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 radiomics-based interpretable machine learning model to predict the HER2 status in bladder cancer: a multicenter study.

To develop a computed tomography (CT) radiomics-based interpretable machine learning (ML) model to preoperatively predict human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status in bladder cancer (BCa)... In this retrospective study, 207 patients with pathologically confirmed BCa were enrolled and divided into the training set (n = 154) and test set (n = 53). Least absolute shrinkage and selection oper... A total of 1218 radiomics features were extracted from the nephrographic phase CT images, and 11 features were filtered for constructing ML models. In the test set, the AUCs of LR, SVM, KNN, XGBoost, ... The radiomics-based interpretable ML model provides a noninvasive tool to predict the HER2 status of BCa with satisfactory discriminatory performance.... An interpretable radiomics-based machine learning model can preoperatively predict HER2 status in bladder cancer, potentially aiding in the clinical decision-making process.... The CT radiomics model could identify HER2 status in bladder cancer. The random forest model showed a more robust and accurate performance. The model demonstrated favorable interpretability through SH...

Association Between Physical Activity and Performance in Skill Learning Among Older Adults Based on Cognitive Function.

Most older adults experience cognitive and physical functioning problems; however, they require the ability to learn skills in response to age-related or social environmental changes for independent l... Fifty-eight adults participated in this study and were divided into two groups: the control group (aged under 65 years) and older adult group (aged over 65). All the participants performed two-skill l... At baseline, the scores on skill tasks were lower in the older adult group than in the control group and were associated with habitual exercise and motor performance. Skill acquisition, observed in bo... Skill acquisition was maintained regardless of age; however, the ability to retain the acquired skills decreased among the older adults. Habitual physical activity was associated with skill acquisitio...

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...