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

25626 публикаций

Поиск: 151 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2638 с найденным полным текстом

Data driven analysis of fertility optimization.

This Views and Reviews brings together experts to evaluate and summarize the evidence on optimization of fertility using lifestyle interventions, surgical restoration of anatomy, menstrual cycle tracking, and comparative data between these methods and in vitro fertilization. In summarizing the evidence, it becomes apparent that knowledge gaps exist and that all stakeholders must work collaboratively to prioritize women's health and personalization of care to optimize health and time to pregnancy for all women. The need for additional research in women's health and fertility is evident.

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 41850559Открыть статью

Communicative Blame in Online Communication of the COVID-19 Pandemic: Computational Approach of Stigmatizing Cues and Negative Sentiment Gauged With Automated Analytic Techniques.

BACKGROUND: Information about a new coronavirus emerged in 2019 and rapidly spread around the world, gaining significant public attention and attracting negative bias. The use of stigmatizing language for the purpose of blaming sparked a debate. OBJECTIVE: This study aims to identify social stigma and negative sentiment toward the blameworthy agents in social communities. METHODS: We enabled a tailored text-mining platform to identify data in their natural settings by retrieving and filtering online sources, and constructed vocabularies and learning word representations from natural language

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 33108306Открыть статью

ViMDT: a clinical data visual analysis tool for multi-disciplinary treatment of lung cancer.

Multi-disciplinary treatment (MDT) has become a routine practice in clinical cancer diagnosis and treatment, playing an indispensable role in clinical decision-making. By integrating expertise from multiple disciplines, MDT provides patients with individualized diagnosis and treatment strategies. However, there is not yet a specialized clinical data visualization tool for MDT. This paper develops a novel clinical data analysis visualization tool for MDT, which analyzes in-depth and displays patient data comprehensively. Specifically, this tool designs a latent Dirichlet allocation (LDA)-based

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 41524897Открыть статью

Clinical and Risk Analytics Associations With Extubation Failure in Children Following Congenital Cardiac Surgery: A Multicenter Retrospective Cohort Study, 2017-2020.

OBJECTIVES: The use of risk analytics indices alongside clinical factors has potential to assist clinicians in identifying children at high risk for extubation failure (EF). We investigated the association of two physiologic risk analytics indices with EF in children receiving mechanical ventilation (MV) after cardiac surgery: the probability of inadequate oxygen delivery (ID o2 ) and inadequate ventilation of carbon dioxide index (IV co2 ). A secondary aim was to evaluate clinical factors associated with EF. DESIGN: Multicenter retrospective cohort study. SETTING: Eight international pediat

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 40736342Открыть статью

Integrating Algorithm-Driven Analytics and Clinical Decision Support in Remote Monitoring in Automated Peritoneal Dialysis: Patient and Clinician Experiences.

INTRODUCTION: Remote monitoring programs for kidney failure patients undergoing automated peritoneal dialysis (APD-RMP) are increasing worldwide and improving clinical outcomes. This study evaluated both patient-reported perceptions and experiences of healthcare professionals when using the new Sharesource Analytics 1.0 APD-RMP platform and generated proposals for easily implemented decision rules. METHODS: This prospective observational study of 284 adult patients receiving APD-RMP and switching to the Sharesource Analytics 1.0 platform was conducted from March 1 to April 12, 2024, in six di

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 42048279Открыть статью

The role and future of the population health observatory: advancing public health intelligence in Saudi Arabia.

The Population Health Observatory (PHO), established by Saudi Arabia's Ministry of Health, employs cutting-edge technology, machine learning (ML), and proactive forecasting to analyse big data as part of strategic efforts to advance the nation's health at the population level. This study explores the foundational goals, operational scope, future directions, and recommendations of the PHO in alignment with Vision 2030, considering its aim of enabling precision population health through artificial intelligence (AI)-enabled surveillance, equity-driven insights, and genomic integration. Drawing on

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 41737622Открыть статью

Leveraging data-driven insights for esophageal and gastric cancer diagnosis.

BACKGROUND: Oesophago-Gastric Cancer (OGC) and its precursor, high-grade dysplasia (HGD), provide a significant health concern owing to their rapid development and often late diagnosis. Timely identification of individuals is crucial to avert illness advancement and enhance clinical results. Nonetheless, there has been little research on machine learning models and effective statistical techniques for predicting OGC risk. AIMS: This research seeks to uncover risk variables linked to HGD and OGC and to assess the prediction efficacy of several machine learning models using diverse patient data.

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 41013442Открыть статью

Operational Leadership Skills.

Clinical operations leadership is increasingly important as health care organizations face a wide array of challenges, including mounting financial pressures, workforce shortages, and rising expectations to improve access and quality of care. Clinical operations leadership encompasses the design, implementation, and continuous adaptation of care delivery systems to optimize outcomes. In this article, we outline the central tenets of clinical operations leadership, including core leadership skills, operational infrastructure, evidence-based work design in practice, data and analytics support mo

СтатьяОбзорПоиск 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 42833790Открыть статью

Anticipating user desires: predicting software product feature demand through consumer behavioral analytics.

In this study, we introduce the Dynamic Behavioral Feature Predictor (DBFP), a machine learning model designed to predict feature demands for software products based on consumer behavioral analytics. The model leverages advanced techniques such as Deep Convolutional Neural Networks (1D CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks to identify complex user behavior patterns. We demonstrate that DBFP achieves a high accuracy of 99%, outperforming established models such as LSTM and 1D CNN in extensive comparative experiments. Although the model shows promising performance, we note that its acc

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 42851310Открыть статью

Artificial Intelligence for the Treatment of Lumbar Spondylolisthesis.

Multiple registries are currently collecting patient-specific data on lumbar spondylolisthesis including outcomes data. The collection of imaging diagnostics data along with comparative outcomes data following decompression versus decompression and fusion treatments for degenerative spondylolisthesis represents an enormous opportunity for modern machine-learning analytics research.

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 31078239Открыть статью

Generalization of Machine Learning Approaches to Identify Notifiable Conditions from a Statewide Health Information Exchange.

Healthcare analytics is impeded by a lack of machine learning (ML) model generalizability, the ability of a model to predict accurately on varied data sources not included in the model's training dataset. We leveraged free-text laboratory data from a Health Information Exchange network to evaluate ML generalization using Notifiable Condition Detection (NCD) for public health surveillance as a use case. We 1) built ML models for detecting syphilis, salmonella, and histoplasmosis; 2) evaluated generalizability of these models across data from holdout lab systems, and; 3) explored factors that 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 32477634Открыть статью

Interactive Cost-benefit Analysis: Providing Real-World Financial Context to Predictive Analytics.

Objective: Clinical implementation of predictive analytics that assess risk of high-cost outcomes are presumed to save money because they help focus interventions designed to avert those outcomes on a subset patients who are most likely to benefit from the intervention. This premise may not always be true. A cost-benefit analysis is necessary to show if a strategy of applying the predictive algorithm is truly favorable to alternative strategies. Methods: We designed and implemented an interactive web-based cost-benefit calculator, enabling specification of accuracy parameters for the predictiv

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 30815149Открыть статью

Application of Predictive Analytics in Pregnancy, Birth, and Postpartum Nursing Care.

Predictive analytics has emerged as a promising approach for improving reproductive health care and patient outcomes. During pregnancy and birth, the ability to accurately predict risks and complications could enable earlier interventions and reduce adverse events. However, there are challenges and ethical considerations for implementing predictive models in perinatal care settings. We introduce major concepts in predictive analytics and describe application of predictive modeling to perinatal care topics such as fertility, preeclampsia, labor onset, vaginal birth after cesarean, uterine ruptu

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 39724545Открыть статью

SAFEGUARD: Transforming Military Suicide Prevention Through Predictive Analytics and Targeted Interventions.

PURPOSE OF REVIEW: Machine learning predictive modeling can support scalable prevention of suicide-related behavior (SRB). SAFEGUARD is a three-pronged universal, indicated, and clinical SRB-prevention intervention system focused on key military career touchpoints. RECENT FINDINGS: The targeted SAFEGUARD interventions are designed to improve on the mixed results of universal interventions. Level Up uses digital tools, personalized messaging, and remote booster sessions to deliver customized universal military-focused cognitive behavioral therapy skills training designed to reduce SRBs during f

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 41758437Открыть статью

Leveraging Machine Learning to Advance Alcohol Research: Current Applications, Challenges, and Opportunities.

PURPOSE: The review surveys the type of machine learning approaches currently used in the alcohol literature, reviews challenges in applying machine learning tools to alcohol data, and explores how overcoming these challenges could advance personalized medicine for alcohol use disorder (AUD). SEARCH METHODS: The authors conducted a search of publications on PubMed, ScienceDirect, and EBSCO Academic Search Premier published from 2015 to April 15, 2025, for articles that used machine learning to analyze alcohol-related outcomes. Search terms were ("drinking" OR "alcohol") AND ("machine learning

СтатьяОбзорПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 42272995Открыть статью

Integrated clinical-bio logical infrastructure for precision oncology in pancreatic adenocarcinoma - experience with REDCap implementation in an academic setting.

Graduate healthcare students may have athletic backgrounds with history of concussion. Since these students spend much time multi-tasking while guarding, transferring, and treating patients in clinical settings, understanding the potential impact of external factors on dual-task abilities may help better equip them for success. # Purpose The purpose of this study was to explore the relationship between concussion history, concussion education, and athletic history on academic performance and different single- and dual-task assessments among graduate healthcare students. # Study Design A cross-

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 41553811Открыть статью

Competing on talent analytics.

Do investments in your employees actually affect workforce performance? Who are your top performers? How can you empower and motivate other employees to excel? Leading-edge companies such as Google, Best Buy, Procter & Gamble, and Sysco use sophisticated data-collection technology and analysis to answer these questions, leveraging a range of analytics to improve the way they attract and retain talent, connect their employee data to business performance, differentiate themselves from competitors, and more. The authors present the six key ways in which companies track, analyze, and use data abou

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 20929194Открыть статью

Proper pandemic preparedness requires an integrated cross-regional effort, the case of the ECLIPSE consortium in America: a narrative review.

BACKGROUND: Emerging and re-emerging infectious diseases pose significant threats to global public health, economic stability, and security. This paper focuses on three critical examples: Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI), Dengue Fever (DF), and Antimicrobial Resistance (AMR), emphasizing the importance of the One Health approach, which integrates human, animal, and environmental health strategies. MAIN BODY: HPAI poses a risk to poultry and various mammals, including recent outbreaks in US dairy cows, raising concerns about zoonotic and potential human transmission. Dengue Fever, exac

СтатьяОбзорПоддержка службы здравоохранения СШАПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 40542453Открыть статью

Smart Cardiac ICU: Digital Integration, Predictive Analytics, and Perioperative Inflammation.

Contemporary intensive care operates in an environment with high-complexity cases, large volumes of information, and vast physiological, biological, and therapeutic data, collected from laboratory results, investigations, and therapies for organ support, as well as from systems that operate in parallel. The lack of interoperability contributes to information overload, alarm fatigue, and delayed decision-making. The Smart ICU concept has been developed to address these limitations by integrating medical devices, information systems, and artificial intelligence into a unified system that allows

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 42649810Открыть статью

Machine learning in forensic toxicology: Concepts, applications and challenges in bioanalysis, ADME, and toxicodynamics.

Forensic toxicology focuses on the detection, quantification, and interpretation of medicinal and recreational drugs, other chemicals or poisons, and their metabolites in biological matrices. Chromatography, combined with mass spectrometry (MS), is the most widely used analytical technique. However, forensic toxicology faces increasing analytical challenges due to a continuously changing drug landscape. In particular, the emergence of new psychoactive substances (NPS) has driven the development of more complex analytical methods (e.g., high-resolution mass spectrometry), novel markers (e.g., m

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 41692004Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты