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: 58 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

Interferon release does not add discriminatory value to smear-negative HIV-tuberculosis algorithms.

Clinical algorithms for evaluating HIV-infected individuals for tuberculosis (TB) prior to isoniazid preventive therapy (IPT) perform poorly, and interferon-γ release assays (IGRAs) have moderate accuracy for active TB. It is unclear whether, when used as adjunct tests, IGRAs add any clinical discriminatory value for active TB diagnosis in the pre-IPT assessment. 779 sputum smear-negative HIV-infected persons, established on or about to commence combined antiretroviral therapy (ART), were screened for TB prior to IPT. Stepwise multivariable logistic regression was used to develop clinical pred

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 21719487Открыть статью

Modelling a population with Barrett's oesophagus from oesophageal adenocarcinoma incidence data.

OBJECTIVE: A recent study of adenocarcinoma of the oesophagus (ACO) incidence rates in Denmark showed a steep fall in the over-80 population, interpreted as the result of a decline in the prevalence of Barrett's oesophagus (BO) in this age group, for which three hypotheses were advanced: the specific mortality from ACO and, superimposed, either excess mortality from causes of death unrelated to ACO or a birth cohort effect. The aim of this study was to create models estimating the BO population fitting each of these three hypotheses, in order to select the most plausible hypothesis and to gain

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 17354109Открыть статью

Mapping the Problem Areas in Diabetes (PAID) and Diabetes Distress Scale (DDS) to the EQ-5D-5L in diabetes care.

PURPOSE: To develop and validate mapping algorithms that estimate EQ-5D health state utility values (HSUVs) from two diabetes-specific patient-reported outcome measures, the Problem Areas in Diabetes (PAID) and Diabetes Distress Scale (DDS), to support economic evaluations when EQ-5D data are unavailable. METHODS: Data from 662 adults with diabetes in Germany included PAID-20, DDS-17, and EQ-5D-5L responses. Direct mapping models predicted EQ-5D utilities using Tobit and censored least absolute deviation (CLAD) regressions, while indirect mapping models used proportional and partial proportio

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 42667522Открыть статью

Image-Based Pore Space and Pore Network Characterization: A Review of 2D/3D Workflow in Foods.

Food microstructure plays an important role in governing mass transfer and textural properties during processing; hence, its characterization is essential for process optimization and product quality improvement. In this review, the application of image processing techniques for the characterization of pore spaces and pore networks in foods was examined. The workflow comprises image acquisition, preprocessing, segmentation, reconstruction, 2D/3D visualization, and quantitative analysis. Potentials and limitations of scanning electron microscopy (SEM) and X-ray micro-computed tomography (X-ray

СтатьяОбзорПолный 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 42720082Открыть статью

Prediction and Classification of Liposomal Release and Stability Using Machine Learning Based on Ethanol and Tergitol 15-S Surfactants.

INTRODUCTION: Liposomes are bilayered vesicles capable of encapsulating both hydrophilic and hydrophobic compounds, making them widely used in pharmaceuticals and cosmetics due to their excellent biocompatibility and versatility. However, they are structurally vulnerable to additives, such as ethanol and surfactants, which are often unavoidable during formulation. Therefore, it is essential to evaluate the effects of these components on liposomal stability and release behavior. METHOD: Second-order multiple linear regression models were developed to predict liposomal release based on ethanol

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 41832677Открыть статью

Predicting anthropometric body composition variables using 3D optical imaging and machine learning.

Accurate prediction of anthropometric body composition variables, such as Appendicular Lean Mass (ALM), Body Fat Percentage (BFP), and Bone Mineral Density (BMD), is essential for early diagnosis of several chronic diseases. Currently, researchers rely on Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA) scans to measure these metrics; however, DXA scans are costly and time-consuming. This work proposes an alternative to DXA scans by applying statistical and machine learning models on biomarkers (height, volume, left calf circumference, etc.) obtained from 3D optical images. The dataset consists of 847 p

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 42211776Открыть статью

Interpretable prediction of one-year non-suicidal self-injury among patients with mood disorders: model development and internal evaluation.

BACKGROUND: Non-suicidal self-injury (NSSI) is clinically important among people with mood disorders. We developed an interpretable machine-learning model for NSSI during one-year follow-up and evaluated its internal robustness. METHODS: The cohort comprised 912 inpatients with mood disorders (MD) and 72 candidate predictors. We collected demographic information, disease characteristics and laboratory indicators of MD patients who were hospitalized throughout 2022, and followed them up one year after discharge to collect their NSSI incidence within one year. Least Absolute Shrinkage and Selec

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 42798811Открыть статью

Machine learning-based prediction of incident delirium after a 24-hour landmark in critically ill patients with acute pancreatitis: Model development and external validation using the MIMIC-IV and eICU databases.

ObjectiveTo develop, internally validate, and preliminarily externally validate a model predicting incident delirium after the first 24 hours of intensive care in patients with acute pancreatitis (AP).MethodsThis retrospective prediction study used MIMIC-IV 3.1 for development and eICU-CRD 2.0 for external validation. Adults with AP in their first AP-associated ICU stay were screened consecutively. At ICU hour 24, predictors were restricted to the preceding 24 hours; patients with positive CAM-ICU delirium during this interval were excluded, and the outcome was subsequent strictly assessable p

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 42634411Открыть статью

Role of artificial intelligence in optical coherence tomography in myopia and pathological myopia.

Myopia and pathological myopia (PM) have been recognized as one of the leading causes of visual impairment globally. Optical coherence tomography (OCT) provides high-resolution imaging of retinal and choroidal structural changes and plays an increasing role in the diagnosis and prognostication of PM and myopia-related complications. Recent advances in OCT technology have produced a potential platform for artificial intelligence (AI), particularly deep learning (DL), to enhance diagnostic accuracy and prognostic capabilities. First, AI-assisted detection of myopia based on OCT-derived biomarker

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 42549296Открыть статью

Preoperative predictive factors for opaque bubble layer formation and area during small-incision lenticule extraction: predictive models based on machine learning.

BACKGROUND: We aimed to develop exploratory machine learning (ML)-based predictive models for the occurrence and area of an opaque bubble layer (OBL) during small-incision lenticule extraction (SMILE) and identify associated preoperative and surgical-planning factors. METHODS: This retrospective study included 216 eyes (72 with an OBL, 144 controls) that underwent SMILE at the Zhongshan Ophthalmic Center between August 2024 and August 2025, which were matched 1:2 by age and sex. Comprehensive preoperative ocular examinations were performed using a Pentacam HR camera system and standard equipm

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 42764368Открыть статью

Multiple machine learning algorithms identify 13 types of cell death-critical genes in large and multiple non-alcoholic steatohepatitis cohorts.

BACKGROUND: Dysregulated programmed cell death pathways mechanistically contribute to hepatic inflammation and fibrogenesis in non-alcoholic steatohepatitis (NASH). Identification of cell death genes may offer insights into diagnostic and therapeutic strategies for NASH. METHODS: Data from multiple NASH cohorts were integrated, and 12 machine learning algorithms were applied to identify key dysregulated cell death-related genes and develop a binary classification model for NASH. Spearman's rank correlation coefficients quantified associations between these genes and clinical markers, immune i

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 40340817Открыть статью

A machine learning model based on placental magnetic resonance imaging and clinical factors to predict fetal growth restriction.

OBJECTIVES: To create a placental radiomics-clinical machine learning model to predict FGR. MATERIALS AND METHODS: Retrospectively analyzed placental MRI and clinical data of 110 FGR cases and 158 healthy controls at 28-37 weeks of gestation from two campuses of ZWH. 227 cases from Hubin campus were randomly divided into training (n = 182) and internal testing set (n = 45). 41 cases from Xiaoshan campus were included in external testing set. Placental MRI features were extracted from sagittal T2WI. Mann-Whitney U test, redundancy analysis, and LASSO were used to identify the radiomics signatu

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 40114121Открыть статью

Machine Learning-Based Prediction of Decompensation in Hepatitis B Virus-Related Cirrhosis.

Background/Objectives: Fatality of cirrhotic patients greatly increases when they progress to the decompensated state. Only a few studies to date have applied machine learning (ML) methods to predict decompensation in cirrhosis patients. In the present study, we attempted to apply self-developed ML models for validating their capability of predicting different complications in hepatitis B virus (HBV)-related cirrhosis patients. Methods: Data were extracted from electronic health records of 50,047 patients who were tested and diagnosed with HBV in a tertiary hospital. Four different algorithms

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 41226084Открыть статью

A predictive model for depression in elderly people with arthritis based on the TRIPOD guidelines.

OBJECTIVE: Through machine learning algorithms, a prediction model for depression in arthritis patients was established to provide a basis for related interventions. METHODS: Data from 4240 patients with arthritis were collected from the National Health and Nutrition Examination Survey database and divided into a training set (70 %) and a test set (30 %). LASSO Regression was employed for feature variable selection, and predictive models were constructed using five machine learning algorithms: Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Gaussian Naive Ba

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 40158328Открыть статью

An Integrated Machine Learning Approach for Congestive Heart Failure Prediction.

Congestive heart failure (CHF) is one of the primary sources of mortality and morbidity among the global population. Over 26 million individuals globally are affected by heart disease, and its prevalence is rising by 2% yearly. With advances in healthcare technologies, if we predict CHF in the early stages, one of the leading global mortality factors can be reduced. Therefore, the main objective of this study is to use machine learning applications to enhance the diagnosis of CHF and to reduce the cost of diagnosis by employing minimum features to forecast the possibility of a CHF occurring. W

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 38611649Открыть статью

Determination of growth and developmental stages in hand-wrist radiographs : Can fractal analysis in combination with artificial intelligence be used?

PURPOSE: The goal of this work was to assess the classification of maturation stage using artificial intelligence (AI) classifiers. METHODS: Hand-wrist radiographs (HWRs) from 1067 individuals aged between 7 and 18 years were included. Fifteen regions of interest were selected for fractal dimension (FD) analysis. Five predictive models with different inputs were created (model 1: only FD; model 2: FD and Chapman sesamoid stage; model 3: FD, age, and sex; model 4: FD, Chapman sesamoid stage, age, and sex; model 5: Chapman sesamoid stage, age, and sex). The target diagnoses were accelerating gr

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 38252312Открыть статью

Improving mixed-integer temporal modeling by generating synthetic data using conditional generative adversarial networks: A case study of fluid overload prediction in the intensive care unit.

OBJECTIVE: The challenge of mixed-integer temporal data, which is particularly prominent for medication use in the critically ill, limits the performance of predictive models. The purpose of this evaluation was to pilot test integrating synthetic data within an existing dataset of complex medication data to improve machine learning model prediction of fluid overload. MATERIALS AND METHODS: This retrospective cohort study evaluated patients admitted to an ICU ≥ 72 h. Four machine learning algorithms to predict fluid overload after 48-72 h of ICU admission were developed using the original data

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 38011778Открыть статью

A unique major histocompatibility complex Class II-binding register correlates with HLA-DR11-associated immunogenicity of the major K blood group antigen.

BACKGROUND: Kell is a glycoprotein expressed on red blood cells (RBCs). Its K and k variants contain either Met (K antigen) or Thr (k antige … A restriction of anti-K immune responses. Major histocompatibility complex Class II (MHCII)-binding prediction algorithms and quantitative peptide-MHCII-binding assays were employed to determine the binding registers; anchor residues; and affinities of wild-type, truncated, and sequence-modified K and k peptides. Predictions were generated using Immune Epitope Database …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 29464723Открыть статью

Clinical Decision Support Tools for Selecting Interventions for Patients with Disabling Musculoskeletal Disorders: A Scoping Review.

Purpose We aimed to identify and inventory clinical decision support (CDS) tools for helping front-line staff select interventions for patients with musculoskeletal (MSK) disorders. Methods We used Arksey and O'Malley's scoping review framework which progresses through five stages: (1) identifying the research question; (2) identifying relevant studies; (3) selecting studies for analysis; (4) charting the data; and (5) collating, summarizing and reporting results. We considered computer-based, and other available tools, such as algorithms, care pathways, rules and models. Since this research c

Полный 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 26667939Открыть статью

Resting state functional connectivity predictors of treatment response to electroconvulsive therapy in depression.

There is increasing focus on use of resting-state functional connectivity (RSFC) analyses to subtype depression and to predict treatment response. To date, identification of RSFC patterns associated with response to electroconvulsive therapy (ECT) remain limited, and focused on interactions between dorsal prefrontal and regions of the limbic or default-mode networks. Deficits in visual processing are reported in depression, however, RSFC with or within the visual network have not been explored in recent models of depression. Here, we support prior studies showing in a sample of 18 patients wit

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 30911075Открыть статью