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: 75 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

Genome-Wide microRNA Expression Profiling in Human Spermatozoa and Its Relation to Sperm Quality.

BACKGROUND: Sperm samples are separated into bad and good quality samples in function of their phenotype, but this does not indicate their g … 3, p = 0.0008) and miR-191 (FC × 4, p = 1.61 × 10-6) were among these upregulated miRNAs. In silico prediction algorithms predicted that miRNAs upregulated in good-quality sperm targeted 910 genes involved in key biological functions of spermatozoa, such as cell death and survival, cellular movement, molecular transport, response to stimuli, metabolism, and the regulat …

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 39858600Открыть статью

Preeclampsia pathogenesis and prediction - where are we now: the focus on the role of galectins and miRNAs.

Preeclampsia is a complex, progressive multisystem hypertensive disorder during pregnancy that significantly contributes to increased maternal and perinatal morbidity and mortality. Two screening algorithms are in clinical use for detecting preeclampsia: first-trimester screening, which has been developed and validated for predicting early-onset preeclampsia but is less effective for late-onset disease; and the sFlt-1:PlGF biomarker ratio (soluble tyrosine kinase and placental growth factor) used in suspected cases of preeclampsia. This ratio has a high negative predictive value, allowing for

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 40012493Открыть статью

Ultrasensitive Detection of Circulating Plasma Cells Using Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Machine Learning for Multiple Myeloma Monitoring.

Multiple myeloma is a hematologic malignancy characterized by the proliferation of abnormal plasma cells in the bone marrow. Despite therapeutic advancements, there remains a critical need for reliable, noninvasive methods to monitor multiple myeloma. Circulating plasma cells (CPCs) in peripheral blood are robust and independent prognostic markers, but their detection is challenging due to their low abundance. Next-generation flow cytometry is commonly used for CPC detection but is not performed in routine clinical practice because it requires expensive instruments, is costly, and time-consumi

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 39854732Открыть статью

Integrated bioinformatics, machine learning, and molecular docking reveal crosstalk genes and potential drugs between periodontitis and systemic lupus erythematosus.

Evidence indicates a connection between periodontitis (PD) and systemic lupus erythematosus (SLE), though the underlying co-morbid mechanisms remain unclear. This study sought to identify the genetic factors and potential therapeutic agents involved in the interaction between PD and SLE. We employed multi-omics methodologies, encompassing differential expression analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), functional enrichment (GO/KEGG), LASSO regression, diagnostic model construction, protein-protein interaction (PPI) networks, immune infiltration profiling, computational

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 40328806Открыть статью

Predicting arthritis risk with machine learning: Insights from the 2023 National Health Interview Survey data.

Arthritis, a common chronic disease encompassing multiple subtypes of osteoarthritis and rheumatoid arthritis, was explored in this study as a risk-related factor based on data from the 2023 U.S. National Health Interview Survey (NHIS). The study included 26,031 participants (6,849 in the arthritis group; 19,182 in the control group), and 21 variables were found to be significantly different between groups by chi-square test. Fourteen key predictors were screened using support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE): age, general health, chronic obstructive pulmonary disease, ge

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 41296710Открыть статью

Predicting progression-free survival from measurable residual disease in chronic lymphocytic leukemia.

Association between measurable residual disease (MRD) and survival outcomes in chronic lymphocytic leukemia (CLL) has often been reported. However, limited quantitative analyses over large datasets have been undertaken to establish the predictive power of MRD. Here, we provide a comprehensive assessment of published MRD data to explore the utility of MRD in the prediction of progression-free survival (PFS). We undertook two independent analyses, which leveraged available published data to address two complimentary questions. In the first, data from eight clinical trials was modeled via a meta-

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 39164859Открыть статью

A machine learning-based predictive model discriminates nonalcoholic steatohepatitis from nonalcoholic fatty liver disease.

BACKGROUND: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a leading cause of liver-related morbidity and mortality. The diagnosis of non-alcoholic steatohepatitis (NASH) plays a crucial role in the management of NAFLD patients. OBJECTIVE: The aim of our observational study was to build a machine learning model to identify NASH in NAFLD patients. METHODS: The clinical characteristics of 259 NAFLD patients and their initial laboratory data (Cohort 1) were collected to train the model and carry out internal validation. We compared the models built by five machine learning algorithms and screened

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 39512464Открыть статью

A joint ESTRO and AAPM guideline for development, clinical validation and reporting of artificial intelligence models in radiation therapy.

BACKGROUND AND PURPOSE: Artificial Intelligence (AI) models in radiation therapy are being developed with increasing pace. Despite this, the radiation therapy community has not widely adopted these models in clinical practice. A cohesive guideline on how to develop, report and clinically validate AI algorithms might help bridge this gap. METHODS AND MATERIALS: A Delphi process with all co-authors was followed to determine which topics should be addressed in this comprehensive guideline. Separate sections of the guideline, including Statements, were written by subgroups of the authors and disc

СтатьяКлинические рекомендацииПоиск 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 38838989Открыть статью

Risk factors and predictive indicators of rupture in cerebral aneurysms.

Cerebral aneurysms are abnormal dilations of blood vessels in the brain that have the potential to rupture, leading to subarachnoid hemorrhage and other serious complications. Early detection and prediction of aneurysm rupture are crucial for effective management and prevention of rupture-related morbidities and mortalities. This review aims to summarize the current knowledge on risk factors and predictive indicators of rupture in cerebral aneurysms. Morphological characteristics such as aneurysm size, shape, and location, as well as hemodynamic factors including blood flow patterns and wall s

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 39301423Открыть статью

Integrating machine learning and multitargeted drug design to combat antimicrobial resistance: a systematic review.

Antimicrobial resistance (AMR) is a critical global health challenge, undermining the efficacy of antimicrobial drugs against microorganisms like bacteria, fungi and viruses. Multidrug resistance (MDR) arises when microorganisms become resistant to multiple antimicrobial agents. The World Health Organisation classifies AMR bacteria into priority list - I (critical), II (high) and III (medium), prompting action from nearly 170 countries. Six priority bacterial strains account for over 70% of AMR-related fatalities, contributing to more than 1.3 million direct deaths annually and linked to over

СтатьяСистематический обзорПоддержка 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 39535825Открыть статью

Prediction and causal inference of cardiovascular and cerebrovascular diseases based on lifestyle questionnaires.

Cardiovascular and cerebrovascular diseases (CCVD) are prominent mortality causes in Japan, necessitating effective preventative measures, early diagnosis, and treatment to mitigate their impact. A diagnostic model was developed to identify patients with ischemic heart disease (IHD), stroke, or both, using specific health examination data. Lifestyle habits affecting CCVD development were analyzed using five causal inference methods. This study included 473,734 patients aged ≥ 40 years who underwent specific health examinations in Kanazawa, Japan between 2009 and 2018 to collect data on basic p

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 38714730Открыть статью

[Use of artificial intelligence for recognition of biomarkers in intermediate age-related macular degeneration].

Advances in imaging and artificial intelligence (AI) have revolutionized the detection, quantification and monitoring for the clinical assessment of intermediate age-related macular degeneration (iAMD). The iAMD incorporates a broad spectrum of manifestations, which range from individual small drusen, hyperpigmentation, hypopigmentation up to early stages of geographical atrophy. Current high-resolution imaging technologies enable an accurate detection and description of anatomical features, such as drusen volumes, hyperreflexive foci and photoreceptor degeneration, which are risk factors that

Аннотация на английскомСтатьяОбзорПоиск 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 39083095Открыть статью

Optimizing anemia management using artificial intelligence for patients undergoing hemodialysis.

Patients with end-stage kidney disease (ESKD) frequently experience anemia, and maintaining hemoglobin (Hb) levels within a targeted range using erythropoiesis-stimulating agents (ESAs) is challenging. This study introduces a gated recurrent unit-attention-based module (GAM) for efficient anemia management among patients undergoing chronic dialysis and proposes a novel alert system for anticipating the need for red blood cell transfusions. Data on demographic characteristics, dialysis metrics, drug administration, laboratory tests, and transfusion history were retrospectively collected from pa

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 39500941Открыть статью

Identification of associated risk factors for serological distribution of hepatitis B virus via machine learning models.

BACKGROUND: The provincial-level sero-survey was launched to learn the updated seroprevalence of hepatitis B virus (HBV) infection in the general population aged 1-69 years in Chongqing and to assess the risk factors for HBV infection to effectively screen persons with chronic hepatitis B (CHB). METHODS: A total of 1828 individuals aged 1-69 years were investigated, and hepatitis B surface antigen (HBsAg), antibody to HBsAg (HBsAb), and antibody to B core antigen (HBcAb) were detected. Logistic regression and three machine learning (ML) algorithms, including random forest (RF), support vector

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 38195403Открыть статью

Machine Learning: A Potential Therapeutic Tool to Facilitate Neonatal Therapeutic Decision Making.

Bacterial infection is one of the major causes of neonatal morbidity and mortality worldwide. Finding rapid and reliable methods for early recognition and diagnosis of bacterial infections and early individualization of antibacterial drug administration are essential to eradicate these infections and prevent serious complications. However, this is often difficult to perform due to non-specific clinical presentations, low accuracy of current diagnostic methods, and limited knowledge of neonatal pharmacokinetics. Although neonatal medicine has been relatively late to embrace the benefits of mach

СтатьяОбзорПолный 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 38880837Открыть статью

Network-level crash risk analysis using large-scale geometry features.

Road traffic crashes are common occurrences that create substantial losses and hazards to society. A complex interaction of components, including drivers, vehicles, roads, and the environment, can impact the causes of these crashes. Due to its complexity, crash identification, and prediction research over large-scale areas faces several obstacles, including high costs and challenging data collecting. This study offers a method for large-scale road network crash risk identification based on open-source data, given that roadways' horizontal and vertical geometric alignment is crucial in highway

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 39153425Открыть статью

Development of Machine Learning Models for Predicting the 1-Year Risk of Reoperation After Lower Limb Oncological Resection and Endoprosthetic Reconstruction Based on Data From the PARITY Trial.

BACKGROUND: Oncological resection and reconstruction involving the lower extremities commonly lead to reoperations that impact patient outcomes and healthcare resources. This study aimed to develop a machine learning (ML) model to predict this reoperation risk. METHODS: This study was conducted according to TRIPOD + AI. Data from the PARITY trial was used to develop ML models to predict the 1-year reoperation risk following lower extremity oncological resection and reconstruction. Six ML algorithms were tuned and calibrated based on fivefold cross-validation. The best-performing model was ide

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 39257289Открыть статью

Enhancing Bioactive Compound Classification through the Synergy of Fourier-Transform Infrared Spectroscopy and Advanced Machine Learning Methods.

Bacterial infections and resistance to antibiotic drugs represent the highest challenges to public health. The search for new and promising compounds with anti-bacterial activity is a very urgent matter. To promote the development of platforms enabling the discovery of compounds with anti-bacterial activity, Fourier-Transform Mid-Infrared (FT-MIR) spectroscopy coupled with machine learning algorithms was used to predict the impact of compounds extracted from Cynara cardunculus against Escherichia coli. According to the plant tissues (seeds, dry and fresh leaves, and flowers) and the solvents u

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 38786156Открыть статью

Unsupervised Domain Adaptation for Inter-Session Re-Calibration of Ultrasound-Based HMIs.

Human-Machine Interfaces (HMIs) have gained popularity as they allow for an effortless and natural interaction between the user and the machine by processing information gathered from a single or multiple sensing modalities and transcribing user intentions to the desired actions. Their operability depends on frequent periodic re-calibration using newly acquired data due to their adaptation needs in dynamic environments, where test-time data continuously change in unforeseen ways, a cause that significantly contributes to their abandonment and remains unexplored by the Ultrasound-based (US-base

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 39124090Открыть статью

Explainable Deep-Learning-Based Gait Analysis of Hip-Knee Cyclogram for the Prediction of Adolescent Idiopathic Scoliosis Progression.

Accurate prediction of scoliotic curve progression is crucial for guiding treatment decisions in adolescent idiopathic scoliosis (AIS). Traditional methods of assessing the likelihood of AIS progression are limited by variability and rely on static measurements. This study developed and validated machine learning models for classifying progressive and non-progressive scoliotic curves based on gait analysis using wearable inertial sensors. Gait data from 38 AIS patients were collected using seven inertial measurement unit (IMU) sensors, and hip-knee (HK) cyclograms representing inter-joint coor

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 39065902Открыть статью