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: 42 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

Integrating tongue coating microbiome, tongue coating metabolomics, and exhaled breath metabolomics via machine learning to identify chronic atrophic gastritis.

BACKGROUND: Chronic atrophic gastritis (CAG) is a precancerous gastric condition with limited non-invasive diagnostic options. Alterations in the oral microbiome and its localized metabolic profiles may provide early multi-omics signatures of disease progression. METHODS: We performed 16S rRNA gene sequencing of tongue coating samples, along with untargeted metabolomics of both tongue coating and exhaled breath condensate (EBC) in 139 patients, including 99 patients with CAG and 40 with chronic non-atrophic gastritis (CNAG) serving as a disease comparison group. The tongue coating microbiome,

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 42609388Открыть статью

Cost-Effectiveness of a Blended Learning Training Approach for Health Care Workers Conducting HIV Index Case Testing in Malawi: Secondary Economic Analysis of a Cluster-Randomized Controlled Trial.

BACKGROUND: Index case testing (ICT) is an effective strategy for HIV case finding, but implementation in low- and middle-income countries (LMICs) is often limited by cost and logistical challenges. Traditional ICT training-centralized and in-person-is costly, disrupts service delivery, and varies in quality. OBJECTIVE: This study evaluates the cost-effectiveness of a blended learning (BL) implementation package designed to build health care worker capacity for ICT, combining tablet-guided teaching and practice sessions, phone-based feedback, and tablet-guided continuous quality improvement,

СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 42660541Открыть статью

Peripheral endocrine-nutritional machine learning signature predicts short-term response to neoadjuvant immunochemotherapy in locally advanced gastric cancer.

BACKGROUND: Major pathological response (MPR) to neoadjuvant PD-1 inhibitor plus chemotherapy in locally advanced gastric cancer (LAGC) varies widely and is incompletely explained by tumor-side biomarkers. Because checkpoint inhibitors act within a host environment shaped by endocrine, nutritional, and inflammatory state, we developed and validated the Endocrine-Nutritional Immunotherapy response score (ENI-Score) from routine pretreatment peripheral-blood markers to predict short-term response and early recurrence. METHODS: We retrospectively analyzed 738 patients with LAGC or gastroesophage

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 42656477Открыть статью

[Transition to personalized software mpMR/US fusion prostate biopsy: a stratified retrospective analysis of 322 patients with development of a CHAID model].

INTRODUCTION: MRI-targeted biopsy is the standard method for prostate cancer diagnosis; however, it is typically supplemented with perilesional or systematic biopsy to minimize the risk of false-negative results. Nevertheless, several studies have demonstrated the feasibility of performing MRI-targeted biopsy alone in carefully selected patients. OBJECTIVE: To identify factors allowing MRI-targeted biopsy to be performed alone without compromising the detection of clinically significant prostate cancer (csPCa). MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis was conducted in patients who und

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 42742556Открыть статью

Identification of Depression Subtypes in Parkinson's Disease Patients via Structural MRI Whole-Brain Radiomics: An Unsupervised Machine Learning Study.

OBJECTIVE: Current clinical evaluation may tend to lack precision in detecting depression in Parkinson's disease (DPD). Radiomics features have gradually shown potential as auxiliary diagnostic tools in identifying and distinguishing different subtypes of Parkinson's disease (PD), and a radiomic approach that combines unsupervised machine learning has the potential to identify DPD. METHODS: Analyze the clinical and imaging data of 272 Parkinson's disease (PD) patients from the PPMI dataset, along with 45 PD patients from the NACC dataset. Extract radiomic features from T1-weighted MRI images

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 39915918Открыть статью

Impact of harmonization on predicting complications in head and neck cancer after radiotherapy using MRI radiomics and machine learning techniques.

BACKGROUND: Variations in medical images specific to individual scanners restrict the use of radiomics in both clinical practice and research. To create reproducible and generalizable radiomics-based models for outcome prediction and assessment, data harmonization is essential. PURPOSE: This study aims to investigate the impact of harmonization in performance of machine learning-based radiomics model toward the prediction of radiotherapy-induced toxicity (early and late sticky saliva and xerostomia) in head and neck cancer (HNC) patients after radiation therapy using T 1 $T_1$ and T 2 $T_2

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 40162683Открыть статью

Enhanced Pneumonia Detection in Chest X-Rays Using Hybrid Convolutional and Vision Transformer Networks.

OBJECTIVE: The objective of this research is to enhance pneumonia detection in chest X-rays by leveraging a novel hybrid deep learning model that combines Convolutional Neural Networks (CNNs) with modified Swin Transformer blocks. This study aims to significantly improve diagnostic accuracy, reduce misclassifications, and provide a robust, deployable solution for underdeveloped regions where access to conventional diagnostics and treatment is limited. METHODS: The study developed a hybrid model architecture integrating CNNs with modified Swin Transformer blocks to work seamlessly within the s

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 39806960Открыть статью

Development and validation of a stroke risk prediction model using regional healthcare big data and machine learning.

OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate a stroke risk prediction model based on machine learning (ML) and regional healthcare big data, and determine whether it may improve the prediction performance compared with the conventional Logistic Regression (LR) model. METHODS: This retrospective cohort study analyzed data from the CHinese Electronic health Records Research in Yinzhou (CHERRY) (2015-2021). We included adults aged 18-75 from the platform who had established records before 2015. Individuals with pre-existing stroke, key data absence, or excessive missingness (>30 %) were

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 41367592Открыть статью

Immediate Weight-Bearing Compared with Non-Weight-Bearing After Operative Ankle Fracture Fixation: Results of the INWN Pragmatic, Randomized, Multicenter Trial.

BACKGROUND: There has been weak consensus and a paucity of robust literature with regard to the best postoperative weight-bearing and immobilization regime for operatively treated ankle fractures. This trial compared immediate protected weight-bearing (IWB) with non-weight-bearing (NWB) with cast immobilization following ankle fracture fixation (open reduction and internal fixation [ORIF]), with a particular focus on functional outcomes, complication rates, and cost utility. METHODS: This INWN (Is postoperative Non-Weight-bearing Necessary?) study was a prospective, pragmatic, randomized cont

СтатьяМногоцентровое исследованиеPragmatic Clinical TrialРандомизированное исследованиеСравнительное 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 40408465Открыть статью

[Value of biomarkers related to routine blood tests in early diagnosis of allergic rhinitis in children].

Objective To mine and analyze the routine blood test data of children with allergic rhinitis (AR), identify routine blood parameters related to childhood allergic rhinitis, establish an effective diagnostic model, and evaluate the performance of the model. Methods This study was a retrospective study of clinical cases. The experimental group comprised a total of 1110 children diagnosed with AR at the First Affiliated Hospital of Air Force Medical University during the period from December 12, 2020 to December 12, 2021, while the control group included 1109 children without a history of allergi

Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 40260567Открыть статью

Preoperative anemia is an unsuspecting driver of machine learning prediction of adverse outcomes after lumbar spinal fusion.

BACKGROUND CONTEXT: Preoperative risk assessment remains a challenge in spinal fusion operations. Predictive modeling provides data-driven estimates of postsurgical outcomes, guiding clinical decisions and improving patient care. Moreover, automated machine learning models are both effective and user-friendly, allowing healthcare professionals with minimal technical expertise to identify high-risk patients who may need additional preoperative support. PURPOSE: This study investigated the use of automated machine learning models to predict discharge disposition, length of hospital stay, and re

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 39892713Открыть статью

Non-invasive detection of choroidal melanoma via tear-derived protein corona on gold nanoparticles: a machine learning approach.

This study investigates the feasibility of using tear sample analysis, based on protein corona formation on gold nanoparticles combined with electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) and machine learning techniques, as a non-invasive approach for the detection of choroidal melanoma. The aim is to assess whether protein-nanoparticle interactions can support early and reliable identification of this ocular condition. Tear samples were collected using Schirmer strips from six healthy individuals and six patients diagnosed with choroidal melanoma, with subsequent augmentation to 18 sample

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 40998935Открыть статью

Machine Learning Methods Using Artificial Intelligence Deployed on Electronic Health Record Data for Identification and Referral of At-Risk Patients From Primary Care Physicians to Eye Care Specialists: Retrospective, Case-Controlled Study.

BACKGROUND: Identification and referral of at-risk patients from primary care practitioners (PCPs) to eye care professionals remain a challenge. Approximately 1.9 million Americans suffer from vision loss as a result of undiagnosed or untreated ophthalmic conditions. In ophthalmology, artificial intelligence (AI) is used to predict glaucoma progression, recognize diabetic retinopathy (DR), and classify ocular tumors; however, AI has not yet been used to triage primary care patients for ophthalmology referral. OBJECTIVE: This study aimed to build and compare machine learning (ML) methods, appl

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 38875582Открыть статью

Antihypertensive Drug Recommendations for Reducing Arterial Stiffness in Patients With Hypertension: Machine Learning-Based Multicohort (RIGIPREV) Study.

BACKGROUND: High systolic blood pressure is one of the leading global risk factors for mortality, contributing significantly to cardiovascular diseases. Despite advances in treatment, a large proportion of patients with hypertension do not achieve optimal blood pressure control. Arterial stiffness (AS), measured by pulse wave velocity (PWV), is an independent predictor of cardiovascular events and overall mortality. Various antihypertensive drugs exhibit differential effects on PWV, but the extent to which these effects vary depending on individual patient characteristics is not well understoo

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 39585738Открыть статью

Unraveling variations and enhancing prediction of successful sphincter-preserving resection for low rectal cancer: a post hoc analysis of the multicentre LASRE randomized clinical trial.

BACKGROUND: Accurate prediction of successful sphincter-preserving resection (SSPR) for low rectal cancer enables peer institutions to scrutinize their own performance and potentially avoid unnecessary permanent colostomy. The aim of this study is to evaluate the variation in SSPR and present the first artificial intelligence (AI) models to predict SSPR in low rectal cancer patients. STUDY DESIGN: This was a retrospective post hoc analysis of a multicenter, non-inferiority randomized clinical trial (LASRE, NCT01899547) conducted in 22 tertiary hospitals across China. A total of 604 patients w

СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеEquivalence TrialПоиск 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 38652133Открыть статью

Early MS Identification Using Non-linear Functional Connectivity and Graph-theoretic Measures of Cognitive Task-fMRI Data.

INTRODUCTION: Functional neuroimaging has developed a fundamental ground for understanding the physical basis of the brain. Recent studies have extracted invaluable information from the underlying substrate of the brain. However, cognitive deficiency has insufficiently been assessed by researchers in multiple sclerosis (MS). Therefore, extracting the brain network differences among relapsing-remitting MS (RRMS) patients and healthy controls as biomarkers of cognitive task functional magnetic resonance imaging (fMRI) data and evaluating such biomarkers using machine learning were the aims of th

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 39070191Открыть статью

The risk of secondary progressive multiple sclerosis is geographically determined but modifiable.

Geographical variations in the incidence and prevalence of multiple sclerosis have been reported globally. Latitude as a surrogate for exposure to ultraviolet radiation but also other lifestyle and environmental factors are regarded as drivers of this variation. No previous studies evaluated geographical variation in the risk of secondary progressive multiple sclerosis, an advanced form of multiple sclerosis that is characterized by steady accrual of irreversible disability. We evaluated differences in the risk of secondary progressive multiple sclerosis in relation to latitude and country of

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 37369086Открыть статью

Interpretable generalized neural additive models for mortality prediction of COVID-19 hospitalized patients in Hamadan, Iran.

BACKGROUND: The high number of COVID-19 deaths is a serious threat to the world. Demographic and clinical biomarkers are significantly associated with the mortality risk of this disease. This study aimed to implement Generalized Neural Additive Model (GNAM) as an interpretable machine learning method to predict the COVID-19 mortality of patients. METHODS: This cohort study included 2181 COVID-19 patients admitted from February 2020 to July 2021 in Sina and Besat hospitals in Hamadan, west of Iran. A total of 22 baseline features including patients' demographic information and clinical biomark

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 36585627Открыть статью

Systemic cytokines and GlycA discriminate disease status and predict corticosteroid response in HTLV-1-associated neuroinflammation.

BACKGROUND: HTLV-1-Associated Myelopathy/Tropical Spastic Paraparesis (HAM/TSP) is an incapacitating neuroinflammatory disorder for which no disease-modifying therapy is available, but corticosteroids provide some clinical benefit. Although HAM/TSP pathogenesis is not fully elucidated, older age, female sex and higher proviral load are established risk factors. We investigated systemic cytokines and a novel chronic inflammatory marker, GlycA, as possible biomarkers of immunopathogenesis and therapeutic response in HAM/TSP, and examined their interaction with established risk factors. PATIENTS

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 36482436Открыть статью

Prediction of HIV-1 protease cleavage site from octapeptide sequence information using selected classifiers and hybrid descriptors.

BACKGROUND: In most parts of the world, especially in underdeveloped countries, acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) still remains a major cause of death, disability, and unfavorable economic outcomes. This has necessitated intensive research to develop effective therapeutic agents for the treatment of human immunodeficiency virus (HIV) infection, which is responsible for AIDS. Peptide cleavage by HIV-1 protease is an essential step in the replication of HIV-1. Thus, correct and timely prediction of the cleavage site of HIV-1 protease can significantly speed up and optimize the drug disco

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 36344934Открыть статью