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

134946 публикаций

Поиск: 428 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2305 с найденным полным текстом

Risk factors affecting crash injury severity for different groups of e-bike riders: A classification tree-based logistic regression model.

INTRODUCTION: As a convenient and affordable means of transportation, the e-bike is widely used by different age rider groups and for different travel purposes. The underlying reasons for e-bike riders suffering from severe injury may be different in each case. METHOD: This study aims to examine the underlying risk factors of severe injury for different groups of e-bike riders by using a combined method, integration of a classification tree and a logistic regression model. Three-year of e-bike crashes occurring in Hunan province are extracted, and risk factor including rider's attribute, oppo

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 33653549Открыть статью

Prediction of Lyme meningitis in children from a Lyme disease-endemic region: a logistic-regression model using history, physical, and laboratory findings.

BACKGROUND: Differentiating Lyme meningitis (LM) from other forms of aseptic meningitis (AM) in children is a common diagnostic dilemma in Lyme disease-endemic regions. Prior studies have compared clinical characteristics of patients with LM versus patients with documented enteroviral infections. No large studies have compared patients with LM to all patients presenting with AM and attempted to define a clinical prediction model. OBJECTIVE: To create a statistical model to predict LM versus AM in children based on history, physical, and laboratory findings during the initial presentation of m

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 16396843Открыть статью

Development and validation of a logistic regression model for predicting menstrual irregularity using LDL-C and age in reproductive-aged women: An analysis of NHANES Data.

Menstrual irregularity is a common reproductive endocrine disorder among women of reproductive age, serving both as an early indicator of various gynecological diseases and a potential marker of underlying metabolic disturbances. Low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), a key indicator of lipid metabolism, lacks robust epidemiological evidence regarding its association with menstrual irregularity. This study utilized data from the 2013 to 2014 cycle of the National Health and Nutrition Examination Survey, which included (n = 623) women aged 15 to 49 years, to train a logistic regression mo

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 41578519Открыть статью

Incorporating the metabolic ratio (C-VRC/C-VNO) into a LASSO-logistic model for predicting voriconazole-induced DILI: development and web-based implementation.

OBJECTIVE: Voriconazole (VRC) is widely used as an antifungal agent, yet its potential to cause drug-induced liver injury (DILI) remains a major clinical concern. Therefore, this study aims to identify the relevant risk factors for VRC-induced DILI, construct a predictive model using LASSO-Logistic regression, and present it as a nomogram. Additionally, a web-based prediction tool was developed to facilitate clinical application, ultimately providing a scientific basis for early risk assessment of DILI in patients receiving VRC therapy. METHODS: Clinical data of inpatients who received VRC fo

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 42518353Открыть статью

Deep Learning for Differentiating Benign From Malignant Bile Duct Dilation on MRCP: Development and Prospective Evaluation of an Xception-Logistic Regression Ensemble Model.

BACKGROUND: Accurate identification of benign and malignant bile duct dilatation (BDD) is needed to determine its management plan. Conventional imaging evaluation is subjective, whereas deep learning (DL) offers potential for automated objective assessment. PURPOSE: To construct and evaluate DL models and ensemble strategies based on magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP) images for identifying benign and malignant BDD. STUDY TYPE: Retrospective and prospective. POPULATION: A retrospective cohort (n = 378; median age, 60 years [range: 14, 90]; 194 male) from two institutions and

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 41348562Открыть статью

Regional Differences and Mortality-associated Risk Factors among Older Patients with Septic Shock: Administrative Data Analysis with Multilevel Logistic Regression Modelling.

INTRODUCTION: Variations in intensive care unit (ICU) policies and physician characteristics influence mortality, potentially leading to regional differences in mortality rates. Previous studies have not specifically focused on septic shock or older patients and have lacked consideration of the context effect. We hypothesized that regional variability in mortality exists among older patients with septic shock and investigated factors associated with mortality. METHODS: Administrative medical claims data were analyzed. Participants were enrolled from April 2015 to March 2020 in Fukuoka Prefect

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 40786456Открыть статью

Новая модель материально-технического обеспечения с конкретными предметными и серьёзно связанными с конкретными сроками, без случайного воздействия на Интервал по продольным двоичным данным.

В последние годы были разработаны различные модели бета-биномного смешанного воздействия для получения продольных двоичных данных; однако эти подходы в значительной степени основываются на параметрической спецификации бета- и обычных случайных эффектов. Кроме того, включение ими обычных случайных эффектов в бета-биномические модели было осуществлено при пожертвовании определенными вычислительными удобствами и четкой интерпретацией с бета-биномическими моделями. В настоящем документе мы введем новую модель, которая включает специфические и последовательно коррелятивные по времени случайные эффе

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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 41015922Открыть статью

A Mathematical Prediction Model for Postoperative Infection Based on Logistic Multiple Regression Analysis in the Assessment of Surgical Outcome and Prediction of Infection in Elderly Spinal Fractures.

OBJECTIVE: Investigating postoperative infection risk factors in elderly spinal fracture patients is crucial for optimizing surgical outcomes, improving patient safety, and guiding clinical decision-making in the management of these complex cases. To investigate the risk factors for postoperative infection in elderly patients with spinal fractures, with the goal of giving clinical care guidelines. METHODS: From January 2019 to January 2022, 120 elderly patients admitted to our hospital for elective spinal fracture surgery were featured as the study subjects, and the patients were divided into

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 37971441Открыть статью

A logistic regression model based on inpatient health records to predict drug-induced liver injury caused by ramipril-An angiotensin-converting enzyme inhibitor.

Drug-induced liver injury (DILI) is a rare side effect of angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEIs). Ramipril is a widely used ACE compound because of its effectiveness in the treatment of hypertension and heart failure, as well as its low risk of adverse effects. However, the clinical features of ramipril, and the risk of DILI, have not been adequately studied. A retrospective cohort study was performed based on data from 3909 inpatients to compare the risk of DILI conferred by ramipril and other ACEIs. A logistic regression model was then constructed and validated against data from 16

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 35976917Открыть статью

A Logistic Regression Model Integrating Flow Cytometry-Derived Immune Cell Profiles and Hematological Parameters for Preoperative Prediction of Peritoneal Metastasis in Gastric Cancer.

BACKGROUND: Peritoneal metastasis (PM) is a lethal and often occult event in advanced gastric cancer (GC), and its preoperative detection remains difficult. The role of peripheral NK and NKT-like cells in predicting PM has not been well defined. METHODS: We retrospectively analyzed 433 patients who underwent surgery for GC from 2016 to 2020. Patients were stratified by PM status and randomly assigned to training and held-out internal validation cohorts. Flow cytometry-derived lymphocyte subset percentages were treated as compositional data, and NK and NKT-like cell variables were entered into

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 42738334Открыть статью

Development and internal validation of a parsimonious logistic regression model integrating multiparametric clinical indicators for predicting prostate cancer in the PI-RADS 3 cohort.

OBJECTIVE: To develop and internally validate a parsimonious logistic regression model for clinically significant prostate cancer (CSPCa) specifically in patients with PI-RADS 3 lesions, integrating multiparametric clinical indicators to guide biopsy decision-making. METHODS: We retrospectively enrolled 193 patients with PI-RADS 3 lesions who underwent mpMRI and prostate biopsy. A nested five-fold cross-validation framework was used, with LASSO regression performed independently in each training fold to select predictors from nine clinical variables. Four modeling approaches were compared, an

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 42558240Открыть статью

Predicting Sensory Block Level in Caudal Anesthesia Based on Sacral Canal Anatomical Parameters and Height: Development of an Ordinal Logistic Regression Model and Nomogram.

BACKGROUND: Caudal block in clinical practice relies on empirical drug administration without reliable prediction of anesthetic level, thereby limiting its application. This study aimed to develop a predictive model for sensory block level based on sacral canal anatomical factors and patient characteristics. METHODS: A total of 132 patients undergoing elective anal surgery with caudal block were included. Ultrasound measured anatomical parameters (the width of the base of the sacrum (BSW), the anterior-posterior diameter of the sacral hiatus at its apex (SHAP), the anterior-posterior diameter

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 42153217Открыть статью

Construction and validation of a diagnostic model for acute suppurative cholecystitis in older patients: LASSO-Logistic regression analysis using readily available clinical indicators.

OBJECTIVES: Acute suppurative cholecystitis (ASC) is a severe form of acute cholecystitis (AC) that disproportionately affects older adults, often leading to delayed diagnosis and increased morbidity. Early identification of ASC in older adults over 80 years is crucial to guide timely and appropriate management. This study aimed to develop a diagnostic model based on readily available clinical indicators to identify whether older adults with acute cholecystitis have progressed to ASC. METHODS: Older adults (aged 80 to 98 years) diagnosed with AC between January 2017 and December 2024 were retr

СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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 41620685Открыть статью

Retrospective analysis of the epidemiological characteristics, risk factors, survival rate, and drug resistance of candidemia and construction of a logistic regression prediction model (2013-2024).

