Neuste Artikel für Patientenergebnisse

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

PolypDB verbessert die Genauigkeit von Koloskopien, indem es einen vielfältigen Datensatz zur Erkennung von Polyps bietet.

Lerne, wie sich die Behandlungseffekte im Laufe der Zeit in klinischen Studien verändern.

Forschung zeigt, wie bestimmte Immunzellen die Reaktion auf die Behandlung bei Nasopharynxkrebs beeinflussen.

EVT zeigt Vorteile für Schlaganfall-Patienten über das 24-Stunden-Behandlungsfenster hinaus.

Das Setzen von SMART-Zielen kann die Geh-Ergebnisse für Schlaganfall-Patienten verbessern.

Diese Studie untersucht, wie ICG helfen kann, Leckagen nach einer Pankreasoperation vorherzusagen.

Semi-Markov-Modelle verbessern das Verständnis von Krebs-Latenz und Risiken der Überdiagnose.

Innovative Ansätze verbessern die Genauigkeit bei der Bewertung von Behandlungseffekten durch RMST.

Ein genauer Blick auf Organverletzungen, die mit chirurgischen Eingriffen zusammenhängen, und aktuelle Forschungslücken.

Forschung zeigt, wie Zelltypen in Tumoren die Überlebensraten von Patienten beeinflussen.

Diese Studie untersucht den Einfluss von Prüfungsfiltern auf die Ergebnisse bei Trauma-Patienten.

Neues Framework und Datensatz verbessern die Erkennung von Erregung in Schlafstudien.

Studie zeigt, wie Tumorposition und Genetik das Überleben von Glioblastom-Patienten beeinflussen.

Neue Methoden bieten klarere Einblicke in die Wirksamkeit chirurgischer Behandlungen.

In diesem Artikel geht’s um Methoden, um den Störfaktor-Bias in Studien zu Gesundheitsergebnissen zu reduzieren.

Neue Forschung zeigt Erkenntnisse über Mutationen bei Nierenkrebs und Immunantworten.

Frauen haben schlechtere Ergebnisse und längere Wartezeiten bei der Behandlung von kardiogenem Schock im Vergleich zu Männern.

Studie zeigt, dass schnelleres Laden die Erkennung von Krankheitserregern in Blutkulturen verbessert.

Strategien zur Reduzierung von Unsicherheiten in Sprachmodellen im Gesundheitswesen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Vorhersagen für das Überleben von Patienten auf der Intensivstation.

Neue Erkenntnisse beleuchten die Gene hinter Osteosarkom und dessen Verbreitung.

Studie zeigt, wie chirurgische Entscheidungen rote Blutkörperchen bei Babys beeinflussen.

Forschung zu Patientenergebnissen, um die Behandlungseffektivität zu verbessern.

Finde heraus, wie G-Berechnung hilft, Fairness in der Bewertung klinischer Studien zu wahren.

Neues Tool MOAD-Net kombiniert DNA- und Gewebedaten für eine bessere Tumorklassifizierung.

Eine Studie zur Genauigkeit von PREDICT Breast v3 für unterschiedliche Patientenergebnisse.

In diesem Artikel wird besprochen, wie Kovariaten ROC-Kurven beeinflussen und es wird eine neue Testmethode vorgestellt.

Eine Pilotstudie bewertet die Auswirkungen von Trauma-Training auf die Patientenversorgung.

Eine neue Methode kombiniert Einzelzell-Daten mit Überlebensanalysen für bessere Patientenergebnisse.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Gesundheitsdaten, um die Patientenergebnisse zu optimieren.

Eine neue Methode, um Patientendaten zu kombinieren und die Behandlungseffekte effektiv zu messen.

Die Forschung untersucht die Kombination von Gemcitabin und Pembrolizumab für bessere NSCLC-Ergebnisse.

Neue Techniken verbessern die Tumorsegmentierung bei der Behandlung von Kopf- und Halskrebs.

Lern, wie die prädiktive Wahrscheinlichkeit die Ergebnisse von klinischen Studien beeinflusst.

Entdeck, wie Tumor- und Immunzellen interagieren und die Ergebnisse der Krebsbehandlung beeinflussen.

Untersuche, wie Widerspenstige die Behandlungsergebnisse im Gesundheitswesen in Experimenten beeinflussen.