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

3 384 публикаций

Поиск: 35 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Remote Assessment of Cognitive Impairment Level Based on Serious Mobile Game Performance: An Initial Proof of Concept.

Individuals with cognitive impairments are evaluated using clinically validated cognitive assessment tools, which need to be administered by … data from 12 post-stroke patients at baseline and a three-month follow-up, which were used to train supervised machine learning models to estimate the corresponding MMSE scores. The results presented herein show that the proposed approach can estimate the MMSE scores with a normalized root mean square error of 5.75%. We also validate the system's responsiveness to longitudin …

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 30668485Открыть статью

Molecular differences between chronic and aggressive periodontitis.

The 2 major forms of periodontitis, chronic (CP) and aggressive (AgP), do not display sufficiently distinct histopathological characteristics or microbiological/immunological features. We used molecular profiling to explore biological differences between CP and AgP and subsequently carried out supervised classification using machine-learning algorithms including an internal validation. We used whole-genome gene expression profiles from 310 'Работает' or 'diseased' gingival tissue biopsies from 120 systemically healthy non-smokers, 65 with CP and 55 with AgP, each contributing with ≥ 2 'diseased

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 24122488Открыть статью

Early Identification of Trauma-induced Coagulopathy: Development and Validation of a Multivariable Risk Prediction Model.

OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and validate a risk prediction tool for trauma-induced coagulopathy (TIC), to support early therapeutic decision-making. BACKGROUND: TIC exacerbates hemorrhage and is associated with higher morbidity and mortality. Early and aggressive treatment of TIC improves outcome. However, injured patients that develop TIC can be difficult to identify, which may compromise effective treatment. METHODS: A Bayesian Network (BN) prediction model was developed using domain knowledge of the causal mechanisms of TIC, and trained using data from 600 patients rec

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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 31972649Открыть статью

Refining humane endpoints in mouse models of disease by systematic review and machine learning-based endpoint definition.

Ideally, humane endpoints allow for early termination of experiments by minimizing an animal's discomfort, distress and pain, while ensuring that scientific objectives are reached. Yet, lack of commonly agreed methodology and heterogeneity of cut-off values published in the literature remain a challenge to the accurate determination and application of humane endpoints. With the aim to synthesize and appraise existing humane endpoint definitions for commonly used physiological parameters, we conducted a systematic review of mouse studies of acute and chronic disease models, which used body weig

СтатьяСистематический обзорПоиск 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 31026040Открыть статью

Fully automatic mpMRI analysis using deep learning predicts peritumoral glioblastoma infiltration and subsequent recurrence.

Glioblastoma (GBM) is most aggressive and common adult brain tumor. The standard treatments typically include maximal surgical resection, fo … thods for early and accurate detection of tumor infiltration. Despite the great promise traditional supervised machine learning shows in predicting tumor infiltration beyond resectable margins, these methods are heavily reliant on expert-drawn Regions of Interest (ROIs), which are used to construct multi-variate models of different Magnetic Resonance (MR) signal characterist …

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 38742150Открыть статью

Quantitative analysis of myeloid cell patterns and immunosuppressive enzyme (IDO, ARG1) expression in colorectal cancer pulmonary metastases and corresponding primary tumours.

Indoleamine-2,3-dioxygenase (IDO) and arginase1 (ARG1) are immunosuppressive enzymes frequently overexpressed in cancer, with higher expression in colorectal cancer primary tumours paradoxically linked to favourable survival. Their significance in metastases remains unexplored. Employing multiplexed immunohistochemistry and supervised machine learning-based digital image analysis, we analysed the IDO and ARG1 expression in monocytic cells, granulocytes, mast-cells and tumour cells in 91 resected pulmonary metastases from 53 corresponding primary tumours. We also evaluated the spatial distribut…

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 41772041Открыть статью

Heel-Tapping-Based Parkinson's Disease Progression Monitoring Using Smart Insoles.

Parkinson's Disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder marked by motor and non-motor symptoms, which complicate both diagnosis … owing significant differences across PD stages and achieved up to 92% classification accuracy using supervised machine learning classifiers, particularly Random Forest and Neural Network. Clustering analyses (KMeans and Gaussian Mixture Model) further supported stage-specific grouping patterns, with chi-square significance p <0.0001. These findings suggest that heel IP can s …

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 41843502Открыть статью

Cytokines and immunologic checkpoint molecules in predicting success of allergen immunotherapy.

There are large variations in how individual patients respond to allergen immunotherapy (AIT) against grass and/or birch allergy. There are … d to evaluate differences between responders and non-responders. Furthermore, both unsupervised and supervised machine learning algorithms were used for multivariable analysis of differences between the responders and non-responders and to try to identify clusters within the subjects which could potentially be linked to endotypes of allergic rhinitis. Neither univariable nor …

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 42151532Открыть статью

Data-driven explainable artificial intelligence models for predicting CO2 uptake in metal-organic frameworks.

This study presents a comprehensive data-driven framework for predicting and interpreting CO2 uptake in metal-organic frameworks (MOFs) using advanced machine learning (ML) and explainable artificial intelligence (XAI) techniques. A curated dataset of 223 experimentally reported MOF samples, characterized by surface area (SA), pore volume (PV), temperature (T), and pressure (P), was used to train four supervised ML models: Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), AdaBoost (AdB), and Gradient Boosting (GB). Among the evaluated models, the GB model achieved the highest predictive acc

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 41941095Открыть статью

Don't predict if you cannot interpret: investigating the clinical viability of facial movements for machine-learning assisted diagnostics of bipolar disorder.

BACKGROUND: Numerous studies have explored the possibility of developing automatic detection pipelines that can seamlessly diagnose patients with bipolar disorder (BD) and other mental illnesses. Such novel diagnostic tools increasingly rely on data sources, such as facial movements, whose relationships to BD have yet to be fully elucidated. As such, these detection pipelines offer limited clinical value, despite promising performance estimates. A vital next step toward achieving clinically reliable models is to conduct granular interpretability analyses to determine which subsets of facial mo

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 41906728Открыть статью

The spatial proteome of the Plasmodium falciparum schizont illuminates the composition and evolutionary trajectories of its organelles.

Malaria is caused by apicomplexan parasites of the genus Plasmodium, with all malaria symptoms and pathology caused by parasite stages that develop within, or transit between, host erythrocytes. The ability of Plasmodium cells to parasitise erythrocytes depends on distinctive intracellular compartments associated with invasion, as well as the development of unique cellular niches within the infected host cell. However, our understanding of the biology of the malaria parasite is limited by the fact that a large proportion of the parasite's proteome has no known cellular location or function. To

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 42218142Открыть статью

Multisolvent metabolite profiling of coffee waste by UHPLC-HRMS/MS and molecular networking.

Coffee processing wastes, including defected green beans (GB) and spent coffee grounds (SCG), are underutilized by-products rich in bioactive compounds with promising applications in nutraceuticals and cosmetics. This study profiled metabolites from Arabica and Robusta GB and SCG using five solvents of varying polarity (ethanol, ethyl acetate, toluene, xylene, and hexane). Quantification of chlorogenic acid and caffeine was performed using HPLC-DAD, while comprehensive metabolite profiling was conducted via UHPLC-HRMS/MS and GC-MS. Principal Coordinate Analysis (PCoA) based on Bray-Curtis dist

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 41322008Открыть статью

General structure-activity relationship models for the inhibitors of Adenosine receptors: A machine learning approach.

Adenosine receptors (A1, A2a, A2b, A3) play critical roles in cellular signaling and are implicated in various physiological and pathological processes, including inflammations and cancer. The main aim of this research was to investigate structure-activity relationships (SAR) to derive models that describe the selectivity and activity of inhibitors targeting Adenosine receptors. Structural information for 16,312 inhibitors was collected from BindingDB and analyzed using machine learning methods. 450 molecular descriptors were calculated for each molecule and compounds were classified based on

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 39832081Открыть статью

Machine learning for personalized risk assessment of HIV, syphilis, gonorrhoea and chlamydia: A systematic review and meta-analysis.

BACKGROUND: Machine learning (ML) shows promise for sexually transmitted infection (STI) risk prediction, but systematic evidence of its effectiveness remains fragmented. METHODS: We systematically searched six electronic databases, three preprint archives and conference proceedings (January 2010-April 2024). Studies reporting quantitative performance metrics for supervised ML-based STI risk prediction models were included. We used a bivariate random-effects model to estimate pooled sensitivity, specificity and area under the curve (AUC). The risk of bias was assessed using the Prediction mod

Систематический обзорСтатьяМетаанализПоиск 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 40339784Открыть статью

Shifts in structural connectome organization in the limbic and sensory systems of patients with episodic migraine.

Migraine is a complex neurological condition characterized by recurrent headaches, which is often accompanied by various neurological sympto … ivity further revealed significant changes in the amygdala, accumbens, and caudate nuclei. Finally, supervised machine learning effectively classified patients with migraines and healthy controls using cortical and subcortical structural connectivity features, highlighting the importance of the orbitofrontal and sensory cortices, in addition to the caudate, in distinguishing …

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 38862883Открыть статью

Assessment of potential transthyretin amyloid cardiomyopathy cases in the Brazilian public health system using a machine learning model.

OBJECTIVES: To identify and describe the profile of potential transthyretin cardiac amyloidosis (ATTR-CM) cases in the Brazilian public health system (SUS), using a predictive machine learning (ML) model. METHODS: This was a retrospective descriptive database study that aimed to estimate the frequency of potential ATTR-CM cases in the Brazilian public health system using a supervised ML model, from January 2015 to December 2021. To build the model, a list of ICD-10 codes and procedures potentially related with ATTR-CM was created based on literature review and validated by experts. RESULTS:

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 38359001Открыть статью

A longitudinal investigation of mental health outcomes after the Henan floods in China: Examining predictors of resilience trajectories.

A heavy rainstorm struck Henan, China, in July 2021. Previous studies have indicated that natural disasters have a wide range of psychological sequelae, but little research has been done on the psychological effects of floods specifically. This study aimed to track the mental health trajectories of flood victims over time and identify associated protective and risk factors. People living in the areas most impacted by the flood (N = 376) were surveyed at four different time points: 3 weeks, 1 month, 2 months, and 3 months post-flood. Latent growth mixture modeling was utilized to delineate long

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 38845535Открыть статью

Classification machine learning to detect de facto reuse and cyanobacteria at a drinking water intake.

Harmful algal blooms (HABs) or higher levels of de facto water reuse (DFR) can increase the levels of certain contaminants at drinking water intakes. Therefore, the goal of this study was to use multi-class supervised machine learning (SML) classification with data collected from six online instruments measuring fourteen total water quality parameters to detect cyanobacteria (corresponding to approximately 950 cells/mL, 2900 cells/mL, and 8600 cells/mL) or DFR (0.5, 1 and 2 % of wastewater effluent) events in the raw water entering an intake. Among 56 screened models from the caret package 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 38992351Открыть статью

Assessment of beliefs and attitudes towards benzodiazepines using machine learning based on social media posts: an observational study.

BACKGROUND: Benzodiazepines are frequently prescribed drugs; however, their prolonged use can lead to tolerance, dependence, and other adver … istics of the users were analyzed using a mixed-method approach, including manual analysis and semi-supervised machine learning. RESULTS: Over half of the Twitter users highlighted the efficacy of benzodiazepines, with minimal discussion of their side effects. The most active participants in these conversations were patients and their families, with health professionals and …

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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 39379861Открыть статью

Machine Learning-Based Classification of Transcriptome Signatures of Non-Ulcerative Bladder Pain Syndrome.

Lower urinary tract dysfunction (LUTD) presents a global health challenge with symptoms impacting a substantial percentage of the population. The absence of reliable biomarkers complicates the accurate classification of LUTD subtypes with shared symptoms such as non-ulcerative Bladder Pain Syndrome (BPS) and overactive bladder caused by bladder outlet obstruction with Detrusor Overactivity (DO). This study introduces a machine learning (ML)-based approach for the identification of mRNA signatures specific to non-ulcerative BPS. Using next-generation sequencing (NGS) transcriptome data from bla

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 38338847Открыть статью