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: 31 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

Discovery of novel IKKβ allosteric inhibitors as dual-antioxidant for cerebral ischemia-reperfusion injury therapy by upregulating HO-1 and SLC7A11.

Antioxidant therapy represents a promising intervention for ischemic stroke, yet no targeted drug has successfully entered clinical application. While IKKβ is a known target in inflammatory and oncological diseases, its potential as an antioxidant target in stroke remains underexplored, and no IKKβ inhibitor has been approved clinically. Starting from the lead compound EF24, an IKKβ inhibitor with undefined mechanism, we first optimized its scaffold to obtain the safer derivative JH, then developed more potent analogs. A Random Forest-based QSAR model (R2 = 0.9098) highlighted molecular charge

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 42150411Открыть статью

Clinical subphenotypes in septic patients with new-onset atrial fibrillation: validation and parsimonious classifier model development.

BACKGROUND: The substantial heterogeneity among septic patients with new‑onset atrial fibrillation (NOAF) complicates intensive care unit (ICU) management, and the absence of a parsimonious subphenotype classifier has impeded the implementation of personalized therapeutic strategies. In this study, we aim to identify the subphenotype of septic patients with NOAF, develop a concise classifier model, and reveal the differential efficacy of heart-rate control therapies across these subphenotypes. METHODS: This retrospective study utilized data from the Medical Information Mart in Intensive Care

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 42374411Открыть статью

Interferon-primed immune landscapes predict immune-related adverse events during immune checkpoint inhibitor therapy.

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed cancer therapy but frequently induce immune-related adverse events (irAEs), which can disrupt treatment and worsen outcomes. The mechanisms predisposing certain individuals to irAEs remain unclear, and reliable strategies for early prediction and prevention are urgently needed. METHODS: We analyzed pre-treatment peripheral blood mononuclear cell (PBMC) transcriptomic data from 88 patients receiving ICIs, including 22 who subsequently developed irAEs. Immune infiltration signatures were used to build machine learning models with

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 42181691Открыть статью

Growth Hormone Treatment Response and Machine Learning-Based Prediction in Idiopathic GHD and ISS: Analysis of the Korean LG Growth Study.

OBJECTIVE: Individual responses to recombinant human growth hormone (rhGH) therapy vary widely among children with idiopathic growth hormone deficiency (iGHD) and idiopathic short stature (ISS), making accurate prediction of treatment outcomes clinically important. This study aimed to develop and compare machine learning (ML)-based and conventional statistical models to predict short-term growth response and mid-parental height (MPH) attainment following rhGH therapy in iGHD and ISS patients. DESIGN: Retrospective observational cohort study using a nationwide, real-world registry. PATIENTS:

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 42144818Открыть статью

From Bedside to Bot-Side: Artificial Intelligence in Emergency Appendicitis Management.

Introduction: Acute appendicitis (AA) is a common cause of abdominal pain that can lead to complications like perforation and intra-abdominal abscesses, increasing morbidity and mortality, often requiring emergency surgery. Nevertheless, appendectomy is performed in up to 95% of uncomplicated cases, while complications like perforation and intra-abdominal abscesses increase morbidity and mortality. The current study compares the accuracy of GPT-4.5, DeepSeek R1, and machine learning in assisting with surgical decision-making for patients presenting with lower abdominal pain at the Emergency De

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 41010329Открыть статью

Screening and Identification of Basement Membrane-Related Gene Signatures for Diagnosis in Keratoconus Through WGCNA and Machine Learning.

Purpose: Keratoconus (KC) can lead to severe vision loss, impacting daily life. The etiology of KC is not yet clear, and early diagnosis and treatment are crucial for prognosis. This study aimed to explore basement membrane (BM)-related gene signatures for the diagnosis and therapy of KC and provide novel insights into its pathogenesis. Methods: Based on the public datasets GSE112155 and GSE151631 in the GEO database, we obtained the differentially expressed genes (DEGs) of KC and downloaded BM-related genes based on the GeneCards database. Through a combination of bioinformatics methods, prim

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 40487778Открыть статью

Evaluation of postoperative bleeding risk after dental extractions in patients on antithrombotic medication: A comparison of machine learning and clinical experience.

OBJECTIVES: The aim of this study was to identify high-risk dental extractions in patients taking antiplatelet (AP) medication or anticoagulants (ACs) and to compare an experienced surgeon's decisions with machine learning (ML) algorithms. MATERIALS AND METHODS: Our study included 2000 procedures, of which 1788 were conducted in patients under monotherapy with AP medication, vitamin K antagonists (VKAs), heparin, or direct oral anticoagulants (DOACs), 426 were performed under dual therapy, and 27 under triple therapy. Four algorithms, logistic regression (LR), eXtreme gradient boost (XGB), ra

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 41139707Открыть статью

Mutational variant allele frequency profile as a biomarker of response to immune checkpoint blockade in non-small cell lung Cancer.

INTRODUCTION: Identifying new biomarkers for predicting immune checkpoint inhibitors (ICIs) response in non-small cell lung cancer (NSCLC) is crucial. We aimed to assess the variant allele frequency (VAF)-related profile as a novel biomarker for NSCLC personalized therapy. METHODS: We utilized genomic data of 915 NSCLC patients via cBioPortal and a local cohort of 23 patients for model construction and mutational analysis. Genomic, transcriptomic data from 952 TCGA NSCLC patients, and immunofluorescence (IF) assessment with the local cohort supported mechanism analysis. RESULTS: Utilizing th

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 38890738Открыть статью

Advantages of digital technology in the assessment of bone marrow involvement in Gaucher's disease.

Gaucher disease (GD) is a genetic lysosomal disorder characterized by high bone marrow (BM) involvement and skeletal complications. The pathophysiology of these complications is not fully elucidated. Magnetic resonance imaging (MRI) is the gold standard to evaluate BM. This study aimed to apply machine-learning techniques in a cohort of Spanish GD patients by a structured bone marrow MRI reporting model at diagnosis and follow-up to predict the evolution of the bone disease. In total, 441 digitalized MRI studies from 131 patients (M: 69, F:62) were reevaluated by a blinded expert radiologist 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 37250646Открыть статью

Comparison of Machine-Learning and Deep-Learning Methods for the Prediction of Osteoradionecrosis Resulting From Head and Neck Cancer Radiation Therapy.

PURPOSE: Deep-learning (DL) techniques have been successful in disease-prediction tasks and could improve the prediction of mandible osteoradionecrosis (ORN) resulting from head and neck cancer (HNC) radiation therapy. In this study, we retrospectively compared the performance of DL algorithms and traditional machine-learning (ML) techniques to predict mandible ORN binary outcome in an extensive cohort of patients with HNC. METHODS AND MATERIALS: Patients who received HNC radiation therapy at the University of Texas MD Anderson Cancer Center from 2005 to 2015 were identified for the ML (n = 1

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 36798732Открыть статью

18F-FET PET radiomics-based survival prediction in glioblastoma patients receiving radio(chemo)therapy.

BACKGROUND: Quantitative image analysis based on radiomic feature extraction is an emerging field for survival prediction in oncological patients. 18F-Fluorethyltyrosine positron emission tomography (18F-FET PET) provides important diagnostic and grading information for brain tumors, but data on its use in survival prediction is scarce. In this study, we aim at investigating survival prediction based on multiple radiomic features in glioblastoma patients undergoing radio(chemo)therapy. METHODS: A dataset of 37 patients with glioblastoma (WHO grade 4) receiving radio(chemo)therapy was analyzed

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 36461120Открыть статью

PETIL: Predicting Expansion of Tumor Infiltrating Lymphocytes for the Adoptive Cell Immunotherapy in Bladder Cancers.

Adoptive cell therapy (ACT) with tumor-infiltrating lymphocytes (TIL) is a form of personalized immunotherapy that requires ex vivo expansion of autologous TILs and their reinfusion back into the patient. Predicting TIL expansion at the time of diagnosis may improve selection of patients that can benefit from ACT-TIL. It can also prevent high treatment-related costs and delays in treatment of patients whose cancer specimens would not yield successful TIL growth. We developed PETIL, a machine-learning model optimized for data of a medium size to determine a minimal combination of features (demo

СтатьяПрепринтПоиск 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 41959383Открыть статью

Metabolic Mechanisms of INSTI-Associated Weight Gain: A Multi-Omics Study in Male People with HIV.

BACKGROUND: Integrase Strand Transfer Inhibitors (INSTI) are recommended as first-line antiretroviral therapy (ART) for HIV infection, yet are frequently associated with excessive weight gain. METHODS: We conducted a multi-omics study on male people with HIV (PWH). A total of 64 male PWH were enrolled and stratified based on their therapeutic history and weight changes over the first year (G1 receiving INSTI with weight gain ≥ 5%; G2 switching to INSTI with weight gain ≥ 5%; and G3 switching to INSTI without weight gain). INSTI-based regimens included bictegravir-, elvitegravir-, and dolutegr

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 42507986Открыть статью

New Strategies in Tuberculosis Prediction: TB-CAST, an Explainable Baseline Score for Two-Month Sputum Culture Positivity.

Background: Early identification of patients who will remain sputum-culture-positive at two months could support risk-adapted tuberculosis (TB) monitoring. We developed a compact baseline score from routine admission data measured before anti-TB therapy. Methods: The cohort comprised 155 adults (62 culture-positive and 93 culture-negative at two months). Random Forest ranking and correlation clustering were used as exploratory selection steps. The complete development pipeline was evaluated by repeated fully nested cross-validation; a secondary conditional analysis held the full-cohort-selecte

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 42653072Открыть статью

Dona Flor and her two husbands: Discovery of novel HDAC6/AKT2 inhibitors for myeloid cancer treatment.

The treatment of hematological cancers with hybrid kinase and histone deacetylase (HDAC) inhibitors represents a novel strategy to overcome acquired drug resistance. We curated half-maximal inhibitory concentration (IC50) datasets from the ChEMBL database, including 13 cancer cell lines (72 h cytotoxicity by MTT), inhibitors of 38 kinases, and 10 HDAC isoforms identified through target fishing and literature review. Rigorous biological and chemical curation produced datasets ranging from 76 to 8173 compounds, depending on the target. Random Forest classification models were developed, with 14

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 40882477Открыть статью

Prediction and Feature Selection of Mastectomy-Related Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) Using Machine Learning Among Breast Cancer Patients in Bangladesh.

BACKGROUND: Post-mastectomy PTSD is a serious mental health issue, but it has not been studied enough, particularly in low-resource settings like Bangladesh. This study aimed to predict PTSD among breast cancer survivors using machine learning (ML) models and identify significant predictors through the Boruta algorithm, a feature selection tool, offering scalable solutions for early detection and intervention. METHODS: A cross-sectional study of 138 post-mastectomy breast cancer patients was conducted across 3 hospitals in Bangladesh. Data on sociodemographic, health history, social experienc

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 41399431Открыть статью

Machine learning model predicts clotting risk during CRRT in ESKD patients: a SHAP-interpretable approach.

Ensuring fluent extracorporeal circulation and preventing circuit clotting are important for end-stage kidney disease (ESKD) patients undergoing continuous renal replacement therapy (CRRT). This study aimed to develop a predictive model using machine learning (ML) algorithms to evaluate clotting risk after initiating CRRT, enhancing treatment safety and effectiveness. This study involved 636 ESKD patients who underwent CRRT. Feature selection was conducted via the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) algorithm. ML algorithms, including support vector machine (SVM), extreme g

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 41069034Открыть статью

Effects of bisphosphonates after denosumab discontinuation and treatment effect heterogeneity using causal machine learning.

Discontinuation of denosumab is associated with a rebound increase in osteoporotic fracture (OF) risk, and bisphosphonates (BPs) are commonly recommended as sequential therapy to mitigate this risk. However, their real-world effectiveness-and whether certain patients benefit more than others-remains unclear. To address this question, we employed a causal machine learning approach capable of estimating heterogeneous treatment effects. We conducted a nationwide retrospective cohort study using Korean health insurance claims data and applied the causal survival forest model to evaluate the effect

Полный текст 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 41444290Открыть статью

Platelet Releasate Reprograms Synovial Macrophages In Vitro: A New Approach in the Treatment of Hemophilic Synovitis.

Chronic hemophilic synovitis (CHS), driven by hemosiderin-laden macrophages from recurrent hemarthrosis, is a major cause of joint damage in hemophilia. Platelet-rich plasma (PRP) is a promising regenerative therapy for joint diseases. This study investigated PRP's ability to modulate macrophage polarization from a pro-inflammatory (M1) to a pro-resolving, tissue-repairing (M2) phenotype in CHS. We analyzed synovial fluid (SF) from CHS patients (N = 22), both pre- and post-PRP treatment. Ex vivo analysis revealed a predominant M1 profile with an increased proportion of CD11+CD14+CD64hi compare

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 41226656Открыть статью

PSG and Other Candidate Genes as Potential Biomarkers of Therapy Resistance in B-ALL: Insights from Chromosomal Microarray Analysis and Machine Learning.

Chromosomal microarray analysis (CMA) was performed for 40 patients with B-ALL undergoing treatment according to the ALL-2016 protocol to investigate the copy number alterations (CNAs) and copy neutral loss of heterozygosity (cnLOH) associated with minimal residual disease (MRD)-positive remission. Aberrations involving over 20,000 genes were identified, and a random forest approach was applied to isolate a subset of genes whose CNAs and cnLOH are significantly associated with poor therapeutic response. We have assembled the triple matched healthy population data and used that data as a refere

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 40806565Открыть статью