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

5 387 публикаций

Поиск: 32 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1 392 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Global, regional and national burdens of acne vulgaris in adolescents and young adults aged 10-24 years from 1990 to 2021: a trend analysis.

BACKGROUND: Acne vulgaris is a common skin condition affecting adolescents and young adults worldwide, yet data on the burden and trends of this disease remain limited. We aimed to investigate trends in the burden of acne vulgaris among adolescents and young adults aged 10-24 years at global, regional and national levels. METHODS: We retrieved data from the Global Burden of Disease Study 2021 for individuals aged 10-24 years in 204 countries and territories from 1990 to 2021. We analysed the numbers, age-standardized rates and average annual percentage changes (AAPCs) of the prevalence, incid

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 39271178Открыть статью

Trend analysis of the burden of PCOS and related infertility in China and worldwide between 1990 and 2021.

RESEARCH QUESTION: What is the global and Chinese burden of polycystic ovary syndrome (PCOS) and infertility attributable to PCOS on the basis of age-standardized calculations from 1990 to 2021? DESIGN: Using open data from the Global Burden of Disease (GBD) database from 1990 to 2021, this study analysed the characteristics of PCOS and infertility attributable to PCOS in China and worldwide. Joinpoint was used to calculate the average annual percentage change (AAPC) and the corresponding 95% CI. An autoregressive integrated moving average (ARIMA) model was used to project the burden of disea

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 41456540Открыть статью

Global, regional, and national epidemiology of hepatoblastoma in children from 1990 to 2021: a trend analysis.

BACKGROUND AND PURPOSE: Hepatoblastoma is the most common primary liver cancer in children, yet comprehensive understanding of its epidemiology is limited globally. We aimed to estimate the global trend of hepatoblastoma in children from 1990 to 2021. METHODS: We collected data on hepatoblastoma in children aged 0 to 10 years from 1990 to 2021, derived from Global Burden of Disease (GBD) 2021. Three disease burden indicators, including incidence, mortality, and disability-adjusted life-years (DALYs), were studied. The corresponding average annual percentage changes (AAPCs) were used to explor

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 39580764Открыть статью

Analysis of sperm beating characteristics using microfluidic trapping and machine-learning-based flagellum tracking.

Male infertility affects a significant portion of couples worldwide, with standard semen analysis often failing to identify functional deficiencies in sperm performance. This study presents a microfluidic platform for characterizing sperm flagellar beating patterns with unprecedented detail, providing insights into sperm functional parameters potentially linked to unexplained infertility. We combined microcontact printing of fibronectin adhesion spots with machine-learning-based flagellum tracking to immobilize sperm heads while allowing free flagellar movement, enabling precise analysis of be

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 41036767Открыть статью

Dermoscopic Features of Onychomycosis Identified by Image Analysis Using a Decision Tree Algorithm.

INTRODUCTION: Onychomycosis is a common fungal nail infection characterized by diverse dermoscopic patterns that vary depending on clinical and demographic factors. Accurate diagnosis is critical to differentiate onychomycosis from other nail conditions. Traditional diagnostic methods such as fungal culture are time-consuming and cost-effective, highlighting the need for innovative approaches. OBJECTIVE: This study aimed to describe and analyze the dermoscopic features of onychomycosis and to investigate associations between specific onychomycosis patterns and various patient-related factors

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 41912219Открыть статью

Graph-based feature extraction and classification of wet and dry cough signals: a machine learning approach.

This article proposes a unique approach to bring out the potential of graph-based features to reveal the hidden signatures of wet (WE) and dry (DE) cough signals, which are the suggestive symptoms of various respiratory ailments like COVID 19. The spectral and complex network analyses of 115 cough signals are employed for perceiving the airflow dynamics through the infected respiratory tract while coughing. The different phases of WE and DE are observed from their time-domain signals, indicating the operation of the glottis. The wavelet analysis of WE shows a frequency spread due to the turbul

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 35003751Открыть статью

Latent pain class identification, longitudinal transitions, and machine learning prediction of incident low back pain in middle-aged and older Chinese adults.

