5613 편의 논문
본 연구는 위장관암 조직 슬라이드로부터 현미경적 미세부수체 불안정성을 예측하는 데 있어 최첨단 정확도를 달实现的 다중 스케일 어텐션과 게이트형 교차 계층 융합을 결방한 새로운 딥러닝 프레임워크인 ResNet-CLAC를 소개하며, 이는 전통적인 진단 방법에 대한 비용 효율적이고 해석 가능한 대안을 제공한다.
성향 점수 매칭을 이용한 이 코호트 연구는 선택된 중증 선천성 심장 질환 신생아를 대상으로 한 출생 직후 심장 수술이 기존의 신생아 수술과 비교했을 때 수술 전후 위험을 증가시키지 않으면서도 실행 가능하며, 잠재적으로 퇴원 후 계획되지 않은 재수술률을 낮출 수 있다는 것을 발견했다.
본 연구는 수술 후 합병증의 중증도가 결장암 수술 후 병원 비용을 결정하는 주요 요인임을 입증하며, 응급 수술은 모든 합병증 등급에 걸쳐, 특히 중증(Clavien-Dindo Grade IV) 합병증의 경우 선택적 수술보다 현저히 높은 비용을 발생시킨다는 것을 보여준다.
이 파일럿 연구는 누출 없는 데이터로 학습된 해석 가능한 30개 특징의 릿지 회귀 모델이 기존의 Hadlock 4 공식과 비교하여 태아 출생 체중 예측 정확도를 유의미하게 향상시키고 다양한 숙련도를 가진 초음파 검사자들 사이에서 성능을 표준화한다는 것을 입증한다.
이란 콤에서 수행된 이 준실험 연구는 8회기 인지행동치료 교육 프로그램이 통상적인 산전 관리를 받는 여성들과 비교하여 임산부의 출산 공포를 유의하게 감소시키고 지식과 태도를 향상시켰음을 보여준다.
본 논문은 이진 및 다중 클래스 분류 작업 모두에서 높은 정확도를 달성하기 위해 엔트로피 유도 적응형 블록 분할, CGR/FCGR 특징을 이용한 DNA 영감 기호 인코딩, 그리고 하이브리드 HTGCA-Net 딥 러닝 모델을 결합하여 일반 방사선 사진을 이용한 골다공증 선별을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 파라콰트 중독 환자의 급성 신손상을 정확하게 예측하는 다섯 가지의 즉시 사용 가능한 임상 지표(NLR, AST, BUN, CysC, 혈장 PQ 농도)를 활용한 머신러닝 모델을 개발 및 검증하였으며, 이는 기존의 파라콰트 중독 중증도 지수(SIPP) 점수보다 우수한 성능을 입증하였다.
비종양성 완화 의료 입원 환자를 대상으로 한 이 후향적 연구는 입원 시 호중구 대 림프구 비율과 평균 혈소판 용적이 욕창의 존재 또는 단계와 독립적으로 연관되지 않았음을 발견하였는데, 이러한 무효 결과는 의뢰 기반 환경에서 기존의 만성 상처가 미치는 교란 효과에 기인하며 임상 위험 점수가 주요한 실행 가능한 상관관계임을 강조한다.
이 비무작위 대조 연구는 희귀 질환 환자 및 보호자를 위한 원격 의료 플랫폼이 대면 진료와 비교하여 삶의 질이나 우울증을 유의미하게 개선하지는 못했으나, 기술적 및 행정적 구현 장벽에 직면했음에도 불구하고 치료 만족도를 실질적으로 높이고 의료 비용을 절감했다는 것을 발견했다.
강시성(Jiangxi Province)의 면역 저하 환자 8명을 대상으로 한 이 회고적 연구는 *Candida aurilis* 감염이 주로 침습적 시술을 받았거나 광범위 항생제 노출 이력이 있는 개인에게서 발생하며, 종종 그람 음성 간균과 공존하고 항진균제 치료에도 불구하고 나쁜 결과를 초래한다는 점을 특징짓는다.