با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Development of machine learning algorithms for prediction of mortality in spinal epidural abscess
توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی مرگ و میر در آبسه اپیدورال ستون فقرات-2019 BACKGROUND CONTEXT: In-hospital and short-term mortality in patients with spinal epidural
abscess (SEA) remains unacceptably high despite diagnostic and therapeutic advancements.
Forecasting this potentially avoidable consequence at the time of admission could improve patient
management and counseling. Few studies exist to meet this need, and none have explored methodologies
such as machine learning.
PURPOSE: The purpose of this study was to develop machine learning algorithms for prediction
of in-hospital and 90-day postdischarge mortality in SEA.
STUDY DESIGN/SETTING: Retrospective, case-control study at two academic medical centers
and three community hospitals from 1993 to 2016.
PATIENTS SAMPLE: Adult patients with an inpatient admission for radiologically confirmed
diagnosis of SEA.
OUTCOME MEASURES: In-hospital and 90-day postdischarge mortality.
METHODS: Five machine learning algorithms (elastic-net penalized logistic regression, random
forest, stochastic gradient boosting, neural network, and support vector machine) were developed
and assessed by discrimination, calibration, overall performance, and decision curve analysis.
RESULTS: Overall, 1,053 SEA patients were identified in the study, with 134 (12.7%) experiencing
in-hospital or 90-day postdischarge mortality. The stochastic gradient boosting model achieved the best
performance across discrimination, c-statistic=0.89, calibration, and decision curve analysis. The variables
used for prediction of 90-day mortality, ranked by importance, were age, albumin, platelet count,
neutrophil to lymphocyte ratio, hemodialysis, active malignancy, and diabetes. The final algorithm was
incorporated into a web application available here: https://sorg-apps.shinyapps.io/seamortality/.
CONCLUSIONS: Machine learning algorithms show promise on internal validation for prediction
of 90-day mortality in SEA. Future studies are needed to externally validate these algorithms inindependent populations. Keywords: Artificial intelligence | Healthcare | Machine learning | Mortality | Spinal epidural abscess | Spine surgery |
مقاله انگلیسی |
2 |
Pattern recognition and prognostic analysis of longitudinal blood pressure records in hemodialysis treatment based on a convolutional neural network
تشخیص الگو و تحلیل پیش آگهی سوابق فشار خون طولی در درمان همودیالیز بر اساس یک شبکه عصبی حلقوی-2019 Objective: The aim of this study is to analyze and visualize blood pressure (BP) patterns during continuous
hemodialysis (HD) sessions, referred to as multiple-session patterns (MSPs), and explore whether deep learning
models with MSPs have better performance.
Material and methods: Data from 3.79 million hemodialysis BP records collected from July 30, 2007, to August
25, 2016, were obtained from the health systems electronic health records. We analyzed BP patterns during 36
continuous HD sessions (approximately 3 months) and selected 1311 (survival: 1246; death: 65) end-stage renal
disease patients to classify 1-year outcomes (survival or death). Convolution kernels of different sizes were used
to construct convolutional neural networks to recognize MSPs and BP patterns during a single HD session,
referred to as single-session patterns (SSPs). BP patterns corresponded to convolution kernels and were represented
and visualized as the input patches that activate the feature maps most. We used global average
pooling (GAP) to measure the overall response of the inputs to each convolution kernel (pattern). The weights of
the fully connected layers after GAP can measure the correlations between the convolution kernels (patterns)
and the classification results. We solved the problem of data imbalance with a two-phase training strategy.
Results: The F1_score was 0.782 ± 0.058 (95% CI) in the models with SSPs and was approximately 19.5%
higher (0.977 ± 0.014, 95% CI) in the models with MSPs.
Conclusions: The results indicated that consistent with previous studies, patients with lower BPs and longer HD
sessions have better prognoses. BP patterns during continuous HD sessions can represent patients 1-year mortality
risk better than BP patterns during a single HD session and therefore improve the performance of prediction
models. Keywords: Hemodialysis | Intradialytic blood pressure patterns | Convolutional neural network | Global average pooling | Two-phase training |
مقاله انگلیسی |
3 |
سرمایه گذاری درمان جایگزین کلیه در آسیای جنوب شرقی: افزایش مشارکت های اختصاصی جمعی در سنگاپور ، مالزی، تایلند و اندونزی
سال انتشار: 2015 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 21 اقتصادهای در حال توسعه به طور معمول به دلیل نیازهای مالی و فقدان دیگر منابع همواره برای توسعه و تخصیص درمان جایگزین کلیه در تنگنا قرار دارند. متأسفانه در اکثر کشورای آسیای هیچگونه سیاست جبرانی ملی مبنی بر حمایت RRT اتخاذ نگردیده به همین دلیل کشورهای آسیای جنوب شرقی مانند سنگاپور، مالزی، تایلند و اندونزی با اتخاذ تدابیری نو سعی در تشویق مشارکت های خصوصی به منظور افزایش میزان درمان جایگزین کلیه (RRT) در کشورهای مذکور دارند. سازمانهای خصوصی شامل هر دو افراد سودجو و بشر دوست هستند. رشد اخیر در حمایت از بیماران نیازمند درمان جایگزین کلیه، به واسطه سرمایه گذاری شهروندان معمولی، شرکت های سهامی ، گروه های مذهبی همچنین دریافت رایانه درستی ممکن شده است. بنیان های کلیه در این کشورها نقش اساسی در مشارکت های اختصاصی جمعی دارند. بسیاری از سازمانهای خصوصی حمایتگر RRT با ارائه مساعدتهای مالی علاوه بر امور درمانی مانند همودیالیز (HD) بیماران را پشتیبانی می کنند. مشارکت های اختصاصی جمعی در سرمایه گذاری بر روی درمان جایگزین کلیه (RRT) با سازمانهای مطلوب و دریافت حمایت های دولتی متحمل گذر زمان طولانی است. مجله آمریکایی بیماری های کلیوی توسط بنیاد ملی کلیه.
کلمات راهنما: نارسایی پیشرفته و انتهای کلیه (ESRD) | درمان جایگزین کلیه (RRT) | بودجه مراقبت های پزشکی | تفاوت مراقبت های بهداشتی | مشوق های اقتصادی | مشارکت های اختصاص جمعی | بهداشت عمومی | سازمانهای غیر دولتی | سازمانهای موسسات خیریه پزشکی | آسیای جنوب شرقی | سنگاپور | مالزی | تایلند | اندونزی |
مقاله ترجمه شده |
4 |
عوامل استرس و راهکارهای سازگاری والدین فرزندانی که با همودیالیز درمان می شوند: مطالعه ای کیفی
سال انتشار: 2002 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 26 Diagnosis of a chronic disease in a child affects not only child, but also the whole family and
causes them to experience grief. Nevertheless, as
in the other chronic diseases, in chronic renal failure, family life is affected by the emotional, social,
behavioral, and communicative aspects of the situation. The fear of the losing the child, his or her
dependence of the machine, frequent hospitalization, disturbance of family life style, and financial
problems are some of the primary causes of stress
that the family may experience (C¸ avus¸ogˇlu, 1995;
Petr & Barrey, 1993; Whaley & Wong, 1985). |
مقاله ترجمه شده |