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

5205 публикаций

Поиск: 380 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1979 с найденным полным текстом

NATURAL LANGUAGE PROCESSING BASED MACHINE LEARNING MODEL USING CARDIAC MRI REPORTS TO IDENTIFY HYPERTROPHIC CARDIOMYOPATHY PATIENTS.

Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM) is the most common genetic heart disease in the US and is known to cause sudden death (SCD) in young adults. While significant advancements have been made in HCM diagnosis and management, there is a need to identify HCM cases from electronic health record (EHR) data to develop automated tools based on natural language processing guided machine learning (ML) models for accurate HCM case identification to improve management and reduce adverse outcomes of HCM patients. Cardiac Magnetic Resonance (CMR) Imaging, plays a significant role in HCM diagnosis and risk st

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 35463194Открыть статью

Automatic Classification of Thyroid Findings Using Static and Contextualized Ensemble Natural Language Processing Systems: Development Study.

BACKGROUND: In the case of Korean institutions and enterprises that collect nonstandardized and nonunified formats of electronic medical examination results from multiple medical institutions, a group of experienced nurses who can understand the results and related contexts initially classified the reports manually. The classification guidelines were established by years of workers' clinical experiences and there were attempts to automate the classification work. However, there have been problems in which rule-based algorithms or human labor-intensive efforts can be time-consuming or limited o

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 34546183Открыть статью

Scoliosis surgery in social media: a natural language processing approach to analyzing the online patient perspective.

PURPOSE: The purpose of this study is to analyze posts shared on Instagram, Twitter, and Reddit referencing scoliosis surgery to evaluate content, tone, and perspective. METHODS: Public posts from Instagram, Twitter, and Reddit were parsed in 2020-2021 and selected based on inclusion of the words 'scoliosis surgery' or '#scoliosissurgery. 100 Reddit posts, 5022 Instagram posts, and 1414 tweets were included in analysis. The Natural Language Toolkit (NLTK) python library was utilized to perform computational text analysis to determine content and sentiment analysis to estimate the tone of post

СтатьяОбзорПолный 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 34709599Открыть статью

Distribution of agitation and related symptoms among hospitalized patients using a scalable natural language processing method.

BACKGROUND: Agitation is a common feature of many neuropsychiatric disorders. OBJECTIVE: Understanding the prevalence, implications, and characteristics of agitation among hospitalized populations can facilitate more precise recognition of disability arising from neuropsychiatric diseases. METHODS: We developed two agitation phenotypes using an expansion of expert curated term lists. These phenotypes were used to characterize five years of psychiatric admissions. The relationship of agitation symptoms and length of stay was examined. RESULTS: Among 4548 psychiatric admissions, 1134 (24.9%)

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 33310013Открыть статью

Deep Learning Natural Language Processing Successfully Predicts the Cerebrovascular Cause of Transient Ischemic Attack-Like Presentations.

Background and Purpose- Triaging of referrals to transient ischemic attack (TIA) clinics is aided by risk stratification. Deep learning-based natural language processing, a type of machine learning, may be able to assist with the prediction of cerebrovascular cause of TIA-like presentations from free-text information. Methods- Consecutive TIA clinic notes were retrieved from existing databases. Texts associated with cerebrovascular and noncerebrovascular diagnoses were preprocessed before classification experiments, using a variety of classifier models, based on only the free-text description

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 30653397Открыть статью

Can donor narratives yield insights? A natural language processing proof of concept to facilitate kidney allocation.

Although expedited placement could ameliorate stagnant kidney utilization, precisely identifying difficult-to-place organs is crucial to mitigate potential harms associated with this policy. Existing algorithms have only leveraged structured data from the Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN); however, detailed, free text case information about a donor exists. No known research exists about the utility of these data. We developed a model to predict the probability of delay or discard for adult deceased kidney donors between 2010 and 2018, leveraging donor free text data. The res

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 31736193Открыть статью

Benchmarking information extraction of physical activity from electronic health record with large language models: an natural language processing pipeline and comparative evaluation.

OBJECTIVES: We aimed to develop a data model and a natural language processing (NLP) pipeline for representing physical activity (PA) in Electronic Health Records (EHRs), and to evaluate transformer- and Large Language Model (LLM)-based classifiers for sentence-level PA attribute classification. MATERIALS AND METHODS: We analyzed PA documentation across three patient cohorts (cancer, COVID, and Alzheimer's disease) using structured and unstructured EHR data. A conceptual schema was developed to represent PA and its linguistic attributes. Five BERT models and three modern LLMs (Llama3-8B, MedA

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 42329045Открыть статью

Ketogenic Diet and Neurological Health: A Narrative Review with Natural Language Processing-Assisted Thematic Mapping Using BERTopic.

BACKGROUND: The ketogenic diet (KD) is an established therapy for drug-resistant epilepsy and is increasingly investigated across other neurological disorders. OBJECTIVE: To provide an updated narrative synthesis of recent mechanistic and clinical evidence on KD across neurological disorders, including its therapeutic applications, potential mechanisms, and current evidence gaps, and to use BERTopic as a supplementary natural language processing tool to characterize major research themes and temporal changes in research emphasis. METHODS: Literature published from 2021 to early 2026 was retr

СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 42877272Открыть статью

Using natural language processing to support digital communication in adolescents and young adults with autism spectrum disorder.

BACKGROUND: Autism Spectrum Disorder (ASD) is characterized by social communication challenges, including difficulties interpreting figurative language, understanding conversational context, and expressing thoughts clearly. This feasibility study examined an NLP-based communication assistance tool for adolescents and young adults with ASD. The tool combined sentiment analysis, intent identification, and situational simplification to provide real-time feedback in digital communication. METHODS: Participants were 16 individuals with ASD (aged 15-28 years) and 16 neurotypical conversation partne

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 42447173Открыть статью

Symptom-based diagnostic models for common respiratory viral infections: a machine learning and natural language processing study.

AIM: This study aimed to develop an efficient and cost-saving diagnostic approach using natural language processing and explainable machine learning models. SUBJECT AND METHODS: 11,863 Influenza-like illness cases from Huzhou City, China for four common respiratory viruses were collected: SARS-CoV-2, influenza, respiratory syncytial virus, and adenovirus. Natural language processing techniques were employed to extract and normalize symptom features from unstructured clinical text. Five machine learning algorithms were evaluated using AUC, accuracy, sensitivity, and specificity to select the b

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 42182951Открыть статью

Integrating Natural Language Processing With ChatGPT to Improve Quality of Artificial Intelligence Summaries of Prostate Cancer Consultations.

PURPOSE: Patients with prostate cancer (PC) face complex treatment decisions and often struggle to recall information from consultations. Artificial intelligence(AI)-generated summaries have potential to improve recall, but summaries of key concepts from unstructured transcripts often lack focus and quality. We investigated whether natural language processing (NLP) preprocessing before AI summarization improves topic concordance and quality of risk information in AI summaries. MATERIALS AND METHODS: We audio-recorded and transcribed 42 PC consultations. Validated NLP models identified sentenc

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 42418754Открыть статью

Identification of clinical phenotypes and disease trajectories in SLE using AI through a natural language processing framework.

OBJECTIVES: Electronic health records (EHRs) contain a wealth of unstructured patient data that can be leveraged using artificial intelligence (AI). This study aimed to develop a natural language processing (NLP) pipeline to identify clinical phenotypes and disease trajectories in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) from EHRs. METHODS: EHR data from SLE patients were included. A standardized stepwise framework combining AI and human intelligence (HI) was designed. Ontology-based definitions were developed for clinical domains, flares and disease complexity phenotypes (low, medium

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 41701167Открыть статью

Systematic literature review and narrative synthesis of the use of natural language processing to triage outpatient referrals.

BACKGROUND: Natural Language Processing (NLP) models show promise in enhancing interpretation and triage of outpatient referrals across diverse specialties. OBJECTIVE: To conduct a systematic literature review and narrative synthesis of recent studies that utilized NLP-based models for triage-related tasks such as urgency prioritization, referral classification, and justification review. METHODS: Medline, Embase, Web of Science, and CINAHL databases were searched for articles published up to February 17 2024, limiting searches to the last 5 years prior to the search. All citations were impor

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 42065034Открыть статью

Using novel natural language processing approaches to examine age-friendly communication about nursing Nome residents with dementia.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Age-Friendly Health Systems model has emerged as a geriatric care model focusing on the 4Ms: what matters, mobility, mentation, and medications. Representation of the 4Ms in interdisciplinary communication could have implications for outcomes including avoidable nursing home-to-hospital transfers. The objective of this article was to explore the association between the 4Ms found in text messages and avoidable transfer of residents with and without Alzheimer's Disease and Related Dementias (ADRD). RESEARCH DESIGN AND METHODS: The researchers merged data from two

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 41693057Открыть статью

Using Natural Language Processing Methods to Build the Hypersexuality in Bipolar Reddit Corpus: Infodemiology Study of Reddit.

BACKGROUND: Bipolar is a severe mental health condition affecting at least 2% of the global population, with clinical observations suggesting that individuals experiencing elevated mood states, such as mania or hypomania, may have an increased propensity for engaging in risk-taking behaviors, including hypersexuality. Hypersexuality has historically been stigmatized in society and in health care provision, which makes it more difficult for service users to talk about their behaviors. There is a need for greater understanding of hypersexuality to develop better evidence-based treatment, support

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 40053804Открыть статью

Using Natural Language Processing Methods to Predict Topics Included in 2019 Ohio Syphilis Disease Intervention Specialist Records.

BACKGROUND: Free-text notes in disease intervention specialist (DIS) records may contain relevant information for sexual transmitted infection control. In their current form, the notes are not analyzable without manual reading, which is labor-intensive and prone to error. METHODS: We used natural language processing methods to analyze 2019 Ohio DIS syphilis records with nonmissing notes (n = 1987). We identified 21 topics relevant for transmission and case investigations. We manually coded these records to create "gold standard" labels for each topic (0 = topic not present, 1 = topic present)

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 39932205Открыть статью

Validation of Non-Small Cell Lung Cancer Clinical Insights Using a Generalized Oncology Natural Language Processing Model.

PURPOSE: Limited studies have used natural language processing (NLP) in the context of non-small cell lung cancer (NSCLC). This study aimed to validate the application of an NLP model to an NSCLC cohort by extracting NSCLC concepts from free-text medical notes and converting them to structured, interpretable data. METHODS: Patients with a lung neoplasm, NSCLC histology, and treatment information in their notes were selected from a repository of over 27 million patients. From these, 200 were randomly selected for this study with the longest and the most recent note included for each patient. A

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 39230200Открыть статью

An Extensible Evaluation Framework Applied to Clinical Text Deidentification Natural Language Processing Tools: Multisystem and Multicorpus Study.

BACKGROUND: Clinical natural language processing (NLP) researchers need access to directly comparable evaluation results for applications such as text deidentification across a range of corpus types and the means to easily test new systems or corpora within the same framework. Current systems, reported metrics, and the personally identifiable information (PII) categories evaluated are not easily comparable. OBJECTIVE: This study presents an open-source and extensible end-to-end framework for comparing clinical NLP system performance across corpora even when the annotation categories do not al

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 38805692Открыть статью

Investigating machine learning and natural language processing techniques applied for detecting eating disorders: a systematic literature review.

Recent developments in the fields of natural language processing (NLP) and machine learning (ML) have shown significant improvements in automatic text processing. At the same time, the expression of human language plays a central role in the detection of mental health problems. Whereas spoken language is implicitly assessed during interviews with patients, written language can also provide interesting insights to clinical professionals. Existing work in the field often investigates mental health problems such as depression or anxiety. However, there is also work investigating how the diagnosti

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 38596627Открыть статью

A natural language processing and deep learning approach to identify child abuse from pediatric electronic medical records.

Child physical abuse is a leading cause of traumatic injury and death in children. In 2017, child abuse was responsible for 1688 fatalities in the United States, of 3.5 million children referred to Child Protection Services and 674,000 substantiated victims. While large referral hospitals maintain teams trained in Child Abuse Pediatrics, smaller community hospitals often do not have such dedicated resources to evaluate patients for potential abuse. Moreover, identification of abuse has a low margin of error, as false positive identifications lead to unwarranted separations, while false negativ

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 33635890Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты