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

62858 публикаций

Поиск: 363 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3697 с найденным полным текстом

Smoking and cluster headache: clinical, gender, and treatment insights from a cross-sectional cluster analysis.

BACKGROUND: The association between smoking and cluster headache (CH) has been consistently documented, with high rates of tobacco exposure observed among CH patients and several studies reporting links between smoking status and differences in disease onset, clinical features, and treatment response. However, the biological basis of this association remains uncertain, and no causal relationship has been established. To better characterize this interaction, the present study investigates the relationship between smoking and CH using three complementary analytical approaches. METHODS: In this m

СтатьяМногоцентровое 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 41591603Открыть статью

Definition, Phenotyping of Severe Asthma, Including Cluster Analysis.

Asthma is defined as severe when it is uncontrolled despite the high intensity of treatment, or that loses control when a therapeutic step down is tried.These patients, for years, have been "uniformly" treated with massive doses of inhaled and oral corticosteroids regardless of their inflammatory state.Initially, asthma was considered of genesis "exclusively allergic." Subsequently, thanks to the development of noninvasive tools and of human monoclonal antibodies targeting interleukin 5, a pathogenetic role has been given to eosinophils. Management of steroids based on sputum eosinophil counts

ОбзорСтатьяПолный 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 37464124Открыть статью

Endotypes of chronic rhinitis: A cluster analysis study.

BACKGROUND: Chronic rhinitis (CR) is currently regarded as a syndrome, which presents as several endotypes. The aim of this study was to identify the CR endotype clusters and investigate the inflammatory patterns associated with the different endotypes. METHODS: A total of 259 CR patients and 20 control subjects were enrolled in this prospective study. Twelve clinical variables were analyzed using cluster analysis and five inflammatory variables were measured to investigate the inflammatory patterns associated with the different clusters. RESULTS: Six endotype clusters of CR were defined in

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 30353934Открыть статью

Identification of chronic rhinosinusitis phenotypes using cluster analysis.

BACKGROUND: Current clinical classifications of chronic rhinosinusitis (CRS) have been largely defined based upon preconceived notions of factors thought to be important, such as polyp or eosinophil status. Unfortunately, these classification systems have little correlation with symptom severity or treatment outcomes. Unsupervised clustering can be used to identify phenotypic subgroups of CRS patients, describe clinical differences in these clusters and define simple algorithms for classification. METHODS: A multi-institutional, prospective study of 382 patients with CRS who had failed initia

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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 25694390Открыть статью

Identification of chronic rhinosinusitis phenotypes using cluster analysis.

The opacity (Opa) proteins of pathogenic Neisseria spp. are adhesins, which play an important role in adhesion and invasion of host cells. Most members of this highly variable family of outer membrane proteins can bind to the human carcinoembryonic antigen-related cell adhesion molecules (CEACAMs). Several studies have identified the Opa-binding region on the CEACAM receptors; however, not much is known about the binding sites on the Opa proteins for the corresponding CEACAM-receptors. The high degree of sequence variation in the surface-exposed loops of Opa proteins raises the question how th

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 22449557Открыть статью

Space-time cluster analysis of invasive meningococcal disease.

Clusters are recognized when meningococcal cases of the same phenotypic strain (markers: serogroup, serotype, and subtype) occur in spatial and temporal proximity. The incidence of such clusters was compared to the incidence that would be expected by chance by using space-time nearest-neighbor analysis of 4,887 confirmed invasive meningococcal cases identified in the 9-year surveillance period 1993-2001 in the Netherlands. Clustering beyond chance only occurred among the closest neighboring cases (comparable to secondary cases) and was small (3.1%, 95% confidence interval 2.1%-4.1%).

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 15498165Открыть статью

Cluster analysis of Delhi's ambient air quality data.

The purpose of this study was to study the spatial patterns of ambient air quality in Delhi in the absence of extensive datasets needed for space-time modeling. A spatial classification was attempted on the basis of ambient air quality data of nine years (1998 is latest year for which published data were available) for three criteria pollutants--nitrogen dioxide, sulfur dioxide, and suspended particulate matter. Monitoring stations take 24-hour samples twice a week. Published monthly average concentration data were used in this study. A hierarchical agglomerative algorithm using the average li

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 12833994Открыть статью

Subsets in psoriatic arthritis formed by cluster analysis.

The aim of the study was to create subgroups among psoriatic arthritis patients on the basis of dermatological features, clinical pattern of arthritis, and laboratory, immunological and radiological findings. Data on 100 patients were expressed in a standardised form and entered into hierarchical cluster analysis according to Ward's method. Seven subgroups were created. Fifty-six patients with mild psoriasis were sorted into a 'polyarticular group'. Two 'RA-like groups' were formed, differing from each other serologically and in axial involvement. In an 'oligoarticular group' (18 patients) ser

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 11254239Открыть статью

Classification of organic brain syndromes by cluster analysis.

Cluster analysis was carried out on a sample of 92 patients with behavior disorders caused by degenerative, vascular, (alcohol) toxic, and other diseases of the brain. Rating variables of the AMDP system concerning mental state, social behavior, need for special care, sleep disorders, autonomic, physical, and neurologic symptoms were used in the absence of severe degrees of disordered consciousness such as stupor, coma, delirium tremens, and gross cerebral lesions. Results suggested the existence of four major groups of global cognitive impairment combined with neurasthenia and irritability in

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 7425821Открыть статью

Cluster Analysis Identifies Clinical Phenotypes of Primary Hyperhidrosis.

INTRODUCTION: Identifying subgroups of patients with primary hyperhidrosis (PHH) can improve the understanding of the disease pathophysiology. The study objective was to determine the naturally occurring subgroups of patients with PHH based on clinical characteristics. METHODS: In this retrospective cohort study, data were collected from participants included in a clinical trial. The data were collected between January 2020 and June 2021 from outpatients with PHH attending a dermatologic department in Denmark. Overall, 84 patients with PHH were screened for inclusion in the clinical trial. Of

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 39197424Открыть статью

STORM Microscopy and Cluster Analysis for PcG Studies.

Advanced microscopy techniques (such as STORM, STED, and SIM) have recently allowed the visualization of biological samples beyond the diffraction limit of light. Thanks to this breakthrough, the organization of molecules can be revealed within single cells as never before.Here, we describe the application of STochastic Optical Reconstruction Microscopy (STORM) for the study of polycomb group of proteins (PcG) in the context of chromatin organization. We present a clustering algorithm to quantitatively analyze the spatial distribution of nuclear molecules (e.g., EZH2 or its associated chromati

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 37212996Открыть статью

Cluster analysis categorizes five phenotypes of pulmonary tuberculosis.

Tuberculosis (TB) has a heterogeneous phenotype, which makes it challenging to diagnose. Our study aimed to identify TB phenotypes through cluster analysis and compare their initial symptomatic, microbiological and radiographic characteristics. We systemically collected data of notified TB patients notified in Korea and constructed a prospective, observational cohort database. Cluster analysis was performed using K-means clustering, and the variables to be included were determined by correlation network. A total of 4,370 subjects with pulmonary TB were enrolled in the study. Based on the corre

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 35710915Открыть статью

Multidimensional assessment and cluster analysis for OSA phenotyping.

STUDY OBJECTIVES: Obstructive sleep apnea (OSA) is a heterogeneous disease with varying phenotype. A cluster analysis based on multidimensional disease characteristics, including symptoms, anthropometry, polysomnography, and craniofacial morphology, in combination with auto-continuous positive airway pressure titration response and comorbidity profiles, was conducted within a well-characterized cohort of patients with OSA, with the aim to refine the current phenotypic expressions of OSA with clinical implications. METHODS: Two hundred ninety-one patients with a new diagnosis of moderate to se

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 35338617Открыть статью

Comment to: Cluster analysis for clinical sarcoidosis' phenotyping.

Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.

Письмо в редакциюКомментарийПоиск 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 32482598Открыть статью

Profiles of Subjective Daytime Sleepiness through Cluster Analysis.

Sleepiness propensity and sleepiness perception are two relevant dimensions of the general multidimensional sleepiness construct. In the current study, the aim was to identify eventual homogeneous subgroups when sleepiness propensity and sleepiness perception measures are combined. Data from 678 undergraduate students (aged 17 to 24 years) from a medical school were analyzed. A Two-Step Cluster Analysis was performed taken into consideration sleepiness propensity and sleepiness perception measures as clustering variables. Four different clusters were identified. Additionally, the two groups co

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 31788721Открыть статью

Identification of Pleural Response Patterns: A Cluster Analysis.

BACKGROUND: Pleural effusion occurs as a response of the pleura to aggressions. The pleura reacts differently according to the type of injury. However, pleural reactions have not yet been characterized. The objective of this study was to identify homogeneous clusters of patients based on the analytical characteristics of their pleural fluid and identify pleural response patterns. METHODS: A prospective study was conducted of consecutive patients seen in our unit for pleural effusion. Principal component and cluster analyses were carried out to identify pleural response patterns based on a com

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 31759846Открыть статью

Comorbidity burden in axial spondyloarthritis: a cluster analysis.

OBJECTIVES: To examine how comorbidities cluster in axial spondyloarthritis (axSpA) and whether these clusters are associated with quality of life, global health and other outcome measures. METHODS: We conducted a cross-sectional study of consecutive patients meeting ASAS criteria for axSpA in Liverpool, UK. Outcome measures included quality of life (EQ5D), global health and disease activity (BASDAI). We used hierarchical cluster analysis to group patients according to 38 pre-specified comorbidities. In multivariable linear models, the associations between distinct comorbidity clusters and ea

СтатьяПоддержка 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 31220322Открыть статью

Multimorbidity patterns with K-means nonhierarchical cluster analysis.

BACKGROUND: The purpose of this study was to ascertain multimorbidity patterns using a non-hierarchical cluster analysis in adult primary patients with multimorbidity attended in primary care centers in Catalonia. METHODS: Cross-sectional study using electronic health records from 523,656 patients, aged 45-64 years in 274 primary health care teams in 2010 in Catalonia, Spain. Data were provided by the Information System for the Development of Research in Primary Care (SIDIAP), a population database. Diagnoses were extracted using 241 blocks of diseases (International Classification of Disease

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 29969997Открыть статью

Where pseudo-hallucinations meet dissociation: a cluster analysis.

OBJECTIVES: The possible link between cognitive areas of perception and integration of consciousness was examined using assessments of hallucinations and derealisation/depersonalization. METHODS: Sixty-five subjects in three main diagnostic groups - posttraumatic stress disorder (PTSD), borderline personality disorder (BPD) and schizophrenia - identified by their treating psychiatrist as hearing voices were surveyed regarding characteristics of hallucinations, derealisation/depersonalization, delusions and childhood/adult trauma. RESULTS: A cluster analysis produced two clusters predominantl

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 28747115Открыть статью

The Psychology of Yoga Practitioners: A Cluster Analysis.

Yoga practitioners (N = 261) completed the revised Expression of Spirituality Inventory (ESI) and the Multidimensional Body-Self Relations Questionnaire. Cluster analysis revealed three clusters: Cluster A scored high on all four spiritual constructs. They had high positive evaluations of their appearance, but a lower orientation towards their appearance. They tended to have a high evaluation of their fitness and health, and higher body satisfaction. Cluster B showed lower scores on the spiritual constructs. Like Cluster A, members of Cluster B tended to show high positive evaluations of appea

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 29131726Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты