Articles de revues sur le sujet « Disease progression modeling »
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Reeve, Russell, Lei Pang, Bradley Ferguson, Michael O’Kelly, Seth Berry et Wei Xiao. « Rheumatoid Arthritis Disease Progression Modeling ». Therapeutic Innovation & ; Regulatory Science 47, no 6 (novembre 2013) : 641–50. http://dx.doi.org/10.1177/2168479013499571.
Texte intégralInoue, Lurdes Y. T., Ruth Etzioni, Christopher Morrell et Peter Müller. « Modeling Disease Progression With Longitudinal Markers ». Journal of the American Statistical Association 103, no 481 (1 mars 2008) : 259–70. http://dx.doi.org/10.1198/016214507000000356.
Texte intégralPlevritis, Sylvia K. « Modeling disease progression in outcomes research ». Academic Radiology 6 (janvier 1999) : S132—S133. http://dx.doi.org/10.1016/s1076-6332(99)80108-1.
Texte intégralYoung, 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, no 3 (1 février 2020) : 294–302. http://dx.doi.org/10.1164/rccm.201908-1600oc.
Texte intégralRooney, 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, no 15 (17 mars 2020) : e1622-e1633. http://dx.doi.org/10.1212/wnl.0000000000009244.
Texte intégralZhou, Jiayu, Jun Liu, Vaibhav A. Narayan et Jieping Ye. « Modeling disease progression via multi-task learning ». NeuroImage 78 (septembre 2013) : 233–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.03.073.
Texte intégralMehdipour Ghazi, Mostafa, Mads Nielsen, Akshay Pai, Marc Modat, M. Jorge Cardoso, Sébastien Ourselin et Lauge Sørensen. « Robust parametric modeling of Alzheimer’s disease progression ». NeuroImage 225 (janvier 2021) : 117460. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117460.
Texte intégralSun, Zhaonan, Soumya Ghosh, Ying Li, Yu Cheng, Amrita Mohan, Cristina Sampaio et Jianying Hu. « A probabilistic disease progression modeling approach and its application to integrated Huntington’s disease observational data ». JAMIA Open 2, no 1 (7 janvier 2019) : 123–30. http://dx.doi.org/10.1093/jamiaopen/ooy060.
Texte intégralGomeni, Roberto, Monica Simeoni, Marina Zvartau-Hind, Michael C. Irizarry, Daren Austin et Michael Gold. « Modeling Alzheimer's disease progression using the disease system analysis approach ». Alzheimer's & ; Dementia 8, no 1 (22 juillet 2011) : 39–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.jalz.2010.12.012.
Texte intégralCook, Sarah F., et Robert R. Bies. « Disease Progression Modeling : Key Concepts and Recent Developments ». Current Pharmacology Reports 2, no 5 (15 août 2016) : 221–30. http://dx.doi.org/10.1007/s40495-016-0066-x.
Texte intégralMa, Xiaoke, Long Gao et Kai Tan. « Modeling disease progression using dynamics of pathway connectivity ». Bioinformatics 30, no 16 (25 avril 2014) : 2343–50. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btu298.
Texte intégralSoper, 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, no 5 (22 février 2022) : 864–72. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocac012.
Texte intégralYang, Liuqing, Xifeng Wang, Qi Guo, Scott Gladstein, Dustin Wooten, Tengfei Li, Weining Z. Robieson, Yan Sun et Xin Huang. « Deep Learning Based Multimodal Progression Modeling for Alzheimer’s Disease ». Statistics in Biopharmaceutical Research 13, no 3 (10 mars 2021) : 337–43. http://dx.doi.org/10.1080/19466315.2021.1884129.
Texte intégralPičulin, 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, no 2 (2 février 2022) : e30483. http://dx.doi.org/10.2196/30483.
Texte intégralNoyes, K., A. Bajorska, AR Chappel, S. Schwid, LR Mehta, R. Holloway et A. Dick. « PMC48 “UNNATURAL” HISTORY : MODELING DISEASE PROGRESSION USING OBSERVATIONAL DATA ». Value in Health 12, no 3 (mai 2009) : A28. http://dx.doi.org/10.1016/s1098-3015(10)73199-5.
Texte intégralVenkatraghavan, Vikram, Esther E. Bron, Wiro J. Niessen et Stefan Klein. « Disease progression timeline estimation for Alzheimer's disease using discriminative event based modeling ». NeuroImage 186 (février 2019) : 518–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.11.024.
Texte intégralOjha, Vaghawan Prasad, Shantia Yarahmadian et Madhav Om. « Stochastic Modeling and Simulation of Filament Aggregation in Alzheimer’s Disease ». Processes 12, no 1 (9 janvier 2024) : 157. http://dx.doi.org/10.3390/pr12010157.
Texte intégralKühnel, Line, Anna‐Karin Berger, Bo Markussen et Lars L. Raket. « Simultaneous modeling of Alzheimer's disease progression via multiple cognitive scales ». Statistics in Medicine 40, no 14 (14 avril 2021) : 3251–66. http://dx.doi.org/10.1002/sim.8932.
Texte intégralGoodison, Steve, Mark E. Sherman et Yijun Sun. « Computational disease progression modeling can provide insights into cancer evolution ». Oncoscience 7, no 3-4 (1 mai 2020) : 21–22. http://dx.doi.org/10.18632/oncoscience.501.
Texte intégralKotze, 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.
Texte intégralKarlsson, Kristin E., Justin J. Wilkins, Fredrik Jonsson, Per-Henrik Zingmark, Mats O. Karlsson et E. Niclas Jonsson. « Modeling Disease Progression in Acute Stroke Using Clinical Assessment Scales ». AAPS Journal 12, no 4 (21 septembre 2010) : 683–91. http://dx.doi.org/10.1208/s12248-010-9230-0.
Texte intégralGreen, C., et S. Zhang. « Modeling Disease Progression In Alzheimer's Dementia To Inform HTA (CEA) ». Value in Health 17, no 7 (novembre 2014) : A563. http://dx.doi.org/10.1016/j.jval.2014.08.1866.
Texte intégralLiu, Xiaoli, Peng Cao, André R. Gonçalves, Dazhe Zhao et Arindam Banerjee. « Modeling Alzheimer’s Disease Progression with Fused Laplacian Sparse Group Lasso ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 12, no 6 (17 octobre 2018) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3230668.
Texte intégralDonohue, Michael C., Anthony Gamst, Clifford Jack, Laurel Beckett, Michael Weiner, Paul Aisen, Rema Raman et Ronald Thomas. « F3-02-02 : MODELING LONG-TERM DISEASE PROGRESSION WITH COVARIATES ». Alzheimer's & ; Dementia 10 (juillet 2014) : P203—P204. http://dx.doi.org/10.1016/j.jalz.2014.04.253.
Texte intégralJanke, Andrew L., Greig de Zubicaray, Stephen E. Rose, Mark Griffin, Jonathan B. Chalk et Graham J. Galloway. « 4D deformation modeling of cortical disease progression in Alzheimer's dementia ». Magnetic Resonance in Medicine 46, no 4 (octobre 2001) : 661–66. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.1243.
Texte intégralOzkan, Alican, Gwenn Merry, David B. Chou, Viktor Horvath, Lorenzo E. Ferri, Rocco Ricciardi, Liliana G. Bordeianou, Sean Hall et Donald Ingber. « 878 MODELING INFLAMMATORY BOWEL DISEASE PROGRESSION IN HUMAN ORGAN-CHIPS ». Gastroenterology 164, no 6 (mai 2023) : S—195. http://dx.doi.org/10.1016/s0016-5085(23)01430-0.
Texte intégralSukkar, Rafid, Bradley Wyman, Elyse Katz, Yanwei Zhang et David Raunig. « P1-118 : Modeling Alzheimer's disease progression using hidden markov models ». Alzheimer's & ; Dementia 7 (juillet 2011) : S147. http://dx.doi.org/10.1016/j.jalz.2011.05.397.
Texte intégralPlatero, 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.
Texte intégralNie, Liqiang, Luming Zhang, Lei Meng, Xuemeng Song, Xiaojun Chang et 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, no 7 (juillet 2017) : 1508–19. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2016.2520964.
Texte intégralBaum, Larry, et Eric Baum. « Progressive Diseases : Interpretation of Genetic Data ». Journal of Theoretical Medicine 2, no 1 (1999) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1080/17486709909490784.
Texte intégralPfeiffer, John, Tim Foley, Eduardo Braun, Anu Antony, Lance Munn, Joseph R. Peterson, John A. Cole et The SimBioSys Team. « Abstract 1917 : Accurate modeling of HER2 positive breast cancer disease progression with a biophysical modeling software ». Cancer Research 82, no 12_Supplement (15 juin 2022) : 1917. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-1917.
Texte intégralSidhu, Ishnoor, Sonali P. Barwe, Raju K. Pillai et Anilkumar Gopalakrishnapillai. « Harnessing the Power of Induced Pluripotent Stem Cells and Gene Editing Technology : Therapeutic Implications in Hematological Malignancies ». Cells 10, no 10 (9 octobre 2021) : 2698. http://dx.doi.org/10.3390/cells10102698.
Texte intégralKim, Darae, Dongwoo Chae, Chi Young Shim, In-Jeong Cho, Geu-Ru Hong, Kyungsoo Park et Jong-Won Ha. « Predicting Disease Progression in Patients with Bicuspid Aortic Stenosis Using Mathematical Modeling ». Journal of Clinical Medicine 8, no 9 (24 août 2019) : 1302. http://dx.doi.org/10.3390/jcm8091302.
Texte intégralCao, Yanguang, Debra C. DuBois, Hao Sun, Richard R. Almon et William J. Jusko. « Modeling Diabetes Disease Progression and Salsalate Intervention in Goto-Kakizaki Rats ». Journal of Pharmacology and Experimental Therapeutics 339, no 3 (8 septembre 2011) : 896–904. http://dx.doi.org/10.1124/jpet.111.185686.
Texte intégralMaitland, M. L., K. Wu, M. R. Sharma, Y. Jin, S. P. Kang, W. M. Stadler, T. G. Karrison, M. J. Ratain et R. R. Bies. « Estimation of Renal Cell Carcinoma Treatment Effects From Disease Progression Modeling ». Clinical Pharmacology & ; Therapeutics 93, no 4 (27 décembre 2012) : 345–51. http://dx.doi.org/10.1038/clpt.2012.263.
Texte intégralAsena, Tilahun Ferede, et Ayele Taye Goshu. « Comparison of Sojourn Time Distributions in Modeling HIV/AIDS Disease Progression ». Biometrical Letters 54, no 2 (20 décembre 2017) : 155–74. http://dx.doi.org/10.1515/bile-2017-0009.
Texte intégralWalker, Rachel, Jaime Mejia, Jae K. Lee, Jose M. Pimiento, Mokenge Malafa, Anna R. Giuliano, Domenico Coppola et Heiko Enderling. « Personalizing Gastric Cancer Screening With Predictive Modeling of Disease Progression Biomarkers ». Applied Immunohistochemistry & ; Molecular Morphology 27, no 4 (avril 2019) : 270–77. http://dx.doi.org/10.1097/pai.0000000000000598.
Texte intégralJacqmin, Philippe, Ronald Gieschke, Isabelle Delor, Eric Snoeck, Eduardo Vianna, Carole Vuillerot et Patricia Sanwald Ducray. « Mathematical Disease Progression Modeling in Type 2/3 Spinal Muscular Atrophy ». Muscle & ; Nerve 58, no 4 (28 août 2018) : 528–35. http://dx.doi.org/10.1002/mus.26178.
Texte intégralSun, Ming, et Yuanjia Wang. « Nonlinear model with random inflection points for modeling neurodegenerative disease progression ». Statistics in Medicine 37, no 30 (6 septembre 2018) : 4721–42. http://dx.doi.org/10.1002/sim.7951.
Texte intégralHong, 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 et 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, no 3-4 (2015) : 158–65. http://dx.doi.org/10.1159/000430807.
Texte intégralRoss, Jennifer M., Roger Ying, Connie L. Celum, Jared M. Baeten, Katherine K. Thomas, Pamela M. Murnane, Heidi van Rooyen, James P. Hughes et 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 (juin 2018) : 34–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.epidem.2017.12.001.
Texte intégralThomson, J. L., et W. E. Copes. « Modeling Disease Progression of Camellia Twig Blight Using a Recurrent Event Model ». Phytopathology® 99, no 4 (avril 2009) : 378–84. http://dx.doi.org/10.1094/phyto-99-4-0378.
Texte intégralCaldwell, Kim A., Corey W. Willicott et Guy A. Caldwell. « Modeling neurodegeneration in Caenorhabditiselegans ». Disease Models & ; Mechanisms 13, no 10 (1 octobre 2020) : dmm046110. http://dx.doi.org/10.1242/dmm.046110.
Texte intégralAndrade-Restrepo, Martin, Paul Lemarre, Laurent Pujo-Menjouet, Leon Matar Tine et 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.
Texte intégralREYES-SILVEYRA, JORGE, ARMIN R. MIKLER, JUSTIN ZHAO et ANGEL BRAVO-SALGADO. « MODELING INFECTIOUS OUTBREAKS IN NON-HOMOGENEOUS POPULATIONS ». Journal of Biological Systems 19, no 04 (décembre 2011) : 591–606. http://dx.doi.org/10.1142/s0218339011004007.
Texte intégralLi, Lu, Jiho Sohn, Robert J. Genco, Jean Wactawski-Wende, Steve Goodison, Patricia I. Diaz et Yijun Sun. « Computational approach to modeling microbiome landscapes associated with chronic human disease progression ». PLOS Computational Biology 18, no 8 (4 août 2022) : e1010373. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010373.
Texte intégralTabberer, Maggie, Sebastian Gonzalez-McQuire, Hana Muellerova, Andrew H. Briggs, Maureen P. M. H. Rutten-van Mölken, Mike Chambers et 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, no 4 (2 août 2016) : 440–52. http://dx.doi.org/10.1177/0272989x16662009.
Texte intégralExuzides, 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, no 4 (8 octobre 2015) : 453–68. http://dx.doi.org/10.1177/0272989x15610781.
Texte intégralCosta, Bárbara, et Nuno Vale. « Exploring HERV-K (HML-2) Influence in Cancer and Prospects for Therapeutic Interventions ». International Journal of Molecular Sciences 24, no 19 (27 septembre 2023) : 14631. http://dx.doi.org/10.3390/ijms241914631.
Texte intégralDunson, David B., et Donna D. Baird. « Bayesian Modeling of Incidence and Progression of Disease from Cross-Sectional Data ». Biometrics 58, no 4 (décembre 2002) : 813–22. http://dx.doi.org/10.1111/j.0006-341x.2002.00813.x.
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