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

9 675 публикаций

Поиск: 38 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 604 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Contamination Rates and Economic Evaluation of Reusing Medicated, Preservative-Free, Single-Use Eye Drops.

INTRODUCTION: Preservative-free eye drops are commonly packaged in single-dose vials, so it is recommended to discard the vial upon first use, even if some solution remains. This study aims to examine the risk of infection associated with repeated use of these eye drops and evaluate the economic impact of such practice. METHODS: Eighty vials were divided into three test groups and one control group (C). Group A comprised sterile installation; in group B the vial tip touched the volunteers' eyelid while in group D the volunteers' fingertip touched the vial tip. The vials were then recapped and

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 42717161Открыть статью

Accurate pathologic classification of aggressive myocarditis improves insights into patient precise medicine.

Because the disease's heterogeneity is ignored, the current diagnosis of myocarditis with advanced heart failure is imprecise, and there are no established criteria for subtyping this type of myocarditis. We analyzed data from 83 consecutive patients with aggressive myocarditis using a deep learning method to categorize them into three prognostically relevant phenogroups (PGs) based on myocardial whole-slide images: PG1, characterized by structural damage; PG2, dominated by autoimmune response; and PG3, driven by infections. Whole-exome sequencing of all patients revealed a significant concent

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 42846444Открыть статью

Advancing postoperative mortality prediction in gastrectomy: a machine learning approach using NSQIP data.

BACKGROUND: Accurate prediction of mortality risk in gastrectomy is critical to optimize surgical management and improve patient outcomes. This study aims to develop machine learning (ML) models for predicting 30-day postoperative mortality following gastrectomy and identify key predictors. METHODS: We utilized the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) Participant Use Data File from 2017 to 2022 to develop ML models: (1) Random Forest, (2) Gradient-Boosted Tree, and (3) XGBoost model. A simple logistic regression model was further developed to compare the model's prediction. 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 41091961Открыть статью

Early cost-effectiveness analysis of a novel rapid diagnostic test for tuberculosis in rural Philippine settings.

Tuberculosis disproportionately affects low- and middle-income countries (LMICs), where gold standard molecular diagnostic assays like Xpert MTB/RIF are relatively frequently inaccessible. A novel rapid molecular diagnostic test (nLRDT), which can test tongue swab samples, and is more suitable for decentralised primary healthcare settings, has been developed and is currently undergoing preclinical validation. This study evaluated the early cost-effectiveness of this nLRDT vs. Xpert MTB/RIF for diagnosing pulmonary tuberculosis in rural Philippine primary healthcare settings. A hybrid decision

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 41150671Открыть статью

Identifying and predicting dietary patterns in the Dutch population using machine learning.

PURPOSE: Nutritional epidemiological research is shifting its focus from individual nutrients to dietary patterns, which challenges traditional statistical methods. Here, we aim to apply various machine learning algorithms to identify and predict dietary patterns in the Dutch population. METHODS: Data on food consumption, sociodemographic and lifestyle factors from 867 males and 866 females participating in the Dutch National Food Consumption Survey (DNFCS) were analysed. K-means, K-medoids, and hierarchical clustering were compared to identify dietary patterns by sex. Six classifiers (naïve

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 41128805Открыть статью

Artificial intelligence-based flow cytometry for the diagnosis of B-cell chronic lymphoproliferative disorders.

Accurate diagnosis of B-cell chronic lymphoproliferative disorders (B-CLPDs) remains challenging due to overlapping phenotypes across subtypes. Machine learning (ML) offers promising tools to improve marker evaluation and refine flow cytometry analysis. We investigated the use of ML algorithms to evaluate the diagnostic value of incorporating CD148, CD180, and CD200 into standard B-CLPD phenotyping panel and to develop a diagnosis decision tree. We trained models with flow cytometry data from 480 patients with B-CLPDs using XGBoost and DecisionTree algorithms. The final models integrated 2 cat

СтатьяНаблюдательное 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 41236721Открыть статью

Machine learning models for predicting response to epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors in non-small cell lung cancer brain metastases: a systematic review and meta-analysis.

BACKGROUND: Predicting clinical and radiological outcomes of epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors (EGFR-TKIs) in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) and brain metastases (BMs) is crucial for effective patient management. Machine learning (ML)-based models have increasingly been utilized to predict EGFR-TKI response in patients with lung cancer brain metastasis (LCBM). In this study, we aimed to evaluate the predictive performance of ML-based models for EGFR-TKI response prediction. METHODS: A comprehensive literature search was conducted using PubMed, Embas

СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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 41335187Открыть статью

Predicting restoration failures in primary and permanent teeth - A machine learning approach.

OBJECTIVE: Machine learning (ML) predictive models promise to handle complex data and deliver accurate predictions in the medical field. The aim of this study was to develop ML predictive models for posterior dental restorations failures in both primary and permanent teeth. METHODS: Data from two clinical datasets were used in this study, encompassing a Randomized Controlled Trial (RCT) for permanent teeth (CaCIA Trial) and a corresponding RCT for primary teeth (CARDEC 3). Models were developed using five different algorithms-Decision Tree, Random Forest, XGBoost, CatBoost and Neural Network-

СтатьяРандомизированное 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 41006159Открыть статью

Predicting prolonged length of in-hospital stay in patients with non-ST elevation myocardial infarction (NSTEMI) using artificial intelligence.

BACKGROUND: Patients presenting with non-ST elevation myocardial infarction (NSTEMI) are typically evaluated using coronary angiography and managed through coronary revascularization. Numerous studies have demonstrated the benefits of expedited discharge following revascularization in this patient population. However, individuals with concomitant heart failure, hemodynamic instability, or arrhythmias often necessitate prolonged hospitalization. Using aortic pressure (AP) wave assessment, we aim to predict a prolonged length of stay (> 4 days, PLoS) in patients with NSTEMI treated with percutan

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 40222663Открыть статью

A comparison of different machine learning classifiers in predicting xerostomia and sticky saliva due to head and neck radiotherapy using a multi-objective, multimodal radiomics model.

Background and Purpose. Although radiotherapy techniques are a primary treatment for head and neck cancer (HNC), they are still associated with substantial toxicity and side effects. Machine learning (ML) based radiomics models for predicting toxicity mostly rely on features extracted from pre-treatment imaging data. This study aims to compare different models in predicting radiation-induced xerostomia and sticky saliva in both early and late stages HNC patients using CT and MRI image features along with demographics and dosimetric information.Materials and Methods.A cohort of 85 HNC patients

СтатьяСравнительное 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 39879644Открыть статью

Predicting Neoplastic Polyp in Patients With Gallbladder Polyps Using Interpretable Machine Learning Models: Retrospective Cohort Study.

OBJECTIVE: Gallbladder polyps (GBPs) are increasingly prevalent, with the majority being benign; however, neoplastic polyps carry a risk of malignant transformation, highlighting the importance of accurate differentiation. This study aimed to develop and validate interpretable machine learning (ML) models to accurately predict neoplastic GBPs in a retrospective cohort, identifying key features and providing model explanations using the Shapley additive explanations (SHAP) method. METHODS: A total of 924 patients with GBPs who underwent cholecystectomy between January 2013 and December 2023 at

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 40052528Открыть статью

Cost-effectiveness of deucravacitinib versus apremilast of moderate-to-severe plaque psoriasis in China.

OBJECTIVES: The study aimed to assess the cost-effectiveness of deucravacitinib versus apremilast for treating moderate-to-severe plaque psoriasis from the Chinese healthcare system's perspective. METHODS: The treatment efficacy of deucravacitinib was compared with apremilast using response rates derived from the head-to-head phase 3 clinical trials, POETYK PSO-1 and PSO-2. A decision-tree (first 24-week)/ Markov model (later period) was constructed to estimate the incremental cost per quality-adjusted life-year (QALY) gained over a lifetime horizon. The efficacy inputs were based on randomiz

СтатьяСравнительное 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 41029430Открыть статью

Determination of miRNA in tear extracellular vesicles significantly associated with treatment-requiring retinopathy of prematurity: a pilot study.

Retinopathy of prematurity (ROP) develops in some premature infants and may be characterized by permanent severe retinal damage necessitating early detection and prompt treatment. The purpose of this study was to investigate whether specific miRNAs in tear extracellular vesicles (EVs) are associated with the development of ROP requiring treatment. Tear samples were collected from 47 infants, including 33 with ROP and 14 without ROP; of the ROP group, 18 infants required treatment. The miRNAs expressed in EVs were profiled by real-time PCR array. An exploratory analysis of differential miRNA ex

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 40835875Открыть статью

Exploring explainable machine learning algorithms to model predictors of tobacco use among men in Sub Sahara Africa between 2018 and 2023.

Tobacco smoking is a significant public health issue in sub-Saharan Africa, with its prevalence shaped by various demographic factors. This study aimed to model predictors of tobacco use among men in Sub Sahara Africa between 2018 and 2023 using machine learning algorithms. Data from Demographic and Health Surveys covering 147,466 men were analyzed. STATA version 17 was used for data cleaning and descriptive statistics, while Python 3.9 was employed for machine learning predictions. The study utilized several machine learning models, including Decision Tree, Logistic Regression, Random Forest,

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 40634414Открыть статью

Cost-utility analysis of Coronary Artery Calcium screening to guide statin prescription among intermediate-risk patients in Thailand.

OBJECTIVE: This study aims to evaluate the cost-utility of Coronary Artery Calcium (CAC) screening for primary prevention in Thai patients with intermediate cardiovascular disease (CVD) risk, compared to the current practice according to the ACC/AHA 2019 guideline recommendation without the use of a CAC score. METHODS: A hybrid model combining a decision tree and a Markov model was constructed to compare costs and QALYs from a societal perspective. The model evaluated a target population of statin-naïve individuals aged 40-75 with intermediate CVD risk. We assessed the impact of statin initia

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 40839608Открыть статью

Prophylactic clipping versus no clipping after endoscopic mucosal resection of large nonpedunculated colon polyps: a cost-effectiveness analysis.

BACKGROUND AND AIMS: Delayed postpolypectomy bleeding (DPPB) is an established adverse event after EMR of large nonpedunculated colon polyps (LNPCPs). Although clipping is commonly used in clinical settings, particularly for LNPCPs and for patients on antithrombotic agents, the cost-effectiveness of prophylactic clipping is not well studied. METHODS: We conducted an incremental cost-effectiveness analysis comparing prophylactic clipping (PC) versus no clipping (NC) for DPPB over a 1-year time horizon using a Markov decision tree model based on pooled randomized controlled trial data. Costs fo

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 40274078Открыть статью

Intra- and early postoperative predictors of delirium risk in cardiac surgery: results from the prospective observational FINDERI study.

BACKGROUND: Postoperative delirium (POD) is a severe complication following cardiac surgery and is associated with increased morbidity and mortality. The impact of intra- and early postoperative factors on the occurrence of POD following cardiac surgery remains controversial. To close this gap, we investigated intra- and early postoperative factors and their predictive values for POD. METHODS: We performed a prospective observational study that aimed to FIND DElirium RIsk factors (FINDERI) for patients undergoing elective cardiac surgery. POD was assessed using the Confusion Assessment Method

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 39903520Открыть статью

Bronchoalveolar lavage cytokine profile and clinical features as risk predictors of plastic bronchitis in children with Mycoplasma pneumoniae pneumonia.

BACKGROUND: Plastic bronchitis (PB), a condition in which mucus plugs block the bronchial tree, is a serious complication of Mycoplasma pneumoniae pneumonia (MPP). This study investigated whether clinical features and cytokine levels in bronchoalveolar lavage fluid (BALF) distinguish MPP from MPP complicated by PB and sought to identify risk factors for PB in children with MPP. METHODS: A total of 128 children 3-14 years of age with MPP who underwent bronchoscopy at Jingmen Central Hospital, China, between 1 April 2023 and 31 March 2024 were enrolled. Patients were divided into a PB and a non

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 40483477Открыть статью

Improved model for intrusion detection in the Internet of Things.

The Internet of Things (IoT) includes many devices generating vast amounts of data that need extensive computation. IoT has several definitions, but the most popular refers to multiple devices, objects, and sensors all connecting via a network to exchange data. IoT has become more efficient in processing large amounts of data in less time than before because it does not require human intervention. Recently, IoT technologies have improved intelligent systems, such as smart cities, healthcare, smart homes, and more. Unfortunately, IoT faces several security issues and is vulnerable to attacks. T

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 40593260Открыть статью

Classifying Internet Addiction Using Machine Learning Approach: A Study Among Adolescents in Bangladesh.

BACKGROUND: Internet addiction (IA) among adolescents is growing worldwide. Online temptation is particularly strong for adolescents due to rapid physical and cognitive development. IA may impair their mental, emotional, social, and physical health. Few traditional studies were conducted in Bangladesh. Thus, this study aimed to identify adolescents' IA risk factors using advanced machine learning (ML). METHODS: A total of 385 individuals were convenience sampled and surveyed using the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), the UCLA Loneliness Scale (UCLA-3), and Young's IA Test (IAT-20) to m

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 41244625Открыть статью