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: 37 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

Deciphering aldosterone deficiency and pseudodeficiency in infancy by targeted GC-MS urinary steroid metabotyping.

Disorders of isolated deficient aldosterone action involve insufficient production of aldosterone caused by aldosterone synthase deficiency (ASD) type I or type II (formerly named corticosterone methyl oxidase (CMO) deficiency type I or type II), as well as pseudohypoaldosteronism (PHA) featuring end-organ hormone resistance. Aldosterone is a key regulator of sodium-potassium homeostasis and blood pressure. Deficient action is characterized by arterial hypotension, hyponatremia, hyperkalemia, and dehydration. We investigated whether gas chromatographic-mass spectrometry (GC-MS) urinary steroid

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 42603653Открыть статью

Nutritional Status of Children with Short Stature Is Oppositely Associated with Growth Hormone Peak in Stimulation Tests and Insulin-like Growth Factor-1 Concentration.

Background/Objectives: A blunted growth hormone (GH) response in stimulation tests (GHSTs) in obese patients is well documented, with less evidence for insulin-like growth factor-1 (IGF-1) concentrations. The aim of this study was to assess the relationships between nutritional status, GH peak in GHST, and IGF-1 concentrations, and to develop machine learning prediction models of GH deficiency (GHD) in children with short stature. Methods: A case-control study included 1592 children with short stature, whose height, weight, body mass index (BMI), GH peak in two GHSTs, IGF-1 concentration and b

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 42123063Открыть статью

Sleep Matters: Sleep as a Buffer of Intersectional Identity-Linked Mental Health Among 52,880 South Korean Adolescents.

BACKGROUND: Adolescent mental health is shaped by multiple factors. This study examined the association between intersectional identity based on gender and family-socioeconomic status (SES) and mental health and whether this association differs by the function of health behaviors (ie, physical activity, screen time, and sleep) among Korean adolescents. METHODS: Nationally representative, cross-sectional, self-reported data from the 2023 Korea Youth Behavior Web-Based Survey (N = 52,880, 12-18 y) were used. Intersectional identity included gender and family SES. Mental health factors included

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 42632628Открыть статью

Development and External Validation of a Prediction Model to Identify Suicide Attempters in Treatment-Naive Adolescents With Major Depressive Disorder.

BACKGROUND: Suicidal behavior in adolescents poses a significant risk, and suicide attempts are the strongest predictors of suicide death. Patients with Major Depressive Disorder (MDD) are at high risk of attempting suicide. However, there is still a lack of effective tools in clinical settings to identify these suicide attempters. METHODS: The study assessed suicidal attempts and their predictive factors in adolescents first diagnosed with MDD from August 1, 2022, to May 31, 2024. Five algorithms were used for model construction: logistic regression, random forest, decision tree, support vec

СтатьяВалидационное 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 41768591Открыть статью

Clinical Parameters Associated with Achieving Negative Fluid Balance in Critically Ill Patients: A Retrospective Cohort Study.

Background/Objectives: Fluid overload in critically ill patients is linked to adverse outcomes. While resuscitation strategies are well established, guidance for the de-resuscitation phase remains limited. This study aimed to identify clinical factors associated with diuretic response and achieving negative fluid balance (FB) in critically ill patients. Methods: We conducted a single-center, retrospective cohort study of ICU patients who received intravenous furosemide between 2017 and 2023. A CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector) decision tree identified clinical variables associa

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 41598701Открыть статью

Comparative performance of machine learning and deep learning models for heart disease prediction in a small clinical dataset.

BACKGROUND: Machine learning (ML) and deep learning (DL) models are increasingly applied to cardiovascular risk prediction, yet their comparative performance in small tabular clinical datasets remains uncertain. This study compared conventional machine learning models and a deep neural network for predicting angiographically defined heart disease using the original UCI Heart Disease dataset. METHODS: The dataset was loaded directly from the UCI Machine Learning Repository and included 303 patient records. The original multiclass angiographic disease variable was converted into a binary outcom

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 42787360Открыть статью

Identifying clinical subtypes in acute dyspnoea patients admitted to the emergency department: a secondary model-based clustering of prospective cohorts.

