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

Identification of Key lncRNAs in Gout Under Copper Death and Iron Death Mechanisms: A Study Based on ceRNA Network Analysis and Random Forest Algorithm.

This study focused on identifying potential key lncRNAs associated with gout under the mechanisms of copper death and iron death through ceRNA network analysis and Random Forest (RF) algorithm, which aimed to provide new insights into the molecular mechanisms of gout, and potential molecular targets for future therapeutic strategies of gout. Initially, we conducted an in-depth bioinformatics analysis of gout microarray chips to screen the key cuproptosis-related genes (CRGs) and key ferroptosis-related genes (FRGs). Using these data, we constructed a key ceRNA network for gout. Finally, key ln

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 38472694Открыть статью

Estimating the Prevalence of Injection Drug Use Among Acute Hepatitis C Cases From a National Surveillance System: Application of Random Forest-Based Multiple Imputation.

BACKGROUND: Injection drug use (IDU) is a major contributor to the syndemic of viral hepatitis, human immunodeficiency virus, and drug overdose. However, information on IDU is frequently missing in national viral hepatitis surveillance data, which limits our understanding of the full extent of IDU-associated infections. Multiple imputation by chained equations (MICE) has become a popular approach to address missing data, but its application for IDU imputation is less studied. METHODS: Using the 2019-2021 National Notifiable Diseases Surveillance System acute hepatitis C case data and publicly

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 39041767Открыть статью

Wastewater-based prediction of COVID-19 cases using a random forest algorithm with strain prevalence data: A case study of five municipalities in Latvia.

Wastewater-based epidemiology (WBE) is a rapid and cost-effective method that can detect SARS-CoV-2 genomic components in wastewater and can provide an early warning for possible COVID-19 outbreaks up to one or two weeks in advance. However, the quantitative relationship between the intensity of the epidemic and the possible progression of the pandemic is still unclear, necessitating further research. This study investigates the use of WBE to rapidly monitor the SARS-CoV-2 virus from five municipal wastewater treatment plants in Latvia and forecast cumulative COVID-19 cases two weeks in advanc

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 37268136Открыть статью

Construction and evaluation of prognostic models of ECMO in elderly patients with cardiogenic shock based on BP neural network, random forest, and decision tree.

OBJECTIVE: To analyze the predictive effect of a back propagation (BP) neural network, random forest (RF) and decision tree model on the prognosis of elderly patients with cardiogenic shock after extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). METHODS: This is a retrospective analysis of the clinical data of elderly patients with cardiogenic shock (258 cases) who underwent ECMO in People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region from January 2016 to January 2022. All patients were followed up for 6 months after ECMO treatment. The prognosis was evaluated, and the prognostic factors were anal

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 37560218Открыть статью

Early Prediction of Left Ventricular Reverse Remodeling in First-Diagnosed Idiopathic Dilated Cardiomyopathy: A Comparison of Linear Model, Random Forest, and Extreme Gradient Boosting.

Introduction: Left ventricular reverse remodeling (LVRR) is associated with decreased cardiovascular mortality and improved cardiac survival and also crucial for therapeutic options. However, there is a lack of an early prediction model of LVRR in first-diagnosed dilated cardiomyopathy. Methods: This single-center study included 104 patients with idiopathic DCM. We defined LVRR as an absolute increase in left ventricular ejection fraction (LVEF) from >10% to a final value >35% and a decrease in left ventricular end-diastolic diameter (LVDd) >10%. Analysis features included demographic characte

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 34422921Открыть статью

Improving dengue fever predictions in Taiwan based on feature selection and random forests.

BACKGROUND: Dengue fever is a well-studied vector-borne disease in tropical and subtropical areas of the world. Several methods for predicting the occurrence of dengue fever in Taiwan have been proposed. However, to the best of our knowledge, no study has investigated the relationship between air quality indices (AQIs) and dengue fever in Taiwan. RESULTS: This study aimed to develop a dengue fever prediction model in which meteorological factors, a vector index, and AQIs were incorporated into different machine learning algorithms. A total of 805 meteorological records from 2013 to 2015 were

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 38509486Открыть статью

Integrated Machine Learning and Statistical Interpretation of Malachite Green Removal by SDBS-Modified Ostrich Bone Waste: A Comparative Random Forest, Bayesian Regression, and LMG Analysis.

