Neuste Artikel für Gesundheitsforschung

Studie verbindet Komponenten des metabolischen Syndroms mit erhöhtem Herzinsuffizienzrisiko in Appalachia.

Untersuchung der Auswirkungen von Depression auf die Genesung nach CABG-Operation.

ETSEF verbessert die Diagnose durch effiziente Nutzung begrenzter medizinischer Daten.

Eine Studie zeigt höhere Risiken für Nierenerkrankungen bei COVID-19-Patienten im Vergleich zu Influenza.

Eine neue Methode verbessert das Datenmodellieren in Bereichen mit begrenzten Informationen.

Ein Blick auf Algorithmen zur Datenverknüpfung und ihren Einfluss auf die Datenanalyse.

Forschung untersucht effektive Bluttests zur Diagnose von Tuberkulose, besonders bei extrapulmonalen Fällen.

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen mTBI und anhaltenden Gleichgewichtsstörungen durch Neuroimaging.

Forschung hebt die wettbewerbsfähigen Eigenschaften des ST111-Stamms in Gesundheitseinrichtungen hervor.

Ein strukturierter Ansatz, um sinnvolle räumliche Beziehungen in verschiedenen Bereichen zu finden.

Studie zeigt, wie wichtig das Mikrobiom im Bauch für die Gehirnentwicklung von Frühgeborenen ist.

Eine neue Methode zur Verbesserung kleiner Sprachmodelle mit Hilfe von Wissensgraphen für bessere kausale Analysen.

Dieser Artikel bespricht die Vorteile und Herausforderungen der kollaborativen kausalen Inferenz.

Eine neue Initiative zielt darauf ab, die Gesundheitsversorgung für Kinder in der Schweiz zu verbessern.

CAF-PoNo verbessert die kausale Analyse mit normalisierenden Flüssen und sorgt für Invertierbarkeit in komplexen Beziehungen.

Forschungen zeigen, dass Fosfomycin effektiv bei der Behandlung von Harnwegsinfektionen ist, obwohl die Arzneimittelresistenz zunimmt.

Neue Methode verbessert die Segmentierungsgenauigkeit von Optikscheibe und -cup in Netzhautbildern.

Eine Methode zur Analyse der Behandlungseffekte von Patienten mit vorhandenen Daten.

Analysieren, wie individuelle Eigenschaften die Reaktionen auf Medikamente durch statistische Methoden beeinflussen.

Neue Forschungen zeigen, wie wichtig die Auswahl des Impfstoffs für einen effektiven Schutz ist.

Ein Tool für präzise Berechnungen der Stichprobengrösse in klinischen Studien unter Berücksichtigung von Non-Compliance.

In diesem Artikel geht's darum, wie man Behandlungseffekte angeht, trotz der Tatsache, dass Teilnehmer nicht mitmachen.

Neue Methoden verbessern den Datenschutz und erhalten gleichzeitig die Genauigkeit der Analyse.

Diese Studie untersucht die Zusammenhänge zwischen CVD und Depression durch biologische Faktoren.

Charakteristische Interventional Sum-Product Netzwerke verbessern die kausale Inferenz in gemischten Daten.

ISLES’24 hat das Ziel, die Vorhersage von Schlaganfallschäden mithilfe von Bild- und klinischen Daten zu verbessern.

Forschung zeigt, wie A. baumannii sich verändert, um Antibiotikabehandlungen zu überstehen.

Eine Studie über die Auswirkungen des Influenza-Impfstoffs auf Kinder in Hongkong.

Eine Studie zeigt Einblicke in die Filaria und ihren Einfluss auf die globale Gesundheit.

Eine neue Methode zur Bewertung der Modellenleistung mit umfassender geschachtelter Kreuzvalidierung.

Diese Studie wiederholt die Ergebnisse zu Diabetes-Hospitalisierungen nach COVID-19 mit nationalen Daten.

Die Erforschung von Infektionsrisiken, die mit venösen Kathetern und den Wechselwirkungen von Immunzellen verbunden sind.

Die Auswirkungen von familiärer Hypercholesterinämie auf Schwangerschaftsergebnisse erkunden.

Eine Studie zu Atemwegsinfektionen bei britischen Krankenhausmitarbeitern während des Winters 2022-2023.

Forschung zeigt, dass Nirsevimab Säuglinge deutlich vor RSV-bedingten Gesundheitsproblemen schützt.

Air-HOLP verbessert die Merkmalsauswahl in komplexen Datensätzen und balanciert Genauigkeit und Effizienz.

Ein CNN-Modell verbessert die Diagnosegenauigkeit von bakterieller Vaginose.

GeoMatching verbessert die Schätzungen der Behandlungseffekte, indem es die Datengeometrie berücksichtigt.

Eine Studie zeigt die Wirksamkeit verschiedener Hilfsmittel zum Rauchstopp in England.

Nichtparanormale Modelle geben Einblicke in komplexe, nicht-normale Datenbeziehungen.