Predicting Functional(기능적 예측)란 무엇입니까?
Predicting Functional 기능적 예측 - Significant differences translate into the possibility of predicting functional (operational) parameters of the surface. [1] Besides the inherent challenges from the ambiguity of natural language, sparse permission semantics raise the difficulties of predicting functionalities and permission usages from app descriptions. [2] Also, Digital Twin as a Service (DTaaS) paradigm utilized for the digital transformation of unique wetlands with considerable advantages, including smart scheduled maintenance, real-time monitoring, remote controlling, and predicting functionalities. [3] The developed models for predicting functional and cosmetic results of treatment as a result of testing using indicators of 112 patients with fractures of the midface area showed an overall accuracy of 91. [4] Predicting functionality of noncoding variation is one of the major challenges in modern genetics. [5] We evaluated a comprehensive group of VF measures with and without ongoing compressions to determine their performance under both conditions for predicting functionally-intact survival, the study’s primary outcome. [6] However it remains unknown whether it improves accuracy over the gold standard of invasive coronary angiography (ICA) in predicting functionally significant coronary stenosis. [7] On this dataset, we compare the performance of MM-GBSA to alternative strategies for predicting functionally disrupting mutations. [8]상당한 차이는 표면의 기능(작동) 매개변수를 예측할 가능성으로 해석됩니다. [1] 자연어의 모호성으로 인한 고유한 문제 외에도 희소한 권한 의미 체계는 앱 설명에서 기능 및 권한 사용을 예측하는 데 어려움을 줍니다. [2] 또한 DTaaS(Digital Twin as a Service) 패러다임은 스마트 정기 유지 관리, 실시간 모니터링, 원격 제어 및 예측 기능을 포함하여 고유한 습지의 디지털 변환에 활용됩니다. [3] 중안면부 골절 환자 112명을 대상으로 지표를 테스트한 결과, 치료의 기능적, 미용적 결과를 예측하기 위해 개발된 모델은 전체 정확도 91을 나타냈다. [4] 비코딩 변이의 기능을 예측하는 것은 현대 유전학의 주요 과제 중 하나입니다. [5] 우리는 연구의 주요 결과인 기능적으로 온전한 생존을 예측하기 위해 두 조건 모두에서 성능을 결정하기 위해 지속적인 압박이 있거나 없는 포괄적인 VF 측정 그룹을 평가했습니다. [6] 그러나 기능적으로 유의한 관상 동맥 협착증을 예측하는 데 있어 침습성 관상 동맥 조영술(ICA)의 표준보다 정확도가 향상되는지 여부는 아직 알려지지 않았습니다. [7] 이 데이터 세트에서 MM-GBSA의 성능을 기능적으로 파괴적인 돌연변이를 예측하기 위한 대체 전략과 비교합니다. [8]
Factor Predicting Functional
CONCLUSIONS The most important factor predicting functional decline is cognitive function, even at the severe and profound stage. [1] Univariate regression analysis was done to identify factors predicting functional outcome. [2]결론 기능 저하를 예측하는 가장 중요한 요인은 심각하고 심오한 단계에서도 인지 기능입니다. [1] 기능적 결과를 예측하는 요인을 식별하기 위해 일변량 회귀 분석이 수행되었습니다. [2]
predicting functional outcome 기능적 결과 예측
Objective: To systematically review the effectiveness of plasma D-dimer levels for predicting functional outcome and mortality following stroke. [1] Predicting functional outcomes after surgery and early adjuvant treatment is difficult due to the complex, extended, interlocking brain networks that underpin cognition. [2] These findings suggest that a single event-related NIRS measurement during Japanese shiritori tasks may be useful tool for evaluating psychophysiological indices in MDD patients, that relationship between activation and symptom may be of help in predicting functional outcome in patients. [3] Our results indicated that circ-STAT3 might be a novel biomarker for predicting functional outcome after stroke and an important contributor to the ischemic stroke recovery. [4] CONCLUSION The ML algorithms of the present study have a high sensitivity; therefore they have the potential to be screening tools for predicting functional outcomes and counselling prognosis in general practice of pediatric TBIs. [5] Conclusion SSEP abnormalities recorded on days 4 to 7 from onset of stroke are more significant than those recorded within 1 to 3 days of onset of stroke; hence, the timing of 4 to 7 days after stroke onset can be considered as better for predicting functional outcome. [6] However, its role in predicting functional outcome remains elusive. [7] We evaluated the usefulness of pc-ASPECTS on CTP in predicting functional outcome in acute posterior circulation stroke that appears to be a powerful marker for predicting functional outcome. [8] Prognostic factors for predicting functional outcome and mortality play a major role in determining the treatment outcome. [9] Machine learning-based evaluation of quantitative high-end image features provided the same discriminatory power in predicting functional outcome as multidimensional clinical scoring systems. [10] However, models based on baseline functioning variables showed a similar performance, highlighting the need to develop more accurate algorithms for predicting functional outcome in CHR-P participants. [11] Our goal was to identify which preoperative tools influence the outcomes of a TKA and if physical performance tests can be of value if used along with PROMs in predicting functional outcomes. [12] We aimed to study the correlation of BDNF serum levels with acute stroke severity and its potential role as a biomarker in predicting functional outcome. [13] Purpose: To determine the best frailty/comorbidity index for predicting functional outcomes after arthroscopic rotator cuff repair. [14] The objective of this study was to investigate the utility of grip strength in predicting functional outcome after hip fracture. [15] Background The applicability of the current models for predicting functional outcome after thrombectomy in strokes with large vessel occlusion (LVO) is affected by a moderate predictive performance. [16] Assessing DWI volume and FVH-DWI mismatch in acute stroke patients might be useful for predicting functional outcome after stroke. [17] On multivariate analysis, risk was not significant in predicting functional outcomes and quality of life. [18] CONCLUSION PC-ASPECTS on CTASI is helpful for predicting functional outcome after BAO recanalization with endovascular treatment. [19] PURPOSE This study assessed the association between diffusion-weighted imaging (DWI) volume and fluid-attenuated inversion recovery vascular hyperintensity (FVH)-DWI mismatch, functional outcome in patients with acute stroke patients receiving endovascular therapy, as well as the value of DWI volume in predicting functional outcome with stroke patients. [20] BACKGROUND & AIMS Several hip fracture patients are malnourished, but no study has attempted to determine the optimal nutritional screening tool for predicting functional outcomes. [21] Using MRI pc-ASPECTS, we evaluated inter-rater reliability, accuracy in predicting functional outcome, and compared it to the use of single anatomic location for this function. [22] Therefore, the purpose of the present study was to review the current literature on radiographic imaging of fatty infiltration and fatty atrophy to better aid surgeons in predicting functional outcome and to help guide patient decisions. [23] ConclusionsThe identified 4-biomarker panel could provide diagnostic aid to the existing imaging modalities for AIS due to LVO, and the prognostic value of IGF2, LYVE1, and THBS1 was proved in predicting functional outcomes related to collateral status. [24] CONCLUSION PC-ASPECTS on CTASI is helpful for predicting functional outcome after BAO recanalization with endovascular treatment. [25] Objective: To assess the usefulness of Posterior circulation Alberta Stroke Program Early CT Score (pc-ASPECTS) for predicting functional outcome in posterior circulation stroke patients. [26] Total triiodothyronine (T3), total thyroxine (T4), free T3, free T4, and thyroid-stimulating hormone (TSH) were assessed to determine their values for predicting functional outcome at the first follow-up clinic visits, which usually occurred 2 to 4 weeks after discharge from the hospital. [27] Prior research has identified two resting EEG biomarkers with potential for predicting functional outcomes in depression: theta current density in frontal brain regions (especially rostral anterior cingulate cortex) and alpha power over posterior scalp regions. [28] The fMRI and DTI showed better potential for predicting functional outcomes than with standard MRI parameters. [29] Predicting functional outcomes after traumatic spinal cord injury (SCI) is essential for counseling, rehabilitation planning, and discharge. [30] Correlation analysis showed that age, initial cognitive function, and the initial manual function test and the Modified Ashworth Scale for upper extremity scores were significant factors for independently predicting functional outcomes after robot-assisted therapy. [31] ConclusionsAssessing FVH before and after therapy in acute stroke patients with LVO might be useful for predicting functional outcome after stroke. [32] Objective To better understand the role of the presence or absence of motor-evoked potentials (MEPs) in predicting functional outcomes following a severe-moderate stroke. [33] Regressions revealed the impairment factor at admission and the disability factor at discharge accounted for unique variance in predicting functional outcomes at one year post-injury. [34] Secondly, to assess the efficacy of these tests in predicting functional outcomes via the motor subscale of the Functional Independence Measure (mFIM). [35] Future studies aimed at exploring fNIRS differences in different clinical stages, longitudinal changes, medication effects, variations during different cognitive task paradigms, cross-cultural comparisons, and applying more delicate statistical analytic methodologies are warranted to develop more