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: 48 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

Prediction of Pulpal Sequelae in Cracked Teeth with Reversible Pulpitis using Machine Learning Models.

INTRODUCTION: In early stages of cracked teeth, pulpal inflammation is considered reversible. Cracked teeth with retained pulp vitality demonstrate higher survival rates whereas root canal treatment (RCT) negatively influences survival outcomes. The clinical challenge lies in discerning when RCT is required. This study aimed to develop and validate machine learning models for predicting pulp survival in cracked teeth with reversible pulpitis and investigating associations between patient- and tooth-related variables and treatment outcomes. METHODS: Data from 569 patients with 593 cracked teet

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 41571087Открыть статью

Dynamic Risk Assessment for the Development of Persistent Atrial Fibrillation Using Statistical and Machine Learning Approaches.

BACKGROUND: Cardiac implantable electronic devices (CIEDs) frequently detect brief, often subclinical atrial fibrillation (AF), but their value for predicting progression to persistent AF remains uncertain. Statistical and machine learning (ML) approaches may enable dynamic risk stratification using this longitudinal device data. OBJECTIVE: To develop a risk stratification model using clinical and CIED-derived AF burden measured over a rolling 6-month window to predict progression to persistent AF. METHODS: We analyzed continuous CIED data from 1985 patients without prior persistent AF impla

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 42572359Открыть статью

Machine learning-based prediction model for postoperative blood transfusion in pediatric patients with Hirschsprung's disease.

BACKGROUND: Children undergoing Hirschsprung's disease (HD) surgery are at risk of postoperative transfusion, which may cause complications and increase resource use. Current decisions are often empirical and lack individualized prediction tools. METHODS: We retrospectively analyzed 889 pediatric patients who underwent HD corrective surgery at a tertiary center (2015-2025). Postoperative transfusion was defined as ≥ 0.5 units of packed red blood cells within 72 h after surgery. Forty-seven preoperative variables were collected; least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regressio

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 42645574Открыть статью

Machine learning prediction of sepsis in paralytic ileus using interpretable clinical models.

BACKGROUND: Paralytic ileus (PI) is a common complication in critically ill patients, and the development of sepsis significantly worsens prognosis. Early identification of sepsis risk in PI patients remains a clinical challenge. METHODS: Adult PI patients were identified from the MIMIC-IV database (2008-2022) and randomly split into a training cohort (70%) and an internal validation cohort (30%). An independent external cohort was obtained from Guangxi Medical University Cancer Hospital. Predictors were extracted within the first 12 hours after admission. Feature selection was performed usin

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 42312038Открыть статью

Forecasting monthly AIDS incidence in China via LSTM-CNN parallel fusion: a comparative study of 10 predictive models.

BACKGROUND: Acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) poses a significant global public health threat and ranks among the most fatal infectious diseases in China. Effective prevention hinges upon early surveillance and predictive warning systems. However, effective predictive tools specifically tailored to AIDS incidence in China remain scarce. This study aimed to systematically compare the applicability of multiple predictive models for forecasting monthly AIDS incidence in China, identify the relatively better-performing model within this dataset, and provide preliminary methodological refer

СтатьяСравнительное 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 42591381Открыть статью

Machine Learning Prediction of Local Failure in GI Brain Metastases on the Day of Gamma Knife Radiosurgery.

BACKGROUND: Time to local failure after stereotactic radiosurgery (SRS), including Gamma Knife radiosurgery (GKRS), for gastrointestinal (GI) brain metastases is difficult to predict and may vary substantially across tumors and patients. We developed and internally evaluated a survival machine learning framework to estimate tumor-specific time to local failure using pre-SRS features. METHODS: We performed a retrospective study of GI brain metastases treated with GKRS. Local failure was modeled as a time-to-event outcome under right censoring. A Random Survival Forest survival model was traine

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 42658361Открыть статью

CBCT radiomic features-based machine learning prediction models and nomogram for treatment decision-making regarding surgery-first approach in skeletal Class III malocclusion.

BACKGROUND: This study aims to develop and validate a predictive nomogram and a deep learning model to determine the treatment modality of orthodontic-first approach (OFA) or surgery-first approach (SFA) for patients with skeletal Class III malocclusion using CBCT images. METHODS: A nomogram was developed using CBCT images from 313 skeletal Class III patients (191 OFA vs. 122 SFA), through univariable and multivariable analyses to identify key predictors for SFA selection. Predictive accuracy was assessed using ROC analysis. CBCT images were split into training and validation sets for 5-fold c

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 41013431Открыть статью

[Prognosis and intensive care for massive obstetric blood loss].

