m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

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…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.

Идёт проверка счётчика
Доступно в поиске—

Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.

Переведено на русский—

Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.

Полные тексты—

Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.

Оригиналов на русском—

Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.

Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений

Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.

Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

135252 публикаций

Поиск: 269 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2305 с найденным полным текстом

Prediction of Speech-Correcting Surgery in Patients With a Cleft Palate After Primary Palatoplasty: A Logistic Regression Model.

ObjectiveTo identify predictors of speech-correcting surgery after primary palatoplasty in patients with cleft palate with or without cleft lip (CP ± L) and to develop pre- and postoperative prediction models.DesignRetrospective cohort study.SettingWilhelmina Children's Hospital, Utrecht, the Netherlands.Patients, ParticipantsA total of 239 patients with CP ± L who underwent primary palatoplasty between 2008 and 2017 and completed standardized speech assessment at age 5.InterventionsStraight-line palatoplasty with intravelar veloplasty (Sommerlad) within the first year of life.Main Outcome Mea

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 41329841Открыть статью

[Diagnostic value of whole blood cell parameters logistic regression model for radiation injury on radiation workers].

Objective: To explore the diagnostic value of whole blood cell parameters logistic regression model for radiation injury on radiation workers by comparing the differences of whole blood cell parameters between occupational radiation injury population and occupational health examination population. Methods: In February 2023, 184 radiation workers who received occupational health examinations in our hospital and occurrenced chromosome aberration from July 2021 to July 2022 were retrospectively selected as the radiation injury group. And other 184 radiation workers encountered in the same period

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 38677991Открыть статью

Prediction Model of Postoperative Severe Hypocalcemia in Patients with Secondary Hyperparathyroidism Based on Logistic Regression and XGBoost Algorithm.

OBJECTIVE: A predictive model was established based on logistic regression and XGBoost algorithm to investigate the factors related to postoperative hypocalcemia in patients with secondary hyperparathyroidism (SHPT). METHODS: A total of 60 SHPT patients who underwent parathyroidectomy (PTX) in our hospital were retrospectively enrolled. All patients were randomly divided into a training set (n = 42) and a test set (n = 18). The clinical data of the patients were analyzed, including gender, age, dialysis time, body mass, and several preoperative biochemical indicators. The multivariate logisti

СтатьяРандомизированное 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 35924110Открыть статью

The Clinical Risk Factors of Adenovirus Pneumonia in Children Based on the Logistic Regression Model: Correlation with Lactate Dehydrogenase.

METHODS: Children with bacterial pneumonia (41 cases) and adenovirus pneumonia (179 cases) hospitalized in Tianjin Children's Hospital from January to October 2020 were selected. The differences in baseline and clinical characteristics between children with two pneumonias, respectively, were compared via the chi-square test and Wilcox test. The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) model was applied to screen the pneumonia type-related characteristics. Patients were randomly divided into the training set (n = 154) and test set (n = 66). The logistic model was constructed usin

СтатьяРандомизированное 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 35685584Открыть статью

Predictors of high HIV+ prevalence in Mozambique: A complex samples logistic regression modeling and spatial mapping approaches.

INTRODUCTION: The burden of HIV infection in southern Africa is a public health concern with an increasing number of new infections. This study sought to investigate the predictors of HIV prevalence in Mozambique through a complex samples logistic regression and spatial mapping approach using nationally representative data. METHODS: We conducted a secondary data analysis using the 2015 Mozambique Demographic and Health Survey and AIDS Indicator Survey. The analysis performed in four stages while incorporating population survey sampling weights did the following: i) created a complex sample pl

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 32497145Открыть статью

Establishing the relationship between nurse staffing and hospital mortality using a clustered discrete-time logistic model.

Studies based on aggregated hospital outcome data have established that there is a relationship between nurse staffing and adverse events. However, this result could not be confirmed in Belgium where 96 per cent of the variability of nurse staffing levels over nursing units (belonging to different hospitals) is explained by within-hospital variability. To better appreciate the possible impact of nurse staffing levels on adverse events, we propose a multilevel approach reflecting the complex nature of the data. In particular we suggest a clustered discrete-time logistic model that captures the

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 20213720Открыть статью

Logistic Regression-Based Model Is More Efficient Than U-Net Model for Reliable Whole Brain Magnetic Resonance Imaging Segmentation.

