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Une nouvelle méthode prometteuse améliore les prévisions des résultats des traitements du cancer avec des inhibiteurs de points de contrôle immunitaire.

Stratégies pour motiver les patients à accepter des tests médicaux nécessaires.

Cet article met en avant l'utilisation des processus gaussiens dans l'analyse de recherche clinique.

Une approche de deep learning améliore les prévisions de survie pour le cancer de l'œsophage à cellules squameuses.

Une méthode pour évaluer les relations causales en utilisant des données d'observation provenant d'études sur les jumeaux.

Découvre comment les études génétiques montrent des liens entre les traits et les maladies.

Cet article parle de l'importance de corriger le biais de déclaration des résultats dans la recherche clinique.

Une étude analyse l'accent sur l'équité en santé dans les projets de recherche à travers les institutions.

Utiliser les données des essais passés pour améliorer les évaluations des traitements actuels.

Une discussion sur l'importance des hypothèses réalistes dans les estimands de recherche médicale.

Combiner l'échographie et les marqueurs sériques offre de meilleures prédictions pour la classification du cancer du sein.

Réévaluer le potentiel de la tech pour prédire les résultats chez les patients HNSCC.

Explorer l'importance des ensembles de prédiction dans le développement de médicaments.

Cet article examine le rôle des caractéristiques aléatoires dans la prédiction des maladies à partir des données médicales.

Un aperçu de comment l'analyse de variation améliore notre compréhension des causes et des effets.

La recherche identifie des marqueurs potentiels pour mieux prédire les réponses au traitement du HNSCC.

La recherche donne des infos sur la survie et la qualité de vie des patients atteints de cancer.