Titre : Leptotrichia

Leptotrichia : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

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Sources (10000 au total)

An omics-based machine learning approach to predict diabetes progression: a RHAPSODY study.

People with type 2 diabetes are heterogeneous in their disease trajectory, with some progressing more quickly to insulin initiation than others. Although classical biomarkers such as age, HbA... In two prospective cohort studies as part of IMI-RHAPSODY, we investigated whether clinical variables and three types of molecular markers (metabolites, lipids, proteins) can predict time to insulin r... Of the 585 individuals from the Hoorn Diabetes Care System (DCS) cohort, 69 required insulin during follow-up (1.0-11.4 years); of the 571 individuals in the Genetics of Diabetes Audit and Research in... Using machine learning approaches, we show that insulin requirement risk can be modestly well predicted by predominantly clinical variables. Inclusion of molecular markers improves the prognostic perf... Summary statistics of lipidomic, proteomic and metabolomic data are available from a Shiny dashboard at https://rhapdata-app.vital-it.ch ....

Pilot study using machine learning to improve estimation of physical abuse prevalence.

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EEG-based Machine Learning Models for the Prediction of Phenoconversion Time and Subtype in iRBD.

Idiopathic/Isolated rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD) is a prodromal stage of α-synucleinopathies and eventually phenoconverts to overt neurodegenerative diseases including Parkinson's... At baseline, resting-state EEG and neurological assessments were performed on patients with iRBD. Calculated EEG features included spectral power, weighted phase lag index and Shannon entropy. Three m... A total of 236 iRBD patients were followed-up for up to eight years (mean 3.5 years), and 31 patients converted to α-synucleinopathies (16 PD, 9 DLB, 6 MSA). The best model for survival prediction was... Machine learning models using baseline EEG features can be used to predict phenoconversion time and its subtype in patients with iRBD. Further research including large sample data from many countries ...

Using unsupervised machine learning to classify behavioral risk markers of bacterial vaginosis.

This study used an unsupervised machine learning algorithm, sidClustering and random forests, to identify clusters of risk behaviors of Bacterial Vaginosis (BV), the most common cause of abnormal vagi... We identified four clusters, and variables were ranked by importance in distinguishing clusters: Cluster 1: nulliparous women who engaged in IVPs to clean themselves and please sexual partners, and us... Machine learning methods may be particularly useful in identifying specific clusters of high-risk behaviors, in developing interventions intended to reduce BV and IVP, and ultimately in reducing the r...