OBJECTIVES: Automated whole brain segmentation from magnetic resonance images is of great interest for the development of clinically relevant volumetric markers for various neurological diseases. Although deep learning methods have demonstrated remarkable potential in this area, they may perform poorly in nonoptimal conditions, such as limited training data availability. Manual whole brain segmentation is an incredibly tedious process, so minimizing the data set size required for training segmentation algorithms may be of wide interest. The purpose of this study was to compare the performance

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 35767314Открыть статью

Prediction of hot spot areas of hemorrhagic fever with renal syndrome in Hunan Province based on an information quantity model and logistical regression model.

BACKGROUND: China's "13th 5-Year Plan" (2016-2020) for the prevention and control of sudden acute infectious diseases emphasizes that epidemic monitoring and epidemic focus surveys in key areas are crucial for strengthening national epidemic prevention and building control capacity. Establishing an epidemic hot spot areas and prediction model is an effective means of accurate epidemic monitoring and surveying. Objective: This study predicted hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) epidemic hot spot areas, based on multi-source environmental variable factors. We calculated the contribution

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 33347438Открыть статью

Predictors of mild cognitive impairment in older adults living with HIV and multimorbidity: a comparative analysis using logistic regression and decision tree models.

BACKGROUND: With the aging of the global population of people living with HIV (PLWH), cognitive impairment has emerged as an important public health concern. Older adults with HIV frequently experience multimorbidity, which may further increase the risk of mild cognitive impairment (MCI). However, studies exploring predictors of MCI among older adults living with HIV and multimorbidity remain limited. OBJECTIVE: To investigate the prevalence and factors associated with screening-defined mild cognitive impairment (MCI) among older adults living with HIV and multimorbidity, and to explore the p

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 42267272Открыть статью

Multi-Center Analysis of the Association Between Meteorological Factors and Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Using Logistic and Machine Learning Models in Upstate New York.

Introduction: Ruptured intracranial aneurysms (RIAs) are a significant cause of morbidity and mortality. While individual-level risk factors for aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) are well established, the influence of meteorological variables has been widely debated but remains unclear. Methods: We retrospectively analyzed 1504 endovascularly treated intracranial aneurysm cases from two stroke centers (2018 to 2024). We matched daily weather data to presentation dates. We used variance inflation factor (VIF) analysis to remove collinear features. Multivariable logistic regression 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 42796085Открыть статью

Development and External Validation of Logistic Regression Models Integrating Conventional Complete Blood Count and Cell Population Data for Predicting RT-PCR-Confirmed Dengue.

BACKGROUND: Differentiating dengue from other acute febrile illnesses during initial clinical evaluation remains challenging because of the often-nonspecific nature of presenting manifestations. In this study, logistic regression models were developed and externally validated to predict reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR)-confirmed dengue by integrating conventional complete blood count (CBC) parameters and cell population data from automated hematology analyzers. METHODS: This multi-stage retrospective diagnostic accuracy study analyzed conventional CBC parameters and le

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 42619337Открыть статью

Predicting risk for portal vein thrombosis in acute pancreatitis patients: A comparison of radical basis function artificial neural network and logistic regression models.

OBJECTIVE: To construct a radical basis function (RBF) artificial neural networks (ANNs) model to predict the incidence of acute pancreatitis (AP)-induced portal vein thrombosis. METHODS: The analysis included 353 patients with AP who had admitted between January 2011 and December 2015. RBF ANNs model and logistic regression model were constructed based on eleven factors relevant to AP respectively. Statistical indexes were used to evaluate the value of the prediction in two models. RESULTS: The predict sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and accura

Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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 28246056Открыть статью

Regressive logistic and proportional hazards disease models for within-family analyses of measured genotypes, with application to a CYP17 polymorphism and breast cancer.

Various statistical methods have been proposed to evaluate associations between measured genetic variants and disease, including some using family designs. For breast cancer and rare variants, we applied a modified segregation analysis method that uses the population cancer incidence and population-based case families in which a mutation is known to be segregating. Here we extend the method to a common polymorphism, and use a regressive logistic approach to model familial aggregation by conditioning each individual on their mother's breast cancer history. We considered three models: 1) class A

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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 12652520Открыть статью

Depressive symptom as a risk factor for cirrhosis in patients with primary biliary cholangitis: Analysis based on Lasso-logistic regression and decision tree models.