accurate biomarkers that can be applied in clinical practice for differential diagnosis, monitoring symptoms, predicting functional outcomes, and the personalized decision regarding treatment options in patients with schizophrenia. [36] Univariate regression analysis was done to identify factors predicting functional outcome. [37] Background: Multiple chronic conditions (MCC) contribute to functional disability in the general population although its role in predicting functional outcome (FO) among patients with stroke is not well understood. [38] We examined the performance of NIHSS at different timepoints in predicting functional outcome of patients with thrombolysed AIS. [39]목적: 뇌졸중 후 기능적 결과와 사망률을 예측하기 위한 혈장 D-dimer 수치의 효과를 체계적으로 검토합니다. [1] 수술 및 조기 보조제 치료 후 기능적 결과를 예측하는 것은 인지를 뒷받침하는 복잡하고 확장된 연동 뇌 네트워크로 인해 어렵습니다. [2] 이러한 결과는 일본 시리토리 작업 중 단일 이벤트 관련 NIRS 측정이 MDD 환자의 정신 생리학적 지표를 평가하는 데 유용한 도구일 수 있으며 활성화와 증상 사이의 관계가 환자의 기능적 결과를 예측하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다. [3] 우리의 결과는 circ-STAT3가 뇌졸중 후 기능적 결과를 예측하기 위한 새로운 바이오마커이자 허혈성 뇌졸중 회복에 중요한 기여자가 될 수 있음을 나타냅니다. [4] 결론 본 연구의 ML 알고리즘은 높은 감도를 가지고 있습니다. 따라서 그들은 소아 TBI의 일반적인 진료에서 기능적 결과와 상담 예후를 예측하기 위한 스크리닝 도구가 될 가능성이 있습니다. [5] 결론 뇌졸중 발병 후 4~7일에 기록된 SSEP 이상은 뇌졸중 발병 1~3일 이내에 기록된 이상보다 더 중요합니다. 따라서 뇌졸중 발병 후 4~7일의 타이밍이 기능적 결과를 예측하는 데 더 나은 것으로 간주될 수 있습니다. [6] 그러나 기능적 결과를 예측하는 역할은 여전히 애매합니다. [7] 우리는 기능적 결과를 예측하기 위한 강력한 마커인 것으로 보이는 급성 후방 순환 뇌졸중에서 기능적 결과를 예측하는 CTP에 대한 pc-ASPECTS의 유용성을 평가했습니다. [8] 기능적 결과와 사망률을 예측하는 예후 인자는 치료 결과를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. [9] 정량적 고급 이미지 기능의 기계 학습 기반 평가는 다차원 임상 점수 시스템과 동일한 기능적 결과 예측 능력을 제공했습니다. [10] 그러나 기본 기능 변수를 기반으로 하는 모델은 유사한 성능을 보여 CHR-P 참가자의 기능적 결과를 예측하기 위한 보다 정확한 알고리즘을 개발할 필요성을 강조했습니다. [11] 우리의 목표는 어떤 수술 전 도구가 TKA의 결과에 영향을 미치고 기능적 결과를 예측하는 데 PROM과 함께 사용되는 경우 물리적 성능 테스트가 가치가 있는지 식별하는 것이었습니다. [12] 우리는 BDNF 혈청 수준과 급성 뇌졸중 중증도의 상관관계와 기능적 결과를 예측하는 바이오마커로서의 잠재적 역할을 연구하는 것을 목표로 했습니다. [13] 목적: 관절경적 회전근개 봉합술 후 기능적 결과를 예측하기 위한 최적의 노쇠/동반이환 지수를 알아보고자 하였다. [14] 이 연구의 목적은 고관절 골절 후 기능적 결과를 예측하는 데 악력의 유용성을 조사하는 것이었습니다. [15] 배경 큰 혈관 폐색(LVO)이 있는 뇌졸중에서 혈전 절제술 후 기능적 결과를 예측하기 위한 현재 모델의 적용 가능성은 중간 정도의 예측 성능에 의해 영향을 받습니다. [16] 급성 뇌졸중 환자에서 DWI 부피와 FVH-DWI 불일치를 평가하는 것은 뇌졸중 후 기능적 결과를 예측하는 데 유용할 수 있습니다. [17] 다변량 분석에서 위험은 기능적 결과와 삶의 질을 예측하는 데 중요하지 않았습니다. [18] 결론 CTASI에 대한 PC-ASPECTS는 혈관내 치료로 BAO 재개통술 후 기능적 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. [19] 목적 이 연구는 확산강조영상(DWI) 용적과 체액-감쇠역전회복혈관고강도(FVH)-DWI 불일치, 혈관내 치료를 받는 급성 뇌졸중 환자의 기능적 결과, DWI 용적의 값 사이의 연관성을 평가했습니다. 뇌졸중 환자의 기능적 결과 예측. [20] 배경 및 목표 몇몇 고관절 골절 환자는 영양 실조 상태이지만 기능적 결과를 예측하기 위한 최적의 영양 검사 도구를 결정하려는 연구는 없습니다. [21] MRI pc-ASPECTS를 사용하여 평가자 간 신뢰도, 기능적 결과 예측의 정확도를 평가하고 이 기능에 대해 단일 해부학적 위치를 사용하는 경우와 비교했습니다. [22] 따라서 본 연구의 목적은 외과의가 기능적 결과를 예측하고 환자의 결정을 안내하는 데 도움이 되도록 지방 침윤 및 지방 위축의 방사선 영상화에 대한 최신 문헌을 검토하는 것입니다. [23] 결론 확인된 4개의 바이오마커 패널은 LVO로 인한 AIS에 대한 기존 영상 방식에 진단적 도움을 제공할 수 있으며, 부수적 상태와 관련된 기능적 결과를 예측하는 데 IGF2, LYVE1 및 THBS1의 예후 가치가 입증되었습니다. [24] 결론 CTASI에 대한 PC-ASPECTS는 혈관내 치료로 BAO 재개통술 후 기능적 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. [25] 목적: 후방 순환 뇌졸중 환자의 기능적 결과를 예측하기 위한 후방 순환 알버타 뇌졸중 프로그램 조기 CT 점수(pc-ASPECTS)의 유용성을 평가합니다. [26] 총 트리요오드티로닌(T3), 총 티록신(T4), 유리 T3, 유리 T4 및 갑상선 자극 호르몬(TSH)을 평가하여 일반적으로 2~3일에 첫 번째 후속 진료 방문 시 기능적 결과를 예측하는 값을 결정했습니다. 퇴원 후 4 주. [27] 이전 연구에서는 우울증의 기능적 결과를 예측할 수 있는 잠재성이 있는 두 가지 휴식 EEG 바이오마커를 확인했습니다. 전두엽 뇌 영역(특히 입쪽 앞쪽 대상 피질)의 세타 전류 밀도와 두피 뒤쪽 영역의 알파 전력입니다. [28] fMRI와 DTI는 표준 MRI 매개변수보다 기능적 결과를 더 잘 예측할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. [29] 외상성 척수 손상(SCI) 후 기능적 결과를 예측하는 것은 상담, 재활 계획 및 퇴원에 필수적입니다. [30] 상관 분석 결과 연령, 초기 인지 기능, 초기 도수 기능 검사 및 상지 점수에 대한 Modified Ashworth Scale이 로봇 보조 치료 후 기능적 결과를 독립적으로 예측하는 중요한 요인으로 나타났습니다. [31] nan [32] nan [33] nan [34] nan [35] nan [36] 기능적 결과를 예측하는 요인을 식별하기 위해 일변량 회귀 분석이 수행되었습니다. [37] nan [38] nan [39]
predicting functional decline 기능 저하 예측
Of the five modalities examined, neurocognitive measures demonstrated the best accuracy in predicting functional decline (accuracy = 74. [1] As such, changes in decision-making performance may assist with predicting functional decline in people with psychosis. [2] Predicting functional decline and survival in amyotrophic lateral sclerosis. [3] CONCLUSIONS The most important factor predicting functional decline is cognitive function, even at the severe and profound stage. [4] The findings support the use of neuroimaging of WMH, in conjunction with biomarkers, as a tool in predicting functional decline in patients with MCI. [5]검사된 5가지 양식 중 신경인지 측정은 기능 저하를 예측하는 데 가장 정확한 정확도를 보여주었습니다(정확도 = 74. [1] 따라서 의사 결정 능력의 변화는 정신병 환자의 기능 저하를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. [2] 근위축성 측삭 경화증의 기능 저하 및 생존 예측 [3] 결론 기능 저하를 예측하는 가장 중요한 요인은 심각하고 심오한 단계에서도 인지 기능입니다. [4] 이 발견은 MCI 환자의 기능 저하를 예측하는 도구로서 WMH의 신경영상을 바이오마커와 함께 사용하는 것을 뒷받침합니다. [5]
predicting functional recovery
The type of stroke should be taken into consideration when predicting functional recovery and planning rehabilitation management in stroke patients. [1] Predicting functional recovery of stroke patients is impor tant from both clinical and academic points of view. [2] Results In per-segment analysis, ECV was superior to TEI and RIM in predicting functional recovery (area under receiver operating characteristic curve [AUC]: 0. [3] ECV showed good performance in predicting functional recovery with cutoff value 34. [4]뇌졸중 환자의 기능 회복을 예측하고 재활 관리를 계획할 때 뇌졸중의 유형을 고려해야 합니다. [1] 뇌졸중 환자의 기능적 회복을 예측하는 것은 임상 및 학문적 관점에서 모두 중요합니다. [2] 결과 세그먼트별 분석에서 ECV는 기능 회복을 예측하는 데 TEI 및 RIM보다 우수했습니다(수신기 작동 특성 곡선 [AUC] 아래 영역: 0). [3] nan [4]
predicting functional association
Summary Analysis of conservation of gene neighbourhoods over different evolutionary levels is important for understanding operon and gene cluster evolution, and predicting functional associations. [1] To dissect this complexity, we ranked genes in the Hhs locus by predicting functional association with multiple Hhs-related processes. [2] To dissect this complexity, we ranked genes in the Histh locus by predicting functional association with multiple Histh-related processes. [3]요약 다양한 진화 수준에서 유전자 이웃의 보존에 대한 분석은 오페론 및 유전자 클러스터 진화를 이해하고 기능적 연관성을 예측하는 데 중요합니다. [1] 이 복잡성을 해부하기 위해 우리는 여러 Hhs 관련 프로세스와의 기능적 연관성을 예측하여 Hhs 유전자좌의 유전자 순위를 매겼습니다. [2] 이 복잡성을 해부하기 위해 우리는 여러 Histh 관련 프로세스와의 기능적 연관성을 예측하여 Histh 유전자좌의 유전자 순위를 매겼습니다. [3]
predicting functional change
Our finding suggest that the stop+4 model may help in predicting functional changes. [1] To assess the prognostic value of QA in predicting functional changes. [2] Currently, there are several computational tools for predicting functional changes caused by genetic variations. [3]우리의 발견은 stop+4 모델이 기능적 변화를 예측하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다. [1] 기능적 변화를 예측할 때 QA의 예후적 가치를 평가합니다. [2] 현재, 유전적 변이로 인한 기능적 변화를 예측하기 위한 여러 계산 도구가 있습니다. [3]
predicting functional independence 기능적 독립성 예측
Optimal thresholds of the most important variables predicting functional independence (mRS 0–2 after 90 days) were calculated using receiver operating characteristic curves and their predictive performance was tested in an independent dataset using machine learning algorithms. [1] OBJECTIVE The study aimed to evaluate the prognostic role of modified TAN collateral score in predicting functional independence in ischemic stroke patients, who underwent endovascular therapy. [2] The sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy of benign ICH for predicting functional independence at 3 months were 30. [3]기능적 독립성을 예측하는 가장 중요한 변수(90일 후 mRS 0-2)의 최적 임계값은 수신기 작동 특성 곡선을 사용하여 계산되었으며 예측 성능은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 독립적인 데이터 세트에서 테스트되었습니다. [1] 목적 이 연구는 혈관내 치료를 받은 허혈성 뇌졸중 환자에서 기능적 독립성을 예측하는 데 변형된 TAN 측부 점수의 예후 역할을 평가하는 것을 목표로 하고 있습니다. [2] 양성 ICH의 3개월차 기능적 독립성 예측에 대한 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도, 정확도는 30이었다. [3]
predicting functional response
Author summary Task-driven deep neural networks have shown great potential in predicting functional responses of biological neurons. [1] Furthermore, we also considered the problem of predicting functional responses from functional predictors i. [2]nan [1] 또한 기능적 예측자 i에서 기능적 응답을 예측하는 문제도 고려했습니다. [2]
predicting functional mobility 기능적 이동성 예측
We aimed to investigate the predictive power of the UEFI in predicting functional mobility. [1] The Blatchford Allman Russell tool demonstrated outstanding discrimination for predicting functional mobility outcomes post-amputation (0. [2]우리는 기능적 이동성을 예측하는 UEFI의 예측력을 조사하는 것을 목표로 했습니다. [1] Blatchford Allman Russell 도구는 절단 후 기능적 이동성 결과를 예측하는 데 탁월한 식별력을 보여주었습니다(0. [2]
predicting functional group 기능 그룹 예측
We present the first implementation of ML using image-based CNNs for predicting functional groups from a spectroscopic method. [1] We present the first implementation of ML using image-based CNNs for predicting functional groups from a spectroscopic method. [2]분광법에서 기능 그룹을 예측하기 위해 이미지 기반 CNN을 사용하는 ML의 첫 번째 구현을 제시합니다. [1] 분광법에서 기능 그룹을 예측하기 위해 이미지 기반 CNN을 사용하는 ML의 첫 번째 구현을 제시합니다. [2]
predicting functional impact 기능적 영향 예측
Furthermore, we summarize strategies for variant validation, genotyping and predicting functional impact and emphasize challenges remaining in achieving long-read sequencing at a population scale. [1] The performances of PolyPhen-2 and SIFT in predicting functional impacts varied across the two genes. [2]또한 변이체 검증, 유전자형 분석 및 기능적 영향 예측을 위한 전략을 요약하고 인구 규모에서 긴 읽기 시퀀싱을 달성하는 데 남아 있는 과제를 강조합니다. [1] 기능적 영향을 예측하는 PolyPhen-2 및 SIFT의 성능은 두 유전자에 걸쳐 다양했습니다. [2]