Titre : Management par la qualité

Management par la qualité : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Problem-Based Learning
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Sources (10000 au total)

A lactate metabolism-related gene signature to diagnose osteoarthritis based on machine learning combined with experimental validation.

Lactate is gradually proved as the essential regulator in intercellular signal transduction, energy metabolism reprogramming, and histone modification. This study aims to clarify the diagnosis value o... Lactate metabolism-related genes were retrieved from the MSigDB. GSE51588 was downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) as the training dataset. GSE114007, GSE117999, and GSE82107 datasets wer... Through the bioinformatical analyses and machine learning algorithms, SLC2A1 and NDUFB9 of the 273 lactate metabolism-related genes were identified as the significant diagnosis biomarkers. The LR, RF,... A lactate metabolism-related gene signature was constructed to diagnose OA, which was validated in multiple independent cohorts, local clinical samples, and cellular functional experiments....

Machine learning-based identification and validation of aging-related genes in cardiomyocytes from patients with atrial fibrillation.

Aging is a key risk factor for atrial fibrillation (AF), a prevalent cardiac disorder among the elderly. This study aims to elucidate the genetic underpinnings of AF in the context of aging.... We analyzed 12,403 genes from the GSE2240 database and 279 age-related genes from the CellAge database. Machine learning algorithms, including support vector machines and random forests, were employed... Among the genes studied, 76 were found to be potential candidates in the development of AF. Notably, four genes - PTTG1, AR, RAD21, and YAP1 - stood out with a Receiver Operating Characteristic Area U... The discovery of these four genes could improve diagnostic accuracy for AF in the aged population. Additionally, our drug prediction model indicates that bisphenol A and cisplatin, among other substan...

Bridging the procedures skill gap from medical school to residency: a simulation-based mastery learning curriculum.

The transition from medical student to intern is a recognized educational gap. To help address this, the Association of American Medical Colleges developed the Core Entrustable Professional Activities... Twenty-five students participated in a simulation-based mastery learning procedures curriculum for ultrasound-guided internal jugular central venous catheter placement and endotracheal intubation. Stu... Despite completing an emergency medicine rotation and a critical care rotation, none of the students met the competency standard during their baseline assessments. All twenty-five students demonstrate... Students demonstrated procedural competency for central venous catheter placement and endotracheal intubation by engaging in simulation-based mastery learning procedures curriculum as they completed t...

A machine learning-based Coagulation Risk Index predicts acute traumatic coagulopathy in bleeding trauma patients.

Acute traumatic coagulopathy (ATC) is a well-described phenomenon known to begin shortly after injury. This has profound implications for resuscitation from hemorrhagic shock, as ATC is associated wit... Coagulation Risk Index was developed using continuous vital signs (VSs) available during the first 15 minutes after admission at a single trauma center over 4 years. Data to compute the CRI were deriv... A total of 17,567 patients were available for analysis with continuous VS data, 52.8% sustained blunt injury, 30.2% were female, and the mean age was 44.6 years. The ability of CRI to predict ATC in c... Using continuous VSs and large-data machine learning capabilities, the CRI accurately predicts early ATC in bleeding patients. Clinical application may guide early hemostatic resuscitation. Extension ... Retrospective, Prognostic Study; Level III....