OBJECTIVE: To compare differences between candidemia and non-candidemia in the past 12 years and to construct a predictive model of candidemia to enrich clinical data and improve the diagnosis and treatment of candidemia. METHODS: A matched case-control study design was used to collect the clinical data of inpatients in a tertiary hospital in Yunnan from 2013 to 2024. The patients were divided into candidemia group and non-candidemia group (control group), and accurately matched at 1:1. SPSS was used to compare the differences in epidemiological characteristics, risk factors and survival. Dru

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 42069510Открыть статью

Annual immunogenicity measurements in randomized clinical trials help reveal heterogeneity in long-term vaccine efficacy: a pooled logistic regression modeling study.

Vaccine development requires understanding the duration of vaccine-induced protection and whether it differs across demographic groups. Phase 2b and phase 3 efficacy trials are rarely powered to assess annual efficacy or subgroup differences in long-term protection, so these attributes can remain unevaluated until years after licensure, when observational effectiveness studies become available. However, late-stage clinical trials typically collect longitudinal immunogenicity data (for established or putative correlates of protection), which could be useful for predicting vaccine efficacy over

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 41793964Открыть статью

Applying a logistic regression-clustering joint model to analyze the causes of prolonged pre-analytic turnaround time for urine culture testing in hospital wards.

INTRODUCTION: In this study, we developed and validated a logistic regression-clustering joint model to: (1) quantify multistage workflow bottlenecks (collection/transport/reception) in urine culture pre-TAT prolongation (>115 min); and (2) assess the efficacy of targeted interventions derived from model-derived insights. METHODS: Using complete workflow data obtained from 1,343 urine culture specimens (January 2024-March 2024) collected at a tertiary hospital, we integrated binary logistic regression analysis with K-means clustering to quantify delay patterns. The analyzed variables included

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 40661657Открыть статью

Development and validation of a novel predictive model for postpancreatectomy hemorrhage using lasso-logistic regression: an international multicenter observational study of 9631 pancreatectomy patients.

BACKGROUND: Hemorrhage following pancreatectomy represents a grave complication, exerting a significant impact on patient prognosis. The formulation of a precise predictive model for postpancreatectomy hemorrhage risk holds substantial importance in enhancing surgical safety and improving patient outcomes. MATERIALS AND METHODS: This study utilized the patient cohort from the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program database, who underwent pancreatectomy between 2014 and 2017 ( n =5779), as the training set to establish the Lasso-logistic model. For external

СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеВалидационное 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 39037718Открыть статью

A Logistic Regression Model for Predicting Osteoporosis Using Alveolar Bone Mineral Density Measured on Intraoral Radiographs Combined with Panoramic Mandibular Cortical Index.

Background: Osteoporosis screening in dental practice is challenging because dual-energy X-ray absorptiometry is not easily applicable to jaw bones. Objective: This study aimed to evaluate the diagnostic performance of a logistic regression model combining intraoral bone mineral density (BMD) using DentalSCOPE with the panoramic mandibular cortical index (MCI) for osteoporosis screening. Methods: Among 104 patients included in the study, 83 who underwent both intraoral and panoramic radiography were retrospectively selected as a training cohort to develop a logistic regression model for osteop

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 41156068Открыть статью

Spatial Analysis of HIV Determinants Among Females Aged 15-34 in KwaZulu Natal, South Africa: A Bayesian Spatial Logistic Regression Model.

HIV remains a major public health challenge in sub-Saharan Africa, with South Africa bearing the highest burden. This study confirms that KwaZulu-Natal (KZN) is a hotspot, with a high HIV prevalence of 47.4% (95% CI: 45.7-49.1) among females aged 15-34. We investigated the spatial distribution and key socio-demographic, behavioural, and economic factors associated with HIV prevalence in this group using a Bayesian spatial logistic regression model. Secondary data from 3324 females in the HIV Incidence Provincial Surveillance System (HIPSS) (2014-2015) in uMgungundlovu District, KZN, were analy

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 40238564Открыть статью

Designing a Logistic Regression Model for a Dataset to Predict Diabetic Foot Ulcer in Diabetic Patients: High-Density Lipoprotein (HDL) Cholesterol Was the Negative Predictor.

OBJECTIVES: Although the risk factors for diabetic neuropathy and diabetic foot ulcer have been detected, there was no practical modeling for their prediction. We aimed to design a logistic regression model on an Iranian dataset to predict the probability of experiencing diabetic foot ulcers up to a considered age in diabetic patients. METHODS: The present study was a statistical modeling on a previously published dataset. The covariates were sex, age, body mass index (BMI), fasting blood sugar (FBS), hemoglobin A1C (HbA1C), low-density lipoprotein (LDL), high-density lipoprotein (HDL), trigl

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 33816634Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты