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: 48 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

Predictive models for small-for-gestational-age births in women exposed to pesticides before pregnancy based on multiple machine learning algorithms.

BACKGROUND: The association between prenatal pesticide exposures and a higher incidence of small-for-gestational-age (SGA) births has been reported. No prediction model has been developed for SGA neonates in pregnant women exposed to pesticides prior to pregnancy. METHODS: A retrospective cohort study was conducted using information from the National Free Preconception Health Examination Project between 2010 and 2012. A development set (n = 606) and a validation set (n = 151) of the dataset were split at random. Traditional logistic regression (LR) method and six machine learning classifiers

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 36003638Открыть статью

Predicting Changes in Cephalic Index Following Spring-mediated Cranioplasty for Nonsyndromic Sagittal Craniosynostosis: A Stepwise and Machine Learning Algorithm Approach.

BACKGROUND: Spring-mediated cranioplasty (SMC) is an increasingly utilized technique to treat patients with nonsyndromic sagittal craniosynostosis, but variables impacting outcomes are incompletely understood. The purpose of this study was to determine variables most predictive of outcomes following SMC, primarily changes in cephalic index (CI). METHODS: Patients with nonsyndromic sagittal craniosynostosis undergoing SMC at our institution between 2014 and 2021 were included. Cephalic index was measured from patient computed tomography scans, x-rays, or by caliper-based methods. Parietal bone

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 35905391Открыть статью

Construct and Validate a Predictive Model for Surgical Site Infection after Posterior Lumbar Interbody Fusion Based on Machine Learning Algorithm.

PURPOSE: Surgical site infection is one of the serious complications after lumbar fusion. Early prediction and timely intervention can reduce the harm to patients. The aims of this study were to construct and validate a machine learning model for predicting surgical site infection after posterior lumbar interbody fusion, to screen out the most important risk factors for surgical site infection, and to explore whether synthetic minority oversampling technique could improve the model performance. METHOD: This study reviewed 584 patients who underwent posterior lumbar interbody fusion for degene

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 36050996Открыть статью

Use of random forest machine learning algorithm to predict short term outcomes following posterior cervical decompression with instrumented fusion.

Random Forest (RF) is a widely used machine learning algorithm that can be utilized for identification of patient characteristics important for outcome prediction. Posterior cervical decompression with instrumented fusion (PCDF) is a procedure for the management of cervical spondylosis, cervical spinal stenosis, and degenerative disorders that can cause cervical myelopathy or radiculopathy. An RF algorithm was employed to predict and describe length of stay (LOS), readmission, reoperation, transfusion, and infection rates following elective PCDF using The American College of Surgeons National

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 36376149Открыть статью

A Novel Machine Learning Algorithm Predicts Dementia With Lewy Bodies Versus Parkinson's Disease Dementia Based on Clinical and Neuropsychological Scores.

OBJECTIVE: Our aim was to develop a machine learning algorithm based only on non-invasively clinic collectable predictors, for the accurate diagnosis of these disorders. METHODS: This is an ongoing prospective cohort study (ClinicalTrials.gov identifier NCT number NCT04448340) of 78 PDD and 62 DLB subjects whose diagnostic follow-up is available for at least 3 years after the baseline assessment. We used predictors such as clinico-demographic characteristics, 6 neuropsychological tests (mini mental, PD Cognitive Rating Scale, Brief Visuospatial Memory test, Symbol digit written, Wechsler adul

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 33550890Открыть статью

Cost-utility analysis of single nucleotide polymorphism panel-based machine learning algorithm to predict risk of opioid use disorder.

Aim: To conduct a cost-utility analysis of a novel genetic diagnostic test (OUDTEST) for risk of developing opioid use disorder for elective orthopedic surgery patients. Materials & Methods: A simulation model assessed cost-effectiveness and quality-adjusted life-years (QALYs) for OUDTEST from private insurer and self-insured employer perspectives over a 5-year time horizon for a hypothetical patient population. Results: OUDTEST was found to cost less and increase QALYs, over a 5-year period for private insurance (savings US$2510; QALYs 0.02) and self-insured employers (-US$2682; QALYs 0.02).

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 34672212Открыть статью

An Optical Coherence Tomography-Based Deep Learning Algorithm for Visual Acuity Prediction of Highly Myopic Eyes After Cataract Surgery.

