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: 80 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

Literature Review of Prognostic Factors in Secondary Generalized Peritonitis.

Generalized secondary peritonitis is a life-threatening intra-abdominal infection requiring urgent surgical intervention. Despite advances in surgical and antimicrobial therapy, morbidity and mortality remain high. Identifying key prognostic factors is crucial for improving patient outcomes. This review examines significant prognostic indicators and explores the potential role of scoring systems and artificial intelligence in risk stratification. A review was conducted using PubMed, Web of Science, Scopus, and Medline databases. Studies published from 2000 to 2024 focusing on prognostic factor

СтатьяОбзорПолный 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 40566533Открыть статью

Clinical Use of Nomogram Based on Machine Learning for Diagnosis Prediction of Acute Respiratory Distress Syndrome in Patients With Acute Pancreatitis.

BACKGROUND: This study focused on utilizing machine learning techniques to construct a predictive nomograph for early identification of acute pancreatitis (AP) patients at risk of developing acute respiratory distress syndrome (ARDS). METHODS: We retrospectively analyzed 427 AP patients from Tongji Hospital (2010-2021) and externally validated the model using the MIMIC-IV database. Six machine learning algorithms were compared, with the support vector machine (SVM) selected for nomogram construction. Key predictors included age, sex, SOFA score, C-reactive protein (CRP), platelet count (PLT),

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 41292521Открыть статью

Development of a non-contrast CT-based radiomics nomogram for early prediction of delayed cerebral ischemia in aneurysmal subarachnoid hemorrhage.

BACKGROUNDS: Delayed cerebral ischemia (DCI) is a significant complication following aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH), leading to poor prognosis and high mortality. This study developed a non-contrast CT (NCCT)-based radiomics nomogram for early DCI prediction in aSAH patients. METHODS: Three hundred seventy-seven aSAH patients were included in this retrospective study. Radiomic features from the baseline CTs were extracted using PyRadiomics. Feature selection was conducted using t-tests, Pearson correlation, and Lasso regression to identify those features most closely associated wit

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 40410679Открыть статью

[Advancements in machine learning applications in refractive surgery].

Refractive error is a significant factor contributing to visual impairment, imposing a relatively large burden on the social economy. Although refractive surgery is an important corrective method, it faces challenges in clinical practice, such as precise preoperative screening, personalized surgical plan design, and prevention of postoperative complications. This study focuses on the application of machine learning in the field of refractive surgery. Through a comprehensive analysis of relevant literature, it is found that machine learning plays a positive role in multiple key aspects. In preo

СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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 40189889Открыть статью

Harnessing AI for Improved Diagnosis and Management of Pediatric Sepsis: Current Advances, Challenges, and Future Directions.

Artificial intelligence (AI) has been applied to early recognition and management of rapidly progressive, community-acquired pediatric sepsis, a leading cause of childhood mortality. The broad adoption of electronic health records combined with rapid advances in digital technologies have enabled the federated training of both knowledge-driven AI, known as expert systems, trained by teams of collaborating clinicians, and data-driven AI, known as machine learning (ML), to derive predictive, clustering algorithms trained on "big data." An important subset of ML is "deep learning," which includes

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 40590973Открыть статью

Lymph Node Invasion Prediction in Prostate Cancer: A Comparative Machine-Learning Study.

BACKGROUND: Accurate preoperative prediction of lymph node invasion (LNI) in prostate cancer is critical for guiding lymph node dissection. Current nomograms often fail to optimall balance the risks of missing metastatic cases and unnecessary dissections. Machine-learning models can provide improved predictive performance through more flexible modeling of complex clinical data. METHODS: The authors developed machine-learning models using clinicopathologic features to predict LNI. Due to a significant class imbalance between LNI-positive and LNI-negative cases, a synthetic minority oversamplin

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 41284205Открыть статью

Neutrophil extracellular traps: a novel contributor to vascular calcification in chronic kidney disease.

BACKGROUND: Among patients with chronic kidney disease (CKD), vascular calcification significantly contributes to cardiovascular health issues, though the underlying molecular mechanisms remain unclear. Recent research highlights neutrophil extracellular traps (NETs) as critical mediators of vascular damage and pro-calcific processes. METHODS: We obtained transcriptomic data from the NCBI GEO database for CKD rodent models and identified differentially expressed genes, selected genes using machine learning, functional enrichment, profiling of immune infiltration, transcription factor (TF) act

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 41089678Открыть статью

Systematic druggable genome-wide mendelian randomization identifies therapeutic targets for childhood asthma.