INTRODUCTION: Acute dyspnoea is a frequent reason for emergency department (ED) presentation, with heterogeneous causes and prognosis often insufficiently captured by traditional diagnostic categories. We applied model-based clustering (i.e. latent class analysis [LCA]) to identify distinct subtypes of acute dyspnoea and assess their prognostic relevance. METHODS: We analysed two prospective ED acute dyspnoea adult cohorts (LEDA and BASEL V). LCA was performed in the LEDA derivation cohort using nine admission clinical/biological variables. A simplified decision tree was derived in the LEDA c

СтатьяМногоцентровое 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 42641136Открыть статью

MetALD as a Single Clinical Entity Regarding Liver Fibrosis: Comparative Assessment of MASLD-Predominant and ALD-Predominant MetALD Using Shear Wave Elastography and Non-Imaging NILDAs.

Aim Metabolic and alcohol-associated liver disease (MetALD) is a newly defined category of steatotic liver disease. It remains unclear whether the severity of fibrosis differs between MASLD-predominant and ALD-predominant MetALD. This study aimed to compare liver stiffness measurements (LSM) using shear wave elastography (SWE) and non-imaging non-invasive liver disease assessments (NILDAs) between these subtypes. Methods In this single-center cross-sectional study, participants with MetALD were stratified into MASLD-predominant (n=176) and ALD-predominant (n=72) groups. Significant fibrosis wa

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 42309692Открыть статью

Burden of typhoid fever and antimicrobial resistance in India (2023): a modelling study.

BACKGROUND: India is one of the countries with a high typhoid fever burden. In 2022, the National Technical Advisory Group on Immunisation recommended including the typhoid conjugate vaccine (TCV) in the Universal Immunisation Programme. In this study, we aimed to estimate the 2023 burden of typhoid fever and its antimicrobial resistance (AMR) to inform targeted vaccine introduction strategies. METHODS: We used a decision tree model to estimate typhoid cases, hospitalisations, complications, and deaths. Incidence and clinical parameters were derived from a multicentre Indian study, with state

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 41551375Открыть статью

Multifeature endoscopic swallowing patterns associated with pneumonia in hospitalized geriatric patients: a four-year longitudinal cohort study.

BACKGROUND: Oropharyngeal dysphagia is common in geriatric patients and a major risk factor for pneumonia. Fiberoptic endoscopic evaluation of swallowing (FEES) can identify specific swallowing abnormalities; however, apart from aspiration, the relationship of these abnormalities to pneumonia risk is not well understood. This study aimed to identify FEES-based swallowing abnormalities associated with long-term pneumonia risk beyond airway invasion alone and to develop and internally evaluate a transparent multifeature risk score. METHODS: In this retrospective cohort study, 98 geriatric patie

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 42304253Открыть статью

Machine learning-based identification of anxiety symptoms in Chinese community-dwelling older adults: a comparative study of six algorithms with SHAP analysis and nomogram development.

BACKGROUND: Anxiety disorders are common among older adults but remain underrecognized in community settings, particularly in China where mental health resources are scarce. This study aimed to develop and compare multiple machine learning models for identifying anxiety symptoms in Chinese community-dwelling older adults and to construct a practical clinical tool. METHODS: A cross-sectional study included 5,331 community-dwelling older adults (aged ≥65 years) from Shenzhen, China. Anxiety symptoms were assessed using the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) scale, with a score ≥5 indicating

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 42694883Открыть статью

Sepsis in critically ill dogs: identification of clinical and laboratory risk factors and evaluation of sepsis scoring systems.

BACKGROUND: Being a life-threatening syndrome, rapid detection of sepsis in critically ill dogs is mandatory. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: Determine risk factors associated with sepsis in critically ill dogs and evaluate diseases and scoring systems associated with sepsis or mortality. ANIMALS: One hundred thirty critically ill dogs. METHODS: Prospective single-center cohort study. Logistic regression and classification and regression tree (CART) analysis were performed to assess clinical and laboratory variables as risk factors for sepsis. Diagnostic and prognostic performance of available scori

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 42593949Открыть статью

Diagnosis of non-puerperal mastitis based on "whole tongue" features: non-invasive biomarker mining and diagnostic model construction.

BACKGROUND: Non-puerperal mastitis (NPM) arises from heterogeneous factors ranging from autoimmune dysregulation to occult infections. To establish a diagnosis, biopsy is reliable but invasive. Imaging exhibits a limited specificity and may cause diagnostic delays, patient discomfort, and suboptimal management. Inspired by non-invasive tongue diagnosis in traditional Chinese medicine, this study integrated tongue-coating microbiota profiling and AI-quantified tongue image phenotyping to establish an objective, non-invasive diagnostic framework for NPM. METHODS: A total of 100 NPM patients fro

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 40792098Открыть статью

A masked study to differentiate in vivo confocal microscopic features of Pythium insidiosum and fungal filaments.

