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

2 791 публикаций

Поиск: 39 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 987 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

A machine learning model to predict intradialytic hypotension in pediatric continuous kidney replacement therapy.

BACKGROUND: Intradialytic hypotension (IDH) is associated with mortality in adults undergoing intermittent hemodialysis, but this relationship is unclear in critically ill children receiving continuous kidney replacement therapy (CKRT). We aim to evaluate the relationship between IDH and hospital mortality and if pressure data from dialysis machines could predict IDH. METHODS: We conducted a retrospective cohort study in a tertiary pediatric intensive care unit and NICU from December 2019 to July 2022, including 23 patients across 38 admissions (median age 10 years). RESULTS: IDH proportion

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 40178620Открыть статью

Pain Qualities Associated With Body Perception Disturbances: Insights From Machine Learning and SHapley Additive exPlanations.

OBJECTIVE: To identify specific pain qualities associated with body perception disturbances in patients with musculoskeletal pain, using machine learning interpretability methods. DESIGN: A cross-sectional study using self-reported questionnaires and SHapley Additive exPlanation (SHAP) analysis within a random forest model. SETTING: Multicenter clinical settings where patients with musculoskeletal pain received physical therapy. PARTICIPANTS: A total of 179 patients with musculoskeletal pain, without restrictions on pain location or duration. Patients with cognitive impairment or difficulty

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 41349857Открыть статью

Cellular and molecular determinants of lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma: Integrated multi-omics profiling and machine learning models.

The mechanisms underlying lymph node metastasis (LNM) in papillary thyroid carcinoma (PTC) remain elusive. This study integrated single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data, spatial transcriptomics (ST) data, and bulk transcriptomic data. Analyses revealed that N1-stage tumors exhibit a highly active immune-inflammatory microenvironment with an increase in immunosuppressive cells. Successfully disseminated tumor clones achieve immune escape by downregulating antigen presentation mechanisms. Pseudotime analysis uncovered a shared developmental trajectory and significant functional heterogeneity

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 41421038Открыть статью

The role of temozolomide as adjuvant therapy in glioblastoma management: a systematic review and meta-analysis.

INTRODUCTION: The persistent challenge of temozolomide (TMZ) resistance and the eventual recurrence of tumors underscore the need for ongoing research and the development of novel therapeutic strategies. We aim to consolidate existing evidence related to the safety and efficacy of TMZ as adjuvant therapy to radiotherapy (RT). METHODS: Various electronic platforms were used to conduct a systematic literature review, including PubMed, Europe PMC, SCOPUS, and clinicaltrials.gov. The approach aimed to identify all pertinent studies published up to July 25, 2024. The search incorporated terms such

СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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 40045273Открыть статью

Virtual screening and experimental validation of small-molecule compounds targeting AR in prostate cancer.

Prostate cancer ranks as the second most prevalent malignancy among men, with its progression predominantly driven by androgen receptor (AR) signaling. Despite the centrality of androgen deprivation therapy (ADT) in managing advanced prostate cancer, the emergence of resistance culminating in castration-resistant prostate cancer (CRPC) remains a formidable challenge. In this study, an integrative strategy for virtual screening was developed using a machine learning-based model implemented with Random Forest, followed by molecular docking. This strategy was employed to screen approximately 1,50

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 41099751Открыть статью

Personalized oncology in pheochromocytomas and paragangliomas: integrating genetic analysis with machine learning.

Pheochromocytomas and paragangliomas (PCCs/PGLs) are uncommon neuroendocrine tumors with a significant genetic tendency. Approximately 35-40% of these tumors are associated with genetic factors. The present study performed a thorough analysis using publicly accessible genetic and clinical data from the Cancer Genome Atlas (TCGA) to examine the involvement of six genes, namely GBP1, KIF13B, GPT, CSDE1, CEP164, and CLCA1, in the development of PCCs/PGLs. By employing multi-omics data, this study investigates the relationship between mutational patterns and the prognosis of tumors, focusing on th

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 39420072Открыть статью

A Comparative Effectiveness Study on Opioid Use Disorder Prediction Using Artificial Intelligence and Existing Risk Models.

Opioid use disorder (OUD) is a leading cause of death in the United States placing a tremendous burden on patients, their families, and health care systems. Artificial intelligence (AI) can be harnessed with available healthcare data to produce automated OUD prediction tools. In this retrospective study, we developed AI based models for OUD prediction and showed that AI can predict OUD more effectively than existing clinical tools including the unweighted opioid risk tool (ORT). Data include 474,208 patients' data over 10 years; 269,748 were females with an average age of 56.78 years. Cases ar

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 37037255Открыть статью

Risk factors for acute kidney injury after high-dose methotrexate therapy: a single-center study and narrative review.

PURPOSE: To assess the risk factors associated with high-dose methotrexate (HDMTX) (≥ 1 g/m2) treatment-induced acute kidney injury (AKI). METHODS: Patients who received HDMTX from July 2014 to August 2019 in one medical center were enrolled. The patients' demographic, laboratory, and medication data were collected and compared between groups with or without AKI. Risk factors of HDMTX-induced AKI were explored using univariate and multivariate logistic regression analyses. Additionally, we searched and summarized previous studies to identify key correlates of AKI in a narrative review. RESUL

ОбзорСтатьяПоиск 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 37060460Открыть статью

The effects of end-range interventions in the management of primary adhesive capsulitis of the shoulder: a systematic review and meta-analysis.

PURPOSE: To compare the effects of end-range manual therapy versus other conservative intervention on pain intensity, shoulder range of movement (ROM), and physical function in adhesive capsulitis (AC). METHODS: Two reviewers conducted a comprehensive search from inception to December 2022. PUBMED, Cochrane Library, CINAHL, EMBASE, and PEDro databases were searched. Clinical trials investigating the effects of end-range mobilisation techniques on pain, ROM, and physical function in patients with AC were included. Methodological quality was evaluated using the PEDro scale, and bias risk was as

СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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 37559358Открыть статью

Prediction Model of Hemorrhage Transformation in Patient with Acute Ischemic Stroke Based on Multiparametric MRI Radiomics and Machine Learning.

Intravenous thrombolysis is the most commonly used drug therapy for patients with acute ischemic stroke, which is often accompanied by complications of intracerebral hemorrhage transformation (HT). This study proposed to build a reliable model for pretreatment prediction of HT. Specifically, 5400 radiomics features were extracted from 20 regions of interest (ROIs) of multiparametric MRI images of 71 patients. Furthermore, a minimal set of all-relevant features were selected by LASSO from all ROIs and used to build a radiomics model through the random forest (RF). To explore the significance of

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 35884664Открыть статью

Important Risk Factors in Patients with Nonvalvular Atrial Fibrillation Taking Dabigatran Using Integrated Machine Learning Scheme-A Post Hoc Analysis.

Our study aims to develop an effective integrated machine learning (ML) scheme to predict vascular events and bleeding in patients with nonvalvular atrial fibrillation taking dabigatran and identify important risk factors. This study is a post-hoc analysis from the Randomized Evaluation of Long-Term Anticoagulant Therapy trial database. One traditional prediction method, logistic regression (LGR), and four ML techniques-naive Bayes, random forest (RF), classification and regression tree, and extreme gradient boosting (XGBoost)-were combined to construct our scheme. Area under the receiver oper

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 35629177Открыть статью

Idiotype vaccines produced with a non-cytopathic alphavirus self-amplifying RNA vector induce antitumor responses in a murine model of B-cell lymphoma.

A promising therapy for patients with B-cell lymphoma is based on vaccination with idiotype monoclonal antibodies (mAbs). Since idiotypes are different in each tumor, a personalized vaccine has to be produced for each patient. Expression of immunoglobulins with appropriate post-translational modifications for human use often requires the use of stable mammalian cells that can be scaled-up to reach the desired level of production. We have used a noncytopathic self-amplifying RNA vector derived from Semliki Forest virus (ncSFV) to generate BHK cell lines expressing murine follicular lymphoma-der

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 34728659Открыть статью

Machine learning using clinical data at baseline predicts the efficacy of vedolizumab at week 22 in patients with ulcerative colitis.

Predicting the response of patients with ulcerative colitis (UC) to a biologic such as vedolizumab (VDZ) before administration is an unmet need for optimizing individual patient treatment. We hypothesized that the machine-learning approach with daily clinical information can be a new, promising strategy for developing a drug-efficacy prediction tool. Random forest with grid search and cross-validation was employed in Cohort 1 to determine the contribution of clinical features at baseline (week 0) to steroid-free clinical remission (SFCR) with VDZ at week 22. Among 49 clinical features includin

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 34385588Открыть статью

Predicting the Development of Anti-Drug Antibodies against Recombinant alpha-Galactosidase A in Male Patients with Classical Fabry Disease.

Fabry Disease (FD) is a rare, X-linked, lysosomal storage disease that mainly causes renal, cardiac and cerebral complications. Enzyme replacement therapy (ERT) with recombinant alpha-galactosidase A is available, but approximately 50% of male patients with classical FD develop inhibiting anti-drug antibodies (iADAs) that lead to reduced biochemical responses and an accelerated loss of renal function. Once immunization has occurred, iADAs tend to persist and tolerization is hard to achieve. Here we developed a pre-treatment prediction model for iADA development in FD using existing data from 1

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 32806627Открыть статью

Opinion versus practice regarding the use of rehabilitation services in home care: an investigation using machine learning algorithms.

BACKGROUND: Resources for home care rehabilitation are limited, and many home care clients who could benefit do not receive rehabilitation therapy. The interRAI Contact Assessment (CA) is a new screening instrument comprised of a subset of interRAI Home Care (HC) items, designed to be used as a preliminary assessment to identify which potential home care clients should be referred for a full assessment, or for services such as rehabilitation. We investigated which client characteristics are most relevant in predicting rehabilitation use in the full interRAI HC assessment. METHODS: We applied

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 26453354Открыть статью

Enhancing heart failure treatment decisions: interpretable machine learning models for advanced therapy eligibility prediction using EHR data.

Timely and accurate referral of end-stage heart failure patients for advanced therapies, including heart transplants and mechanical circulatory support, plays an important role in improving patient outcomes and saving costs. However, the decision-making process is complex, nuanced, and time-consuming, requiring cardiologists with specialized expertise and training in heart failure and transplantation. In this study, we propose two logistic tensor regression-based models to predict patients with heart failure warranting evaluation for advanced heart failure therapies using irregularly spaced se

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 38355512Открыть статью

Integrated analysis of N-glycosylation and Alzheimer's disease: identifying key biomarkers and mechanisms.

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent cause of dementia in the elderly, imposing a significant societal burden. Current therapeutic approaches primarily address symptoms, underscoring the critical need to elucidate its pathogenesis and identify robust early biomarkers. N-glycosylation, a critical post-translational modification, is dysregulated in neurodegenerative disorders, yet its role in AD and diagnostic potential remain underexplored. OBJECTIVE: This investigation aimed to characterize the interplay between N-glycosylation and AD through multi-dimensional bioinforma

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 41323652Открыть статью

Machine learning-driven discovery of therapeutic nucleoside hydrogels for periodontitis.

Supramolecular hydrogels hold significant potential in drug delivery and tissue engineering, with standing out for their unique properties. Despite their promise, predicting nucleoside bioactivity remains challenging. This study aims to predict the biological activity of nucleosides to guide the rational synthesis of hydrogels. Specifically, nine predictive models and databases for various biological activities were built with feature-selected machine learning methods including decision trees, logistic regression, random forest, and extreme gradient boosting. Then, the Molecular Bioactivity Sp

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 42115209Открыть статью

In-silico evaluation of Azadirachta indica-derived Daucosterol against key viral proteins of Ebolavirus using ML and MD simulations approach.

Ebola virus disease (EVD) is an acute life-threatening disease caused by highly pathogenic Ebolavirus (EBOV), with reported case fatality rates reaching 90%. There have been numerous EBOV outbreaks and epidemics since the first outbreak was reported in Africa in 1976. Despite the approval of three vaccines and two monoclonal antibody therapies by the Food and Drug Administration (FDA) and the European Medicines Agency (EMA) for the treatment of EVD the urgent need for alternative therapeutic strategies persists. In the present study, we screened a library of 235 phytocompounds derived from Aza

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 40419736Открыть статью

Random Forest Model Predictions Afford Dual-Stage Antimalarial Agents.

The need for novel antimalarials is apparent given the continuing disease burden worldwide, despite significant drug discovery advances from the bench to the bedside. In particular, small-molecule agents with potent efficacy against both the liver and blood stages of Plasmodium parasite infection are critical for clinical settings as they would simultaneously prevent and treat malaria with a reduced selection pressure for resistance. While experimental screens for such dual-stage inhibitors have been conducted, the time and cost of these efforts limit their scope. Here, we have focused on leve

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 35894649Открыть статью