The management and prevention of childhood asthma remain significant challenges. Mendelian randomization (MR) has emerged as a valuable tool … Moreover, we performed enrichment analysis, mapped protein interaction networks, and executed drug prediction algorithms and molecular docking studies. These methodologies were applied to gain critical insights that could guide the development of more potent and precise therapeutic agents. We identified 35 druggable genes significantly associated with childhood asthma …

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 41398767Открыть статью

A study of grading strategy on postmortem intervals (PMIs) estimation from hypothermia deaths based on non-targeted metabolomics and Machine learning algorithms.

Postmortem intervals (PMIs) estimation in hypothermia has long been a challenge in forensic practice. Recently, many studies have linked postmortem metabolic changes with animal models, providing a potential strategy for estimating PMIs. In the present study, we profiled the non-targeted metabolomics of iliopsoas muscle samples from hypothermia death rats at different PMIs within 48 h by Ultra Performance Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry (UPLC-MS/MS). Six different machine learning algorithms, including K-nearest neighbor (KNN), decision tree (DT), support vector machine (SVM), r

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 40829283Открыть статью

Whole-exome sequencing identifies novel mutation in intrahepatic cholestasis of pregnancy: A case report and literature review.

Intrahepatic cholestasis of pregnancy (ICP) is a pregnancy-specific liver disease characterized by pruritus and elevated total bile acid (TBA) levels. The most serious impact of ICP is sudden unexplained intrauterine fetal death, especially when an associated TBA ≥ 100 µmol/L is confirmed.We report a case of a 27-year-old female patient with early-onset severe refractory ICP. Whole-exome sequencing and mutation analyses were performed to obtain genetic data on the patient and her mother. Sanger sequencing was performed to screen the mutation site. Computer-based algorithms were applied to pred

Клинический случайСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорКлинический случайОбзорПолный 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 39814052Открыть статью

Machine learning of immune-related laboratory indicators enables discrimination between pulmonary and extrapulmonary tuberculosis.

INTRODUCTION: As a globally significant infectious disease, the tuberculosis bacterium can not only cause pulmonary tuberculosis through respiratory tract infection but also spread from pulmonary lesions to organs throughout the body via the blood or lymphatic system, resulting in extrapulmonary tuberculosis (EPTB). However, achieving early and accurate diagnosis of EPTB remains a major clinical challenge. METHODS: In this study, 1,580 patients were identified as samples for analysis. Through the process of decollinearity and characterization, seven routine blood markers: Basophil (BASO), Hem

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 41476888Открыть статью

Machine learning for the early prediction of long-term cognitive outcome in autoimmune encephalitis.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Autoimmune encephalitis (AE) is an immune-mediated disease. Some patients experience persistent cognitive deficits despite receiving immunotherapy. We aimed to develop a prediction model for long-term cognitive outcomes in patients with AE. METHOD: In this multicenter cohort study, a total of 341 patients with AE were enrolled from February 2014 to July 2023. Cognitive impairment was identified using the telephone Mini-Mental State Examination (t-MMSE). Six machine learning (ML) algorithms were used to assess the risk of developing cognitive impairment. RESULTS: The

СтатьяМногоцентровое 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 39978283Открыть статью

Left Ventricular Non-Compaction Cardiomyopathy: A Review of the Pathophysiology, Epidemiology, Diagnosis, Genetics, and Clinical Management.

Left ventricular non-compaction cardiomyopathy (LVNC) is an uncommon myocardial phenotype characterized by prominent trabeculae and deep blood-filled recesses. The expanding use of cardiac magnetic resonance (CMR) has increased detection, yet uncertainty persists about whether LVNC is a distinct disease or a phenotype that overlaps with other cardiomyopathies. LVNC expression reflects the interplay among genotype, sex, ancestry, and hemodynamic load and thus serves as a model for precision cardiology. We conducted a narrative review of literature published between January 2000 and April 2025 i

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 41149846Открыть статью

A machine learning framework for estimating the probability of blacklegged tick population establishment in eastern Canada using Earth observation data.