PURPOSE: To describe in vivo confocal microscopic features of Pythium insidiosum in patients with Pythium keratitis and compare with those observed in fungal keratitis. METHOD: We collected in vivo confocal images of the cornea from patients with microbiologically confirmed Pythium and fungal keratitis, analysing five putative distinguishing features: filament width (broad or thin), granularity within the filament (present or absent), filament continuity or traceability, the presence or absence of loops, and the double track sign. Three masked observers were shown images with concealed identi

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 40086691Открыть статью

Performance of Visual Inspection, ATP, and Microbial Analysis in Evaluating Cleaning and Sanitizing of Surfaces in an Avocado Packing Plant.

Effective cleaning and sanitizing (C&S) of food contact surfaces (FCSs) is critical for minimizing microbial contamination risks in fresh produce environments. This study evaluated the performance of visual inspection, ATP bioluminescence, and microbial analysis as verification tools for C&S procedures in an avocado packing plant, based on surface conditions before and after sanitation. Cleanliness was classified using a four-level visual scale, from 1 (cleanest) to 4 (dirtiest). ATP levels were measured via bioluminescence. Microbial analysis included the quantification of mesophilic aerobic

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 40774539Открыть статью

Factors Influencing Stroke Severity Based on Collateral Circulation, Clinical Markers and Machine Learning.

Background/Objectives: Stroke is a serious neurological disorder that significantly affects patients' quality of life and overall health. The severity of a stroke can vary widely and is influenced by multiple factors, such as clinical presentation, diagnostic findings, and the site of onset. This study aimed to identify and analyze key variables that contribute to stroke severity, with a particular focus on the role of collateral circulation. Methods: This study analyzed clinical, imaging, and biochemical variables-ipsilateral collateral flow on MRA, MRI unilateral-bilateral stroke, systolic b

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 41374363Открыть статью

Use machine learning to predict treatment outcome of early childhood caries.

BACKGROUND: Early childhood caries (ECC) is a major oral health problem among preschool children that can significantly influence children's quality of life. Machine learning can accurately predict the treatment outcome but its use in ECC management is limited. The aim of this study is to explore the application of machine learning in predicting the treatment outcome of ECC. METHODS: This study was a secondary analysis of a recently published clinical trial that recruited 1,070 children aged 3- to 4-year-old with ECC. Machine learning algorithms including Naive Bayes, logistic regression, dec

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 40089762Открыть статью

A machine-learning-derived online screening tool for depressive symptoms in patients with cardiovascular and cerebrovascular diseases (CCVD): a cross-sectional study with temporal validation from CHARLS.

OBJECTIVE: Depressive symptoms are significant and deleterious complication of cardiovascular and cerebrovascular diseases (CCVD), profoundly impairing patients’ quality of life. This study aimed to develop and validate an online screening model to estimate the risk of depressive symptoms among patients with CCVD. METHODS: This study utilized data from the 2020 China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), including 4,086 patients with CCVD. A total of 31 behavioral, health-related, psychological, and sociodemographic indicators were evaluated. Feature selection was performed using

СтатьяВалидационное 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 41299262Открыть статью

Development and validation of a machine learning model for cardiovascular disease risk prediction in type 2 diabetes patients.

Patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) have a significantly higher risk of cardiovascular disease (CVD) compared to the general population. Accurately predicting this risk is crucial for developing personalized treatment plans and public health interventions. This study aims to develop and validate a model for predicting CVD risk in T2DM patients using the Boruta feature selection algorithm and machine learning methods. We analyzed data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) from 1999 to 2018. Six machine learning (ML) models, including Multilayer Perceptron

СтатьяВалидационное 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 40999026Открыть статью

Towards individualized deep brain stimulation: A stereoelectroencephalography-based workflow for neurostimulation target identification.

OBJECTIVES: Deep brain stimulation (DBS) is increasingly being used to treat a variety of neuropsychiatric conditions, many of which exhibit idiosyncratic symptom presentations and neural correlates across individuals. Thus, we have utilized inpatient stereoelectroencephalography (sEEG) to identify personalized therapeutic stimulation sites for chronic implantation of DBS. Informed by our experience, we have developed a statistics-driven framework for stimulation testing to identify therapeutic targets. MATERIALS AND METHODS: Fourteen participants (major depressive disorder = 6, chronic pain

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 40894797Открыть статью