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

31 243 публикаций

Поиск: 68 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2 750 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Multi-scale theoretical modeling with molecular simulation framework for fly ash-based high-performance concrete.

Fly ash-based concrete models are currently largely empirical or homogenized and do not reflect the inherent properties of the materials, namely amorphous-crystalline heterogeneity, reactive interface dynamics, and defect evolution. Thus, the study leads to the advent of a complete multi-scale theoretical framework consisting of five unique approaches across structural and molecular scales. First and foremost, Hybrid Multiphase Microstructure Descriptor Modeling (HMMDM) reconstructs realistic 3D digital twins employing micro-CT, SEM/EDS, and PSD data for porosity prediction improvement by up t

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 41462539Открыть статью

Prediction of sarcopenia at different time intervals: an interpretable machine learning analysis of modifiable factors.

OBJECTIVES: This study aims to develop sarcopenia risk prediction models for Chinese older adults at different time intervals and to identify and compare modifiable factors contributing to sarcopenia development. METHODS: This study used data from 3,549 participants aged 60 and older in the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS). Sarcopenia status was evaluated by the AWGS2019 algorithm. Full models for 2- and 4-year sarcopenia risk, considering multifactorial baseline variables, were compared with modifiable models. Eight machine learning (ML) algorithms were used to build t

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 40016704Открыть статью

A Clinical Prediction Model for Prognosticating Salvage of the Infected Implant in Alloplastic Breast Reconstruction.

BACKGROUND: Periprosthetic infection (PPI) is a complication of alloplastic breast reconstruction that can result in reconstructive failure, delay of adjuvant therapies, and reoperation. Despite multiple observational cohort studies, optimal PPI management remains unclear. The aim of this study was to develop a clinical prediction tool to guide clinical management. METHODS: A multicenter retrospective cohort study was conducted. Consecutive patients with breast cancer who underwent immediate alloplastic breast reconstruction between 2010 and 2020 were included. Collected data included patient

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 40737377Открыть статью

Stack-AVP: A Stacked Ensemble Predictor Based on Multi-view Information for Fast and Accurate Discovery of Antiviral Peptides.

AVPs, or antiviral peptides, are short chains of amino acids capable of inhibiting viral replication, preventing viral entry, or disrupting viral membranes. They represent a promising area of research for developing new antiviral therapies due to their potential to target a broad spectrum of viruses, incorporating those resistant to traditional antiviral drugs. However, traditional experimental methods for identifying AVPs are often costly and labour-intensive. Thus far, multiple computational methods have been introduced for the in silico identification of AVPs, but these methods still have c

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 39510347Открыть статью

Daily natural gas load prediction method based on APSO optimization and Attention-BiLSTM.

As the economy continues to develop and technology advances, there is an increasing societal need for an environmentally friendly ecosystem. Consequently, natural gas, known for its minimal greenhouse gas emissions, has been widely adopted as a clean energy alternative. The accurate prediction of short-term natural gas demand poses a significant challenge within this context, as precise forecasts have important implications for gas dispatch and pipeline safety. The incorporation of intelligent algorithms into prediction methodologies has resulted in notable progress in recent times. Neverthele

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 38435580Открыть статью

Detection of Target Genes for Drug Repurposing to Treat Skeletal Muscle Atrophy in Mice Flown in Spaceflight.

Skeletal muscle atrophy is a common condition in aging, diabetes, and in long duration spaceflights due to microgravity. This article investigates multi-modal gene disease and disease drug networks via link prediction algorithms to select drugs for repurposing to treat skeletal muscle atrophy. Key target genes that cause muscle atrophy in the left and right extensor digitorum longus muscle tissue, gastrocnemius, quadriceps, and the left and right soleus muscles are detected using graph theoretic network analysis, by mining the transcriptomic datasets collected from mice flown in spaceflight ma…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоиск 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 35328027Открыть статью

Artificial neural network-boosted Cardiac Arrest Survival Post-Resuscitation In-hospital (CASPRI) score accurately predicts outcome in cardiac arrest patients treated with targeted temperature management.

Existing prognostic models to predict the neurological recovery in patients with cardiac arrest receiving targeted temperature management (TTM) either exhibit moderate accuracy or are too complicated for clinical application. This necessitates the development of a simple and generalizable prediction model to inform clinical decision-making for patients receiving TTM. The present study explores the predictive validity of the Cardiac Arrest Survival Post-resuscitation In-hospital (CASPRI) score in cardiac arrest patients receiving TTM, regardless of cardiac event location, and uses artificial ne

СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка 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 35508580Открыть статью

Use of Machine Learning to Determine the Information Value of a BMI Screening Program.

INTRODUCTION: Childhood obesity continues to be a significant public health issue in the U.S. and is associated with short- and long-term adverse health outcomes. A number of states have implemented school-based BMI screening programs. However, these programs have been criticized for not being effective in improving students' BMI or reducing childhood obesity. One potential benefit, however, of screening programs is the identification of younger children at risk of obesity as they age. METHODS: This study used a unique panel data set from the BMI screening program for public school children i

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 33483154Открыть статью

Predicting Serum Levels of Lithium-Treated Patients: A Supervised Machine Learning Approach.

Routine monitoring of lithium levels is common clinical practice. This is because the lithium prediction strategies available developed by previous studies are still limited due to insufficient prediction performance. Thus, we used machine learning approaches to predict lithium concentration in a large real-world dataset. Real-world data from multicenter electronic medical records were used in different machine learning algorithms to predict: (1) whether the serum level was 0.6-1.2 mmol/L or 0.0-0.6 mmol/L (binary prediction), and (2) its concentration value (continuous prediction). We develop

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 34829787Открыть статью

Artificial intelligence-assisted prediction of preeclampsia: Development and external validation of a nationwide health insurance dataset of the BPJS Kesehatan in Indonesia.

BACKGROUND: We developed and validated an artificial intelligence (AI)-assisted prediction of preeclampsia applied to a nationwide health insurance dataset in Indonesia. METHODS: The BPJS Kesehatan dataset have been preprocessed using a nested case-control design into preeclampsia/eclampsia (n = 3318) and normotensive pregnant women (n = 19,883) from all women with one pregnancy. The dataset provided 95 features consisting of demographic variables and medical histories started from 24 months to event and ended by delivery as the event. Six algorithms were compared by area under the receiver o

СтатьяВалидационное 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 32283530Открыть статью

Evaluation of the performance of algorithms mapping EORTC QLQ-C30 onto the EQ-5D index in a metastatic colorectal cancer cost-effectiveness model.

BackgroundCost-effectiveness models require quality of life utilities calculated from generic preference-based questionnaires, such as EQ-5D. We evaluated the performance of available algorithms for QLQ-C30 conversion into EQ-5D-3L based utilities in a metastatic colorectal cancer (mCRC) patient population and subsequently developed a mCRC specific algorithm. Influence of mapping on cost-effectiveness was evaluated.MethodsThree available algorithms were compared with observed utilities from the CAIRO3 study. Six models were developed using 5-fold cross-validation: predicting EQ-5D-3L tariffs f

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 32690011Открыть статью

Is artificial intelligence superior to traditional regression methods in predicting prognosis of adult traumatic brain injury?

Traumatic brain injury (TBI) is a significant global health issue with high morbidity and mortality rates. Recent studies have shown that machine learning algorithms outperform traditional logistic regression models in predicting functional outcomes for TBI patients. This research aimed to compare the accuracy of the binomial logistic regression model with the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning model. The study included 5056 adult TBI patients evaluated using the Glasgow Outcome Scale (GOS). The XGBoost model was trained on 80% of the sample and tested on the remaining 20%. T

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 40189670Открыть статью

Early detection of norovirus outbreak using machine learning methods in South Korea.

BACKGROUND: The norovirus is a major cause of acute gastroenteritis at all ages but particularly has a high chance of affecting children under the age of five. Given that the outbreak of norovirus in Korea is seasonal, it is important to try and predict the start and end of norovirus outbreaks. METHODS: We predicted weekly norovirus warnings using six machine learning algorithms using test data from 2017 to 2018 and training data from 2009 to 2016. In addition, we proposed a novel method for the early detection of norovirus using a calculated norovirus risk index. Further, feature importance

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 36383630Открыть статью

A novel multimodal computational system using near-infrared spectroscopy predicts the need for ECMO initiation in neonates with congenital diaphragmatic hernia.

BACKGROUND/PURPOSE: The purpose of this study was to develop a computational algorithm that would predict the need for ECMO in neonates with congenital diaphragmatic hernia (CDH). METHODS: CDH patients from August 2010 to 2016 were enrolled in a study to continuously measure cerebral tissue oxygen saturation (cStO2) of left and right cerebral hemispheres. NIRS devices utilized were FORE-SIGHT, CASMED and INVOS 5100, Somanetics. Using MATLAB©, a data randomization function was used to deidentify and blindly group patient's data files as follows: 12 for the computational model development phase

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 29137806Открыть статью

Machine learning for prediction of large-for-gestational-age neonate with adverse outcome at routine ultrasound examination at 35-37 weeks.

OBJECTIVES: To evaluate the performance of a machine-learning (ML) model compared with traditional logistic regression models for predicting a large-for-gestational-age (LGA) neonate at term and associated adverse perinatal outcomes, using sonographic biometric and Doppler parameters routinely assessed at a late third-trimester scan in combination with maternal demographic characteristics. METHODS: This cohort study involved a retrospective data analysis of singleton pregnancies that underwent a routine third-trimester ultrasound examination at 35 + 0 to 37 + 6 weeks' gestation and were deliv

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 42669845Открыть статью

Integrating Machine Learning for Early COPD Prediction in Lung Cancer Patients: A Focus on Systemic Coagulation-Inflammation Index.

BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) often coexists with lung cancer, worsening clinical outcomes. This study aimed to develop machine learning models for early COPD screening in lung cancer patients using clinical variables and a novel systemic coagulation-inflammation index (SCI). METHODS: We retrospectively enrolled 1016 patients, extracting demographic, smoking, vital, and laboratory data. After feature selection with Boruta and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), six models-logistic regression, decision tree (DT), multilayer perceptron (MLP), supp

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 42699792Открыть статью

A Systematic Identification of RNA-Binding Proteins (RBPs) Driving Aberrant Splicing in Cancer.

BACKGROUND: Alternative Splicing (AS) is a post-transcriptional process that allows a single RNA to produce different mRNA variants and, in some cases, multiple proteins. Various processes, many yet to be discovered, regulate AS. This study focuses on regulation by RNA-binding proteins (RBPs), which are not only crucial for splicing regulation but also linked to cancer prognosis and are emerging as therapeutic targets for cancer treatment. CLIP-seq experiments help identify where RBPs bind on nascent transcripts, potentially revealing changes in splicing status that suggest causal relationship

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 39595158Открыть статью

Simple electrocardiography algorithm for localizing accessory pathway in patients with Wolff-Parkinson-White syndrome.

BACKGROUND: Existing algorithms to predict the location of an accessory pathway (AP) in Wolff-Parkinson-White Syndrome (WPW) have good sensitivity and specificity but complex with various accuracy and inter-observer agreement rates. A simple algorithm with high accuracy and inter-observer agreement rates is needed. METHODS: This was a cross-sectional and retrospective diagnostic study. The data were collected by total population sampling from January 2015 to January 2017. Forty-seven patients were included in the study. Data collected were pre-ablation 12-lead ECGs and ablation reports. These

СтатьяПолный 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 35947135Открыть статью

Diagnostic Algorithms to Study Post-Concussion Syndrome Using Electronic Health Records: Validating a Method to Capture an Important Patient Population.

Post-concussion syndrome (PCS) is characterized by persistent cognitive, somatic, and emotional symptoms after a mild traumatic brain injury (mTBI). Genetic and other biological variables may contribute to PCS etiology, and the emergence of biobanks linked to electronic health records (EHRs) offers new opportunities for research on PCS. We sought to validate the EHR data of PCS patients by comparing two diagnostic algorithms deployed in the Vanderbilt University Medical Center de-identified database of 2.8 million patient EHRs. The algorithms identified individuals with PCS by: 1) natural lang

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное исследованиеПоиск 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 30773988Открыть статью

The inclusion of N-terminal pro-brain natriuretic peptide in a sensitive screening strategy for systemic sclerosis-related pulmonary arterial hypertension: a cohort study.

INTRODUCTION: Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a major cause of mortality in systemic sclerosis (SSc). Screening guidelines for PAH recommend multiple investigations, including annual echocardiography, which together have low specificity and may not be cost-effective. We sought to evaluate the predictive accuracy of serum N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) in combination with pulmonary function tests (PFT) (‘proposed’ algorithm) in a screening algorithm for SSc-PAH. METHODS: We evaluated our proposed algorithm (PFT with NT-proBNP) on 49 consecutive SSc patients with

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 24246100Открыть статью