MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

3 384 публикаций

Поиск: 128 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Accuracy of artificial intelligence in detecting tumor bone metastases: a systematic review and meta-analysis.

BackgroundBone metastases (BM) represent a prevalent complication of tumors. Early and accurate diagnosis, however, is a significant hurdle for radiologists. Recently, artificial intelligence (AI) has emerged as a valuable tool to assist radiologists in the detection of BM. This meta-analysis was undertaken to evaluate the AI diagnostic accuracy for BM.MethodsTwo reviewers performed an exhaustive search of several databases, including Wei Pu (VIP) database, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Web of Science, Cochrane Library, Ovid-Embase, Ovid-Medline, Wan Fang database, and China

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 39966724Открыть статью

Artificial Intelligence-Augmented Propensity Score, Cost Effectiveness and Computational Ethical Analysis of Cardiac Arrest and Active Cancer with Novel Mortality Predictive Score.

Background and objectives: Little is known about outcome improvements and disparities in cardiac arrest and active cancer. We performed the first known AI and propensity score (PS)-augmented clinical, cost-effectiveness, and computational ethical analysis of cardio-oncology cardiac arrests including left heart catheterization (LHC)-related mortality reduction and related disparities. Materials and methods: A nationally representative cohort analysis was performed for mortality and cost by active cancer using the largest United States all-payer inpatient dataset, the National Inpatient Sample,

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 36013506Открыть статью

Medical history predicts phenome-wide disease onset and enables the rapid response to emerging health threats.

The COVID-19 pandemic exposed a global deficiency of systematic, data-driven guidance to identify high-risk individuals. Here, we illustrate the utility of routinely recorded medical history to predict the risk for 1741 diseases across clinical specialties and support the rapid response to emerging health threats such as COVID-19. We developed a neural network to learn from health records of 502,489 UK Biobank participants. Importantly, we observed discriminative improvements over basic demographic predictors for 1546 (88.8%) endpoints. After transferring the unmodified risk models to the All

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 39794311Открыть статью

Radiomics Analysis for Multiple Myeloma: A Systematic Review with Radiomics Quality Scoring.

Multiple myeloma (MM) is one of the most common hematological malignancies affecting the bone marrow. Radiomics analysis has been employed in the literature in an attempt to evaluate the bone marrow of MM patients. This manuscript aimed to systematically review radiomics research on MM while employing a radiomics quality score (RQS) to accurately assess research quality in the field. A systematic search was performed on Web of Science, PubMed, and Scopus. The selected manuscripts were evaluated (data extraction and RQS scoring) by three independent readers (R1, R2, and R3) with experience in r

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 37370916Открыть статью

Joint AI-driven event prediction and longitudinal modeling in newly diagnosed and relapsed multiple myeloma.

Multiple myeloma management requires a balance between maximizing survival, minimizing adverse events to therapy, and monitoring disease progression. While previous work has proposed data-driven models for individual tasks, these approaches fail to provide a holistic view of a patient's disease state, limiting their utility to assist physician decision-making. To address this limitation, we developed a transformer-based machine learning model that jointly (1) predicts progression-free survival (PFS), overall survival (OS), and adverse events (AE), (2) forecasts key disease biomarkers, and (3)

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 39075240Открыть статью

Redefining Breast Cancer Care by Harnessing Computational Drug Repositioning.

Breast cancer faces significant therapeutic challenges, particularly for triple-negative breast cancer (TNBC), due to limited targeted therapies and drug resistance. Drug repositioning leverages existing safety and pharmacokinetic data to expedite the identification of new indications with cost-effective benefits compared to de novo drug discovery. In this critical narrative review, we examine recent advances in computational repositioning strategies for breast cancer, focusing on network-based methods, computer-aided drug design, artificial intelligence and machine learning, transcriptomic si

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 41011031Открыть статью

Integrative multi-omics analysis reveals CXCL10-driven inflammation and TREM2 + macrophage-plasma cell survival niche as hallmarks of late-stage rheumatoid arthritis.

BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) is characterized by persistent synovial inflammation, yet the molecular mechanisms distinguishing early from late-stage disease remain incompletely elucidated. Identifying stage-specific biomarkers and pathogenic cellular interactions is crucial for precision medicine. OBJECTIVE: To comprehensively characterize the transcriptomic landscape and cellular composition of early versus late RA synovium, identify diagnostic biomarkers, and elucidate key pathogenic cell–cell interactions driving disease chronicity. METHODS: Synovial tissues from 51 RA patients (13

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 41680947Открыть статью

Adera2.0: A Drug Repurposing Workflow for Neuroimmunological Investigations Using Neural Networks.

Drug repurposing in the context of neuroimmunological (NI) investigations is still in its primary stages. Drug repurposing is an important method that bypasses lengthy drug discovery procedures and focuses on discovering new usages for known medications. Neuroimmunological diseases, such as Alzheimer's, Parkinson's, multiple sclerosis, and depression, include various pathologies that result from the interaction between the central nervous system and the immune system. However, the repurposing of NI medications is hindered by the vast amount of information that needs mining. We previously prese

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 36234990Открыть статью

Survival risk prediction in hematopoietic stem cell transplantation for multiple myeloma.

This paper investigates the application of Survival Analysis (SA) techniques to forecast outcomes after autologous Hematopoietic Stem Cell Transplantation (aHSCT) for Multiple Myeloma (MM). By leveraging six SA models, we examine their predictive capabilities, measured through the Concordance Index (C-index) metric. Beyond evaluating model performance, we analyze feature importance using permutation and SHAP methods, highlighting key clinical factors such as treatment history, disease stage, and prior disease progression or relapse as critical predictors of survival. The findings suggest that

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 40459566Открыть статью

Оценка роли объемной информации о мозге в множестве склерозов.

Множественный склероз — хроническое аутоиммунное заболевание, которое влияет на центральную нервную систему. Понимание множественных склерозов и выявление связанных с ними структур мозга имеют решающее значение для индивидуализированных решений о лечении. В морфометрии, основанной на деформации, используется анатомическая магнитная резонансная визуализация для количественной оценки объемных изменений мозга на уровне вокселя, что дает представление о том, как каждая область мозга способствует клинической прогрессии в отношении нейродегенерации. Используя такие данные на уровне воксела, полученн

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 40496890Открыть статью

Effects of bisphosphonates after denosumab discontinuation and treatment effect heterogeneity using causal machine learning.

Discontinuation of denosumab is associated with a rebound increase in osteoporotic fracture (OF) risk, and bisphosphonates (BPs) are commonly recommended as sequential therapy to mitigate this risk. However, their real-world effectiveness-and whether certain patients benefit more than others-remains unclear. To address this question, we employed a causal machine learning approach capable of estimating heterogeneous treatment effects. We conducted a nationwide retrospective cohort study using Korean health insurance claims data and applied the causal survival forest model to evaluate the effect

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 41444290Открыть статью

ML-based sequential analysis to assist selection between VMP and RD for newly diagnosed multiple myeloma.

Optimal first-line treatment that enables deeper and longer remission is crucially important for newly diagnosed multiple myeloma (NDMM). In this study, we developed the machine learning (ML) models predicting overall survival (OS) or response of the transplant-ineligible NDMM patients when treated by one of the two regimens-bortezomib plus melphalan plus prednisone (VMP) or lenalidomide plus dexamethasone (RD). Demographic and clinical characteristics obtained during diagnosis were used to train the ML models, which enabled treatment-specific risk stratification. Survival was superior when th

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 37210456Открыть статью

Mortality prediction and influencing factors for intensive care unit patients with acute tubular necrosis: random survival forest and cox regression analysis.

Background: Patients with acute tubular necrosis (ATN) not only have severe renal failure, but also have many comorbidities, which can be life-threatening and require timely treatment. Identifying the influencing factors of ATN and taking appropriate interventions can effectively shorten the duration of the disease to reduce mortality and improve patient prognosis. Methods: Mortality prediction models were constructed by using the random survival forest (RSF) algorithm and the Cox regression. Next, the performance of both models was assessed by the out-of-bag (OOB) error rate, the integrated b

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 38846097Открыть статью

Экспериментальное технико-экономическое обоснование исследования виртуальной оценки гейт на основе реальности с орехами у людей с множественным склерозом: исследовательский протокол.

Множественный склероз (МС) часто приводит к значительным нарушениям в походах и мобильности. Несмотря на то, что пешие брекеты обычно предписываются, их эффективность в реальном мире ограничивается недостаточной адаптацией. Традиционные клинические оценки основываются на субъективных масштабах и могут не в полной мере отражать проблемы повседневной жизни. Неизмеримая виртуальная реальность (VR) и износимые сенсоры предлагают перспективные решения для экологического мониторинга, однако их комбинированное использование по-прежнему не является приемлемым для ортопедической поддержки в MS. В рамка

СтатьяПротокол клинического исследованияПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42717397Открыть статью

Applications and Performance of Artificial Intelligence in Spinal Metastasis Imaging: A Systematic Review.

Background: Spinal metastasis is the third most common site for metastatic localization, following the lung and liver. Manual detection through imaging modalities such as CT, MRI, PET, and bone scintigraphy can be costly and inefficient. Preliminary artificial intelligence (AI) techniques and computer-aided detection (CAD) systems have attempted to improve lesion detection, segmentation, and treatment response in oncological imaging. The objective of this review is to evaluate the current applications of AI across multimodal imaging techniques in the diagnosis of spinal metastasis. Methods: Da

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 40869703Открыть статью

Artificial Intelligence in Bone Metastases: An MRI and CT Imaging Review.

(1) Background: The purpose of this review is to study the role of radiomics as a supporting tool in predicting bone disease status, differentiating benign from malignant bone lesions, and characterizing malignant bone lesions. (2) Methods: Two reviewers conducted the literature search independently. Thirteen articles on radiomics as a decision support tool for bone lesions were selected. The quality of the methodology was evaluated according to the radiomics quality score (RQS). (3) Results: All studies were published between 2018 and 2021 and were retrospective in design. Eleven (85%) studie

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 35162902Открыть статью

Bibliometric analysis of bone metastases from lung cancer research from 2004 to 2023.

BackgroundBone metastases of lung cancer (BMLC) severely diminish patients' quality of life due to bone-related events, and the lack of clear guidelines globally regarding medical and surgical treatment significantly reduces patient survival. While knowledge about BMLC has grown exponentially over the past two decades, a comprehensive and objective bibliometric analysis remains absent.MethodsA comprehensive bibliometric analysis was conducted on relevant literature on BMLC extracted from the Web of Science database from 2004 to 2023 by Biblioshiny, VOSviewer, Scimago Graphica, CiteSpace, and M

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 39165682Открыть статью

Fracture Risk of Long Bone Metastases: A Review of Current and New Decision-Making Tools for Prophylactic Surgery.

Long bone pathological fractures very much reflect bone metastases morbidity in many types of cancer. Bearing in mind that they not only compromise patient function but also survival, identifying impending fractures before the actual event is one of the main concerns for tumor boards. Indeed, timely prophylactic surgery has been demonstrated to increase patient quality of life as well as survival. However, early surgery for long bone metastases remains controversial as the current fracture risk assessment tools lack accuracy. This review first focuses on the gold standard Mirels rating system.

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 34359563Открыть статью

Development and early feasibility testing of machine-learning algorithms to non-invasively assess hemoglobin levels.

The HeMonitor study evaluated the feasibility and accuracy of non-invasive hemoglobin (Hb) assessment using image-based techniques and machine learning in patients with hematologic malignancies. A total of 367 patients with hematologic malignancies and 184 healśśthy donors were enrolled, with fingernail and eyelid photographs collected and analyzed using Light Gradient-Boosting Machine (LightGBM) regression models. The best-performing model achieved a residual standard deviation of ±1.02 mmol/L for Hb prediction. Our framework further explored a two-stage concept combining (i) a non-invasive i

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42230796Открыть статью

Создание мультимодальной модели прогнозирования для пациентов с множественной миеломой на основе радиомики и клинических особенностей: ретроспективное кохартное исследование

ЦЕЛЬ: Мы стремились к разработке системы прогнозирования выживания, объединяющей радиомикулы и клинические характеристики недавно диагностированной миеломы (ММ) и сопоставлению эффективности различных наборов характеристик и алгоритмов в раннем прогнозировании без прогрессии выживания (ПФС). МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: Это исследование ретроспективно включало 300 Пациенты ММ в период с июня 2022 и июнь 2024, с их фоновой позитронной томографией, вычисленной томографией и магнитно-резонансными радиомагнитными характеристиками и клиническими переменными. После построения оценки рисков на основе радиомик

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42460671Открыть статью