Zeitschriftenartikel zum Thema „Disease progression modeling“
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Reeve, Russell, Lei Pang, Bradley Ferguson, Michael O’Kelly, Seth Berry und Wei Xiao. „Rheumatoid Arthritis Disease Progression Modeling“. Therapeutic Innovation & Regulatory Science 47, Nr. 6 (November 2013): 641–50. http://dx.doi.org/10.1177/2168479013499571.
Der volle Inhalt der QuelleInoue, Lurdes Y. T., Ruth Etzioni, Christopher Morrell und Peter Müller. „Modeling Disease Progression With Longitudinal Markers“. Journal of the American Statistical Association 103, Nr. 481 (01.03.2008): 259–70. http://dx.doi.org/10.1198/016214507000000356.
Der volle Inhalt der QuellePlevritis, Sylvia K. „Modeling disease progression in outcomes research“. Academic Radiology 6 (Januar 1999): S132—S133. http://dx.doi.org/10.1016/s1076-6332(99)80108-1.
Der volle Inhalt der QuelleYoung, Alexandra L., Felix J. S. Bragman, Bojidar Rangelov, MeiLan K. Han, Craig J. Galbán, David A. Lynch, David J. Hawkes et al. „Disease Progression Modeling in Chronic Obstructive Pulmonary Disease“. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 201, Nr. 3 (01.02.2020): 294–302. http://dx.doi.org/10.1164/rccm.201908-1600oc.
Der volle Inhalt der QuelleRooney, William D., Yosef A. Berlow, William T. Triplett, Sean C. Forbes, Rebecca J. Willcocks, Dah-Jyuu Wang, Ishu Arpan et al. „Modeling disease trajectory in Duchenne muscular dystrophy“. Neurology 94, Nr. 15 (17.03.2020): e1622-e1633. http://dx.doi.org/10.1212/wnl.0000000000009244.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Jiayu, Jun Liu, Vaibhav A. Narayan und Jieping Ye. „Modeling disease progression via multi-task learning“. NeuroImage 78 (September 2013): 233–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.03.073.
Der volle Inhalt der QuelleMehdipour Ghazi, Mostafa, Mads Nielsen, Akshay Pai, Marc Modat, M. Jorge Cardoso, Sébastien Ourselin und Lauge Sørensen. „Robust parametric modeling of Alzheimer’s disease progression“. NeuroImage 225 (Januar 2021): 117460. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117460.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Zhaonan, Soumya Ghosh, Ying Li, Yu Cheng, Amrita Mohan, Cristina Sampaio und Jianying Hu. „A probabilistic disease progression modeling approach and its application to integrated Huntington’s disease observational data“. JAMIA Open 2, Nr. 1 (07.01.2019): 123–30. http://dx.doi.org/10.1093/jamiaopen/ooy060.
Der volle Inhalt der QuelleGomeni, Roberto, Monica Simeoni, Marina Zvartau-Hind, Michael C. Irizarry, Daren Austin und Michael Gold. „Modeling Alzheimer's disease progression using the disease system analysis approach“. Alzheimer's & Dementia 8, Nr. 1 (22.07.2011): 39–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.jalz.2010.12.012.
Der volle Inhalt der QuelleCook, Sarah F., und Robert R. Bies. „Disease Progression Modeling: Key Concepts and Recent Developments“. Current Pharmacology Reports 2, Nr. 5 (15.08.2016): 221–30. http://dx.doi.org/10.1007/s40495-016-0066-x.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Xiaoke, Long Gao und Kai Tan. „Modeling disease progression using dynamics of pathway connectivity“. Bioinformatics 30, Nr. 16 (25.04.2014): 2343–50. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btu298.
Der volle Inhalt der QuelleSoper, Braden C., Jose Cadena, Sam Nguyen, Kwan Ho Ryan Chan, Paul Kiszka, Lucas Womack, Mark Work et al. „Dynamic modeling of hospitalized COVID-19 patients reveals disease state–dependent risk factors“. Journal of the American Medical Informatics Association 29, Nr. 5 (22.02.2022): 864–72. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocac012.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Liuqing, Xifeng Wang, Qi Guo, Scott Gladstein, Dustin Wooten, Tengfei Li, Weining Z. Robieson, Yan Sun und Xin Huang. „Deep Learning Based Multimodal Progression Modeling for Alzheimer’s Disease“. Statistics in Biopharmaceutical Research 13, Nr. 3 (10.03.2021): 337–43. http://dx.doi.org/10.1080/19466315.2021.1884129.
Der volle Inhalt der QuellePičulin, Matej, Tim Smole, Bojan Žunkovič, Enja Kokalj, Marko Robnik-Šikonja, Matjaž Kukar, Dimitrios I. Fotiadis et al. „Disease Progression of Hypertrophic Cardiomyopathy: Modeling Using Machine Learning“. JMIR Medical Informatics 10, Nr. 2 (02.02.2022): e30483. http://dx.doi.org/10.2196/30483.
Der volle Inhalt der QuelleNoyes, K., A. Bajorska, AR Chappel, S. Schwid, LR Mehta, R. Holloway und A. Dick. „PMC48 “UNNATURAL” HISTORY: MODELING DISEASE PROGRESSION USING OBSERVATIONAL DATA“. Value in Health 12, Nr. 3 (Mai 2009): A28. http://dx.doi.org/10.1016/s1098-3015(10)73199-5.
Der volle Inhalt der QuelleVenkatraghavan, Vikram, Esther E. Bron, Wiro J. Niessen und Stefan Klein. „Disease progression timeline estimation for Alzheimer's disease using discriminative event based modeling“. NeuroImage 186 (Februar 2019): 518–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.11.024.
Der volle Inhalt der QuelleOjha, Vaghawan Prasad, Shantia Yarahmadian und Madhav Om. „Stochastic Modeling and Simulation of Filament Aggregation in Alzheimer’s Disease“. Processes 12, Nr. 1 (09.01.2024): 157. http://dx.doi.org/10.3390/pr12010157.
Der volle Inhalt der QuelleKühnel, Line, Anna‐Karin Berger, Bo Markussen und Lars L. Raket. „Simultaneous modeling of Alzheimer's disease progression via multiple cognitive scales“. Statistics in Medicine 40, Nr. 14 (14.04.2021): 3251–66. http://dx.doi.org/10.1002/sim.8932.
Der volle Inhalt der QuelleGoodison, Steve, Mark E. Sherman und Yijun Sun. „Computational disease progression modeling can provide insights into cancer evolution“. Oncoscience 7, Nr. 3-4 (01.05.2020): 21–22. http://dx.doi.org/10.18632/oncoscience.501.
Der volle Inhalt der QuelleKotze, L. „PNS222 IMPUTATION TECHNIQUES FOR MISSING COVARIATES WHEN MODELING DISEASE PROGRESSION“. Value in Health 22 (Mai 2019): S323. http://dx.doi.org/10.1016/j.jval.2019.04.1578.
Der volle Inhalt der QuelleKarlsson, Kristin E., Justin J. Wilkins, Fredrik Jonsson, Per-Henrik Zingmark, Mats O. Karlsson und E. Niclas Jonsson. „Modeling Disease Progression in Acute Stroke Using Clinical Assessment Scales“. AAPS Journal 12, Nr. 4 (21.09.2010): 683–91. http://dx.doi.org/10.1208/s12248-010-9230-0.
Der volle Inhalt der QuelleGreen, C., und S. Zhang. „Modeling Disease Progression In Alzheimer's Dementia To Inform HTA (CEA)“. Value in Health 17, Nr. 7 (November 2014): A563. http://dx.doi.org/10.1016/j.jval.2014.08.1866.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Xiaoli, Peng Cao, André R. Gonçalves, Dazhe Zhao und Arindam Banerjee. „Modeling Alzheimer’s Disease Progression with Fused Laplacian Sparse Group Lasso“. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 12, Nr. 6 (17.10.2018): 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3230668.
Der volle Inhalt der QuelleDonohue, Michael C., Anthony Gamst, Clifford Jack, Laurel Beckett, Michael Weiner, Paul Aisen, Rema Raman und Ronald Thomas. „F3-02-02: MODELING LONG-TERM DISEASE PROGRESSION WITH COVARIATES“. Alzheimer's & Dementia 10 (Juli 2014): P203—P204. http://dx.doi.org/10.1016/j.jalz.2014.04.253.
Der volle Inhalt der QuelleJanke, Andrew L., Greig de Zubicaray, Stephen E. Rose, Mark Griffin, Jonathan B. Chalk und Graham J. Galloway. „4D deformation modeling of cortical disease progression in Alzheimer's dementia“. Magnetic Resonance in Medicine 46, Nr. 4 (Oktober 2001): 661–66. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.1243.
Der volle Inhalt der QuelleOzkan, Alican, Gwenn Merry, David B. Chou, Viktor Horvath, Lorenzo E. Ferri, Rocco Ricciardi, Liliana G. Bordeianou, Sean Hall und Donald Ingber. „878 MODELING INFLAMMATORY BOWEL DISEASE PROGRESSION IN HUMAN ORGAN-CHIPS“. Gastroenterology 164, Nr. 6 (Mai 2023): S—195. http://dx.doi.org/10.1016/s0016-5085(23)01430-0.
Der volle Inhalt der QuelleSukkar, Rafid, Bradley Wyman, Elyse Katz, Yanwei Zhang und David Raunig. „P1-118: Modeling Alzheimer's disease progression using hidden markov models“. Alzheimer's & Dementia 7 (Juli 2011): S147. http://dx.doi.org/10.1016/j.jalz.2011.05.397.
Der volle Inhalt der QuellePlatero, Carlos. „Categorical predictive and disease progression modeling in the early stage of Alzheimer’s disease“. Journal of Neuroscience Methods 374 (Mai 2022): 109581. http://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2022.109581.
Der volle Inhalt der QuelleNie, Liqiang, Luming Zhang, Lei Meng, Xuemeng Song, Xiaojun Chang und Xuelong Li. „Modeling Disease Progression via Multisource Multitask Learners: A Case Study With Alzheimer’s Disease“. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 28, Nr. 7 (Juli 2017): 1508–19. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2016.2520964.
Der volle Inhalt der QuelleBaum, Larry, und Eric Baum. „Progressive Diseases: Interpretation of Genetic Data“. Journal of Theoretical Medicine 2, Nr. 1 (1999): 1–7. http://dx.doi.org/10.1080/17486709909490784.
Der volle Inhalt der QuellePfeiffer, John, Tim Foley, Eduardo Braun, Anu Antony, Lance Munn, Joseph R. Peterson, John A. Cole und The SimBioSys Team. „Abstract 1917: Accurate modeling of HER2 positive breast cancer disease progression with a biophysical modeling software“. Cancer Research 82, Nr. 12_Supplement (15.06.2022): 1917. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-1917.
Der volle Inhalt der QuelleSidhu, Ishnoor, Sonali P. Barwe, Raju K. Pillai und Anilkumar Gopalakrishnapillai. „Harnessing the Power of Induced Pluripotent Stem Cells and Gene Editing Technology: Therapeutic Implications in Hematological Malignancies“. Cells 10, Nr. 10 (09.10.2021): 2698. http://dx.doi.org/10.3390/cells10102698.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Darae, Dongwoo Chae, Chi Young Shim, In-Jeong Cho, Geu-Ru Hong, Kyungsoo Park und Jong-Won Ha. „Predicting Disease Progression in Patients with Bicuspid Aortic Stenosis Using Mathematical Modeling“. Journal of Clinical Medicine 8, Nr. 9 (24.08.2019): 1302. http://dx.doi.org/10.3390/jcm8091302.
Der volle Inhalt der QuelleCao, Yanguang, Debra C. DuBois, Hao Sun, Richard R. Almon und William J. Jusko. „Modeling Diabetes Disease Progression and Salsalate Intervention in Goto-Kakizaki Rats“. Journal of Pharmacology and Experimental Therapeutics 339, Nr. 3 (08.09.2011): 896–904. http://dx.doi.org/10.1124/jpet.111.185686.
Der volle Inhalt der QuelleMaitland, M. L., K. Wu, M. R. Sharma, Y. Jin, S. P. Kang, W. M. Stadler, T. G. Karrison, M. J. Ratain und R. R. Bies. „Estimation of Renal Cell Carcinoma Treatment Effects From Disease Progression Modeling“. Clinical Pharmacology & Therapeutics 93, Nr. 4 (27.12.2012): 345–51. http://dx.doi.org/10.1038/clpt.2012.263.
Der volle Inhalt der QuelleAsena, Tilahun Ferede, und Ayele Taye Goshu. „Comparison of Sojourn Time Distributions in Modeling HIV/AIDS Disease Progression“. Biometrical Letters 54, Nr. 2 (20.12.2017): 155–74. http://dx.doi.org/10.1515/bile-2017-0009.
Der volle Inhalt der QuelleWalker, Rachel, Jaime Mejia, Jae K. Lee, Jose M. Pimiento, Mokenge Malafa, Anna R. Giuliano, Domenico Coppola und Heiko Enderling. „Personalizing Gastric Cancer Screening With Predictive Modeling of Disease Progression Biomarkers“. Applied Immunohistochemistry & Molecular Morphology 27, Nr. 4 (April 2019): 270–77. http://dx.doi.org/10.1097/pai.0000000000000598.
Der volle Inhalt der QuelleJacqmin, Philippe, Ronald Gieschke, Isabelle Delor, Eric Snoeck, Eduardo Vianna, Carole Vuillerot und Patricia Sanwald Ducray. „Mathematical Disease Progression Modeling in Type 2/3 Spinal Muscular Atrophy“. Muscle & Nerve 58, Nr. 4 (28.08.2018): 528–35. http://dx.doi.org/10.1002/mus.26178.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Ming, und Yuanjia Wang. „Nonlinear model with random inflection points for modeling neurodegenerative disease progression“. Statistics in Medicine 37, Nr. 30 (06.09.2018): 4721–42. http://dx.doi.org/10.1002/sim.7951.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Yun Jeong, Bora Yoon, Yong S. Shim, Seon-Ok Kim, Hwa Jung Kim, Seong Hye Choi, Jee Hyang Jeong, Soo Jin Yoon, Dong Won Yang und Jae-Hong Lee. „Predictors of Clinical Progression of Subjective Memory Impairment in Elderly Subjects: Data from the Clinical Research Centers for Dementia of South Korea (CREDOS)“. Dementia and Geriatric Cognitive Disorders 40, Nr. 3-4 (2015): 158–65. http://dx.doi.org/10.1159/000430807.
Der volle Inhalt der QuelleRoss, Jennifer M., Roger Ying, Connie L. Celum, Jared M. Baeten, Katherine K. Thomas, Pamela M. Murnane, Heidi van Rooyen, James P. Hughes und Ruanne V. Barnabas. „Modeling HIV disease progression and transmission at population-level: The potential impact of modifying disease progression in HIV treatment programs“. Epidemics 23 (Juni 2018): 34–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.epidem.2017.12.001.
Der volle Inhalt der QuelleThomson, J. L., und W. E. Copes. „Modeling Disease Progression of Camellia Twig Blight Using a Recurrent Event Model“. Phytopathology® 99, Nr. 4 (April 2009): 378–84. http://dx.doi.org/10.1094/phyto-99-4-0378.
Der volle Inhalt der QuelleCaldwell, Kim A., Corey W. Willicott und Guy A. Caldwell. „Modeling neurodegeneration in Caenorhabditiselegans“. Disease Models & Mechanisms 13, Nr. 10 (01.10.2020): dmm046110. http://dx.doi.org/10.1242/dmm.046110.
Der volle Inhalt der QuelleAndrade-Restrepo, Martin, Paul Lemarre, Laurent Pujo-Menjouet, Leon Matar Tine und Sorin Ionel Ciuperca. „Modeling the spatial propagation of Aβ oligomers in Alzheimer’s Disease“. ESAIM: Proceedings and Surveys 67 (2020): 30–45. http://dx.doi.org/10.1051/proc/202067003.
Der volle Inhalt der QuelleREYES-SILVEYRA, JORGE, ARMIN R. MIKLER, JUSTIN ZHAO und ANGEL BRAVO-SALGADO. „MODELING INFECTIOUS OUTBREAKS IN NON-HOMOGENEOUS POPULATIONS“. Journal of Biological Systems 19, Nr. 04 (Dezember 2011): 591–606. http://dx.doi.org/10.1142/s0218339011004007.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Lu, Jiho Sohn, Robert J. Genco, Jean Wactawski-Wende, Steve Goodison, Patricia I. Diaz und Yijun Sun. „Computational approach to modeling microbiome landscapes associated with chronic human disease progression“. PLOS Computational Biology 18, Nr. 8 (04.08.2022): e1010373. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010373.
Der volle Inhalt der QuelleTabberer, Maggie, Sebastian Gonzalez-McQuire, Hana Muellerova, Andrew H. Briggs, Maureen P. M. H. Rutten-van Mölken, Mike Chambers und David A. Lomas. „Development of a Conceptual Model of Disease Progression for Use in Economic Modeling of Chronic Obstructive Pulmonary Disease“. Medical Decision Making 37, Nr. 4 (02.08.2016): 440–52. http://dx.doi.org/10.1177/0272989x16662009.
Der volle Inhalt der QuelleExuzides, Alex, Chris Colby, Andrew H. Briggs, David A. Lomas, Maureen P. M. H. Rutten-van Mölken, Maggie Tabberer, Mike Chambers et al. „Statistical Modeling of Disease Progression for Chronic Obstructive Pulmonary Disease Using Data from the ECLIPSE Study“. Medical Decision Making 37, Nr. 4 (08.10.2015): 453–68. http://dx.doi.org/10.1177/0272989x15610781.
Der volle Inhalt der QuelleCosta, Bárbara, und Nuno Vale. „Exploring HERV-K (HML-2) Influence in Cancer and Prospects for Therapeutic Interventions“. International Journal of Molecular Sciences 24, Nr. 19 (27.09.2023): 14631. http://dx.doi.org/10.3390/ijms241914631.
Der volle Inhalt der QuelleDunson, David B., und Donna D. Baird. „Bayesian Modeling of Incidence and Progression of Disease from Cross-Sectional Data“. Biometrics 58, Nr. 4 (Dezember 2002): 813–22. http://dx.doi.org/10.1111/j.0006-341x.2002.00813.x.
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