The study covered 235 obstetric patients having varying blood loss (1.8 to 55.7%) at labor. Their constitutional, history, clinical, functional, and biochemical data were studied, which allowed the authors to develop a strategic and tactic line of prediction of the development of massive blood loss at labor. The algorithm of preventive intensive care, developed on the basis of predictive criteria, was found to significantly improve the results of treatment and to reduce the frequency and severity of obstetric hemorrhagic complications.

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 16206582Открыть статью

Machine Learning for Valproic Acid Therapy: A Scoping Review of Pharmacokinetic-Prediction Models and Pharmacokinetic-Informed Clinical Outcome Models.

Background/Objectives: Population pharmacokinetics (PopPK) has been used to aid valproic acid (VPA) dose individualization. However, this approach faces limitations owing to the complexity and high dimensionality of datasets. Machine learning (ML) can handle these challenges. However, the comparative evaluation of these ML algorithms and their practical application in optimizing VPA therapy have not yet been established. This review aims to summarize the current evidence, identify research gaps, and outline ML applications for VPA in clinical practice. Methods: PubMed, ScienceDirect, Scopus, t

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 42654122Открыть статью

GLP-1 receptor agonists or SGLT2-inhibitors? Evaluation of a personalized treatment algorithm for individuals with type 2 diabetes: a registry-based cohort study.

Guidelines recommend GLP-1 receptor agonists (GLP-1-RA) and SGLT2-inhibitors (SGLT2i) for individuals with type 2 diabetes (T2D) at high risk of atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). In the context of precision medicine, we evaluated a personalized treatment algorithm to guide the initial decision between these therapies.Using data from the observational Diabetes Prospective Follow-up registry (Germany/Austria) we studied individuals with T2D who initiated GLP-1-RA (n=1433) or SGLT2i (n=2547) in a multicenter, real-world setting. Baseline characteristics included age, sex, body mass

СтатьяНаблюдательное исследованиеМногоцентровое 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 41881006Открыть статью

Association of preoperative monocyte level with postoperative delirium in patients receiving cardiac surgery under propofol-based anesthesia: a retrospective study.

BACKGROUND: Postoperative delirium is a common complication after cardiac surgery, and perioperative inflammation may contribute to its development. However, the association between preoperative blood indicators and postoperative delirium in patients receiving propofol-based anesthesia remains unclear. OBJECTIVE: To identify preoperative blood indicators associated with postoperative delirium risk in patients undergoing cardiac surgery under propofol-based anesthesia. METHODS: Related data of 694 patients were from MIMIC-IV database. Importance ranking using 2 machine learning algorithms was

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 42477770Открыть статью

Device-Driven Service Allocation in Mobile Edge Computing with Location Prediction.

With the rapid deployment of edge base stations and the widespread application of 5G technology, Mobile Edge Computing (MEC)has gradually transitioned from a theoretical concept to practical implementation, playing a key role in emerging human-machine interactions and innovative mobile applications. In the MEC environment, efficiently allocating services, effectively utilizing edge device resources, and ensuring timely service responses have become critical research topics. Existing studies often treat MEC service allocation as an offline strategy, where the real-time location of users is used

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 40431820Открыть статью

Prognostic role of novel variables in sudden cardiac death risk associated to hypertrophic cardiomyopathy.

INTRODUCTION: Models for estimating the risk of sudden cardiac death (SCD) in pediatric hypertrophic cardiomyopathy (HCM) used in our setting do not consider some parameters of routine clinical practice. The objective was to identify non-classical risk factors and evaluate their prognostic value. PATIENTS AND METHODS: Retrospective observational study, including patients with isolated HCM 0-18 years old, evaluating clinical, genetic, and imaging variables. The risk of SCD or major arrhythmic cardiac events (MACEs) was estimated according to the three most widely used European models (HCM Risk

СтатьяНаблюдательное 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 40221256Открыть статью

New Predictive Equation for the Estimation of Plasma Concentrations of Formed Colistin in Patients Treated With Colistimethate Sodium for Multidrug-Resistant Gram-Negative Bacterial Infections.