The development of sustainable adsorbents and reliable predictive tools for dye-contaminated wastewater treatment remains an important challenge in environmental engineering. In this study, the adsorption of malachite green (MG) dye onto sodium dodecyl benzene sulfonate (SDBS)-modified ostrich bone waste was investigated using an integrated modeling framework combining Lindeman-Merenda-Gold (LMG) analysis, Bayesian Regression (BR), and Random Forest (RF) modeling. 52 experimental conditions (each measured in triplicate) were analyzed to evaluate the influence of pH, contact time, initial dye c

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 42883249Открыть статью

Random Survival Forest Versus Elastic-Net Regularized Cox Regression for Survival Prediction in Acute Myeloid Leukemia at Distinct Treatment Time Points: Model Performance Comparison Study.

BACKGROUND: Risk group stratification based on the prediction of survival of patients with acute myeloid leukemia (AML) is complex. Despite common risk group categorization guidelines, the overall prognosis remains poor. Machine learning techniques have been shown to provide more accurate risk group stratification than conventional approaches using trial data. However, many time-to-event (TTE) models do not use training sets constrained to specific time windows, instead using aggregations of trial data. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the performance of (1) random survival forest (RSF

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 42054649Открыть статью

Prediction of total iodine dose of I-131 therapy for Graves' hyperthyroidism achieved remission status: a random forest regressor model approach to assess treatment efficacy.

OBJECTIVE: Graves' hyperthyroidism (GH) presents significant challenges in optimizing Iodine-131 (I-131) therapy, largely due to the variability in patient responses and the limitations of traditional dosing methods. This study aimed to develop and validate a Random Forest Regressor (RFR) model to predict the effective total iodine dose (TID) necessary to achieve remission in patients with GH, thereby enhancing precision and individualization in patient management. METHODS: A retrospective cohort study design was employed, analyzing comprehensive clinical data from 975 adult GH patients who a

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 41550871Открыть статью

Development of a Gait Independence Prediction Model in Patients With Stroke in a Convalescent Rehabilitation Ward: A Comparison of Decision Tree and Random Forest Models.

AIM: In this study, we aimed to examine the clinical utility of a classification and regression tree (CART) model for predicting independent ambulation at discharge based on physical function at admission to a convalescent rehabilitation ward, by comparing its performance with that of a random forest (RF) model. Seventy-three patients with stroke admitted to a convalescent rehabilitation ward were included. METHODS: Independent ambulation at discharge was defined using the Functional Independence Measure (FIM) locomotion item (walk/wheelchair): patients with a score ≥6 and ambulation as the 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 42011454Открыть статью

Classification of food security status in disaster-prone areas: a comparative analysis of machine learning models using Support Vector Machine, Random Forest, and Logistic Regression.

Food security assessment in disaster-prone areas requires accurate and adaptive approaches capable of capturing dynamic production-consumption relationships. This study aims to develop and evaluate machine learning-based classification models for determining regional food security status using a Food Security Index (FSI), defined as the ratio of local food production to annual consumption requirements with an added safety buffer. Three algorithms were compared: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Logistic Regression (LR). Model performance was evaluated using k-fold cross-val

СтатьяСравнительное 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 42233850Открыть статью

A novel hybrid model for species distribution prediction of soil-transmitted helminthiasis (STH) under soil temperature conditions using Random Forest and Particle Swarm Optimization Algorithm.

Soil Transmitted Helminthiases (STH) are among the most common neglected tropical diseases in Nigeria, primarily transmitted through soil contaminated with human feces, which prompted this research on the effect of ecological factors such as soil temperature on the distribution of STH in Nigeria. Environmental factors, particularly soil temperature, play crucial roles in determining STH distribution patterns by influencing helminth egg development and survival rates Given the Global Epidemiological Studies on how STH infection prevalence suggest significantly that land surface temperature, and

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 41748615Открыть статью

Random forest analysis of the relative importance of meteorological indicators for heatstroke cases in Japan based on the degree of severity and place of occurrence.

Heatstroke is a serious health concern in Japan. To reduce heatstroke risk, the government of Japan implemented the "Heatstroke Alert" nationwide in 2021, employing the wet bulb globe temperature (WBGT) as a criterion. Although the WBGT is a useful meteorological indicator for assessing the risk of heatstroke, other important meteorological indicators must also be investigated. Therefore, using a random forest approach, this study analyzed the relative importance of several meteorological indicators, including those representing heat acclimatization, for each of the 47 Japanese prefectures. Us

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 39341531Открыть статью

Random forest classification as a tool in epidemiological modelling: Identification of farm-specific characteristics relevant for the occurrence of Fasciola hepatica on German dairy farms.

Fasciola hepatica is an internal parasite of both human and veterinary relevance. In order to control fasciolosis, a multitude of attempts to predict the risk of infection such as risk maps or forecasting models have been developed. These attempts mainly focused on the influence of geo-climatic and meteorological features. Predicting bovine fasciolosis on farm level taking into account farm-specific settings yet remains challenging. In the present study, a new methodology for this purpose, a data-driven machine learning approach using a random forest classification algorithm was applied to a c

СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка 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 38128054Открыть статью

Serological indices and ultrasound variables in predicting the staging of hepatitis B liver fibrosis: A comparative study based on random forest algorithm and traditional methods.

OBJECTIVE: To compare the diagnostic efficacy of serological indices and ultrasound (US) variables in hepatitis B virus (HBV) liver fibrosis staging using random forest algorithm (RFA) and traditional methods. METHODS: The demographic and serological indices and US variables of patients with HBV liver fibrosis were retrospectively collected and divided into serology group, US group, and serology + US group according to the research content. RFA was used for training and validation. The diagnostic efficacy was compared to logistic regression analysis (LRA) and APRI and FIB-4 indices. RESULTS:

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 36647969Открыть статью

Identifying low-PM2.5 exposure commuting routes for cyclists through modeling with the random forest algorithm based on low-cost sensor measurements in three Asian cities.

Cyclists can be easily exposed to traffic-related pollutants due to riding on or close to the road during commuting in cities. PM2.5 has been identified as one of the major pollutants emitted by vehicles and associated with cardiopulmonary and respiratory diseases. As routing has been suggested to reduce the exposures for cyclists, in this study, PM2.5 was monitored with low-cost sensors during commuting periods to develop models for identifying low exposure routes in three Asian cities: Taipei, Osaka, and Seoul. The models for mapping the PM2.5 in the cities were developed by employing the ra

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 34848285Открыть статью

The impact of physical exercise on the flourishing level of vocational college students: an analysis based on random forest regression algorithm and moderated mediation model.

This study examined the associations among physical exercise, sensory processing sensitivity, depression-happiness, relational energy, and flourishing in vocational college students, with a focus on the serial mediating roles of sensory processing sensitivity and depression-happiness and the moderating role of relational energy. Using a multistage sampling design, 11,388 vocational college students from mainland China were surveyed. Physical exercise did not show a significant direct positive association with flourishing, but did so indirectly through sensory processing sensitivity and depress

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 42110252Открыть статью

Risk Factors for Postoperative Hemorrhage Following Thyroid Surgery: Results of a Case-Control Study and Development of a Stratified Risk Model Using Random Forest Analysis.

Background: Postoperative haemorrhage (POH) is a rare but potentially life-threatening complication of thyroid surgery, with an incidence of 0.6-4%. Early identification of patients at increased risk is critical to guide perioperative management, especially in the context of evolving surgical practices and increasing demand for outpatient procedures. Methods: We conducted an explorative, retrospective, single-centre case-control study using a prospectively documented quality assurance dataset including 9158 thyroidectomies (2012-2019). POH requiring revision (n = 104) were compared to matched

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 42513310Открыть статью

[Construction and evaluation of a risk prediction model for the progression of severe pneumonia to acute respiratory distress syndrome based on the random forest algorithm].

OBJECTIVE: To identify the risk factors for the progression of severe pneumonia to acute respiratory distress syndrome (ARDS) and to construct a prediction model based on the random forest algorithm, providing a basis for disease assessment, early intervention, and prognosis improvement in severe pneumonia. METHODS: A retrospective observational study was conducted. Patients with severe pneumonia admitted to the intensive care unit (ICU) of the Second Affiliated Hospital of Zunyi Medical University from January 2020 to May 2024 were enrolled. Data including general patient information, vital

СтатьяНаблюдательное исследованиеАннотация на английскомПолный 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 41876238Открыть статью

Infestation risk of the intermediate snail host of Schistosoma japonicum in the Yangtze River Basin: improved results by spatial reassessment and a random forest approach.

BACKGROUND: Oncomelania hupensis is only intermediate snail host of Schistosoma japonicum, and distribution of O. hupensis is an important indicator for the surveillance of schistosomiasis. This study explored the feasibility of a random forest algorithm weighted by spatial distance for risk prediction of schistosomiasis distribution in the Yangtze River Basin in China, with the aim to produce an improved precision reference for the national schistosomiasis control programme by reducing the number of snail survey sites without losing predictive accuracy. METHODS: The snail presence and absenc

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 34011383Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты