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: 61 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

A study on the factors influencing university students' subjective well-being based on machine learning methods.

Subjective well-being is a key area of research in psychology. Based on survey data from 384 university students, this study employed automated machine learning methods to construct a predictive model of subjective well-being, in which the Support Vector Machine (SVM) model performed best, achieving an overall prediction accuracy of 81.81%. The results indicate that the overall subjective well-being of the current university student population is relatively high; depression and interpersonal sensitivity are the most significant influencing factors, followed by hostility and paranoid ideation,

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 41897012Открыть статью

Development and validation of a predictive risk model for placental abruption in women with pre-eclampsia using SMOTE.

Placental abruption is a serious complication in pregnant women with preeclampsia. This study investigated the risk factors for placental abruption and developed a predictive model using the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). A total of 280 pregnant women with preeclampsia treated between September 2020 and September 2025 were enrolled and classified into placental abruption and non-placental abruption groups. Logistic regression showed that parity ≥3, severe preeclampsia, anemia, polyhydramnios, and short umbilical cord were independent risk factors for placental abruption. R

СтатьяВалидационное 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 42544541Открыть статью

Machine learning-based identification of concomitant stroke and prognostic analysis in patients with Guillain-Barré syndrome: a retrospective study.

BACKGROUND: Guillain-Barré syndrome (GBS) constitutes an immune-mediated inflammatory polyradiculoneuropathy. Stroke may coexist with GBS during the same clinical episode, but the associated clinical predictors remain insufficiently characterized. The present investigation therefore sought to construct a machine learning-based model for identifying concomitant stroke in patients with GBS. METHODS: This retrospective cohort study included 260 patients with GBS who received care at the Second Affiliated Hospital of Army Medical University from January 1, 2015, to December 31, 2024. All candidat

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 42183203Открыть статью

Machine learning-derived serum carbon dioxide trajectories in predicting prognosis of patients with acute aortic dissection.

Venous partial pressure of carbon dioxide (PvCO 2 ) indicates postoperative adverse outcomes in patients with acute aortic dissection, and its trajectories over time affecting postoperative adverse outcomes remain unclear. This study aimed to investigate the relationship between PvCO 2 trajectories and postoperative adverse outcomes, as well as clinical application through group-based trajectory modeling and machine-learning algorithms. This retrospective cohort study analyzed data from 642 patients with acute aortic dissection treated at the Fourth Hospital of Hebei Medical University from 20

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 42619040Открыть статью

Applying a Pharmacometrics-Enabled Machine Learning Analysis to Predict 2-Month Culture Conversion Using Phase 2a Data in a Tuberculosis Clinical Trial.

Phase 2a trials in tuberculosis patients traditionally assess early bactericidal activity over two weeks, often using the time-to-positivity biomarker, followed by a phase 2b study typically lasting 8-week with time-to-event of culture conversion as the endpoint. This study investigated different machine learning models to predict the time-to-event of 2-month culture conversion in the REMoxTB trial with phase 2a time-to-positivity biomarker data and the impact of different phase 2a study lengths. Time-to-positivity at baseline and up to 14 days or 28 days after two moxifloxacin-containing regi

Клиническое исследование III фазыСтатьяРандомизированное 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 42576151Открыть статью

External Validation of the PLASE Score Prediction Model for PDA Surgery.

The PLASE score-a predictive model for subsequent patent ductus arteriosus (PDA) surgery using simple echocardiographic indices on day 3-has demonstrated strong predictive ability. To our knowledge, no predictive model for PDA surgery has undergone external validation. This study aimed to externally validate and update the PLASE score using an independent cohort. The PLASE score was applied to a validation dataset comprising infants admitted to Kanagawa Children's Medical Center between 2019 and 2024 with a gestational age of 23 to 29 weeks. Discriminative performance was assessed using the ar

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 41233647Открыть статью

Machine learning-driven risk assessment of coronary heart disease: Analysis of NHANES data from 1999 to 2018.

OBJECTIVES: The high incidence of coronary artery heart disease (CHD) poses a significant burden and challenge to public health systems globally. Effective prevention and early diagnosis of CHD have become key strategies to alleviate this burden. This study aims to explore the application of advanced machine learning techniques to enhance the accuracy of early screening and risk assessment for CHD. METHODS: A total of 49 490 study subjects from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) database spanning from 1999 to 2018 were included. The dataset was randomly divided into

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 39788507Открыть статью

Developing a new algorithm for first and second trimester preeclampsia screening in twin pregnancies.

OBJECTIVES: Construct a new preeclampsia predicting algorithm in twins. METHODS: Twins sampled at 10-13 and 16-20 gestational weeks and their marker values were log transformed into multiples of the gestation-specific medians (MoMs) for singletons and entered into a new logistic regression model with/without prior risk factors. RESULTS: The cohort included 9 PE (18 samples) and 96 unaffected cases (175 samples) twin pregnant women. The algorithm constructed of PlGF, PAPP-A, PP13, Doppler UTPI, and MAP with prior risk factors generated an area under the curve of 0.918, 75% detection rate for

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 27835040Открыть статью

Dual-Algorithm Integration Framework Reveals Qing-Wei-Zhi-Tong's Dual Mechanisms in Chronic Gastritis.

Background: Chronic gastritis (CG) involves gastric mucosal imbalance, with H. pylori (>90% cases), acid-pepsin imbalance, and bile reflux as druggable mechanisms. FDA-approved drugs show limited efficacy against antibiotic-resistant strains and fail to target undruggable pathways (e.g., inflammation, autoimmune atrophy). Traditional Chinese Medicine (TCM), particularly Qing-Wei-Zhi-Tong micro-pills (QWZT), offers multi-target advantages, though its mechanisms remain poorly understood. Methods: The dual-algorithm integration framework predicts QWZT's pharmacological effects to treat gastritis.

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 41304986Открыть статью

Performance of an algorithm for diagnosing acute cholecystitis using clinical and sonographic parameters.

PURPOSE: Identify an algorithm using clinical and ultrasound (US) parameters with high diagnostic performance for acute cholecystitis. METHODS: Consecutive emergency department (ED) patients from 4/1/2019 to 12/31/2019 were retrospectively reviewed to record non-US parameters and make US observations. Outcomes were categorized as either: (1) acute cholecystitis; or (2) negative acute cholecystitis. Pivot tables identified parameter combinations either not found with acute cholecystitis or with predictive value for acute cholecystitis to establish the algorithm. US Division radiologists finali

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 34958407Открыть статью

Derivation and preliminary validation of an administrative claims-based algorithm for the effectiveness of medications for rheumatoid arthritis.

INTRODUCTION: Administrative claims data have not commonly been used to study the clinical effectiveness of medications for rheumatoid arthritis (RA) because of the lack of a validated algorithm for this outcome. We created and tested a claims-based algorithm to serve as a proxy for the clinical effectiveness of RA medications. METHODS: We linked Veterans Health Administration (VHA) medical and pharmacy claims for RA patients participating in the longitudinal Department of Veterans Affairs (VA) RA registry (VARA). Among individuals for whom treatment with a new biologic agent or nonbiologic d

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАВалидационное 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 21933396Открыть статью

Development and Application of an Algorithm for Statin-Induced Myopathy Based on Electronic Health Record-Derived Structured Elements.

PURPOSE: Considering the non-specific nature of muscle symptoms, studies of statin-induced myopathy (SIM) in electronic health records require accurate algorithms that can reliably identify true statin-causing cases. Prior algorithms were constructed in study populations that preclude broad applicability. METHODS: Using only structured data elements of electronic health records, we developed a two-step algorithm to identify true SIM cases. Step 1 excluded potential cases that were linked to secondary (non-statin) causes. Step 2 required evidence of statin discontinuation to deem remaining pot

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 41125427Открыть статью

Machine learning for classification of advanced rheumatic heart disease using electrocardiogram in cardiology ward.

BACKGROUND: Rheumatic heart disease (RHD) arises from untreated streptococcal throat infections caused by beta-hemolytic group A streptococci, leading to progressive damage to cardiac valves. While echocardiography is the gold standard for RHD diagnosis, its use in low-income countries is limited due to scarce resources and a lack of trained professionals. Automated RHD detection via echocardiography and phonocardiography data has shown promising, but the effectiveness of electrocardiogram (ECG) for detecting RHD in endemic regions at cardiac wards with limited resource remains uncertain. This

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 41327101Открыть статью

Diagnostic and Prognostic Significance of the S100 Biomarker in Blast-related Closed Traumatic Brain Injury.

INTRODUCTION: Traumatic Brain Injury (TBI) is a frequent cause of long‑term disability in service members who have been exposed to blast, and clinicians often lack reliable tools to quantify the actual burden of damage early after injury. Among available candidates, S100B is a calcium‑binding protein of astroglial origin that appears in the bloodstream when the blood-brain barrier is disrupted, and neuronal structures are injured. Its diagnostic and prognostic properties in the specific setting of blast‑related closed TBI, however, remain incompletely defined. The present study, therefore, foc

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 42136272Открыть статью

Technical Approaches to Predicting Acute Deterioration in Pediatric Inpatients: Protocol for a Scoping Review.

BACKGROUND: Early warning systems are widely used to detect acute clinical deterioration, which may be defined as a significant worsening in health over a few hours that may lead to adverse outcomes such as code blue activation, unplanned intensive care unit admission, or death. These systems rely on the regular measurement of physiological parameters, such as heart rate and blood pressure, which are converted into warning scores using deterioration prediction algorithms (DPAs). A range of DPAs are currently in use, most commonly simple track-and-trigger tools or summative scoring systems. Mor…

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 42784806Открыть статью

Validation of a Risk Score for Cancer-Associated Thrombosis Using Nationwide EHR Data.

IMPORTANCE: Venous thromboembolism (VTE) is associated with increased mortality and morbidity in patients with cancer. Existing risk prediction models are typically validated within individual sites, a fragmented approach that limits clinical adoption. OBJECTIVE: To validate the electronic health record cancer-associated thrombosis (EHR-CAT) score compared with the benchmark Khorana score in a contemporary cohort of patients with cancer across the nation, before and after treatment, excluding those at high risk of bleeding. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This prognostic study included pa

СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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 41288979Открыть статью

Machine learning-based risk prediction of malignant arrhythmia in hospitalized patients with heart failure.

AIMS: Predicting the risk of malignant arrhythmias (MA) in hospitalized patients with heart failure (HF) is challenging. Machine learning (ML) can handle a large volume of complex data more effectively than traditional statistical methods. This study explored the feasibility of ML methods for predicting the risk of MA in hospitalized HF patients. METHODS AND RESULTS: We evaluated the baseline data and MA events of 2794 hospitalized HF patients in the HF cohort in Anhui Province and randomly divided the study population into training and validation sets in a 7:3 ratio. The Lasso-logistic regre

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 34585531Открыть статью

Development and validation of risk prediction equations to estimate future risk of blindness and lower limb amputation in patients with diabetes: cohort study.

STUDY QUESTION: Is it possible to develop and externally validate risk prediction equations to estimate the 10 year risk of blindness and lower limb amputation in patients with diabetes aged 25-84 years? METHODS: This was a prospective cohort study using routinely collected data from general practices in England contributing to the QResearch and Clinical Practice Research Datalink (CPRD) databases during the study period 1998-2014. The equations were developed using 763 QResearch practices (n=454,575 patients with diabetes) and validated in 254 different QResearch practices (n=142,419) and 35

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 26560308Открыть статью

Impact of Angiogenic and Cardiovascular Biomarkers for Prediction of Placental Dysfunction in the First Trimester of Pregnancy.

Algorithms for first-trimester prediction of pre-eclampsia usually include maternal risk factors, blood pressure, placental growth factor (PlGF), and uterine artery Doppler pulsatility index. However, these models lack sensitivity for the prediction of late-onset pre-eclampsia and other placental complications of pregnancy, such as small for gestational age infants or preterm birth. The aim of this study was to assess the screening performance of PlGF, soluble fms-like tyrosine kinase-1 (sFlt-1), N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP), uric acid, and high-sensitivity cardiac trop

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 37238997Открыть статью

Validation of diagnosis algorithms for ankylosing spondylitis in claim-based database.

BACKGROUND: Claims-based algorithms using International Classification of Diseases (ICD) codes have become a common approach for researchers to define ankylosing spondylitis (AS) in studies. To address potential misclassification bias caused by the claim-based algorithms, we conducted the current study to validate whether these algorithms of medical claims could accurately represent AS diagnoses. METHODS: Patients diagnosed with AS based on ICD codes were retrieved from the electronic medical records database at a Taiwanese medical center (Chung Shan University Hospital, Taiwan). After random

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 38287537Открыть статью