BACKGROUND: Due to complicated and variable fundus status of highly myopic eyes, their visual benefit from cataract surgery remains hard to be determined preoperatively. We therefore aimed to develop an optical coherence tomography (OCT)-based deep learning algorithms to predict the postoperative visual acuity of highly myopic eyes after cataract surgery. MATERIALS AND METHODS: The internal dataset consisted of 1,415 highly myopic eyes having cataract surgeries in our hospital. Another external dataset consisted of 161 highly myopic eyes from Heping Eye Hospital. Preoperative macular OCT imag

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 34124042Открыть статью

Prediction of Differential Pharmacologic Response in Chronic Pain Using Functional Neuroimaging Biomarkers and a Support Vector Machine Algorithm: An Exploratory Study.

OBJECTIVE: There is increasing demand for prediction of chronic pain treatment outcomes using machine-learning models, in order to improve suboptimal pain management. In this exploratory study, we used baseline brain functional connectivity patterns from chronic pain patients with fibromyalgia (FM) to predict whether a patient would respond differentially to either milnacipran or pregabalin, 2 drugs approved by the US Food and Drug Administration for the treatment of FM. METHODS: FM patients participated in 2 separate double-blind, placebo-controlled crossover studies, one evaluating milnacip

Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка 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 33982890Открыть статью

Mortality prediction and long-term outcomes for civilian cerebral gunshot wounds: A decision-tree algorithm based on a single trauma center.

Gunshot wounds (GSW) are one of the most lethal forms of head trauma. The lack of clear guidelines for civilian GSW complicates surgical management. We aimed to develop a decision-tree algorithm for mortality prediction and report long-term outcomes on survivors based on 15-year data from our level 1 trauma center. We retrospectively reviewed 96 consecutive patients who presented with cerebral GSWs between 2003 and 2018. Clinical information from our trauma database, EMR, and relevant imaging scans was reviewed. A decision-tree model was constructed based on variables showing significant diffe

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 32241644Открыть статью

Molecular Profiling of Pheochromocytoma and Abdominal Paraganglioma Stratified by the PASS Algorithm Reveals Chromogranin B as Associated With Histologic Prediction of Malignant Behavior.

Pheochromocytomas (PCCs) and abdominal paragangliomas (PGLs), collectively abbreviated PPGL, are believed to exhibit malignant potential-but only subsets of cases will display full-blown malignant properties. The Pheochromocytoma of the Adrenal Gland Scaled Score (PASS) algorithm is a proposed histologic system to detect potential for aggressive behavior, but little is known regarding the coupling to underlying molecular genetics. In this study, a total of 92 PPGLs, previously characterized for susceptibility gene status and mRNA expressional profiles, were histologically assessed using the PA

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 30451732Открыть статью

The Erlangen Score Algorithm in the diagnosis and prediction of the progression from subjective cognitive decline and mild cognitive impairment to Alzheimer-type dementia.

The evaluation of cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers for Alzheimer's disease (AD) (β-amyloid, t-tau, p-tau) can be used to estimate the risk of developing dementia in patients at the pre-clinical stages of AD, i.e. subjective cognitive decline (SCD) and mild cognitive impairment (MCI). Erlangen Score Algorithm allows interpretation of CSF biomarker concentrations and is cut-off value independent. The aim of this study was to establish if this algorithm can be applied for routine diagnostic testing in clinical and preclinical subjects and has prognostic value. We analysed 217 patients from 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 30509028Открыть статью

Novel algorithmic approach predicts tumor mutation load and correlates with immunotherapy clinical outcomes using a defined gene mutation set.

BACKGROUND: While clinical outcomes following immunotherapy have shown an association with tumor mutation load using whole exome sequencing (WES), its clinical applicability is currently limited by cost and bioinformatics requirements. METHODS: We developed a method to accurately derive the predicted total mutation load (PTML) within individual tumors from a small set of genes that can be used in clinical next generation sequencing (NGS) panels. PTML was derived from the actual total mutation load (ATML) of 575 distinct melanoma and lung cancer samples and validated using independent melanoma

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 27776519Открыть статью

Artificial Neural Network Genetic Algorithm As Powerful Tool to Predict and Optimize In vitro Proliferation Mineral Medium for G × N15 Rootstock.

One of the major obstacles to the micropropagation of Prunus rootstocks has, up until now, been the lack of a suitable tissue culture medium. Therefore, reformulation of culture media or modification of the mineral content might be a breakthrough to improve in vitro multiplication of G × N15 (garnem). We found artificial neural network in combination of genetic algorithm (ANN-GA) as a very precise and powerful modeling system for optimizing the culture medium, So that modeling the effects of MS mineral salts ([Formula: see text], [Formula: see text], [Formula: see text], Ca2+, K+, [Formula: se

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 27807436Открыть статью

Development and validation of risk prediction algorithms based on cone beam computed tomography and intraoral scanning fusion data to estimate whether biological width is at a low value: a cross-sectional study.

BACKGROUND: Biological width (BW) safeguards the periodontal ligament and alveolar bone. A reduced BW value may lead to periodontal complications. This study aims to develop and validate digital risk prediction algorithms to assess whether BW is low in adults with good oral hygiene. METHODS: Four thousand four hundred twenty sites of 740 teeth from 55 adults with good oral hygiene were used for model development and validation. A mixed-effects logistic regression model was used to derive a risk prediction equation for low BW, incorporating CBCT, intraoral scanning (IOS), and periodontal probi…

СтатьяВалидационное 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 42231246Открыть статью

[Artificial intelligence capabilities in multiple sclerosis].

OBJECTIVE: To systematize current data on the potential use of artificial intelligence (AI) in multiple sclerosis (MS) research. MATERIAL AND METHODS: The literature search was performed in electronic search engines Scopus, eLibrary, PubMed using the following keywords: multiple sclerosis, diagnosis, prediction, artificial intelligence, machine learning. Scientific articles published between 2018 and 2024 were selected for the review. RESULTS: A summary of AI technologies and machine learning (ML) models is provided. It is shown that AI opens up vast opportunities for studying the pathogenet

СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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 40457663Открыть статью

Comparative Evaluation of Feature Selection Algorithms for Predicting Radiation-Induced Complications in Head and Neck Cancer Using Multimodal CT and MRI Radiomics.

Head and neck cancer (HNC) presents a significant challenge due to its anatomic complexity and treatment-related complications such as sticky saliva and xerostomia, which critically impair patients' quality of life. Recent advancements in imaging technologies, using the concept of radiomics, offer promising approaches for predicting these complications and ultimately reducing their incidence. In this regard, robust feature selection is critical in radiomics-based predictive modeling due to the high dimensionality, redundancy, and instability of extracted imaging biomarkers. This study aims to

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 42882894Открыть статью

Development of a Risk Prediction Model for Arteriovenous Fistula Restenosis Following Percutaneous Transluminal Angioplasty in Maintenance Hemodialysis Patients Using SMOTE Algorithm.

BACKGROUND: Arteriovenous fistula (AVF) restenosis after percutaneous transluminal angioplasty (PTA) affects hemodialysis in maintenance hemodialysis (MHD) patients. Data imbalance limits predictive model accuracy. OBJECTIVE: To identify risk factors and develop a SMOTE-based risk prediction model for AVF restenosis within 12 months after PTA. METHODS: This retrospective cohort study enrolled 241 consecutive MHD patients with AVF stenosis undergoing PTA between July 2022 and July 2025. Each patient contributed one index PTA. Patients were divided into restenosis (45 cases) and nonrestenosis

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 42872629Открыть статью

Construction of an ultrasound feature-based diagnostic model for predicting triple-negative breast cancer using 108 machine learning algorithm combinations.

OBJECTIVES: Triple-negative breast cancer (TNBC) is an aggressive subtype of breast cancer lacking estrogen receptor, progesterone receptor, and human epidermal growth factor R expression. This study aimed to identify ultrasound features associated with TNBC and construct a robust diagnostic model using machine learning techniques. MATERIAL AND METHODS: A total of 433 BC patients (47 TNBC and 386 non-TNBC) with complete clinical and ultrasound data were retrospectively analyzed. Univariate and multivariate logistic regression analyses identified independent ultrasound predictors of TNBC. Subs

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 42404642Открыть статью

Wearable robotic device for upper limb recovery and predictive algorithms to emPOWER the rehabilitation of stroke survivors: a protocol of safety and RCT study (POWER).

INTRODUCTION: Stroke remains a leading cause of long-term disability worldwide, with persistent upper limb (UL) impairment affecting approximately half of survivors. Robotic rehabilitation has shown efficacy comparable to conventional therapy, but most available devices are bulky, non-wearable, and limited to institutional settings. Wearable robotic solutions combined with artificial intelligence (AI) may overcome these barriers. The present protocol study will investigate the wearability and acceptance of a new soft, exosuit robotic device, the effect on the rehabilitation of paretic UL in st

СтатьяПротокол клинического исследованияПоиск 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 42807228Открыть статью

Development of multi-algorithm machine learning models integrating novel serum biomarkers for survival prediction in colorectal cancer: a retrospective cohort study.

BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) prognosis prediction remains challenging due to tumor heterogeneity, and existing machine learning-based prognostic studies often rely on single algorithms or limited feature types. This study aims to employ a multi-algorithm collaborative strategy to identify critical prognostic factors for CRC patients and develop integrated prognostic nomograms that combine multi-dimensional features. METHODS: Deep machine learning analysis was conducted in the R environment using the randomForest, glmnet (for LASSO regression), and caret packages. Three algorithms (LASS

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 42812232Открыть статью