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

17638 публикаций

Поиск: 170 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом

Integrating random forests and propagation models for high-resolution noise mapping.

The adverse effects of long-term exposure to environmental noise on human health are of increasing concern. Noise mapping methods such as spatial interpolation and land use regression cannot capture complex relationships between environmental conditions and noise propagation or attenuation in a three-dimension (3D) built environment. In this study, we developed a hybrid approach by combining a traffic propagation model and random forests (RF) machine learning algorithm to map the total environment noise levels for daily average, daytime, nighttime, and day-evening-nighttime at 30 m × 30 m reso

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 33631139Открыть статью

Identification of genes and haplotypes that predict rheumatoid arthritis using random forests.

Random forest (RF) analysis of genetic data does not require specification of the mode of inheritance, and provides measures of variable importance that incorporate interaction effects. In this paper we describe RF-based approaches for assessment of gene and haplotype importance, and apply these approaches to a subset of the North American Rheumatoid Arthritis Consortium case-control data provided by Genetic Analysis Workshop 16. The RF analyses of 37 genes identified many of the same genes as logistic regression, but also suggested importance of certain single-nucleotide polymorphism and gene

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 20018062Открыть статью

Relevant feature set estimation with a knock-out strategy and random forests.

Group analysis of neuroimaging data is a vital tool for identifying anatomical and functional variations related to diseases as well as normal biological processes. The analyses are often performed on a large number of highly correlated measurements using a relatively smaller number of samples. Despite the correlation structure, the most widely used approach is to analyze the data using univariate methods followed by post-hoc corrections that try to account for the data's multivariate nature. Although widely used, this approach may fail to recover from the adverse effects of the initial analys

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 26272728Открыть статью

Identification of individuals at high risk of developing rheumatoid arthritis: a balanced random forest model in a cohort of 1544 first-degree relatives.

OBJECTIVES: To identify in a genetically susceptible population individuals at higher risk of developing rheumatoid arthritis (RA) using a classification approach combining known epidemiological risk factors, serological biomarkers, genetics, clinical signs and symptoms. METHODS: We used data from the prospective SCREEN-RA (Evaluation of a SCREENing strategy for Rheumatoid Arthritis) cohort of 1540 first-degree relatives of RA patients (RA-FDRs). The primary outcome was the development of RA. Additionally, we used seropositive inflammatory arthritis (IA) as a secondary outcome for exploratory

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 41314668Открыть статью

Insights into serum metabolic biomarkers for early detection of incident diabetic kidney disease in Chinese patients with type 2 diabetes by random forest.

Diabetic kidney disease (DKD) is a leading cause of end-stage renal disease (ESRD) worldwide. Early detection is critical for the risk stratification and early intervention of progressive DKD. Serum creatinine (sCr) and urine output are used to assess kidney function, but these markers are limited by their delayed changes following kidney pathology, and lacking of both sensitivity and accuracy. Hence, it is essential to illustrate potential diagnostic indicators to enhance the precise prediction of early DKD. A total of 194 Chinese individuals include 30 healthy participants (Stage 0) and 164

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 38349886Открыть статью

Hyperspectral imaging and deep learning for quantification of Clostridium sporogenes spores in food products using 1D- convolutional neural networks and random forest model.

Clostridium sporogenes spores are used as surrogates for Clostridium botulinum, to verify thermal exposure and lethality in sterilization regimes by food industries. Conventional methods to detect spores are time-consuming and labour intensive. The objectives of this study were to evaluate the feasibility of using hyperspectral imaging (HSI) and deep learning approaches, firstly to identify dead and live forms of C. sporogenes spores and secondly, to estimate the concentration of spores on culture media plates and ready-to-eat mashed potato (food matrix). C. sporogenes spores were inoculated b

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 34399549Открыть статью

Explainable machine learning for predicting lower extremity deep vein thrombosis in traumatic brain injury patients: development of a SHAP-guided Random Forest model.

BACKGROUND: Lower extremity deep vein thrombosis (LEDVT) is a common and clinically important complication after traumatic brain injury (TBI). Early identification of patients at increased thrombotic risk remains challenging. We aimed to develop and internally validate an interpretable machine-learning model for predicting LEDVT in patients with TBI. METHODS: In this retrospective observational study, we analyzed 248 consecutive patients with TBI treated at Qinghai University Affiliated Hospital between August 2024 and December 2025. Patients were randomly assigned to a training cohort (n = 1

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 42581926Открыть статью

Assessing spatio-temporal coupling between intangible cultural heritage and rural development in China (2013-2022) through coupling coordination analysis and random-forest prediction.

This study analyzes panel data from 31 provinces in China spanning 2013 to 2022, employing the entropy value approach and the coupling coordination degree model to assess the coupling coordination level between intangible cultural heritage and rural development. Data sourced from the China Cultural Heritage and Tourism Statistical Yearbook, the National Bureau of Statistics of China, and other official data. This study analyzes the dynamic development and spatial relationship between the two with the help of the Moran's I index, kernel density estimation, and Markov chains. Second, using the v

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 42277411Открыть статью

Status Quo of Mental Health and Influencing Factors Among Older Adults in Different Living Situations: A Random Forest Analysis Based on CHARLS Data.

PURPOSE: To determine the status of depression and its key influencing factors among Chinese older adults in different living situations. METHOD: Data of 7,092 older adults were obtained from the China Health and Retirement Longitudinal Survey. This study analyzed key variables influencing depressive symptoms using random forest modeling and logistic regression. RESULTS: The prevalence of depressive symptoms in older adults is 33.2%, with the highest prevalence of depression in older adults living alone (41.2%). Cognitive functioning and life satisfaction are psychological factors that affec

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 39874545Открыть статью

Application of random survival forest to establish a nomogram combining clinlabomics-score and clinical data for predicting brain metastasis in primary lung cancer.

PURPOSE: To establish a nomogram for predicting brain metastasis (BM) in primary lung cancer at 12, 18, and 24 months after initial diagnosis. METHODS: In this study, we included 428 patients who were diagnosed with primary lung cancer at Harbin Medical University Cancer Hospital between January 2020 and January 2022. The endpoint event was BM. The patients were randomly categorized into two groups in a 7:3 ratio: training (n = 299) and validation (n = 129) sets. Least absolute shrinkage and selection operator was utilized to analyze the laboratory test results in the training set. Furthermor

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 39225959Открыть статью

Prediction of subpectoral direct-to-implant breast reconstruction failure based on random forest and logistic regression algorithms: A multicenter study in Chinese population.

BACKGROUND: Few studies have been conducted on direct-to-implant (DTI) breast reconstruction failure, and consistent conclusions are lacking. Thus, this study aimed to comprehensively analyze the risk factors of reconstruction failure. METHODS: Patients who underwent DTI breast reconstruction after mastectomy at a single center between July 18, 2014, and January 13, 2020, were retrospectively included in this study. Two algorithms, random forest and logistic regression, were employed to construct models that analyzed the complications and risk factors of reconstruction failure. Subsequently,

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 39700848Открыть статью

The Type 1 Diabetes and EXercise Initiative: Predicting Hypoglycemia Risk During Exercise for Participants with Type 1 Diabetes Using Repeated Measures Random Forest.

Objective: Exercise is known to increase the risk for hypoglycemia in type 1 diabetes (T1D) but predicting when it may occur remains a major challenge. The objective of this study was to develop a hypoglycemia prediction model based on a large real-world study of exercise in T1D. Research Design and Methods: Structured study-specified exercise (aerobic, interval, and resistance training videos) and free-living exercise sessions from the T1D Exercise Initiative study were used to build a model for predicting hypoglycemia, a continuous glucose monitoring value <70 mg/dL, during exercise. Repeate

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 37294539Открыть статью

MRI-based random survival Forest model improves prediction of progression-free survival to induction chemotherapy plus concurrent Chemoradiotherapy in Locoregionally Advanced nasopharyngeal carcinoma.

BACKGROUND: The present study aimed to explore the application value of random survival forest (RSF) model and Cox model in predicting the progression-free survival (PFS) among patients with locoregionally advanced nasopharyngeal carcinoma (LANPC) after induction chemotherapy plus concurrent chemoradiotherapy (IC + CCRT). METHODS: Eligible LANPC patients underwent magnetic resonance imaging (MRI) scan before treatment were subjected to radiomics feature extraction. Radiomics and clinical features of patients in the training cohort were subjected to RSF analysis to predict PFS and were tested

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 35794590Открыть статью

Incorporating space and time into random forest models for analyzing geospatial patterns of drug-related crime incidents in a major U.S. metropolitan area.

