患者の結果 に関する最新の記事

ISLES'24は、画像データと臨床データを使って脳卒中の損傷予測を改善することを目指してるよ。

PolypDBは、多様なデータセットを提供することで大腸内視鏡の精度を高めるよ。

治療効果が臨床試験で時間と共にどう変わるか学ぼう。

研究によると、特定の免疫細胞が鼻咽喉癌の治療反応にどんな影響を与えるかが分かったよ。

EVTは、24時間の治療ウィンドウを超えて脳卒中患者に利益をもたらすことが示されてるよ。

SMART目標を設定することで、脳卒中患者の歩行成果が改善されるかもしれない。

この研究は、ICGが膵臓手術後の漏れを予測するのにどう役立つかを調べてるんだ。

セミマルコフモデルは、がんの潜伏期間と過剰診断リスクの理解を深める。

革新的なアプローチがRMSTを通じて治療効果の評価の精度を高める。

外科手術に関連した臓器損傷の詳細な調査と現在の研究のギャップについて。

研究によると、腫瘍の細胞タイプが患者の生存率に影響を与えることがわかった。

この研究は、監査フィルターが外傷患者の結果に与える影響を調べてる。

新しいフレームワークとデータセットが睡眠研究における覚醒検出を改善する。

研究によると、腫瘍の位置と遺伝子が神経膠芽腫患者の生存率に影響を与えることがわかった。

新しい方法が外科治療の効果をもっと明確に示してくれる。

この記事では、健康結果研究における交絡バイアスを減らす方法について話してるよ。

新しい研究が腎臓がんの突然変異や免疫反応についての洞察を明らかにしたよ。

女性は心原性ショックの治療において、男性に比べて結果が悪かったり、遅れたりすることがある。

研究によると、読み込みが早いと血液培養で病原体の検出が改善されるんだって。

ヘルスケアの言語モデルにおける不確実性を減らすための戦略。

新しいアプローチが集中治療における患者の生存予測を改善した。

新しい発見が骨肉腫とその広がりの背後にある遺伝子についての光を当てている。

研究が明らかにしたのは、手術の選択が赤血球にどのように影響するかってこと。

患者の結果を調査して治療の効果を向上させる。

G-computationが臨床試験の評価において公平性を維持する方法を学ぼう。

新しいツールMOAD-Netは、DNAと組織データを組み合わせてより良い腫瘍分類を実現する。

PREDICT Breast v3の多様な患者結果に対する正確性に関する研究。

この記事では、共変量がROC曲線に与える影響と新しいテスト方法について話しています。

パイロットスタディがトラウマトレーニングの患者ケアへの影響を評価してるよ。

新しい方法は、単一細胞データと生存分析を組み合わせて、患者の結果を改善するよ。

新しい方法が健康データ分析をスムーズにして、患者の結果を改善するよ。

患者データを組み合わせて治療効果を効果的に測定する新しい方法。

研究は、NSCLCの結果を改善するためにゲムシタビンとペムブロリズマブを組み合わせることを探っている。

新しい技術が頭頸部癌治療における腫瘍セグメンテーションを向上させてるよ。

予測確率が臨床試験の結果にどう影響するかを学ぼう。

腫瘍と免疫細胞がどうやって相互作用して、癌治療の結果に影響を与えるかを見つけよう。

実験で反発者がヘルスケアの治療結果にどんな影響を与えるかを探ってみて。