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

9 675 публикаций

Поиск: 31 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 604 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

The RIFM approach to evaluating Natural Complex Substances (NCS).

The Research Institute for Fragrance Materials, Inc. (RIFM) has evaluated safety data for fragrance materials for 55 years. The safety assessment of Natural Complex Substances (NCS) is similar to that of discrete fragrance materials; all of the same endpoints are evaluated. A series of decision trees, reflecting advances in risk assessment approaches of mixtures and toxicological methodologies, follows a tiered approach for each endpoint using a 4-step process with testing only as a last resort: 1) evaluate available data on NCS; 2) verify whether the Threshold of Toxicological Concern (TTC) c…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 34848254Открыть статью

Evaluating the Surveillance System for Spotted Fever in Brazil Using Machine-Learning Techniques.

This work analyses the performance of the Brazilian spotted fever (SF) surveillance system in diagnosing and confirming suspected cases in t … of cases), man-tick contact (71.2%) represents an important risk indicator for SF. The analysis of decision trees highlights some clinical symptoms related to SF patient death or cure, such as: respiratory distress, convulsion, shock, petechiae, coma, icterus, and diarrhea. Moreover, cartographic techniques document patient transit between RJ and bordering stat …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 29250519Открыть статью

Implementation of a comprehensive skin care program across care settings using the AHCPR pressure ulcer prevention and treatment guidelines.

Healthcare professionals in the Central Midwest identified the need for a comprehensive skin care program for pressure ulcer prevention and … tter understanding of the care that is provided by other disciplines. Referrals are made based upon decision trees. Appropriate resources are used. Other outcomes anticipated include a decrease in nosocomial pressure ulcers, shortened wound healing time, appropriate referral of unresponsive chronic wounds, decreased discrepancies in wound documentation, decrease …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 8703293Открыть статью

Optimizing on-demand food delivery with BDI-based multi-agent systems and Monte Carlo tree search scheduling.

On-demand food delivery services are a rapidly expanding sector within the logistics industry, yet optimizing delivery routes in real-time remains a significant challenge, particularly in high-demand and complex environments. This gap hinders operational efficiency and customer satisfaction, highlighting the need for advanced decision-making frameworks. In response, we propose a multi-agent system (MAS) using the Belief-Desire-Intention (BDI) framework to enhance delivery efficiency. Our dynamic model simulates interactions between platforms, riders, and shops, utilizing Monte Carlo Tree Searc

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 40646075Открыть статью

An Interpretable Framework for Identifying Cerebral Microbleeds and Alzheimer's Disease Severity using Multimodal Data.

Cerebral microbleeds (CMBs) are tiny chronic brain haemorrhages that have been recognised as prognostic indicators for a number of acute cerebrovascular disorders, such as stroke, traumatic disorder, and Alzheimer's disease. For early-stage chronic disease diagnosis, it is challenging to automate the detection of CMBs and increase the reliability of prediction outputs. This study developed a system for identifying microbleeds in MRI images and gene expression data and determining the severity of Alzheimer's disease (AD). Initially, a spike neural network (SNN) and decision tree were utilised t

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 38082672Открыть статью

Decision making by auxiliary nurses to assess postpartum bleeding in a Dominican Republic maternity ward.

OBJECTIVE: To understand the process of decision making by auxiliary nurses regarding postpartum bleeding among women in the Dominican Republic. DESIGN: An ethnographic qualitative design of semistructured interviews and participant observation. PARTICIPANTS: Twenty four auxiliary nurses on a maternity unit of a referral hospital in the Dominican Republic. FINDINGS: Auxiliary nurses use specific criteria and logic to decide if postpartum maternal bleeding is excessive. However, systematic postpartum assessments are not routinely conducted on every woman. MAIN OUTCOME MEASURES: A decision t

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не 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 17105637Открыть статью

Early identification of major depression risk among reproductive-age women using hormonal contraceptives in southern Ethiopia: A Machine Learning Approach.

Machine-learning (ML) algorithms are increasingly valuable in health sciences because they can analyze complex, high-dimensional data and detect patterns that may not be easily identified using traditional statistical methods. These models can efficiently classify individuals into low- and high-risk groups, enabling early detection of conditions such as depression, cancer, and diabetes before symptoms become severe. Thus, by revealing intricate patterns in sizable health datasets, machine-learning analysis facilitates the precise and early identification of high-risk patients, facilitating pro

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 42185454Открыть статью

Multi-parametric MRI-based radiomics for preoperative prediction of multiple biological characteristics in endometrial cancer.

PURPOSE: To develop and validate multi-parametric MRI (MP-MRI)-based radiomics models for the prediction of biological characteristics in endometrial cancer (EC). METHODS: A total of 292 patients with EC were divided into LVSI (n = 208), DMI (n = 292), MSI (n = 95), and Her-2 (n = 198) subsets. Total 2316 radiomics features were extracted from MP-MRI (T2WI, DWI, and ADC) images, and clinical factors (age, FIGO stage, differentiation degree, pathological type, menopausal state, and irregular vaginal bleeding) were included. Intra-class correlation coefficient (ICC), spearman's rank correlation

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 38188296Открыть статью

A systematic review of health economic models of opioid agonist therapies in maintenance treatment of non-prescription opioid dependence.

BACKGROUND: Opioid dependence is a chronic condition with substantial health, economic and social costs. The study objective was to conduct a systematic review of published health-economic models of opioid agonist therapy for non-prescription opioid dependence, to review the different modelling approaches identified, and to inform future modelling studies. METHODS: Literature searches were conducted in March 2015 in eight electronic databases, supplemented by hand-searching reference lists and searches on six National Health Technology Assessment Agency websites. Studies were included if they

СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 28235415Открыть статью

Optimizing neural networks for medical data sets: A case study on neonatal apnea prediction.

OBJECTIVE: The neonatal period of a child is considered the most crucial phase of its physical development and future health. As per the World Health Organization, India has the highest number of pre-term births [1], with over 3.5 million babies born prematurely, and up to 40% of them are babies with low birth weights, highly prone to a multitude of diseases such as Jaundice, Sepsis, Apnea, and other Metabolic disorders. Apnea is the primary concern for caretakers of neonates in intensive care units. The real-time medical data is known to be noisy and nonlinear and to address the resultant com

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 31521253Открыть статью

Cost and benefit of secondary prophylaxis for Pneumocystis carinii pneumonia.

OBJECTIVE: To determine the relative cost and benefit of aerosolized pentamidine and the combination product of sulfamethoxazole and trimethoprim sulfate as secondary prophylaxis for Pneumocystis carinii pneumonia. DESIGN: A Markov-based cost-benefit analysis was performed. Drug efficacies, toxicities, and mortality rates were drawn from the current literature. SETTING: Hypothetical. PATIENT POPULATION: Patients infected with the human immunodeficiency virus who had had at least one episode of P carinii pneumonia. INTERVENTIONS: Regimen 1 required the use of aerosolized pentamidine as the

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не 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 1907671Открыть статью

Decision-making logic for samples of clinically significant EDTA-dependent pseudothrombocytopenia with machine learning.

OBJECTIVES: To establish practical, clinically meaningful criteria for identifying significant platelet aggregation in suspected samples, defined by a platelet-count deviation exceeding the reference change value (RCV). METHODS: Suspected aggregated samples were collected. Venous blood anticoagulated with citrate/EDTA underwent platelet counting via impedance method (PLT-I) and blood smear analysis at 5-, 30-, 60-, and 120-min intervals. Manual microscopy (30-min smears) assessed aggregation cluster size/number, while digital cytomorphology (PLT-pro) quantified clusters at all time points. Us

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 42624190Открыть статью

Investigating the utilization of LIME-enhanced AI and generated data for evaluating the risks associated with radial artery puncture procedures.

Radial artery puncture, a routine arterial cannulation procedure for perioperative and critical care settings, is limited by high first-attempt failure and hematoma risk under experience-based practice. We aim to develop artificial intelligence (AI) - powered precise puncture guidance to reduce procedure-related complications and improve patient experience. In this study, Synthetic Data Vault (SDV) algorithm is used to generate patient data as training set data according to the real data provided by Biostudies. Ten machine learning models were built via Python, and performance was evaluated us

СтатьяПолный текст не 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 42225791Открыть статью

Cost-Utility Analysis of Calcitonin Gene-Related Peptide Monoclonal Antibodies for Patients with Episodic Migraine Headache in the USA.

OBJECTIVE: We aimed to evaluate the cost effectiveness of eptinezumab and erenumab as a preventive treatment of migraine in patients with episodic migraine with different routes of administration, from the US healthcare payer perspective. METHODS: A hybrid decision tree-Markov model was constructed to assess the cost effectiveness of eptinezumab and erenumab as a preventive treatment for migraines compared to topiramate among patients with episodic migraine from the US healthcare payer's perspective. A decision tree model simulated the probability of patients experiencing adequate responses t

СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не 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 42237015Открыть статью

Development and validation of an EHR-based risk prediction model for geriatric patients undergoing urgent and emergency surgery.

BACKGROUND: Clinical determination of patients at high risk of poor surgical outcomes is complex and may be supported by clinical tools to summarize the patient's own personalized electronic health record (EHR) history and vitals data through predictive risk models. Since prior models were not readily available for EHR-integration, our objective was to develop and validate a risk stratification tool, named the Assessment of Geriatric Emergency Surgery (AGES) score, predicting risk of 30-day major postoperative complications in geriatric patients under consideration for urgent and emergency sur

СтатьяВалидационное исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 39865251Открыть статью

Machine learning applications in risk management: Trends and research agenda.

Risk management has become a foundational aspect in numerous industries, propelling the implementation of machine learning technologies for impact assessment, prevention, and decision-making processes. Nevertheless, lacunae in the extant literature persist, particularly with regard to the identification of emergent trends and transversal applications. This study addresses this limitation through a bibliometric analysis of scientific production in Scopus and Web of Science, adhering to the PRISMA-2020 declaration. The findings reveal a substantial growth in publications on machine learning appl

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 41059130Открыть статью

Fostering trust and interpretability: integrating explainable AI (XAI) with machine learning for enhanced disease prediction and decision transparency.

Medical healthcare has advanced substantially due to advancements in Artificial Intelligence (AI) techniques for early disease detection alo … both predictive performance and interpretability is explored in proposed work. The system leverages Decision Trees, Naive Bayes, Random Forests and XGBoost algorithms to predict the medical condition risks of Diabetes, Anaemia, Thalassemia, Heart Disease, Thrombocytopenia within its framework. SHAP (SHapley Additive exPlanations) together with LIME (Local Interp …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 40999511Открыть статью

An iterative ROC procedure identifies white matter tracts diagnostic for traumatic brain injury: an exploratory analysis in U.S. Veterans.

OBJECTIVE: Understanding the pathophysiology of traumatic brain injury (TBI) is crucial for effectively managing care. Diffusion tensor imag … actography and extracted DTI measures from 50 tracts. The ROC analyzed these variables and produced decision trees of tracts diagnostic for TBI. We expanded our findings by applying jackknife resampling. This procedure removed potential outliers and yielded tracts not observed in the initial ROCs. Finally, we used logistic regression to confirm the tracts predic …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 40257224Открыть статью

Intelligent Bi-Dimensional Skin Biopsies of Rheumatoid Arthritis Based on Raman Spectral Imaging and Machine Learning.

Rheumatoid arthritis (RA) is one of the most common autoimmune diseases worldwide, characterized by its progressive and irreversible nature. … ing multiple artificial intelligence algorithms, such as naive Bayes, linear discriminant analysis, decision trees, k-nearest neighbors, random forests, and support vector machines, achieving high-accuracy RA differentiation. The design significantly enhances diagnostic precision and speed, enabling nonspecialists to accurately diagnose RA. Extensive experimenta …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод 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 40145299Открыть статью

Bioinspired Iron Porphyrin Covalent Organic Frameworks-Based Nanozymes Sensor Array: Machine Learning-Assisted Identification and Detection of Thiols.

Given the crucial role of thiols in maintaining normal physiological functions, it is essential to establish a high-throughput and sensitive … machine learning techniques, including supervised learning with linear discriminant analysis (LDA), decision trees (DT) and artificial neural networks (ANN), unsupervised learning with hierarchical cluster analysis (HCA), and ensemble learning with random forests (RF), were used for precise identification of thiols in complex systems, with a detection limit as l …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод 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 39666900Открыть статью