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

5337 публикаций

Поиск: 414 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1392 с найденным полным текстом

Exploration research on the fusion of multimodal spectrum technology to improve performance of rapid diagnosis scheme for thyroid dysfunction.

The spectral fusion by Raman spectroscopy and Fourier infrared spectroscopy combined with pattern recognition algorithms is utilized to diagnose thyroid dysfunction serum, and finds the spectral segment with the highest sensitivity to further advance diagnosis speed. Compared with the single infrared spectroscopy or Raman spectroscopy, the proposal can improve the detection accuracy, and can obtain more spectral features, indicating greater differences between thyroid dysfunction and normal serum samples. For discriminating different samples, principal component analysis (PCA) was first used f

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 31593625Открыть статью

Suicide probability among physicians: an explainable machine learning analysis of depression, burnout, anxiety, and coping styles.

OBJECTIVE: Suicide is a major public health concern, and physicians are at increased risk because of demanding working conditions and a high prevalence of mental health problems. This study aimed to investigate the sociodemographic characteristics, depression, anxiety, burnout, coping styles, and suicide probability among physicians in Türkiye and to develop and interpret an explainable machine learning model for predicting suicide probability alongside conventional statistical analyses. METHODS: In this cross-sectional study, 769 actively practicing physicians completed a sociodemographic qu

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 42839930Открыть статью

Preclinical evidence and multi-omics insights into the protective effects of epigallocatechin-3-gallate against high-fat diet-induced adverse health outcomes.

BACKGROUND: High-fat diet (HFD) consumption is associated with a range of adverse health outcomes, including dyslipidemia, non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), and type 2 diabetes mellitus (T2DM). Despite lifestyle interventions, patient adherence remains poor. Epigallocatechin-3-gallate (EGCG), a green tea catechin, shows therapeutic potential against HFD-induced adverse health outcomes. However, the systematic evaluation of its efficacy remains lacking. PURPOSE: By integrating meta-analysis, machine learning, in vivo evaluation, proteomics, and public single-cell RNA sequencing (scRNA

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 42679470Открыть статью

Accuracy of Kalman Filtering in Forecasting Visual Field and Intraocular Pressure Trajectory in Patients With Ocular Hypertension.

IMPORTANCE: Techniques that properly identify patients in whom ocular hypertension (OHTN) is likely to progress to open-angle glaucoma can assist clinicians with deciding on the frequency of monitoring and the potential benefit of early treatment. OBJECTIVE: To test whether Kalman filtering (KF), a machine learning technique, can accurately forecast mean deviation (MD), pattern standard deviation, and intraocular pressure values 5 years into the future for patients with OHTN. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This cohort study was a secondary analysis of data from patients with OHTN from th

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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 31725846Открыть статью

Identifying the Most Important Influencing Factors Based on Demographic Information, Nutrition, Physical Activity, Leisure Time, and Underlying Diseases in the Severity of Disease in COVID-19 Patients Using Data Mining Techniques.

BACKGROUND AND AIMS: The COVID-19 pandemic has affected millions of individuals worldwide and resulted in substantial mortality. Data mining and machine learning techniques enable the analysis of comprehensive patient data, facilitating the identification of key patterns and determinants that support clinical and preventive decision-making. METHODS: This study evaluates the performance of three machine learning approaches-Deep Learning, Gradient Boosted Decision Trees (GBDT), and Support Vector Machine (SVM)-in identifying factors associated with COVID-19 severity. A comparative analysis base

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 42534395Открыть статью

Machine Learning-Driven Integration of Cancer Cell Phenotypes Predicts Cisplatin Sensitivity.

BACKGROUND: Precision medicine has personalized anticancer therapies and has been considered standard practice. Although current cancer genomic profiling tests are powerful tools to predict the efficacy of molecular targeted drugs or immune checkpoint inhibitors, they are not readily applicable for classical anticancer agents. In this study, we report a novel concept of phenotype-based classification using machine learning analysis of gene expression patterns to predict the effectiveness of anticancer agents. METHODS: Hierarchical clustering of IC50 values distinguished cisplatin-sensitive an

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 41263455Открыть статью

BanglaNewsClassifier: A machine learning approach for news classification in Bangla Newspapers using hybrid stacking classifiers.

Bangla news floods the web, and the need for smarter and more efficient classification techniques is greater than ever. Previous studies mostly focused on traditional models, overlooking the potential of hybrid techniques to handle the ever-growing complex dataset and its linguistic patterns in Bangla to achieve higher accuracy. Addressing the challenge, this study presents a comprehensive approach to classify Bangla news articles into eight distinct categories using various machine learning and deep learning techniques. The use of traditional machine learning algorithms, deep learning archite

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 40489455Открыть статью

Machine learning and dose response effect models: an integrated approach to analyze the association between environmental variables and Cuneo Emergency Department admissions for Acute Otitis Media (2007-2015).

Acute otitis media (AOM) is a leading cause of pediatric Emergency Department visits, particularly among children under five years of age. Although its seasonal pattern is well established, the role of air pollution and meteorological factors remains unclear. This study aims to investigate their impact on daily AOM visits by integrating machine learning and epidemiological approaches. We conducted a retrospective analysis of pediatric AOM diagnoses (2007-2015) at S. Croce and Carle Hospital (Cuneo, Italy). Predictors included PM10, NO₂, O₃, and eleven meteorological variables. Ensemble machine

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 42154319Открыть статью

Resting-State fMRI Co-Activation Patterns Reveal Multiscale Brain Functional Alterations in Primary Angle-Closure Glaucoma: Transcriptomic, Cellular, Neurochemical, and Machine-Learning Signatures.

BACKGROUND: Primary angle-closure glaucoma (PACG) is increasingly recognized as involving brain alterations beyond the visual pathway, but the dynamic organization of large-scale brain activity and its biological context remain unclear. Co-activation pattern (CAP) analysis can characterize transient brain states and may provide insight into state-specific functional reorganization in PACG. METHODS: Resting-state fMRI data were collected from 44 PACG patients and 57 healthy controls. CAP analysis was performed across multiple frequency bands, and six CAP states were identified. Group differenc

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 42437301Открыть статью

Advancing Hydrogel-Based 3D Cell Culture Systems: Histological Image Analysis and AI-Driven Filament Characterization.

Background: Machine learning is used to analyze images by training algorithms on data to recognize patterns and identify objects, with applications in various fields, such as medicine, security, and automation. Meanwhile, histological cross-sections, whether longitudinal or transverse, expose layers of tissues or tissue mimetics, which provide crucial information for microscopic analysis. Objectives: This study aimed to employ the Google platform "Teachable Machine" to apply artificial intelligence (AI) in the interpretation of histological cross-section images of hydrogel filaments. Methods:

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 39857791Открыть статью

Early identification of major depression risk among reproductive-age women using hormonal contraceptives in southern Ethiopia: A Machine Learning Approach.

Machine-learning (ML) algorithms are increasingly valuable in health sciences because they can analyze complex, high-dimensional data and detect patterns that may not be easily identified using traditional statistical methods. These models can efficiently classify individuals into low- and high-risk groups, enabling early detection of conditions such as depression, cancer, and diabetes before symptoms become severe. Thus, by revealing intricate patterns in sizable health datasets, machine-learning analysis facilitates the precise and early identification of high-risk patients, facilitating pro

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 42185454Открыть статью

Identification and initial experimental assessment of DCLK3 as a potential sarcopenia biomarker: A multi-omics and machine learning approach.

Sarcopenia is an age-related condition marked by high prevalence and significant clinical consequences, underscoring the need for timely diagnostic and predictive strategies. In this study, we applied Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) to detect gene modules associated with sarcopenia, followed by predictive modeling using machine learning. This methodology aimed to identify robust biomarkers to support early detection and tailored therapeutic strategies. We integrated three sarcopenia-related gene expression datasets from the GEO database. Functional enrichment analysis of d

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 42139760Открыть статью

Machine learning prediction model for medical environment comfort based on SHAP and LIME interpretability analysis.

Medical environment comfort directly affects patient treatment outcomes and recovery processes. This study constructs a machine learning prediction model for patient excessive discomfort based on environmental monitoring data from medical infusion rooms. The research collected 1,000 samples with 11 environmental feature data, including temperature, humidity, noise level, air quality index, wind speed, lighting intensity, oxygen concentration, carbon dioxide concentration, air pressure, air circulation speed, and air pollutant concentration. Through comparative analysis of 10 machine learning a

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 41214038Открыть статью

Transcriptomic Signatures of Microglial Phagocytosis Reveal Diagnostic Markers and Immune Landscape in Alzheimer's Disease.

The core pathological features of Alzheimer's disease (AD) include Aβ plaques and neurofibrillary tangles, which collectively drive the neurodegenerative process. Meanwhile, the phagocytic function of microglia plays a dual role in AD: it attempts to clear pathological proteins such as Aβ, but its chronic activation may also exacerbate neuroinflammation and synaptic damage. This study integrated microarray data from AD cohorts in the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Through differential expression analysis, protein-protein interaction network construction, and three machine learning alg

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 42663999Открыть статью

A new feature extraction framework based on wavelets for breast cancer diagnosis.

This paper investigates a pattern recognition framework in order to determine and classify breast cancer cases. Initially, a two-class separation study classifying normal and abnormal (cancerous) breast tissues is achieved. The Histogram of Oriented Gradients (HOG), Dense Scale Invariant Feature Transform (DSIFT), and Local Configuration Pattern (LCP) methods are used to extract the rotation- and scale-invariant features for all tissue patches. A classification is made utilizing Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighborhood (k-NN), Decision Tree, and Fisher Linear Discriminant Analysis

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 24951852Открыть статью

Artificial intelligence and machine learning for anaphylaxis algorithms.

PURPOSE OF REVIEW: Anaphylaxis is a severe, potentially life-threatening allergic reaction that requires rapid identification and intervention. Current management includes early recognition, prompt administration of epinephrine, and immediate medical attention. However, challenges remain in accurate diagnosis, timely treatment, and personalized care. This article reviews the integration of artificial intelligence and machine learning in enhancing anaphylaxis management. RECENT FINDINGS: Artificial intelligence and machine learning can analyze vast datasets to identify patterns and predict ana

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 39079164Открыть статью

Diagnosing developmental dyscalculia on the basis of reliable single case FMRI methods: promises and limitations.

FMRI-studies are mostly based on a group study approach, either analyzing one group or comparing multiple groups, or on approaches that correlate brain activation with clinically relevant criteria or behavioral measures. In this study we investigate the potential of fMRI-techniques focusing on individual differences in brain activation within a test-retest reliability context. We employ a single-case analysis approach, which contrasts dyscalculic children with a control group of typically developing children. In a second step, a support-vector machine analysis and cluster analysis techniques s

СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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 24349547Открыть статью

Dietary Patterns and the Social Development Index in Mexico City: A Machine-Learning Approach.

BACKGROUND: Dietary composition reflects the interplay of individual and contextual factors, yet its relationship with socioeconomic-territorial conditions remains insufficiently characterized in large Latin American cities. METHODS: We identified empirical dietary patterns among 3439 adults from the cohort in Mexico City and examined their association with the Social Development Index (SDI), a composite area-level measure of socioeconomic-territorial development. Energy-adjusted food-group intakes were analyzed using k-means clustering, and supervised machine-learning models with SHAP-based

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 42797083Открыть статью

Longitudinal fetal heart rate analysis identifies neonates with metabolic acidemia requiring therapeutic hypothermia.

BACKGROUND: Despite widespread use of intrapartum fetal monitoring, rates of fetal brain injury remain unchanged. Neonatal encephalopathy due to hypoxia-ischemia is a leading cause of neonatal morbidity and mortality, often occurring in the absence of acute intrapartum events. Current fetal heart rate interpretation guidelines rely on static, cross-sectional assessments and offer limited guidance for managing "indeterminate" patterns. Machine learning provides an objective, longitudinal analysis of the entire intrapartum fetal heart rate tracing and may enhance the identification of fetuses at

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 40967297Открыть статью

Methodologies for Perioperative Stress Assessment in Surgeons: A Systematic Review.

INTRODUCTION: Surgeons are frequently exposed to psychological stress across the perioperative trajectory, which may affect surgeons' well-being and patient safety. Recent advances in wearable sensing, multimodal data analysis, and machine learning have expanded the methodological approaches available for perioperative stress assessment. However, a comprehensive synthesis of these methodological developments remains limited. METHODS: This systematic review included empirical studies published between January 2015 and June 2025 that investigated methodologies for surgeons' perioperative stress

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 42624029Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты