColonial mechanisms continue to inflict trauma on Aboriginal and Torres Strait Islander peoples, the First Nations peoples of Australia. Consequence of this trauma is a disproportionately high rate of cancer mortality experienced among First Nations peoples and inequities in access to cancer services that are culturally responsive. There is a critical need for cancer care that supports First Nations peoples' holistic health and wellbeing. Engagement with First Nations health staff is a known element of culturally safe healthcare, however the experiences of and challenges facing First

Усиленная диагностика заболевания множественным склерозом на основе подхода, основанного на ансамблях

Множественный склероз (MS) — болезнь, наносящая удар по центральной нервной системе. Согласно самым последним статистическим данным MS Atlas 2.8 million люди во всем мире диагностировали MS. Недавно в рамках исследований стали изучаться методы машинного обучения для прогнозирования НР с использованием различных данных. Целью настоящего документа является разработка комплексного подхода к диагностике MS с использованием профилей выражения генов при одновременном решении проблемы классового дисбаланса, связанной с данными. Предлагается иерархический комплексный подход с использованием методов го

Совпадение в полном тексте источника
… For instance, Garcia et. al. [ 26 ] presented a data-level ensemble approach for class imbalance data based on GACE meta-heuristics and feature space adaptive partitioning. From the results, this system was able to reduce the time complexity and improve the imbalanced classification accuracy. …

A Systematic Review of Machine Learning Techniques in Hematopoietic Stem Cell Transplantation (HSCT).

Machine learning techniques are widely used nowadays in the healthcare domain for the diagnosis, prognosis, and treatment of diseases. These techniques have applications in the field of hematopoietic cell transplantation (HCT), which is a potentially curative therapy for hematological malignancies. Herein, a systematic review of the application of machine learning (ML) techniques in the HCT setting was conducted. We examined the type of data streams included, specific ML techniques used, and type of clinical outcomes measured. A systematic review of English articles using PubMed, Scopus, Web o

Совпадение в полном тексте источника
… RT list: Message to Robyn: Simple heuristics that make us smart. Behav. Brain Sci. 2000;23:727–780. doi: 10.1017/s0140525x00003447. 46. Gragert L., Eapen M., Williams E., Freeman J., Spellman S., Baitty R., Hartzman R., Rizzo J.D., Horowitz M., Confer D., et al. …

Characteristics and Outcomes of Patients With Hematologic Malignancies Hospitalized With Respiratory Viral Infections.

BackgroundRespiratory viral infections in patients with hematologic malignancies or hematopoietic stem cell transplants (HCTs) are associated with increased morbidity and mortality. However, the hospital presentations and courses of these infections remain under-described.MethodsWe performed a multicenter retrospective cohort study of hospitalized patients with hematologic malignancy or HCT at 2 comprehensive cancer centers between January 2019 and June 2023. We included all patients with acute viral respiratory infection (identified based on a constellation of test results and objective physi

Совпадение в полном тексте источника
… Respiratory support status from EHR data for adult population: classification, heuristics, and usage in predictive modeling. J Am Med Inform Assoc 2022; 29:813–21. 26. Freifeld AG, Bow EJ, Sepkowitz KA, et al. …

Использование машинного обучения с помощью краткого перечня симптомов для просмотра Comorbid Disabilities: A account of Principle Study.

ВВЕДЕНИЕ: Психические расстройства являются основными причинами заболеваемости во всем мире и часто связаны с потреблением психоактивных веществ и другими видами наркотического поведения. Однако многие лица, находящиеся в психиатрических учреждениях, не проходят проверку на наличие зависимости. Общие психопатологические меры, такие, как краткий список симптомов (BSI), могут дать ценное представление о риске наркомании. В этом исследовании рассматривается вопрос о том, могут ли модели машинного обучения использовать реакцию БСИ для прогнозирования проблемного потребления веществ (алкоголь, нарк

Artificial Neural Network Prediction of Mortality in Cancer Patients Presenting for Radiation Therapy at a Multisite Institution.

IntroductionFor many decades, the management of cancer has utilized radiation therapy, which continues to evolve with technology to improve patient outcomes. However, despite the standardization of treatment plans and the establishment of best clinical practices based on prospective, randomized trials and adherence to National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines, the outcomes from radiation therapy are highly variable and dependent on a number of factors, including patient demographics, tumor characteristics/histology, and treatment parameters. In this study, we attempt to use avail

Совпадение в полном тексте источника
… This is an indication that the neural networks were able to extrapolate patterns and heuristics from the variables present in the clinical dataset. …

Australian Utility Weights for the EORTC QLU-C10D, a Multi-Attribute Utility Instrument Derived from the Cancer-Specific Quality of Life Questionnaire, EORTC QLQ-C30.

BackgroundThe EORTC QLU-C10D is a new multi-attribute utility instrument derived from the widely used cancer-specific quality-of-life (QOL) questionnaire, EORTC QLQ-C30. The QLU-C10D contains ten dimensions (Physical, Role, Social and Emotional Functioning; Pain, Fatigue, Sleep, Appetite, Nausea, Bowel Problems), each with four levels. To be used in cost-utility analysis, country-specific valuation sets are required.ObjectiveThe aim of this study was to provide Australian utility weights for the QLU-C10D.MethodsAn Australian online panel was quota-sampled to ensure population representativenes

Совпадение в полном тексте источника
… Allowing only some dimensions to differ across choice sets has the additional advantage of requiring respondents who employ heuristics such as considering a single attribute to trade off between other attributes. …

TODO: A Triple-Outcome Double-Criterion Optimal Design for Dose Monitoring-and-Optimization in Multi-Dose Randomized Trials.

Detecting the efficacy signal and determining the optimal dose are critical steps to increase the probability of success and expedite the drug development in cancer treatment. After identifying a safe dose range through phase I studies, conducting a multidose randomized trial becomes an effective approach to achieve this objective. However, there have been limited formal statistical designs for such multidose trials, and dose selection in practice is often ad hoc, relying on descriptive statistics. We propose a Bayesian optimal two-stage design to facilitate rigorous dose monitoring and optimi

Доверие, информационная оценка и общение между людьми, живущими с множественным склерозом.

Справочная информация: Люди, страдающие множественным склерозом (МС), все чаще обращаются в Интернет за информацией о своем состоянии и лечении. Вместе с тем информация о состоянии здоровья в онлайновом режиме существенно варьируется по качеству, и пациенты часто не имеют грамотности в области электронного здравоохранения, необходимой для проведения различия между надежными и ненадежными источниками. Цель: В этом исследовании рассматривается вопрос о том, каким образом лица, имеющие НР в Соединенном Королевстве, стремятся получить, оценить и оценить качество онлайновой информации по вопросам з

Цифровая двойная модель для подкрепления клинического решения на основе фактических данных при многократном лечении миэломы.

За последнее десятилетие в области лечения миеломы (ММ) был достигнут значительный прогресс. Несмотря на эффективность новых веществ, реакция пациентов, как правило, остается весьма непредсказуемой. С ростом когнитивной нагрузки, создаваемой за счет сложного и меняющегося ландшафта лечения, инструменты оказания помощи, основанные на данных, становятся все более популярными. Подходы, основанные на модели, такие как цифровые близнецы (ДТ), позволяют имитировать возможные ответы на набор входных параметров, основанных на ретроспективных наблюдениях. В контексте поддержки принятия решений о лечени

Исследования " горячих точек " и тенденций в области электрической стимуляции нарушений движения: библиометрический анализ на основе 2016 в адрес 2025.

Лечение электрической стимуляции стало важнейшим средством борьбы с нарушениями, связанными с движением. Однако быстро расширяющийся и фрагментированный объем литературы требует макроскопической оценки для выявления глобальных сетей сотрудничества и формирующихся научных границ. В связи с этим в рамках этого исследования был проведен всеобъемлющий визуализационный анализ исследовательских тенденций и " горячих точек " в этой области для определения эволюционной траектории и определения будущих терапевтических изменений. Публикации 2016 в адрес 2025 были найдены в Web of Science Core

Оценка роли объемной информации о мозге в множестве склерозов.

Множественный склероз — хроническое аутоиммунное заболевание, которое влияет на центральную нервную систему. Понимание множественных склерозов и выявление связанных с ними структур мозга имеют решающее значение для индивидуализированных решений о лечении. В морфометрии, основанной на деформации, используется анатомическая магнитная резонансная визуализация для количественной оценки объемных изменений мозга на уровне вокселя, что дает представление о том, как каждая область мозга способствует клинической прогрессии в отношении нейродегенерации. Используя такие данные на уровне воксела, полученн

Ручная обработка против методов извлечения глубоких признаков для диагностики множественной скlerоза на основе МРТ.

Фон: Несмотря на значительные продвижения в анализе медицинских изображений, автоматический диагноз множественной скlerоза (МС) на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) остается сложной задачей из-за сложности 3D-данных мозга и вариабельности вида плоскостей поражений. Цель: В этой работе мы предлагаем эффективную и оптимизированную систему извлечения признаков для автоматического диагноза МС с использованием МРТ с весом FLAIR, T1 и T2. Предложенный подход улучшает Декимальные Дескрипторные Паттерны (DDP) за счет интеграции локальной информации градиента, создавая 3D-представление текст

Onco-Hem Connectome-Network-Based Phenotyping of Polypharmacy and Drug-Drug Interactions in Onco-Hematological Inpatients.

We introduce the Onco-Hem Connectome (OHC), a patient similarity network (PSN) designed to organize real-world hemato-oncology inpatients by exploratory phenotypes with potential clinical utility. Background: Polypharmacy and drug-drug interactions (DDIs) are pervasive in hemato-oncology and vary with comorbidity and treatment intensity. Methods: We retrospectively analyzed a 2023 single-center cohort of 298 patients (1158 hospital episodes). Standardized feature vectors combined demographics, comorbidity (Charlson, Elixhauser), comorbidity polypharmacy score (CPS), aggregate DDI severity scor

Совпадение в полном тексте источника
… This choice aligns with established heuristics in patient-centric data analysis where 0.6 is used to differentiate significant clinical associations from background noise [ 25 ]. …

Теоретический опыт в множестве склерозов: функциональные неврологические симптомы, недовольство изображением тела и расстройство пищевой практики. Обзор описательной части.

Множественный склероз (MS) — хроническое заболевание центральной нервной системы, связанное с целым рядом физических, когнитивных и психологических трудностей. Помимо классических неврологических симптомов, нарушения физического опыта, включая функциональные неврологические симптомы, соматизацию, расстройства, связанные с изображением тела, и расстройство питания, представляют собой недооцененный, но клинически значимый аспект болезни. В настоящем докладе обобщаются данные, полученные от взрослого и педиатрического населения, с уделением особого внимания частому соучастию этих нарушений в рабо

Exploring the characteristics of conversational agents in chronic disease management interventions: A scoping review.

ObjectiveWith the increasing global burden of chronic diseases, there is the potential for conversational agents (CAs) to assist people in actively managing their conditions. This paper reviews different types of CAs used for chronic condition management, delving into their characteristics and the chosen study designs. This paper also discusses the potential of these CAs to enhance the health and well-being of people with chronic conditions.MethodsA search was performed in February 2023 on PubMed, ACM Digital Library, Scopus, and IEEE Xplore. Studies were included if they focused on chronic di

В центре внимания пользователей находятся проектирование и формальная оценка приборной панели для многомерной оценки ходьбы при множественном склерозе.

Цифровой анализ походов с использованием изношенных датчиков и приборов все чаще проводится в рамках обычного ухода за людьми с множественным склерозом. Однако многоаспектные оценки ходьбы приводят к получению продольных и разнородных результатов, которые часто представляются в разрозненных, трудно интерпретируемых докладах, ограничивая их полезность для клинической коммуникации и совместного принятия решений. Цель этого исследования заключалась в разработке ориентированной на пациента приборной панели, которая включает многоплановые данные о походах в последовательный и интуитивный обзор, в п

A machine learning model for identifying patients at risk for wild-type transthyretin amyloid cardiomyopathy.

Transthyretin amyloid cardiomyopathy, an often unrecognized cause of heart failure, is now treatable with a transthyretin stabilizer. It is therefore important to identify at-risk patients who can undergo targeted testing for earlier diagnosis and treatment, prior to the development of irreversible heart failure. Here we show that a random forest machine learning model can identify potential wild-type transthyretin amyloid cardiomyopathy using medical claims data. We derive a machine learning model in 1071 cases and 1071 non-amyloid heart failure controls and validate the model in three nation

ADMET-Guided Design and In Silico Planning of Boron Delivery Systems for BNCT: From Transport and Biodistribution to PBPK-Informed Irradiation Windows.

BNCT (Boron Neutron Capture Therapy) is a binary radiotherapeutic modality in which high LET (Linear Energy Transfer) particles are generated from 10B(n,α)7Li reaction, ideally within boron-loaded tumour cells, so the therapeutic outcome depends critically on the pharmacokinetics and biodistribution of boron carriers. In this review, boron-containing agents for BNCT, with a focus on ADMET (absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity) and model-informed design, were examined. Low-MW (low-molecular-weight) compounds, peptide conjugates, polymeric and nanostructured platforms and

Совпадение в полном тексте источника
… Foundational ADMET principles relevant to this section include classical drug-likeness and permeability heuristics, as well as the BCS (Biopharmaceutics Classification System) framework [ 29 , 30 , 31 , 32 ]. …