OBJECTIVE: Chronic pain is common among middle-aged and older Chinese adults, yet latent pain patterns, temporal transitions, and individual susceptibility factors remain unclear. Using five waves of the China Health and Retirement Longitudinal Study, we assessed latent pain classes, their dynamic changes, and key predictors of low back pain (LBP) in adults aged ≥ 45 years. METHODS: Latent class analysis (LCA) was used to identify pain-site patterns at each wave, and Kendall correlations assessed associations among sites. Latent transition analysis (LTA) evaluated temporal shifts and the modif

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 41943141Открыть статью

Evaluating student use, access, and perceptions of a campus sexual health vending machine.

BACKGROUND: Sexual health vending machines have emerged as a promising approach to expanding access to contraception and other sexual health products on college campuses. This study evaluated patterns of use, perceived accessibility, and student attitudes towards the sexual health vending machine at Tufts University in Medford, Massachusetts, United States. METHODS: This mixed-methods evaluation combined an online survey with open and closed-ended responses and vending machine restocking records to contextualize overall utilization. Enrolled students ≥18 years were recruited using flyers and

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 42787213Открыть статью

Review of EEG-based pattern classification frameworks for dyslexia.

Dyslexia is a disability that causes difficulties in reading and writing despite average intelligence. This hidden disability often goes undetected since dyslexics are normal and healthy in every other way. Electroencephalography (EEG) is one of the upcoming methods being researched for identifying unique brain activation patterns in dyslexics. The aims of this paper are to examine pros and cons of existing EEG-based pattern classification frameworks for dyslexia and recommend optimisations through the findings to assist future research. A critical analysis of the literature is conducted focus

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 29904812Открыть статью

A deeply supervised adaptable neural network for diagnosis and classification of Alzheimer's severity using multitask feature extraction.

Alzheimer's disease is the most prevalent form of dementia, which is a gradual condition that begins with mild memory loss and progresses to difficulties communicating and responding to the environment. Recent advancements in neuroimaging techniques have resulted in large-scale multimodal neuroimaging data, leading to an increased interest in using deep learning for the early diagnosis and automated classification of Alzheimer's disease. This study uses machine learning (ML) methods to determine the severity level of Alzheimer's disease using MRI images, where the dataset consists of four leve

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 38530836Открыть статью

Exploring the influence of nasal vestibule structure on nasal obstruction using CFD and Machine Learning method.

Motivated by clinical findings about the nasal vestibule, this study analyzes the aerodynamic characteristics of the nasal vestibule and attempt to determine anatomical features which have a large influence on airflow through a combination of Computational Fluid Dynamics (CFD) and machine learning method. Firstly, the aerodynamic characteristics of the nasal vestibule are detailedly analyzed using the CFD method. Based on CFD simulation results, we divide the nasal vestibule into two types with distinctly different airflow patterns, which is consistent with clinical findings. Secondly, we expl

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 37331745Открыть статью

Associations between sex steroid hormones and female malignancies: A cross-sectional analysis of NHANES data.

Sex steroid hormones, including estradiol (E2), estrone (E1), follicle-stimulating hormone (FSH), and luteinizing hormone (LH), have been implicated in the development of female malignancies (FMs), yet their independent and combined effects remain unclear. We conducted a cross-sectional analysis using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Weighted logistic regression, restricted cubic spline modeling, and chi-square trend tests were applied to evaluate dose-response associations. Machine learning algorithms, including Bayesian Kernel Machine Regression, Extre

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 42629713Открыть статью

Molecular diagnosis and prognosis with DNA microarrays.

Microarray analysis makes it possible to determine thousands of gene expression values simultaneously. Changes in gene expression, as a response to diseases, can be detected allowing a better understanding and differentiation of diseases at a molecular level. By comparing different kinds of tissue, for example healthy tissue and cancer tissue, the microarray analysis indicates induced gene activity, repressed gene activity or when there is no change in the gene activity level. Fundamental patterns in gene expression are extracted by several clustering and machine learning algorithms. Certain k

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 21669057Открыть статью

Integrated Bioinformatics Identifies FREM1 as a Diagnostic Gene Signature for Heart Failure.

Источник пометил публикацию как отозванную

OBJECTIVE: This study is aimed at integrating bioinformatics and machine learning to determine novel diagnostic gene signals in the progression of heart failure disease. METHODS: The heart failure microarray datasets and RNA-seq datasets have been downloaded from the public database. Differentially expressed genes (DE genes) are screened out, and then, we analyze their biological functions and pathways. Integrating three machine learning methods, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) algorithm, random forest (RF) algorithm, and support vector machine recursive feature el

СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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 35726312Открыть статью

Pathways, evidence types, and interpretive boundaries in machine learning-assisted source analysis of soil metal(loid)s.

Machine learning (ML) is increasingly incorporated into source-related analytical tasks for soil metal(loid)s, including source structure identification, quantitative source apportionment, and environmental driver analysis and model interpretation. However, existing reviews lack a systematic framework organized around environmental management tasks and evidence types. We systematically searched Web of Science and Scopus following PRISMA and included 204 studies. Bibliometric analysis showed rapid growth since 2020, with supervised learning more common than unsupervised learning and methodologi

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 42790044Открыть статью

Enhancing autism spectrum disorder classification in children through the integration of traditional statistics and classical machine learning techniques in EEG analysis.

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder hallmarked by challenges in social communication, limited interests, and repetitive, stereotyped movements and behaviors. Numerous research efforts have indicated that individuals with ASD exhibit distinct brain connectivity patterns compared to control groups. However, these investigations, often constrained by small sample sizes, have led to inconsistent results, suggesting both heightened and diminished long-range connectivity within ASD populations. To bolster our analysis and enhance their reliability, we conducted a retrospe

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 38066046Открыть статью

Differentiation of Small Gastrointestinal Stromal Tumor and Gastric Leiomyoma with Contrast-Enhanced CT.

OBJECTIVE: The value of multiphase contrast-enhanced CT in differentiating gastrointestinal stromal tumors (GISTs) and gastric leiomyomas (GLMs) which were ≤3 cm was evaluated using machine learning. METHODS: A retrospective analysis was conducted on 45 cases of small gastric wall submucosal tumors (including 22 GISTs and 23 GLMs) with pathologically confirmed diameter ≤3 cm and completed multiphase CT-enhanced scan images. The CT features including tumor location, maximum diameter, shape, margins, growth pattern, plain/enhanced CT value, cystic degeneration, calcification, ulcer, progressive

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 36818387Открыть статью

Development and validation of machine learning-based diagnostic models using blood transcriptomics for early childhood diabetes prediction.

BACKGROUND: Early identification of Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) in pediatric populations is crucial for implementing timely interventions and improving long-term outcomes. Peripheral blood transcriptomic analysis provides a minimally invasive approach for identifying predictive biomarkers prior to clinical manifestation. This study aimed to develop and validate machine learning algorithms utilizing transcriptomic signatures to predict T1DM onset in children up to 46 months before clinical diagnosis. METHODS: We analyzed 247 peripheral blood RNA-sequencing samples from pre-diabetic childre

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 40740938Открыть статью

Identification and Validation of Liver Transplantation-Induced Acute Lung Injury Biomarkers Using a Bioinformatics and Experimental Approach.

BACKGROUND Acute lung injury (ALI) after liver transplantation (LT) is a critical complication negatively affecting transplant outcomes and patient survival. However, effective biomarkers for early diagnosis remain unidentified. This study aimed to identify hub biomarkers and signaling pathways involved in post-LT ALI through integrated bioinformatics and machine-learning analyses and to validate their diagnostic potential. MATERIAL AND METHODS Differential gene expression analysis identified 27 differentially expressed genes (DEGs). Functional enrichment analyses revealed significant involvem

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 41699834Открыть статью

Integrating bioinformatics and machine learning to elucidate the role of protein glycosylation-related genes in the pathogenesis of diabetic kidney disease.

BACKGROUND: Diabetic kidney disease (DKD) is a severe global complication of diabetes, yet its molecular mechanisms remain incompletely understood. This study aimed to investigate the role of protein glycosylation in DKD pathogenesis and its association with gene expression changes, with the goal of identifying diagnostic biomarkers and personalized therapeutic targets. METHODS: Integrated bioinformatics and machine learning approaches were applied to analyze multiple gene expression datasets. Differentially expressed glycosylation-related genes were identified, followed by unsupervised clust

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 40825025Открыть статью