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

5371 публикаций

Поиск: 92 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1392 с найденным полным текстом

Machine learning-based model for predicting contralateral central lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma with isthmus proximity.

BACKGROUND: Papillary thyroid carcinoma (PTC) originating from the isthmus exhibits a marked tendency for contralateral central lymph nodes (Cont-CLNs) metastasis. To accurately assess this risk, this study aims to establish and validate an individualized predictive model for contralateral central zone lymph node metastasis in PTC with isthmus proximity using machine learning algorithms. METHODS: This retrospective study analyzed 1,672 patients with PTC. Based on tumor location, patients were categorized into a group with PTC with isthmus proximity and a non-isthmic group to compare the incid

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 41585800Открыть статью

Effective dysphonia detection using feature dimension reduction and kernel density estimation for patients with Parkinson's disease.

Detection of dysphonia is useful for monitoring the progression of phonatory impairment for patients with Parkinson's disease (PD), and also helps assess the disease severity. This paper describes the statistical pattern analysis methods to study different vocal measurements of sustained phonations. The feature dimension reduction procedure was implemented by using the sequential forward selection (SFS) and kernel principal component analysis (KPCA) methods. Four selected vocal measures were projected by the KPCA onto the bivariate feature space, in which the class-conditional feature densitie

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 24586406Открыть статью

Traumatic in-cerebration due to conveyor machine accident - A distinctive injury pattern case report.

Cranio-cerebral trauma due to crush injury is a commonly encountered cause of death in forensic practice. These mostly occur due to static loading of the head and often present as compound comminuted skull fractures with brain parenchyma extruding out of the body. In the present case, the head crushing injury occurred due to machine entrapment while the conveyor system continued to be operational. This resulted in cranio-caudal migration of the brain matter into the respiratory and gastro-intestinal tracts due to the combined normal compression, translational shear and rotational traction forc

Клинический случайСтатьяПолный 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 40857941Открыть статью

Local Outbreak of Listeria monocytogenes Serotype 4b Sequence Type 6 Due to Contaminated Meat Pâté.

In January and February 2016, five cases of confirmed and two cases of probable infection due to Listeria monocytogenes serotype 4b, sequence type (ST) 6 belonging to a single pulsed-field gel electrophoresis pulsotype pattern were registered in a region of southern Switzerland. L. monocytogenes was detected in blood samples (four cases) and pleural fluid (one case). Furthermore, L. monocytogenes 4b ST6 was detected in a stool sample of an asymptomatic person exposed to a common food. Forthwith, the food safety authority and a local gourmet meat producer reported L. monocytogenes contamination

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 28379731Открыть статью

Explainable machine learning algorithm for classifying resting-state functional MRI in amyotrophic lateral sclerosis.

BACKGROUND: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disease that affects multiple brain systems. Altered brain function can be observed through resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). While machine learning offers significant advantages in capturing complex signal patterns across numerous voxels, its decision-making process often lacks transparency. This study aimed to develop an explainable machine learning pipeline to classify patients with ALS and healthy control (HC) using rs-fMRI data. METHODS: Thirty patients with ALS and 30 HCs were enrol

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 41308261Открыть статью

Identification of palmitoylated biomarkers in non-alcoholic fatty liver disease via integrated bioinformatics analysis and machine learning.

Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a global health challenge with complex pathogenesis and limited diagnostic biomarkers. Palmitoylation, a post-translational modification, has emerged as a critical regulator in metabolic disorders, yet its role in NAFLD remains underexplored. This study integrated bioinformatics analysis and machine learning to identify palmitoylation-related biomarkers for NAFLD. Transcriptomic datasets from human liver tissues were analyzed to identify differentially expressed genes (DEGs) and co-expression modules via WGCNA. Intersection analysis revealed 60 palm

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 40751069Открыть статью

Identifying key features for determining the patterns of patients with functional dyspepsia using machine learning.

BACKGROUND AND AIMS: Pattern identification (PI) provides a basis for understanding disease symptoms and signs. The aims of this study are to extract features for identifying conventional PI types from the questionnaire data of patients with functional dyspepsia (FD) through supervised learning methods, and to compare them with another set of features for novel PI types identified with unsupervised learning. METHODS: In total, 153 patients with FD were invited to complete the Standardized Tool for Pattern Identification of Functional Dyspepsia (STPI-FD) questionnaire. Supervised analysis usin

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 41141857Открыть статью

Children identified for classroom-based math support show altered resting-state connectivity in parietal brain regions.

Approximately 25% of school-age children experience mathematics difficulties (MD). Mathematics skills have been correlated with resting-state functional connectivity (rsFC) between parietal brain regions, including the intraparietal sulcus (IPS) and the angular gyrus (AG), and a fronto-parietal network. However, the patterns of rsFC in children with MD remain less clear. This study conducted a seed-to-voxel analysis contrasting the rsFC profiles of 46 1st graders with MD (mean age = 6.95, sd = 0.34) and 60 1st graders with typical achievement (mean age = 7.08, sd = 0.38) in subdivisions of the

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 40707592Открыть статью

Stress hyperglycemia ratio improves machine learning-based mortality risk prediction in critically ill COVID-19 patients: a multicenter retrospective study.

BACKGROUND: The stress hyperglycemia ratio (SHR), which quantifies the degree of acute hyperglycemia relative to a patient’s chronic glycemic background, serves as a biomarker reflecting acute metabolic dysregulation, yet its association with mortality among critical ill COVID-19 patients remains ambiguous. This study aims to elucidate this relationship and integrate SHR into machine learning models to predict mortality risk. METHOD: This study retrospectively analyzed critically ill COVID-19 patients from the Northwestern ICU (NWICU) database. The primary and secondary outcomes were all-cause

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 41545930Открыть статью

Incidence, mortality, and burden of Parkinson's disease in China: A time-trend analysis and comparison with the global burden based on Global Burden of Disease Study 2021.

BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a leading cause of death and disability worldwide, and is associated with a significant Global Burden of Disease (GBD). We analyzed the trends in PD incidence, mortality, and disability-adjusted life year (DALY) burden in China, and compared them with global data. METHODS: Estimates and 95% uncertainty intervals (UIs) for incidence, mortality, DALYs, years lived with disability (YLDs), and years of life lost (YLLs) for PD were extracted from the GBD, Injuries, and Risk Factors Study 2021. We describe the epidemiology of PD at global and Chinese levels,

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 41199475Открыть статью

Novel insight on marker genes and pathogenic peripheral neutrophil subtypes in acute pancreatitis.

Acute pancreatitis is a common critical and acute gastrointestinal disease worldwide, with an increasing percentage of morbidity. However, the gene expression pattern in peripheral blood has not been fully analyzed. In addition, the mechanism of coronavirus disease 2019 (COVID-19)-induced acute pancreatitis has not been investigated. Here, after bioinformatic analysis with machine-learning methods of the expression data of peripheral blood cells and validation in local patients, two functional gene modules in peripheral blood cells of acute pancreatitis were identified, and S100A6, S100A9, and

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 36072587Открыть статью

Integrated Cross-Platform Analysis Reveals Candidate Variants and Linkage Disequilibrium-Defined Loci Associated with Osteoporosis in Korean Postmenopausal Women.

Background: Osteoporosis is highly prevalent in postmenopausal women, yet genome-wide association studies often miss disease-relevant variants because of incomplete single nucleotide polymorphism (SNP) coverage and platform-specific limitations. We aimed to identify genetic contributors to osteoporosis risk by integrating two exome-based genotyping platforms with multilayer analytic approaches. Methods: We analyzed extreme osteoporosis phenotypes in Korean postmenopausal women from the Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES) Ansan-Anseong cohorts using the Illumina Infinium HumanExome Bea

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 41515648Открыть статью

Identification of hub genes in myocardial infarction by bioinformatics and machine learning: insights into inflammation and immune regulation.

OBJECTIVE: This study aims to identify and validate key genes involved in the progression of myocardial infarction (MI) and to investigate their roles in inflammatory response, immune regulation, and myocardial remodeling. A systematic analysis will be conducted using bioinformatics and machine learning methods. METHODS: Gene expression data of GSE60993, GSE61144, GSE66360 and GSE48060 from four datasets were collected from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Differentially expressed genes (DEGs) between MI samples and normal samples were screened by the limma package. Weighted gene c

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 40630623Открыть статью

A multi-biomarker machine learning approach for early prediction of interstitial lung disease in rheumatoid arthritis.

BACKGROUND: Interstitial lung disease (ILD) is a severe complication affecting 10-30% of rheumatoid arthritis (RA) patients. Current diagnostic methods typically detect ILD only after substantial lung damage has occurred. This delay emphasizes the need for early detection strategies. This study aims to develop and validate machine learning models for early RA-ILD prediction and identify key predictive biomarkers. METHODS: We conducted a cross-sectional study enrolling 149 RA patients (84 with ILD, 65 without ILD) between January 2020 and December 2023. We evaluated demographic characteristics

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 40814094Открыть статью

A single-joint multi-task motor imagery EEG signal recognition method based on Empirical Wavelet and Multi-Kernel Extreme Learning Machine.

BACKGROUND: In the pursuit of finer Brain-Computer Interface commands, research focus has shifted towards classifying EEG signals for multiple tasks. While single-joint multitasking motor imagery provides support, distinguishing between EEG signals from the same joint remains challenging due to their similar brain spatial distribution. NEW METHOD: We designed experiments involving three motor imagery tasks-wrist extension, wrist flexion, and wrist abduction-with six participants. Based on this, a single-joint multi-task motor imagery EEG signal recognition method using Empirical Wavelet Decom

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 38642806Открыть статью

Identification of shared diagnostic biomarkers and immune-related mechanisms between sepsis and thoracic aortic aneurysm based on integrated bioinformatics and machine learning approaches.

BACKGROUND: Sepsis and thoracic aortic aneurysm (TAA) share pathological features of inflammation and vascular dysfunction, yet their molecular connections remain unclear. METHODS: Transcriptomic datasets of sepsis and TAA from GEO were integrated to identify shared differentially expressed genes (DEGs). Functional enrichment and gene set enrichment analyses were performed to explore potential pathways. Machine learning models were applied to identify candidate genes with discriminatory potential, followed by immune infiltration analysis and assessment of gene expression in lipopolysaccharide

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 42848775Открыть статью

Explainable Machine Learning Reveals Pattern-Specific Drivers of Depression in Middle-Aged and Older Adults with Multimorbidity: A Nationwide Cross-Sectional Study from CHARLS.

Background/Objectives: Depression is a leading cause of disability among middle-aged and older adults, with its burden markedly amplified by multimorbidity. In rapidly aging China, distinct multimorbidity phenotypes interact with depressive symptoms through complex, non-linear pathways that traditional models struggle to capture. Interpretable machine learning offers high predictive accuracy alongside clinically transparent explanations, yet few studies have applied this approach to large national Chinese cohorts while stratifying by empirically derived multimorbidity patterns. The aim of this

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 42588309Открыть статью

Global Spatiotemporal Dynamics of African Swine Fever: An Integrated Multi-Scale Spatial and Time-Series Analysis.

African swine fever (ASF) poses a persistent and escalating threat to global swine production. To comprehensively characterize its global spatiotemporal dynamics from 1996 to 2025, we developed an integrated framework combining multi-distance spatial analysis and advanced time series forecasting, utilizing a dataset of 57,253 outbreak records. Our findings reveal a clear divergence in transmission patterns: wild boar accounted for approximately 70% of outbreaks and predominantly sustained transmission in Eastern Europe, whereas domestic pig outbreaks were largely concentrated in Southeast Asia

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 42357628Открыть статью

Developing and Assessing the Performance of a Machine Learning Model for Analyzing Drinking Behaviors in Minipigs for Experimental Research.

Monitoring experimental animals is essential for ethical, scientific, and financial reasons. Conventional observation methods are limited by subjectivity and time constraints. Camera-based monitoring combined with machine learning offers a promising solution for automating the monitoring process. This study aimed to validate and assess the performance of a machine learning model for analyzing drinking behavior in minipigs. A novel, vision-based monitoring system was developed and tested to detect drinking behavior in minipigs. The system, based on low-cost Raspberry Pi units, enabled on-site 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 41600198Открыть статью

Conventional and machine learning-based analysis of age, body weight and body height significance in knot position-related thyrohyoid and cervical spine fractures in suicidal hangings.

The thyrohyoid complex and cervical spine fracture distribution patterns may reflect the knot position as the force distribution by the noose to different neck regions may vary depending on it. Recently, machine learning models (MLm) were used to classify knot position through these fractures. The contribution of aging on the fracture susceptibility is better demonstrated, but data on body weight (BW) and height (BH) significance on this is more doubtful and MLm did not consider them. A retrospectively obtained autopsy data on sex, age, BW, BH and distribution of greater hyoid bone horn (GHH),

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 39891707Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты