BACKGROUND: Acute pancreatitis (AP), an acute inflammatory condition commonly encountered in patients admitted to intensive care unit, is mainly caused by gallstones, alcohol abuse, or hyperlipidemia. Traditional views focus on single-etiology AP; however, Chinese studies have shown that mixed-etiology AP (two or more etiologies) is also fairly common. Comparing the clinical characteristics of AP with different etiologies is crucial for guiding personalized treatment strategies and understanding disease severity and recurrence patterns. However, few studies have explored the prognostic differe
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: There is major uncertainty among physicians on how to best use the novel hs-cTnI (high sensitivity-cardiac troponin I)-VITROS assay, as the limit of quantification (2 ng/L), applied by the US Food and Drug Administration and other regulators, is higher than the limit of detection (1 ng/L)-based rule-out cutoffs from recent pilot studies for 0/1-hour and 0/2-hour algorithms.
METHODS: This prospective, multicenter study aimed to derive and validate higher limit of quantification-based assay-specific cutoffs for safe and efficient rule-out of myocardial infarction among adult patient
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
The global rise in diabetes mellitus poses a major public health concern, highlighting the urgent need for effective risk prediction models to support early identification and prevention strategies. Yet, applying conventional statistical techniques to large-scale health surveillance data remains challenging due to memory limitations and high computational demands. One promising alternative, the divide and recombine (D&R) approach partitions the data into smaller subsets, fits logistic models independently within each, and combines the estimates to approximate full-sample maximum likelihood res
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: Aging is a complex biological process characterized by progressive functional decline across multiple physiological systems, and biological age provides a more accurate reflection of an individual's aging status than chronological age. Dietary antioxidants represent key modifiable targets for delaying aging; however, existing studies lack systematic screening and precise identification of core antioxidant components, and traditional statistical methods have inherent limitations in handling complex associations within high-dimensional dietary data. This study aimed to develop an int
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: Postoperative delirium (POD) is a common and serious neurological complication following surgical repair of Stanford type A aortic dissection (TAAD), and is associated with poor clinical outcomes. This study aimed to develop and validate a nomogram-based risk prediction model for POD in patients with TAAD.
METHODS: This prospective observational study included patients who underwent surgical treatment for TAAD at a cardiac surgery center in Nanjing between August 2021 and June 2023. Clinical data were collected prospectively, and mental status was assessed continuously until disch
СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное 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.
Despite extensive efforts over the past ∼60 years to discover new classes of Gram-negative-active antibiotics, the development pipeline remains relatively dry. These failures can be largely ascribed to the complexity of the Gram-negative membranes and an inadequate understanding of physicochemical properties associated with compound permeation, efflux evasion, and overall accumulation in Gram-negative pathogens. Recent work using unbiased accumulation assays and advanced chemical descriptors has utilized machine learning algorithms, particularly random forest modeling, to correlate physicochem
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: This study aimed to identify predictors and develop a multivariable prediction model for Category II and III foetal heart rate (FHR) patterns in parturients undergoing labour epidural analgesia (LEA).
METHODS: A retrospective cohort study of 237 parturients receiving LEA was conducted. To address the multicollinearity of 18 intrapartum variables, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and cross-validation were used for feature selection. A predictive nomogram was constructed and internally validated. Model performance was evaluated by the area under the
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: Sepsis, a common lethal complication of post-trauma, hinges on early detection and diagnosis for effective treatment. The involvement of RalA in regulating inflammatory diseases has been noted, yet its specific relationship with sepsis remains unclear. This study aimed to identify specific biomarkers for post-traumatic sepsis by developing a composite early-warning model incorporating various biomarkers, including RalA. Such a strategy is of significant clinical importance, enabling preemptive measures in managing traumatic sepsis, thereby enhancing treatment outcomes.
METHODS: Si
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.
OBJECTIVE: Current prediction of pregnancy outcomes in Recurrent Spontaneous Miscarriage (RSM) lacks multidimensional models integrating hemodynamic and immunological parameters. This study aimed to construct a predictive model for pregnancy failure in RSM based on uterine hemodynamic and immune microenvironment indicators, providing a foundation for precision clinical management. METHODS: A retrospective cohort study was conducted, enrolling 400 RSM patients (240 successful pregnancy cases, 160 failure cases) and 100 matched controls from January 2020 to July 2025 Core predictors were selecte
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.
Joint modeling of longitudinal data and time-to-event data have been extended to accommodate multilevel data structures. In dental studies, data often exhibit a multilevel hierarchy: each patient has multiple teeth, and one or more biomarkers are measured repeatedly over time for each tooth. In addition to biomarker measurements, the time to tooth loss may vary differently between patients as some patients are more susceptible to tooth loss, conditional on other risk factors. In this paper, we account for intra-patient and intra-tooth correlations in the longitudinal measurement of a continuou
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: Cancer-related cognitive impairment (CRCI) is a major clinical challenge faced by lung cancer patients during or after treatment. Early identification of at-risk populations by healthcare professionals is inadequate, and little is known about measures that can be taken to enhance their prevention. Existing systematic reviews and meta-analyses have summarized common risk factors for CRCI in lung cancer patients, but integrated predictive models based on holistic theoretical frameworks remain scarce.
AIM: To construct a visual assessment tool for the identification of CRCI in lung c
СтатьяВалидационное исследованиеНаблюдательное 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/OBJECTIVES: Voice analysis is a non-invasive tool that can capture subtle motor impairments in Multiple Sclerosis (MS). The objective of this study was to develop and validate a machine learning (ML) framework for the automated classification of MS through acoustic voice analysis.
METHODS: A cohort of 300 gender-balanced participants (200 with MS and 100 healthy controls) provided sustained vocal recordings. Fifteen acoustic features were extracted. An elastic network model first identified the most relevant parameters from the development cohort (n = 200), which were then used to
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: The main objective of this paper is to easily identify thyroid symptom for treatment. Methods: In this paper two main techniques are proposed for mining the hidden pattern in the dataset. Ensemble-I and Ensemble- II both are machine learning techniques. Ensemble-I generated from decision tree, over fitting and neural network and Ensemble-II generated from combinations of Bagging and Boosting techniques. Finally proposed experiment is conducted by Ensemble-I vs. Ensemble-II. Results: In the entire experimental setup find an ensemble –II generated model is the higher compare to other
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: Molecular features are fundamental to both the diagnosis and prognosis of gliomas. Specific molecular features are generally unavailable at the time of index surgery; however, upfront knowledge of molecular characteristics could meaningfully inform surgical strategy.
AIMS/OBJECTIVES: To determine the feasibility of a machine learning model trained on fluorescence spectral features to classify IDH mutation and MGMT promoter methylation status in glioma tissue.
METHODS: Tissue samples were collected during 5-ALA-guided surgery and interrogated with a fibre probe to record fluoresce
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.
As artificial intelligence (AI) systems increasingly support decision-making in the construction sector, understanding the cognitive mechanisms behind user adoption is essential. Based on Cognitive Fit Theory (CFT), the following research develops and validates a model to examine how interface clarity, cognitive-technical alignment, algorithmic reliability, and decision explainability collectively influence behavioral intent to adopt AI-based decision support tools. Data were gathered from 206 construction professionals utilizing a structured questionnaire and assessed utilizing Partial Least
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.
The inherent chemodiversity and complexity of herbal products make their quality control extremely challenging. In this work, a comprehensive analysis strategy through combining a polarity-extended liquid chromatography-mass spectrometry system (4-in-1 analysis system) and a metabolite-oriented targeted screening algorithm (MetaboTarget) for herbal products was proposed. The 4-in-1 analytical technique significantly expanded detection coverage of analytes through polarity extension. The Python-based MetaboTarget algorithm constructs a predictive database of potential metabolites by integrating
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.
Occlusion, sudden illumination changes, and rapid motion in complex scenes severely degrade the robustness of existing object tracking methods. To address this issue, this paper proposes a novel object tracking algorithm that integrates a deformable attention mechanism. The method first embeds a deformable attention module into the ResNet-18 feature extraction network to enable adaptive enhancement of target key features. Second, the method adopts an improved Bidirectional Feature Pyramid Network as the feature fusion module to enhance the representational capability of multi-scale features. F
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 detection of pain, stress, or hemodynamic instability is key to preventing serious clinical events. In recent years, non-invasive sensors and deep learning algorithms have gained relevance as tools for accurate and continuous monitoring. To map and synthesize the scientific evidence on the use of non-invasive multimodal sensors combined with deep learning algorithms for the early detection of physiological dysregulation states, including pain, stress, and hemodynamic deterioration, in patients over 13 years of age in clinical settings. A scoping review was conducted following the JBI and
Scoping ReviewСтатьяПолный 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: The presence of lymph node metastasis (LNM) serves as a critical determinant of prognosis in colorectal cancer (CRC), often correlating with markedly unfavorable clinical outcomes. Consequently, this investigation sought to construct and rigorously validate a machine learning (ML) algorithm capable of estimating LNM probability within the CRC population.
METHODS: Through the application of logistic regression analysis, six independent predictors were identified: extramural vascular invasion (EMVI), T stage, fibrinogen (FIB), systolic blood pressure (SBP), thrombin time (TT), and a
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.
PURPOSE: This study aimed to develop and validate an algorithm for identifying incident breast cancer (BC) cases using Healthcare Utilization Databases (HUDs) and to assess BC incidence trends in the Marche Region, Italy, from 2010 to 2021.
METHODS: This population-based longitudinal study included women aged ≥ 18 years residing in Marche. The HUDs Algorithm was developed to identify new BC cases using hospital discharge, outpatient, and beneficiary databases, and it was validated against the Cancer Registry by evaluating agreement, sensitivity, and positive predictive value (PPV). Age-standa
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