BACKGROUND: Depressive symptoms are frequently observed in patients with primary biliary cholangitis (PBC). The role of depressive symptoms on cirrhosis has not been fully noticed in PBC. We aimed to establish a risk model for cirrhosis that took depressive symptoms into account. METHODS: Depressive symptoms were assessed by the 17-item Hamilton Depression Rating Scale (HAMD-17). HAMD-17 score was analyzed in relation to clinical parameters. Least absolute shrinkage and selection operator (Lasso)-logistic regression and decision tree models were used to explore the effect of depressive sympto

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 39099389Открыть статью

Comparison of four prognostic models and a new Logistic regression model to predict short-term prognosis of acute-on-chronic hepatitis B liver failure.

BACKGROUND: Acute-on-chronic hepatitis B liver failure (ACLF-HBV) is a clinically severe disease associated with major life-threatening complications including hepatic encephalopathy and hepatorenal syndrome. The aim of this study was to evaluate the short-term prognostic predictability of the model for end-stage liver disease (MELD), MELD-based indices, and their dynamic changes in patients with ACLF-HBV, and to establish a new model for predicting the prognosis of ACLF-HBV. METHODS: A total of 172 patients with ACLF-HBV who stayed in the hospital for more than 2 weeks were retrospectively r

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 22882847Открыть статью

Predictors for response to rehabilitation in patients with hip or knee osteoarthritis: a comparison of logistic regression models with three different definitions of responder.

OBJECTIVE: To identify pre-treatment predictors of who will benefit from a 3-4-week comprehensive rehabilitation intervention in patients with osteoarthritis (OA) of the knee or hip. METHODS: A prospective cohort study with assessments at admission to the clinic and after 6 months was conducted. Two hundred and fifty patients from the rehabilitation clinic Rehaclinic Zurzach, Switzerland, were included. Three different measures of response to a 3-4-week comprehensive rehabilitation intervention were used: one indirect measure (minimal clinically important difference (MCID) in the Western Onta

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 16513373Открыть статью

Risk stratification for postoperative complications after CRS and HIPEC in recurrent ovarian cancer patients: a comparative analysis of logistic regression and machine learning models.

Cytoreductive surgery (CRS) combined with hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (HIPEC) is associated with improved survival in recurrent ovarian cancer (ROC) but carries a high risk of postoperative complications. Accurate perioperative risk stratification remains an unmet need. To develop and internally validate a perioperative risk model for postoperative complications in ROC patients using information available by the end of surgery (pre- and intra-operative data), and to compare logistic regression (LR) and artificial neural networks (ANN) as possible predictive models. A retrospectiv

СтатьяСравнительное 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 41413175Открыть статью

Predicting reintubation, prolonged mechanical ventilation and death in post-coronary artery bypass graft surgery: a comparison between artificial neural networks and logistic regression models.

INTRODUCTION: In coronary artery bypass (CABG) surgery, the common complications are the need for reintubation, prolonged mechanical ventilation (PMV) and death. Thus, a reliable model for the prognostic evaluation of those particular outcomes is a worthwhile pursuit. The existence of such a system would lead to better resource planning, cost reductions and an increased ability to guide preventive strategies. The aim of this study was to compare different methods - logistic regression (LR) and artificial neural networks (ANNs) - in accomplishing this goal. MATERIAL AND METHODS: Subjects under

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 26322087Открыть статью

A clinical prediction model for delirium tremens: development and validation in alcohol-dependent patients using multivariable logistic regression.

BACKGROUND: Delirium tremens (DT) is a severe complication of alcohol withdrawal. This study aimed to develop and validate a prediction model for DT risk in hospitalized patients with alcohol dependence, using routine laboratory indicators. METHODS: We retrospectively analyzed 347 patients with alcohol dependence admitted to the Addiction Medicine Department of a tertiary psychiatric hospital from 2020 to 2024. The primary outcome was DT occurrence. A prediction model was constructed using logistic regression, with data split into training (70%) and validation (30%) sets by random sampling. M

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 41836671Открыть статью

Development and validation of a LASSO-logistic regression model for predicting subtherapeutic infliximab trough concentrations in patients with Crohn's disease.

BACKGROUND: Infliximab (IFX), a monoclonal antibody that neutralizes tumor necrosis factor-α, is widely used as a biologic treatment for Crohn's disease (CD). Despite its established efficacy, a substantial proportion of patients develop subtherapeutic IFX trough concentrations (< 3 μg/mL), leading to diminished clinical response and treatment failure. Early identification of high-risk individuals remains challenging due to the multifactorial nature of IFX pharmacokinetics. AIM: This study integrated Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)-based variable selection with multiva

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 41739409Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты