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

5 387 публикаций

Поиск: 65 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1 392 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Multi-dimensional EEG analysis reveals distinct neurophysiological patterns in Alzheimer's and frontotemporal dementia.

BACKGROUND: The rising prevalence of neurodegenerative disorders, particularly Alzheimer’s disease (AD) and frontotemporal dementia (FTD), poses an escalating healthcare challenge worldwide. Electroencephalography (EEG) provides a promising approach for investigating underlying neural mechanisms, yet studies have shown inconsistent findings. This study implemented a comprehensive analytical framework combining spectral, nonlinear dynamics, and graph theoretical approaches to characterize EEG patterns in AD and FTD. METHODS: We analyzed EEG recordings from 36 AD patients, 23 FTD patients, and 2

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 41622180Открыть статью

Genomic Epidemiology and Machine Learning-Based Drug Discovery for Antimicrobial Resistant Diarrheagenic Escherichia coli.

Diarrheagenic Escherichia coli (DEC) is a leading cause of pediatric diarrhea, with antimicrobial resistance (AMR) complicating treatment. This study analyzed 350 E. coli isolates (175 DEC and 175 non-DEC) to determine molecular pathotypes, resistance patterns, and therapeutic targets. Polymerase chain reaction and 16S ribosomal RNA sequencing identified enteropathogenic E. coli as the most prevalent DEC pathotype (35%), followed by enterotoxigenic E. coli (25%), enterohemorrhagic E. coli (15%), enteroinvasive E. coli (10%), and diffusely adherent E. coli (20%). Phylogenetic analysis confirmed

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 41724709Открыть статью

A machine learning-derived dietary pattern for aging.

Diet is a modifiable determinant of aging. We develop and validate the Machine-learning YouTHful (MYTH) Diet, a dietary pattern associated with reduced aging-related mortality. Using data from 191,689 participants in the UK Biobank, we conducted a food-wide association analysis and identified 18 food groups significantly associated with aging-related mortality. A Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) model was used to rank food importance, leading to the construction of a 10-component MYTH Diet score (range: 0-10). Higher MYTH scores were consistently associated with reduced aging-related

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 42660934Открыть статью

Support vector machine for classification of walking conditions of persons after stroke with dropped foot.

Walking with dropped foot represents a major gait disorder, which is observed in hemiparetic persons after stroke. This study explores the use of support vector machine (SVMs) to classify different walking conditions for hemiparetic subjects. Seven participants with dropped foot (category 4 of functional ambulatory category) walked in five different conditions: level ground, stair ascent, stair descent, upslope, and downslope. The kinematic data were measured by two portable sensor units, each comprising an accelerometer and gyroscope attached to the lower limb on the shank and foot segments.

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 19428134Открыть статью

A bibliometric analysis of artificial intelligence applications to schizophrenia research (2005 - 2025).

BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) has been increasingly applied in schizophrenia research, yet a bibliometric overview of its global development and evolutionary trends remains lacking. METHODS: Based on the Web of Science Core Collection (WoSCC), a bibliometric analysis was conducted on AI‑related schizophrenia studies published from 2005 to 2025. A total of 1,839 publications were included, and trends, countries, institutions, authors, journals, and research hotspots were analysed. RESULTS: Annual publications grew rapidly from 2 in 2005 to 374 in 2025, consistent with the expansion

СтатьяОбзорПоддержка 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 42492359Открыть статью

Deep Learning-Enhanced UV Fluorescence for Automated Detection of Foreign Bodies in Tilapia Fillets.

Tilapia fillets are widely popular worldwide, but endogenous foreign matter (such as scales and bones) remaining during processing poses potential risks to quality control and food safety. Furthermore, these endogenous foreign objects are difficult to detect through manual or traditional visual inspection methods. This study developed a non-destructive rapid detection method for endogenous foreign bodies in tilapia fillets. After acquiring high-quality images of foreign bodies using a UV fluorescence imaging system (360-370 nm), a U-Net deep learning model was first employed to accurately segm

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 42279772Открыть статью

Wheezing recognition algorithm using recordings of respiratory sounds at the mouth in a pediatric population.

BACKGROUND: Respiratory diseases in children are a common reason for physician visits. A diagnostic difficulty arises when parents hear wheezing that is no longer present during the medical consultation. Thus, an outpatient objective tool for recognition of wheezing is of clinical value. METHOD: We developed a wheezing recognition algorithm from recorded respiratory sounds with a Smartphone placed near the mouth. A total of 186 recordings were obtained in a pediatric emergency department, mostly in toddlers (mean age 20 months). After exclusion of recordings with artefacts and those with a si

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 26802543Открыть статью

A multi-scale, circuit-to-gene signature of approach-bias modification in internet gaming disorder.

BACKGROUND: Approach-bias modification (ApBM) is a cognitive training intervention with potential therapeutic value for internet gaming disorder (IGD). However, its clinical efficacy and the underlying neural mechanisms remain to be systematically investigated. This study aimed to evaluate the effectiveness of ApBM for IGD and to identify the associated multi-scale neurobiological signatures, from brain connectivity to gene expression. METHODS: We conducted a randomized controlled trial involving individuals with IGD assigned to either an ApBM (N = 30) or a control group (N = 27). Resting-sta

СтатьяРандомизированное 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 42348332Открыть статью

Magnetocardiography-based coronary artery disease severity assessment and localization using spatiotemporal features.

Objective.This study aimed to develop an automatic and accurate method for severity assessment and localization of coronary artery disease (CAD) based on an optically pumped magnetometer magnetocardiography (MCG) system.Approach.We proposed spatiotemporal features based on the MCG one-dimensional signals, including amplitude, correlation, local binary pattern, and shape features. To estimate the severity of CAD, we classified the stenosis as absence or mild, moderate, or severe cases and extracted a subset of features suitable for assessment. To localize CAD, we classified CAD groups according

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 37995382Открыть статью

Interpretable machine learning analysis of clinicopathological and immunonutritional biomarkers for predicting lymph node metastasis in gastric cancer.

Accurate prediction of lymph node metastasis (LNM) is critical for the staging and treatment planning of gastric cancer (GC). This study aimed to develop and validate a multi-module prediction model that integrates clinicopathological features and hematological biomarkers to enhance the preoperative assessment of GC-LNM. A retrospective analysis was conducted on GC patients treated at a single medical center. Clinical variables were categorized into five modules: basic demographic information, tumor characteristics, inflammation-related indicators, coagulation parameters, and nutritional-immun

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 41272102Открыть статью

Artificial Intelligence-Based Exploration of the Relationship Between Running Motion Patterns and Achilles Tendon Stress in Inactive Adults Initiating a Running Program.

Inactive adults face a measurable risk of chronic Achilles tendon injury when starting to run, yet the mechanisms remain unclear. We leverage machine learning and Shapley Additive Explanations (SHAP)-core methodologies in artificial intelligence-to identify running motion patterns that elevate Achilles tendon stress in this population. Our findings aim to inform safer running practices, ultimately helping inactive adults integrate into the running community more healthily. A total of 189 inactive adults were recruited, and their running biomechanics were comprehensively assessed. Achilles tend

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 41736242Открыть статью

Serum metabolome associated with novel and legacy per- and polyfluoroalkyl substances exposure and thyroid cancer risk: A multi-module integrated analysis based on machine learning.

BACKGROUND: Exposure to per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) may linked to thyroid cancer (TC) risk, but inconsistent findings and a lack of studies on mixed exposures exist, especially regarding novel PFAS compounds. Additionally, little is known about the potential mechanisms underlying the association. OBJECTIVES: Explore the effects of PFAS exposure on the serum metabolome and its correlation with TC. METHODS: A 1:1 age- and sex-matched case-control study was administered with 746 TC cases and healthy controls. Liquid chromatography-high resolution mass spectrometry determined seru

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 39673872Открыть статью

Beyond Efficiency Scores: Explaining Health System Performance Using Two-Stage Bootstrap DEA and Machine Learning.

Background/Objectives: Health systems involve numerous stakeholders interconnected through nonlinear relationships. While Data Envelopment Analysis (DEA) has been widely used to measure health system efficiency, conventional estimates may exhibit finite-sample bias. An important question, therefore, concerns how health system performance can be measured more reliably, and what factors explain cross-country differences in efficiency. This study introduces an integrated framework that combines Two-Stage Bootstrap DEA with machine learning to assess the performance of the health systems of 26 OEC

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 42651305Открыть статью

Integrated bioinformatics and machine learning for shared diagnostic genes and mechanisms between periodontitis and psoriasis.

