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

1752 публикаций

Поиск: 265 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 220 с найденным полным текстом

Data-driven categorization of postoperative delirium symptoms using unsupervised machine learning.

BACKGROUND: Phenotyping analysis that includes time course is useful for understanding the mechanisms and clinical management of postoperative delirium. However, postoperative delirium has not been fully phenotyped. Hypothesis-free categorization of heterogeneous symptoms may be useful for understanding the mechanisms underlying delirium, although evidence is currently lacking. Therefore, we aimed to explore the phenotypes of postoperative delirium following invasive cancer surgery using a data-driven approach with minimal prior knowledge. METHODS: We recruited patients who underwent elective

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 37441147Открыть статью

Profiling Physical Fitness of Physical Education Majors Using Unsupervised Machine Learning.

The academic curriculum has shown to promote sedentary behavior in college students. This study aimed to profile the physical fitness of physical education majors using unsupervised machine learning and to identify the differences between sexes, academic years, socioeconomic strata, and the generated profiles. A total of 542 healthy and physically active students (445 males, 97 females; 19.8 [2.2] years; 66.0 [10.3] kg; 169.5 [7.8] cm) participated in this cross-sectional study. Their indirect VO2max (Cooper and Shuttle-Run 20 m tests), lower-limb power (horizontal jump), sprint (30 m), agilit

СтатьяПоддержка 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 36612474Открыть статью

Using unsupervised machine learning to classify behavioral risk markers of bacterial vaginosis.

INTRODUCTION: This study used an unsupervised machine learning algorithm, sidClustering and random forests, to identify clusters of risk behaviors of Bacterial Vaginosis (BV), the most common cause of abnormal vaginal discharge linked to STI and HIV acquisition.  METHODS: Participants were 391 cisgender women in Miami, Florida, with a mean of 30.8 (SD = 7.81) years of age; 41.7% identified as Hispanic; 41.7% as Black and 44.8% as White. Participants completed measures of demographics, risk behaviors [sexual, medical, and reproductive history, substance use, and intravaginal practices (IVP)], a

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 38310145Открыть статью

Author Correction: Comparing storm resolving models and climates via unsupervised machine learning.

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

Опубликованное исправлениеПоиск 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 38548802Открыть статью

Unsupervised Gait Assessments of Stroke Patients Using a Smartphone and Machine Learning.

Home-based rehabilitation is a trend of post-stroke lower limb rehabilitation, aimed at a long-term and higher dose of therapy. Unsupervised gait assessments can help therapists to track patients' recovery progress and timely adjust rehabilitation interventions. This study aims to develop a smartphone-based wireless system for unsupervised gait assessments of stroke patients. The proposed system is based on smartphone motion sensors and uses machine learning approaches to interpret the gait features. We characterized the ability of the proposed system to extract gait features and detect abnorm

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 40039724Открыть статью

Study of the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transition: an unsupervised machine learning approach.

The Berezinskii-Kosterlitz-Thouless (BKT) transition in magnetic systems is an intriguing phenomenon, and estimating the BKT transition temperature is a long-standing problem. In this work, we explore anisotropic classical Heisenberg XY and XXZ models with ferromagnetic exchange on a square lattice and antiferromagnetic exchange on a triangular lattice using an unsupervised machine learning approach called principal component analysis (PCA). The earlier PCA studies of the BKT transition temperature (TBKT) using the vorticities as input fail to give any conclusive results, whereas, in this work

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 38941995Открыть статью

Disease Phenotypes in Refractory Musculoskeletal Pain Syndromes Identified by Unsupervised Machine Learning.

OBJECTIVE: Overlapping chronic pain syndromes, including fibromyalgia, are heterogeneous and often treatment-resistant entities carrying significant socioeconomic burdens. Individualized treatment approaches from both a somatic and psychological side are necessary to improve patient care. The objective of this study was to identify and visualize patient clusters in refractory musculoskeletal pain syndromes through an extensive set of clinical variables, including immunologic, psychosomatic, wearable, and sleep biomarkers. METHODS: Data were collected during a multimodal pain program involving

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 39210607Открыть статью

Uncovering psychiatric phenotypes using unsupervised machine learning: A data-driven symptoms approach.

BACKGROUND: Current categorical classification systems of psychiatric diagnoses lead to heterogeneity of symptoms within disorders and common co-occurrence of disorders. We investigated the heterogeneous and overlapping nature of symptom endorsement in a population-based sample across three of the most common categories of psychiatric disorders: depressive disorders, anxiety disorders, and sleep-wake disorders using unsupervised machine learning approaches. METHODS: We assessed a total of 43 symptoms in a discovery sample of 6,602 participants of the population-based Rotterdam Study between 2

СтатьяПоддержка 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 36804948Открыть статью

Predicting Early Stage Drug Induced Parkinsonism using Unsupervised and Supervised Machine Learning.

Drug Induced Parkinsonism (DIP) is the most common, debilitating movement disorder induced by antipsychotics. There is no tool available in clinical practice to effectively diagnose the symptoms at the onset of the disease. In this study, the variations in gait accelerometer data due to the intermittency of tremor at the initial stages is examined. These variations are used to train a logistic regression model to predict subjects with early-stage DIP. The logistic classifier predicts if a subject is a DIP or control with approximately 89% sensitivity and 96% specificity. This paper discusses t

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 33018101Открыть статью

Discovery of distinct cancer cachexia phenotypes using an unsupervised machine-learning algorithm.

OBJECTIVES: Cancer cachexia is a debilitating condition with widespread negative effects. The heterogeneity of clinical features within patients with cancer cachexia is unclear. The identification and prognostic analysis of diverse phenotypes of cancer cachexia may help develop individualized interventions to improve outcomes for vulnerable populations. The aim of this study was to show that the machine learning-based cancer cachexia classification model generalized well on the external validation cohort. METHODS: This was a nationwide multicenter observational study conducted from October 20

Наблюдательное исследованиеМногоцентровое исследованиеСтатьяПоиск 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 38154396Открыть статью

Differentiating a pachychoroid and healthy choroid using an unsupervised machine learning approach.

The purpose of this study was to introduce a new machine learning approach for differentiation of a pachychoroid from a healthy choroid based on enhanced depth-optical coherence tomography (EDI-OCT) imaging. This study included EDI-OCT images of 103 eyes from 82 patients with central serous chorioretinopathy or pachychoroid pigment epitheliopathy, and 103 eyes from 103 age- and sex-matched healthy subjects. Choroidal features including choroidal thickness (CT), choroidal area (CA), Haller layer thickness (HT), Sattler-choriocapillaris thickness (SCT), and the choroidal vascular index (CVI) wer

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 36175534Открыть статью

MORPHIOUS: an unsupervised machine learning workflow to detect the activation of microglia and astrocytes.

BACKGROUND: In conditions of brain injury and degeneration, defining microglial and astrocytic activation using cellular markers alone remains a challenging task. We developed the MORPHIOUS software package, an unsupervised machine learning workflow which can learn the morphologies of non-activated astrocytes and microglia, and from this information, infer clusters of microglial and astrocytic activation in brain tissue. METHODS: MORPHIOUS combines a one-class support vector machine with the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm to identify clusters of

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 35093113Открыть статью

Multimodal machine learning mobility assessment in Parkinson's disease within supervised and unsupervised settings.

BACKGROUND: Mobility in people with Parkinson’s disease (PwPD) is strongly context-dependent. Clinic-based assessments provide only brief snapshots under controlled conditions and may not reflect everyday functional capacity. Wearable sensors enable continuous free-living monitoring, yet most studies use unimodal signals and simple threshold-based walking detection. Multimodal sensing, combining surface electromyography (sEMG) with inertial measurement units (IMUs), can offer a more complete picture of mobility in Parkinson’s disease (PD). Therefore, developing a data-driven multimodal gait an

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 41736034Открыть статью

Unsupervised machine learning identifies distinct SLE patient endotypes with differential response to belimumab.

OBJECTIVE: To determine SLE endotypes according to B cell immunophenotyping and serological profile and assess endotypes' response to belimumab. METHODS: We analysed data from 796 patients with SLE from the phase III trial BLISS-SC. Unsupervised machine learning employing factor analysis of mixed data (FAMD) and subsequent clustering determined endotypes based on B cell immunophenotyping and serological profiles. Cox regression was used to assess belimumab efficacy on inducing lupus low disease activity state (LLDAS) and definitions of remission in SLE (DORIS) remission within clusters. RESU

СтатьяКлиническое исследование III фазыРандомизированное исследованиеПоддержка 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 40244828Открыть статью

Exploring subtypes of multiple sclerosis through unsupervised machine learning of automated fiber quantification.

PURPOSE: This study aimed to subtype multiple sclerosis (MS) patients using unsupervised machine learning on white matter (WM) fiber tracts and investigate the implications for cognitive function and disability outcomes. MATERIALS AND METHODS: We utilized the automated fiber quantification (AFQ) method to extract 18 WM fiber tracts from the imaging data of 103 MS patients in total. Unsupervised machine learning techniques were applied to conduct cluster analysis and identify distinct subtypes. Clinical and diffusion tensor imaging (DTI) metrics were compared among the subtypes, and survival 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 38409299Открыть статью

Uncovering spatiotemporal patterns of atrophy in progressive supranuclear palsy using unsupervised machine learning.

To better understand the pathological and phenotypic heterogeneity of progressive supranuclear palsy and the links between the two, we applied a novel unsupervised machine learning algorithm (Subtype and Stage Inference) to the largest MRI data set to date of people with clinically diagnosed progressive supranuclear palsy (including progressive supranuclear palsy-Richardson and variant progressive supranuclear palsy syndromes). Our cohort is comprised of 426 progressive supranuclear palsy cases, of which 367 had at least one follow-up scan, and 290 controls. Of the progressive supranuclear pal

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 36938523Открыть статью

Unsupervised machine learning model to predict cognitive impairment in subcortical ischemic vascular disease.

INTRODUCTION: It is challenging to predict which patients who meet criteria for subcortical ischemic vascular disease (SIVD) will ultimately progress to subcortical vascular cognitive impairment (SVCI). METHODS: We collected clinical information, neuropsychological assessments, T1 imaging, diffusion tensor imaging, and resting-state functional magnetic resonance imaging from 83 patients with SVCI and 53 age-matched patients with SIVD without cognitive impairment. We built an unsupervised machine learning model to isolate patients with SVCI. The model was validated using multimodal data from a

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 36786521Открыть статью

Unsupervised Machine Learning for Assessment of Left Ventricular Diastolic Function and Risk Stratification.

BACKGROUND: The 2016 American Society of Echocardiography guidelines have been widely used to assess left ventricular diastolic function. However, limitations are present in the current classification system. The aim of this study was to develop a data-driven, unsupervised machine learning approach for diastolic function classification and risk stratification using the left ventricular diastolic function parameters recommended in the 2016 American Society of Echocardiography guidelines; the guideline grading was used as the reference standard. METHODS: Baseline demographics, heart failure hos

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 35840082Открыть статью

Characterization of clinical patterns of dengue patients using an unsupervised machine learning approach.

BACKGROUND: Despite the greater sensitivity of the new dengue clinical classification proposed by the World Health Organization (WHO) in 2009, there is a need for a better definition of warning signs and clinical progression of dengue cases. Classic statistical methods have been used to evaluate risk criteria in dengue patients, however they usually cannot access the complexity of dengue clinical profiles. We propose the use of machine learning as an alternative tool to identify the possible characteristics that could be used to develop a risk criterion for severity in dengue patients. METHOD

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 31331271Открыть статью

Unsupervised Machine-Learning-Based Endotype Discovery Using Iterative Resampling in Dupilumab-Treated Patients.

Asthma is a heterogeneous inflammatory disorder involving multiple immune pathways, frequently presenting alongside comorbidities such as chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP). Although biologic therapies such as dupilumab have shown clinical efficacy, the molecular mechanisms underlying variable treatment responses remain poorly understood. This study aimed to characterize transcriptomic patterns that distinguish asthmatic patients from healthy controls and to evaluate transcriptomic changes induced by dupilumab. Whole-blood RNA-seq was performed in 66 samples, 18 patients (G0) wi

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 42352987Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты