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

9 759 публикаций

Поиск: 40 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Leveraging PANoptosis-associated genes for unraveling implication of decidualization deficiency in pre-eclampsia via transcriptome data and experiment validation.

BACKGROUND: Decidualization deficiency is a key pathological feature of pre-eclampsia (PE) and is closely associated with aberrant regulatio … th PANoptosis-related DEGs were assessed. Furthermore, three machine learning algorithms, including support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and the random forest (RF) algorithms, were adopted to identify potential diagnostic biomarkers for PE. Artificial neural network (ANN) and nomogra …

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 41858783Открыть статью

Integrated multi-omics and machine learning elucidate the pathogenic role of mitophagy in osteoarthritis and identify novel therapeutic strategies.

INTRODUCTION: Osteoarthritis (OA), the most prevalent degenerative joint disease, is characterized by chronic synovial inflammation, cartilage degradation, and disrupted cellular homeostasis. Impaired mitophagy has been implicated in OA pathogenesis, yet effective therapeutic strategies remain limited. This study aims to elucidate the role of mitophagy in OA and to identify cordycepin as a novel therapeutic agent that activates mitophagy, highlighting its potential clinical significance. METHOD: Mitophagy alterations in clinical OA samples were assessed using immunohistochemistry and validate

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 41330173Открыть статью

Comparative Performance of Machine Learning Models and Logistic Regression for Acute Myocardial Infarction Risk Prediction in the COVID-19 Vaccination Era: A Retrospective Observational Study.

Introduction The integration of Artificial Intelligence in healthcare systems offers transformative potential for enhancing healthcare administration and improving insurance risk modeling through more accurate patient stratification. This study evaluates the predictive performance of support vector machines (SVM), gradient boosting (GBM), and random forest (RF) against multivariate logistic regression for Acute Myocardial Infarction (AMI) risk stratification, focusing on its implications for healthcare administration and insurance modeling. Methods A retrospective observational study was condu…

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 42170129Открыть статью

Risk prediction models for dental caries in children and adolescents: a systematic review and meta-analysis.

OBJECTIVE: This study aimed to systematically evaluate published predictive models for dental caries in children and adolescents. DESIGN: A … g from insufficiently detailed presentations of the models. Logistic regression, random forests and support vector machines were the most commonly employed methods. Frequently used predictors included fluoride toothpaste use and brushing frequency. Reported area under the curve (AUC) values ranged from 0.57 to 0.91. A combined predictive model incorporating six caries p …

СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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 40044209Открыть статью

vir2vec: A Viral Genome-Wide Viral Embedding.

Genomic language models (gLMs) have recently emerged as powerful numerical surrogates for DNA, but existing architectures are largely focuse … In vGUE, we precompute vir2vec embeddings and feed them to simple classifiers (logistic regression, support vector machines, random forests) trained under nested cross-validation, to quantify how well they capture biologically motivated axes of viral variation. Using this framework, vGUE assesses genomic viral prediction tasks across: (i) organism-level discrimination ( …

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 41427357Открыть статью

Predicting Severe Knee Arthritis Based on Two Inertial Measurement Unit Sensors as a Dynamic Coordinate System Using Classical Machine Learning.

BACKGROUND: Aging of societies in recent and upcoming years has made musculoskeletal disorders a significant challenge for healthcare system … s were employed in four different classifiers: (1) naive Bayes, (2) K-nearest neighbors (KNNs), (3) support vector machine, and (4) random forest. Each classifier was evaluated using the 10-fold cross-validation method (K = 10). The data were applied to these models, and based on their outputs, four performance metrics - accuracy, precision, sensitivity, and specificity …

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 40191686Открыть статью

Artificial Intelligence-Based Predictive Modeling for Early Detection of Sepsis in Hospitalized Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis.

OBJECTIVES: This systematic review evaluates artificial intelligence (AI)-based predictive models developed for early sepsis detection in ad … r real-time clinical validation. Commonly used algorithms included random forests, neural networks, support vector machines, and deep learning architectures (long short-term memory, convolutional neural network). Input data varied from structured sources (vital signs, laboratory values, demographics) to unstructured clinical notes processed via natural language processi …

СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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 41348160Открыть статью

Assessing generalizability of a dengue classifier across multiple datasets.

Early diagnosis of dengue fever is important for individual treatment and monitoring disease prevalence in the population. To assist diagnos … other explanatory variables were included and when other classification methods (decision trees and support vector machines) were used. The in-sample performance of the logistic regression model was consistent with previous dengue classifiers, suggesting the chosen model is a good choice in a variety of settings and has decent overall performance. However, adjustments a …

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 40460089Открыть статью

Clinical model for Hereditary Transthyretin Amyloidosis age of onset prediction.

INTRODUCTION: Hereditary transthyretin amyloidosis (ATTRv amyloidosis) is a rare neurological hereditary disease clinically characterized as … of prediction algorithms, namely, linear regression (LR), elastic net (EN), lasso (LA), ridge (RI), support vector machines (SV), decision tree (DT), random forest (RF), and XGboost (XG), both in a classification as well as a regression setting; we assembled a baseline (BL) which corresponds to the current medical knowledge of the disease; we studied the problem of pred …

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 37533468Открыть статью

Classification of contrast-enhanced ultrasonograms in rectal cancer according to tumor inhomogeneity using machine learning-based texture analysis.

BACKGROUND: Inhomogeneity within tumors can reflect tumor angiogenesis. Existing research into the quantization of angiogenesis mainly focus … component analysis (PCA) was the first choice for dimensionality reduction. The best classifier was support vector machines (SVM). The accuracy of computer classification was 87.80% (439/500). The accuracy of computer classification in the validation cohort was 60.82%. The area under the curve (AUC) of class 1, 2, and 3 were 0.76, 0.41, and 0.48, respectively. CONCLUSI …

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 35706817Открыть статью

Women with previous fragility fractures can be classified based on bone microarchitecture and finite element analysis measured with HR-pQCT.

UNLABELLED: High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) measurements of distal radius and tibia bone microarchitec … rom the HR-pQCT scans. Femoral neck (FN) and lumbar spine (LS) aBMD were measured with DXA. We used support vector machines (SVM) and a tenfold cross-validation to classify the fracture cases and controls and to determine accuracy. RESULTS: The combination of HR-pQCT measures of microarchitecture and FE estimates of bone strength had the highest area under the receiver …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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 23179565Открыть статью

[Development of a prediction model for levetiracetam plasma concentration in children with epilepsy based on pharmacokinetic characteristics: A comparison of multiple linear regression and complex algorithms].

OBJECTIVES: Levetiracetam (LEV) is mainly eliminated unchanged through the kidneys, and its steady-state serum concentration is associated with dose, body weight, renal function, and concomitant medications. However, marked concentration variability remains in children with epilepsy due to growth and developmental changes and interindividual pharmacokinetic differences. This study aims to compare the performance of multiple linear regression and complex machine learning algorithms in predicting steady-state trough concentrations of LEV in children with epilepsy, and evaluate the influence of i

СтатьяСравнительное исследованиеАннотация на английскомПоиск 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 42702376Открыть статью

Comparative evaluation of five nutrition-inflammation indices for predicting 28-day ICU mortality in critically ill patients with bone infections: a dual-cohort study with external validation and interpretable machine learning.

BACKGROUND: Malnutrition and systemic inflammation are highly prevalent among critically ill patients with bone infections and may independe … machine learning (ML) models - logistic regression (LR), random forest (RF), XGBoost, LightGBM, and support vector machine (SVM) - were trained with synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) and five-fold stratified cross-validation. Discriminative performance was assessed by the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). The optimal model …

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 42818624Открыть статью

Explainable Machine Learning Model Based on Routine Admission Laboratory Tests for Predicting New-Onset Hypoalbuminemia in Hospitalized Older Patients with Acute Exacerbation of COPD.

BACKGROUND: Malnutrition in older patients hospitalized for acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) is frequent … on, and the Boruta algorithm. Logistic regression, decision tree, random forest, XGBoost, LightGBM, support vector machine, and artificial neural network models were developed with five-fold cross-validation and grid-search tuning. Discrimination, calibration, and decision-curve analysis were evaluated in an internal validation set and an external test set. Model interp …

СтатьяМногоцентровое 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 42179965Открыть статью

Artificial Intelligence-Based Risk Prediction Models for Complications After Tongue Cancer Surgery.

IMPORTANCE: Glossectomy and reconstruction for tongue tumors carries substantial risk of postoperative morbidity, yet current tools offer limited individualized risk stratification. OBJECTIVE: To develop and validate machine learning (ML) models to predict major 30-day postoperative complications after glossectomy and to compare performance with the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) risk calculator. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This retrospective cohort study used 2008-2024 data from the ACS-NSQIP database, comprising more than 700 h

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 42313426Открыть статью

Restoration of Higher-Order Cortical Processing in Rat V2 by Retinal Sheet Transplants in Degenerated Rats.

Age-related macular degeneration (AMD) is a leading cause of central vision loss, and effective treatment options are limited once photorece … ls, including significantly reduced firing rates and narrower tuning under full-field conditions. A Support Vector Machine (SVM) classifier trained on net responses to CRF and FF stimulus sizes reliably distinguished control and transplanted neurons from degenerated ones but could not separate control from transplant, further indicating similar response properties in th …

СтатьяПрепринтПоиск 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 41509480Открыть статью

Deep learning-enhanced quantitative evaluation of hepatic ischemia-reperfusion injury and steatosis via near-infrared hyperspectral imaging.

INTRODUCTION: Global organ scarcity necessitates use of marginal liver grafts. We evaluated an independently developed noninvasive near-infr … NN) to classify the degree of hepatic steatosis and hepatic I/R injury. Additionally, least squares support vector machines (LSSVM) were utilized to evaluate the lipid content and inflammatory markers in mice and human liver tissue. NIR-HSI was also used to evaluate the degree of I/R injury and early allograft dysfunction (EAD) of liver transplant recipients enrolled in …

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 41532427Открыть статью

A continuous wavelet transform-enhanced transformer model for spectroscopic detection of bacterial wilt in tomato at early infection stages.

INTRODUCTION: Tomato (Solanum lycopersicum L.) bacterial wilt is a highly destructive soil-borne disease whose early-stage infections are as … was compared with one-dimensional convolutional neural networks (1D-CNNs), random forests (RF), and support vector machines (SVM). SHapley Additive exPlanations (SHAP) were further used to interpret model predictions and identify disease-sensitive spectral features. RESULTS: The proposed CWT-STNet framework achieved an overall accuracy of 96.77% across all infection le …

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 42756157Открыть статью

Predictive Ability of Artificial Intelligence Algorithms in Pediatric Respiratory Disease Diagnosis Using Cough Sounds: A Systematic Review.

Respiratory diseases, including pneumonia, asthma, bronchiolitis, and croup, remain the leading causes of pediatric morbidity and mortality … ible studies evaluated AI models such as logistic regression, convolutional neural networks (CNNs), support vector machines (SVMs), and hybrid feature-based approaches that combined acoustic and spectral features for disease classification. Techniques like wavelet-based feature extraction and late fusion, where outputs from multiple models are combined at the decision l …

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 40851747Открыть статью

On the usage of artificial intelligence in leprosy care: A systematic literature review.

Leprosy, or Hansen's disease, is a Neglected Tropical Disease (NTD) caused by Mycobacterium leprae that mainly affects the skin and peripher … sed classification using three main techniques, neural networks, convolutional neural networks, and support vector machines; a small number of studies focus on other thematic areas of leprosy care. A comprehensive systematic approach to research on the application of AI to leprosy care can make a meaningful contribution to a leprosy-free world and help deliver on the pr …

СтатьяСистематический обзорПоддержка 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 40570262Открыть статью