The opioid crisis has hit American cities hard, and research on spatial and temporal patterns of drug-related activities including detecting and predicting clusters of crime incidents involving particular types of drugs is useful for distinguishing hot zones where drugs are present that in turn can further provide a basis for assessing and providing related treatment services. In this study, we investigated spatiotemporal patterns of more than 52,000 reported incidents of drug-related crime at block group granularity in Chicago, IL between 2016 and 2019. We applied a space-time analysis framew

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 33828350Открыть статью

Segmentation of the Cerebellar Peduncles Using a Random Forest Classifier and a Multi-object Geometric Deformable Model: Application to Spinocerebellar Ataxia Type 6.

The cerebellar peduncles, comprising the superior cerebellar peduncles (SCPs), the middle cerebellar peduncle (MCP), and the inferior cerebellar peduncles (ICPs), are white matter tracts that connect the cerebellum to other parts of the central nervous system. Methods for automatic segmentation and quantification of the cerebellar peduncles are needed for objectively and efficiently studying their structure and function. Diffusion tensor imaging (DTI) provides key information to support this goal, but it remains challenging because the tensors change dramatically in the decussation of the SCPs

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 25749985Открыть статью

Analysis of influencing factors and equity in health education for mobile populations based on random forest model: evidence from the China migrants dynamic survey.

BACKGROUND: Strengthening health education is an important measure to improve the health of mobile populations and a key objective of China's basic public health services. Existing studies demonstrate that health education affects the health of mobile populations, but insufficient attention is paid to the importance of factors that influence health education. Moreover, few studies examine how these factors contribute to health education equity among mobile populations in China. Therefore, this study aims to reveal the importance of factors affecting health education based on a comprehensive un

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 40406091Открыть статью

Ranking Nursing Diagnoses by Predictive Relevance for Intensive Care Unit Transfer Risk in Adult and Pediatric Patients: A Machine Learning Approach with Random Forest.

Background/Objectives: In hospital settings, the wide variability of acute and complex chronic conditions-among both adult and pediatric patients-requires advanced approaches to detect early signs of clinical deterioration and the risk of transfer to the intensive care unit (ICU). Nursing diagnoses (NDs), standardized representations of patient responses to actual or potential health problems, reflect nursing complexity. However, most studies have focused on the total number of NDs rather than the individual role each diagnosis may play in relation to outcomes such as ICU transfer. This study

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 40508953Открыть статью

Identifying Risk Factors for Graft Failure due to Chronic Rejection < 15 Years Post-Transplant in Pediatric Kidney Transplants Using Random Forest Machine-Learning Techniques.

BACKGROUND: Chronic rejection forms the leading cause of late graft loss in pediatric kidney transplant recipients. Despite improvement in short-term graft outcomes, chronic rejection impedes comparable progress in long-term graft outcomes. METHODS: Data from the national Standard Transplant Analysis and Research (STAR) quarterly file from 1987 to 2023, provided by the Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN), and machine-learning techniques were leveraged to determine novel risk factors for graft failure due to chronic rejection in pediatric kidney transplants. A predictive model

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 39981772Открыть статью

Predicting age at onset of type 1 diabetes in children using regression, artificial neural network and Random Forest: A case study in Saudi Arabia.

The rising incidence of type 1 diabetes (T1D) among children is an increasing concern globally. A reliable estimate of the age at onset of T1D in children would facilitate intervention plans for medical practitioners to reduce the problems with delayed diagnosis of T1D. This paper has utilised Multiple Linear Regression (MLR), Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF) to model and predict the age at onset of T1D in children in Saudi Arabia (S.A.) which is ranked as the 7th for the highest number of T1D and 5th in the world for the incidence rate of T1D. De-identified data between

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 35226685Открыть статью

Position-specific lower extremity performance and machine learning-based injury-risk screening classification in adult male basketball players: a random forest and SHAP approach.

BACKGROUND: Basketball imposes high position-dependent neuromuscular demands that predispose athletes to lower extremity injuries. Machine learning offers the potential to identify multivariable risk-screening patterns that single-threshold approaches miss. This study aimed to (1) compare position-specific lower extremity performance profiles across five playing positions and (2) develop and explain a Random Forest (RF) classifier of a composite, evidence-based injury-risk screening index in adult male basketball players, interpreted via SHapley Additive exPlanations (SHAP). No injuries were p

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 42800880Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты