Titre : Hypersensibilité au lait

Hypersensibilité au lait : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Supervised Machine Learning
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Sources (10000 au total)

Identification of radiographic characteristics associated with pain in hallux valgus patients: A preliminary machine learning study.

To investigate the association between the structural deformity and foot pain in hallux valgus (HV) patients using a multi-variate pattern analysis (MVPA) approach.... Plain radiographic metrics were calculated from 36 painful and 36 pain-free HV feet. In analysis 1, univariate analyses were performed to investigate the clinical and radiographic differences between ... We found that: (1) relative to feet with pain-free HV, the painful ones exhibited a higher hallux valgus angle, i.e., the magnitude of distal metatarsal and phalangeal deviation; (2) painful HV could ... The pain in HV is multifactorial and associated with a radiographic pattern measured by various angles on plain radiographs. The combination of hallux valgus angle, inter-phalangeal angle, distal meta...

Early prediction of noninvasive ventilation failure after extubation: development and validation of a machine-learning model.

Noninvasive ventilation (NIV) has been widely used in critically ill patients after extubation. However, NIV failure is associated with poor outcomes. This study aimed to determine early predictors of... Patients who underwent NIV after extubation in the eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD) were included. NIV failure was defined as need for invasive ventilatory support (reintubation or trac... Of 929 patients included in the eICU-CRD cohort, 248 (26.7%) had NIV failure. The time from extubation to NIV, age, Glasgow Coma Scale (GCS) score, heart rate, respiratory rate, mean blood pressure (M... This study developed and prospectively validated the CatBoost model, which can be used to identify patients who are at risk of NIV failure. Thus, those patients might benefit from early triage and mor... NCT03704324. Registered 1 September 2018, https://register.... gov ....

Prediction of conversion to dementia using interpretable machine learning in patients with amnestic mild cognitive impairment.

Amnestic mild cognitive impairment (aMCI) is a transitional state between normal aging and Alzheimer's disease (AD). However, not all aMCI patients are observed to convert to AD dementia. Therefore, d... We prospectively recruited 705 patients with aMCI who had been followed-up for at least 3 years after undergoing baseline neuropsychological tests at the Samsung Medical Center between 2007 and 2019. ... Among the four algorithms, the extreme gradient boost model showed the best performance, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.852 and an accuracy of 0.807. Variables, su... We were able to propose a predictive algorithm for each aMCI individual's conversion to dementia using the IML technique. This algorithm is expected to be useful in clinical practice and the research ...

An interpretable machine learning model for individualized gonadotrophin starting dose selection during ovarian stimulation.

Can we develop an interpretable machine learning model that optimizes starting gonadotrophin dose selection in terms of mature oocytes (metaphase II [MII]), fertilized oocytes (2 pronuclear [2PN]) and... This was a retrospective study of patients undergoing autologous IVF cycles from 2014 to 2020 (n = 18,591) in three assisted reproductive technology centres in the USA. For each patient cycle, an indi... Analysis of the dose-response curves showed that 30% of cycles were dose-responsive and 64% were flat-responsive. After propensity score matching, patients in the dose-responsive group who received an... This study demonstrates retrospectively that using a machine learning model for selecting starting FSH can achieve optimal laboratory outcomes while reducing the amount of starting and total FSH used....