Ixodes scapularis ticks are the primary vector of Lyme disease (LD) in North America, and their range has expanded into southeastern and southcentral Canada with climate change. This study presents a comprehensive machine learning (ML) framework to estimate the probability of blacklegged tick population establishment as measured using active tick surveillance data. Environmental predictor variables were derived from Earth observation (EO) data at multiple spatial scales to assess their individual contributions in the prediction models. Among the tested ML algorithms, XGBoost emerged as the top

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 40982485Открыть статью

Mandibular and dental measurements for sex determination using machine learning.

The present study tested the combination of mandibular and dental dimensions for sex determination using machine learning. Lateral cephalograms and dental casts were used to obtain mandibular and mesio-distal permanent teeth dimensions, respectively. Univariate statistics was used for variables selection for the supervised machine learning model (alpha = 0.05). The following algorithms were trained: logistic regression, gradient boosting classifier, k-nearest neighbors, support vector machine, multilayer perceptron classifier, decision tree, and random forest classifier. A threefold cross-vali

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 38671054Открыть статью

Causal Connectivity Network Analysis of Ictal Electrocorticogram With Temporal Lobe Epilepsy Based on Dynamic Phase Transfer Entropy.

Temporallobe epilepsy (TLE) has been conceptualized as a brain network disease, which generates brain connectivity dynamics within and beyond the temporal lobe structures in seizures. The hippocampus is a representative epileptogenic focus in TLE. Understanding the causal connectivity in terms of brain network during seizures is crucial in revealing the triggering mechanism of epileptic seizures originating from the hippocampus (HPC) spread to the lateral temporal cortex (LTC) by ictal electrocorticogram (ECoG), particularly in high-frequency oscillations (HFOs) bands. In this study, we propos

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 37624716Открыть статью

Revealing therapeutic targets and drugs from Chinese medicine for ulcerative colitis using bioinformatics.

Pathogenesis and therapeutic drugs for ulcerative colitis (UC) have plagued researchers worldwide. In this study, therapeutic targets, and drugs from Chinese medicines for UC were screened using bioinformatics. We downloaded five datasets from the GEO database and three machine learning algorithms were used for screening diagnostic biomarkers of UC. Combined with the differential genes for UC, gene sets related to bile acid metabolism, short-chain fatty acids, apoptosis, pyroptosis, G-protein-coupled receptors, mitochondria, and autophagy were collected to screen the core targets, and analyze

СтатьяПоддержка 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 39693490Открыть статью

The role of artificial intelligence in the management of liver diseases.

Universal neonatal hepatitis B virus (HBV) vaccination and the advent of direct-acting antivirals (DAA) against hepatitis C virus (HCV) have reshaped the epidemiology of chronic liver diseases. However, some aspects of the management of chronic liver diseases remain unresolved. Nucleotide analogs can achieve sustained HBV DNA suppression but rarely lead to a functional cure. Despite the high efficacy of DAAs, successful antiviral therapy does not eliminate the risk of hepatocellular carcinoma (HCC), highlighted the need for cost-effective identification of high-risk populations for HCC surveil

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 39440678Открыть статью

Non-Invasive Monitoring of Cerebral Edema Using Ultrasonic Echo Signal Features and Machine Learning.

OBJECTIVES: Cerebral edema, a prevalent consequence of brain injury, is associated with significant mortality and disability. Timely diagnosis and monitoring are crucial for patient prognosis. There is a pressing clinical demand for a real-time, non-invasive cerebral edema monitoring method. Ultrasound methods are prime candidates for such investigations due to their non-invasive nature. METHODS: Acute cerebral edema was introduced in rats by permanently occluding the left middle cerebral artery (MCA). Ultrasonic echo signals were collected at nine time points over a 24 h period to extract fe

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 39766374Открыть статью

Moving Towards Ethical-Practical Recommendations for Alzheimer's Disease Prediction: Addressing Interindividual, Interprofessional, and Societal Aspects.

Biomarkers for predicting Alzheimer's disease (AD) are advancing and their implementation in various healthcare systems is imminent. There is a need for ethical standards addressing information needs, socio-ethical concerns, and expectations of healthy and at-risk persons. We present an ethical approach that integrates different existing ethical frameworks and discussion of our empirical, cross-cultural findings in a multi-layered perspective by addressing three levels. The micro-level focuses on the communication between counseling professionals, persons at risk or in an early stage of dement

СтатьяОбзорПоддержка 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 39269830Открыть статью