BACKGROUND: Periodontitis and psoriasis are two prevalent conditions that are bidirectionally associated. However, the molecular basis remains poorly understood. This study utilized bioinformatics approaches to investigate the common diagnostic genes and shared mechanisms of periodontitis and psoriasis. METHODS: Classical datasets for periodontitis and psoriasis were sourced from the GEO database. Differentially expressed genes (DEGs) analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), protein-protein interaction (PPI) network analysis, and two machine learning algorithms were use

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 42313235Открыть статью

Employing machine learning to enhance fracture recovery insights through gait analysis.

This study aimed to explore the potential of gait analysis coupled with supervised machine learning models as a predictive tool for assessing post-injury complications such as infection, malunion, or hardware irritation among individuals with lower extremity fractures. We prospectively identified participants with lower extremity fractures at a tertiary academic center. These participants underwent gait analysis with a chest-mounted inertial measurement unit device. Using customized software, the raw gait data were preprocessed, emphasizing 12 essential gait variables. The data were standardiz

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 38596829Открыть статью

Novel Musculoskeletal Hypotheses in the Armed Services Trauma and Rehabilitation Outcome (ADVANCE) Cohort: Development and Application of Sparse Group Factor Analysis Methodology.

BACKGROUND: Musculoskeletal conditions are a leading global cause of disability, yet the factors influencing long-term musculoskeletal health, particularly following trauma, remain incompletely understood. Machine learning could be applied to identify previously unknown patterns in large-scale, multimodal datasets. OBJECTIVE: This study aims to test the ability of a new sparse group factor analysis method to uncover hidden patterns in large-scale multimodal datasets and generate testable, clinically relevant hypotheses. METHODS: This study applies sparse group factor analysis, a hierarchical

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 42478990Открыть статью

Explainable machine learning for movement disorders - Classification of tremor and myoclonus.

BACKGROUND: Treatment for essential tremor (ET) and cortical myoclonus (CM) differs. As their clinical distinction can be difficult, with large inter- and intra-observer variability, there is a need for additional diagnostic tools. OBJECTIVES: We aim to develop a machine learning based approach using accelerometry data to support clinicians in their diagnosis of ET versus CM. METHODS: We recorded the upper body movements of 19 ET and 19 CM patients performing 21 tasks using eight accelerometry sensors. The phenotype was classified by applying an explainable machine learning method called gen

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 40345135Открыть статью

Geographical classification of malaria parasites through applying machine learning to whole genome sequence data.

Malaria, caused by Plasmodium parasites, is a major global health challenge. Whole genome sequencing (WGS) of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax genomes is providing insights into parasite genetic diversity, transmission patterns, and can inform decision making for clinical and surveillance purposes. Advances in sequencing technologies are helping to generate timely and big genomic datasets, with the prospect of applying Artificial Intelligence analytical techniques (e.g., machine learning) to support programmatic malaria control and elimination. Here, we assess the potential of applyi

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 36476815Открыть статью

Potential Roles of Neuroimaging in Motor Neuron Disease.

PURPOSE OF REVIEW: The review is intended to summarize and discuss the increasing roles and perspectives of neuroimaging in the clinical and scientific work-up of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and other motor neuron diseases (MND). RECENT FINDINGS: The applications of magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) identify characteristic disease-specific patterns especially for ALS including its clinical subtypes. Guided by neuroanatomical pattern stratification, these MND-associated alterations could be detected by dedicated analysis parameters from MRI, includ

СтатьяОбзорПоиск 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 42799915Открыть статью

Clustering Finnish Gambler Profiles Based on the Money and Time Consumed in Gambling Activities.

Gambling involves consumption of gamblers' money and time. Gamblers are a heterogeneous group, and in addition to grouping gamblers based on personality factors, it is also important to find different gambler profiles with respect to their gambling behavior. Using the nationally representative survey 'Finnish Gambling 2011' (N = 4484), this article studies the subtypes of Finnish gamblers based on the frequency of gambling and the amounts of money and time used in different gambling forms. Cluster analysis reveals six profiles of gamblers, from infrequent gamblers to omnivorous gamblers. In th

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 26026988Открыть статью