BACKGROUND: The clinical use of colistin methanesulphonate (CMS) is limited by potential nephrotoxicity. The selection of an efficient and safe CMS dose for individual patients is complicated by the narrow therapeutic window and high interpatient pharmacokinetic variability. In this study, a simple predictive equation for estimating the plasma concentration of formed colistin in patients with multidrug and extremely drug-resistant gram-negative bacterial infections was developed. METHODS: The equation was derived from the largest clinical cohort of patients undergoing therapeutic drug monitor

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 38984536Открыть статью

Use of risk chart algorithms for the identification of psoriatic arthritis patients at high risk for cardiovascular disease: findings derived from the project CARMA cohort after a 7.5-year follow-up period.

OBJECTIVE: To assess the predictive value of four cardiovascular (CV) risk algorithms for identifying high-risk psoriatic arthritis (PsA) patients. METHODS: Evaluation of patients with PsA enrolled in the Spanish prospective project CARdiovascular in RheuMAtology. Baseline data of 669 PsA patients with no history of CV events at the baseline visit, who were followed in rheumatology outpatient clinics at tertiary centres for 7.5 years, were retrospectively analysed to test the performance of the Systematic Coronary Risk Assessment (SCORE), the modified version (mSCORE) European Alliance of Rhe

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 38631846Открыть статью

Predicting the risk category of thymoma with machine learning-based computed tomography radiomics signatures and their between-imaging phase differences.

The aim of this study was to develop a medical imaging and comprehensive stacked learning-based method for predicting high- and low-risk thymoma. A total of 126 patients with thymomas and 5 patients with thymic carcinoma treated at our institution, including 65 low-risk patients and 66 high-risk patients, were retrospectively recruited. Among them, 78 patients composed the training cohort, while the remaining 53 patients formed the validation cohort. We extracted 1702 features each from the patients' arterial-, venous-, and plain-phase images. Pairwise subtraction of these features yielded 170

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 39160177Открыть статью

AI fusion of multisource data identifies key features of vitiligo.

Vitiligo is a skin disorder that is associated with a decreased risk of skin cancer, but it can lead to increased susceptibility to sunburn, psychological distress, and disruptions in daily life, consists of two primary subtypes: segmental and nonsegmental vitiligo, each with distinct underlying mechanisms. However, the reliable identification of diagnostic markers and the ability to differentiate between these subtypes have remained elusive challenges. This study aims to pioneer predictive algorithms for vitiligo diagnosis, harnessing the capabilities of AI (Artificial Intelligence) to amalga

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 39414917Открыть статью

Pediatric Adrenocortical Neoplasms: A Study Comparing Three Histopathological Scoring Systems.

Adrenocortical neoplasms are rare in childhood. Their histopathological categorization into benign and malignant is often challenging, impacting further management. While the AFIP/Wieneke scoring system is widely used for the prognostic classification of these tumors, it has limitations. Few other tumor scoring systems have evolved over the past few years. These have been validated in adults but not yet in pediatric patients. We evaluated a cohort of pediatric adrenocortical neoplasms to assess the applicability of AFIP/Wieneke criteria and the recently introduced Helsinki score and reticulin

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 37160532Открыть статью

Early antidepressant treatment response prediction in major depression using clinical and TPH2 DNA methylation features based on machine learning approaches.

OBJECTIVE: To identify DNA methylation and clinical features, and to construct machine learning classifiers to assign the patients with major depressive disorder (MDD) into responders and non-responders after a 2-week treatment into responders and non-responders. METHOD: Han Chinese patients (291 in total) with MDD comprised the study population. Datasets contained demographic information, environment stress factors, and the methylation levels of 38 methylated sites of tryptophan hydroxylase 2 (TPH2) genes in peripheral blood samples. Recursive Feature Elimination (RFE) was employed to select

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 37127594Открыть статью

Identification of Novel Biomarkers for Response to Preoperative Chemoradiation in Locally Advanced Rectal Cancer with Genetic Algorithm-Based Gene Selection.

BACKGROUND: The conventional treatment for patients with locally advanced colorectal tumors is preoperative chemo-radiotherapy (PCRT) preceding surgery. This treatment strategy has some long-term side effects, and some patients do not respond to it. Therefore, an evaluation of biomarkers that may help predict patients' response to PCRT is essential. METHODS: We took advantage of genetic algorithm to search the space of possible combinations of features to choose subsets of genes that would yield convenient performance in differentiating PCRT responders from non-responders using a logistic reg

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 36534304Открыть статью