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: 53 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

Predicting Neonatal Respiratory Outcomes Using Machine Learning: A Systematic Review Through a Life Course Lens.

BACKGROUND: Neonatal respiratory outcomes remain leading drivers of neonatal intensive care unit (NICU) morbidity, mortality, and prolonged hospitalization, underscoring the need for accurate early risk prediction through artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) approaches. PURPOSE: To conduct a Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses-guided systematic review synthesizing AI/ML models predicting neonatal respiratory outcomes through a Life Course Health Development (LCHD) lens, examining whether models incorporate developmental timing, cumulative proce

СтатьяСистематический обзорПолный 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 42441483Открыть статью

Machine learning-assisted prediction of 5-year mortality in chronic kidney disease: the KoreaN cohort study for Outcome in patients With Chronic Kidney Disease (KNOW-CKD).

BACKGROUND: Mortality prediction models for patients with non-dialysis chronic kidney disease (CKD) remain limited despite their clinical importance. While machine learning (ML) offers the potential to improve prediction accuracy, its "black-box" nature has hindered clinical adoption. This study aimed to develop and validate an interpretable ML model for predicting 5-year all-cause mortality in patients with non-dialysis CKD and to deploy it as a user-friendly web-based risk stratification tool. METHODS: We analyzed 1,858 patients (94 deaths) from a prospective cohort of non-dialysis CKD pati

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 42563520Открыть статью

Accurate focal-plane selection is crucial for artificial intelligence assessment of three-dimensional urine cytology specimens for bladder cancer screening and surveillance.

BACKGROUND: Bladder cancer is a common and highly recurrent malignancy requiring lifelong surveillance. Urine cytology serves as a noninvasive triage tool to guide cystoscopy but is limited by variable sensitivity and manual review. Although deep learning enables quantitative cell-level assessment, limited work has examined three-dimensional urine cytology preparations (e.g., SurePath) containing residual cellular fragments, where restricting analysis to a single nominal focal plane may obscure diagnostically relevant features. This study aimed to quantify focal-plane heterogeneity, measure de

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 42363782Открыть статью

Aberration-guided intraocular lens power calculation in keratoconus: ray-tracing optimization.

PURPOSE: To evaluate the accuracy of ray-tracing optimization (RTO) for predicting postoperative refractive error in keratoconic cataract eyes. SETTING: University Eye Clinic, Maastricht, the Netherlands. DESIGN: Case series. Evaluation of technology. METHODS: 22 keratoconic eyes that underwent cataract surgery were included in the study. Anterior and posterior corneal Zernike coefficients, axial distances, and intraocular lens (IOL) geometry were exported to custom-developed RTO algorithms to build patient-specific eye models. Optical quality was quantified with the Visual Strehl of the Op

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 42536880Открыть статью

Predicting complications after laparoscopic surgery for ureteropelvic junction obstruction using machine learning models: a retrospective cohort study.

PURPOSES: Postoperative complications in patients with ureteropelvic junction obstruction (UPJO) negatively impact surgical outcomes and may necessitate redo surgery. We aimed to predict the occurrence of postoperative complications in these patients using machine learning algorithms. METHODS: Data of UPJO patients admitted to our hospital for surgical treatment from May 2014 to May 2023 were retrospectively analyzed. Risk factors were screened using multivariate logistic and Lasso regression. Logistic regression (LR), k-nearest neighbours (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (D

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 40100384Открыть статью

Body composition radiomics combined with machine learning for early recurrence prediction in intrahepatic cholangiocarcinoma following curative surgery: A Multi-Center study.

PURPOSE: Early recurrence (ER) of intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) after curative hepatectomy correlates with dismal prognosis. We hypothesized that body composition radiomics reflecting systemic metabolic-immunologic status could enhance ER prediction. This multi-center study aimed to develop and validate integrated radiomics-clinical machine learning (RCML) models for postoperative ER risk stratification. METHODS: In this retrospective study, 258 ICC patients (2011-2022) from three institutions who underwent curative resection were enrolled. Body composition features were extracted fro

СтатьяМногоцентровое 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 41134320Открыть статью

Artificial Intelligence in Risk Stratification and Outcome Prediction for Transcatheter Aortic Valve Replacement: A Systematic Review and Meta-Analysis.

Background/Objectives: Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) has been introduced as an optimal treatment for patients with severe aortic stenosis, offering a minimally invasive alternative to surgical aortic valve replacement. Predicting these outcomes following TAVR is crucial. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for improving post-TAVR outcome prediction. In this systematic review and meta-analysis, we aim to summarize the current evidence on utilizing AI in predicting post-TAVR outcomes. Methods: A comprehensive search was conducted to evaluate the studies f

СтатьяОбзорПолный 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 40710419Открыть статью

Multimodal Machine Learning-Based Technical Failure Prediction in Patients Undergoing Transcatheter Aortic Valve Replacement.

BACKGROUND: Technical failure is not uncommon and is associated with unfavorable outcomes in patients undergoing TAVR. However, predicting procedural failure remains challenging due to the complex interplay of clinical, anatomical, and procedural factors. OBJECTIVES: The objective of the study was to develop and validate a data-driven prediction model for technical failure of transcatheter aortic valve replacement (TAVR), using multimodal information and machine learning algorithms. METHODS: In a prospective TAVR registry, 184 parameters derived from clinical examination, laboratory studies,

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 40972358Открыть статью

Concentration monitoring and dose optimization for infliximab in Crohn's disease patients: a machine learning-based covariate ensemble model.

BACKGROUND: Trough concentration of Infliximab (IFX) was associated with its efficacy and toxicity. However, traditional therapeutic drug monitoring often results in suboptimal outcomes because dose adjustments are delayed. We aimed to develop and validate a machine learning (ML) framework to enable real-time trough concentration prediction (pre-infusion point-of-care prediction) and individualized dosing for Crohn's disease (CD) patients. METHODS: Leveraging data from a retrospective cohort of 274 Chinese CD patients (460 samples), we dichotomized outcomes based on an IFX trough concentratio

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 41438746Открыть статью

In-depth insight into structure-reactivity/regioselectivity relationship of Lewis acid catalyzed cascade 4πe-cyclization/dicycloexpansion reaction.

The Lewis acid-catalyzed tittle reaction of 1,3-dicycloalkenlidine ketones is recognized as so far the shortest and most effective 1-step method for construction of angular tricyclic scaffolds, which are extensively found in bioactive terpenoids. Here, a further kinetic study of this reaction with 30 reaction examples is carried out using in situ IR technology and DFT calculation. That enables the creation of well-fitted linear relationships of lnk/(ΔG1‡/T), ΔG1‡/ΔG2, ln(k/kH)/σp, reflecting the structure's effect on reactivity/selectivity, and validating the reaction mechanism. Particularly h

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 40108163Открыть статью

Artificial intelligence in prenatal diagnosis: Down syndrome risk assessment with the power of gradient boosting-based machine learning algorithms.

OBJECTIVE: One of the most common chromosomal abnormalities seen during pregnancy is Down syndrome (Trisomy 21). To determine the risk of Down syndrome, first-trimester combined screening tests are essential. Using data from the first-trimester screening test, this study compares machine learning and deep learning models to forecast the risk of Down syndrome. MATERIALS AND METHODS: Within the scope of the study, biochemical and biophysical data of 959 pregnant women who underwent first-trimester screening tests at Çukurova University Obstetrics and Gynecology Clinic between 2020-2024 were ana

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 40462403Открыть статью

Exploration of shared pathogenic factors and causative genes in early-stage endometrial cancer and osteoarthritis.

Osteoarthritis (OA) has been implicated in the development and progression of early-stage endometrial cancer (EC), suggesting shared pathogenic factors between the two diseases. This study aimed to investigate the causal relationship between OA and EC and to identify causative genes common to both early-stage EC and OA. A Two-sample Mendelian randomization (MR) analysis was first performed to assess the causal relationship between OA and EC. Differentially expressed genes associated with early-stage EC and OA were identified using the limma package. Overlapping genes were extracted to determin

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 40594157Открыть статью

Machine learning predictive model for aspiration risk in early enteral nutrition patients with severe acute pancreatitis.

BACKGROUND: The aim of this study was to build and validate a risk prediction model for aspiration in severe acute pancreatitis patients receiving early enteral nutrition (EN) by identifying risk factors for aspiration in these patients. METHODS: The risk factors for aspiration were analyzed to build a prediction model based on the data collected from 339 patients receiving enteral nutrition. Subsequently, we used six machine learning algorithms and the model was validated by the area under the curve. RESULTS: In this study, the collected data were divided into two groups: a training cohort

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 39654732Открыть статью

The circadian syndrome is a better predictor for psoriasis than the metabolic syndrome via an explainable machine learning method - the NHANES survey during 2005-2006 and 2009-2014.

OBJECTIVE: To explore the association between circadian syndrome (CircS) and Metabolic Syndrome (MetS) with psoriasis. Compare the performance of MetS and CircS in predicting psoriasis. METHODS: An observational study used data from the NHANES surveys conducted in 2005-2006 and 2009-2014. We constructed three multiple logistic regression models to investigate the relationship between MetS, CircS, and their components with psoriasis. The performance of MetS and CircS in predicting psoriasis was compared using five machine-learning algorithms, and the best-performing model was explained via SHA

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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 38988999Открыть статью

Using the RNAstructure Software Package to Predict Conserved RNA Structures.

The structures of many non-coding RNAs (ncRNA) are conserved by evolution to a greater extent than their sequences. By predicting the conserved structure of two or more homologous sequences, the accuracy of secondary structure prediction can be improved as compared to structure prediction for a single sequence. Here, we provide protocols for the use of four programs in the RNAstructure suite to predict conserved structures: Multilign, TurboFold, Dynalign, and PARTS. TurboFold iteratively aligns multiple homologous sequences and estimates the pairing probabilities for the conserved structure. D

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 39540715Открыть статью

Predicting 30-Day Venous Thromboembolism Following Total Joint Arthroplasty: Adjusting for Trends in Annual Length of Stay.

BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) following total hip arthroplasty and total knee arthroplasty (TKA) is linked to immobility, and preoperative prediction remains difficult. We aimed to evaluate whether annual mean length of stay (LOS) is associated with the incidence of VTE and develop a generalizable machine learning model to preoperatively predict the incidence of symptomatic VTE following total hip and TKA using National Surgical Quality Improvement Program. METHODS: Annual incidence of 30-day postoperative VTE, deep vein thrombosis, and pulmonary embolism was calculated over 6 year

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 39484089Открыть статью

The identification and prediction of atrial fibrillation in coronary artery disease patients: a multicentre retrospective study based on Bayesian network.

BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) coexisting with coronary artery disease (CAD) remains a prevailing issue that often results in poor short- and long-term patient outcomes. Screening has been proposed as a method to increase AF detection rates and reduce the incidence of poor prognosis through early intervention. Nevertheless, due to the cost implications and uncertainty over the benefits of a systematic screening programme, the International Task Force currently recommends against screening. This study is to employ Bayesian networks (BN) for assessing the pre-test probability (PTP) of AF i

СтатьяМногоцентровое 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 39508083Открыть статью

Machine learning-based prediction models for parathyroid carcinoma using pre-surgery cognitive function and clinical features.

Patients with parathyroid carcinoma (PC) are often diagnosed postoperatively, due to incomplete resection during the initial surgery, resulting in poor outcomes. The aim of our study was to investigate the pre-surgery indicators of PC and try to develop a predictive model for PC utilizing machine learning. Evaluation of pre-surgery neuropsychological function and confirmation of pathology were carried out in 133 patients with primary hyperparathyroidism in Beijing Chaoyang Hospital from December 2019 to January 2023. Patients were randomly divided into a training cohort (n = 93) and a validati

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 37923800Открыть статью

Literature Review-Transthoracic Echocardiography, Computed Tomography Angiography, and Their Value in Clinical Decision Making and Outcome Predictions in Patients with COVID-19 Associated Cardiovascular Complications.

The sudden outbreak of the COVID-19 pandemic posed a great threat to the world's healthcare systems. It resulted in the development of new methods and algorithms for the diagnosis and treatment of both COVID-19 and its complications. Diagnostic imaging played a crucial role in both cases. Among the most widely used examinations are transthoracic echocardiography (TTE) and computed tomography angiography (CTA). Cardiovascular complications in COVID-19 are frequently associated with a severe inflammatory response, which results in acute respiratory failure, further leading to severe complication

СтатьяОбзорПоиск 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 37372710Открыть статью

Deqi Sensation to Predict Acupuncture Effect on Functional Dyspepsia: A Machine Learning Study.

OBJECTIVES: The aim of the study was to predict the effect of acupuncture for treating functional dyspepsia (FD) using the support vector machine (SVM) techniques based on initial deqi sensations of patients. METHODS: This retrospective study involved 90 FD patients who had received four weeks of acupuncture treatment. The support vector classification model was used to distinguish higher responders (patients with Symptom Index of Dyspepsia improvement score ≥ 2) from lower responders (patients with Symptom Index of Dyspepsia improvement score < 2). A support vector regression model was used

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 36159564Открыть статью