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

5326 публикаций

Поиск: 164 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1392 с найденным полным текстом

Predictive patterns of cesarean section utilisation under Indonesia's National Health Insurance following tariff reform: a machine learning analysis of hospital claims.

OBJECTIVES: To examine the predictive contributions of clinical, non-clinical and policy-related factors to cesarean section (C-section) utilisation under Indonesia's National Health Insurance (JKN) and to assess whether the predictive relationships differed between the periods before and after the 2023 Indonesia Case-Based Groups (INA-CBG) tariff reform. We developed and temporally evaluated machine learning models to determine whether non-clinical and tariff-related variables provided additional predictive information beyond clinical risk factors. DESIGN: Retrospective observational study u

СтатьяНаблюдательное 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 42705662Открыть статью

Global patterns of air pollution-attributable neonatal preterm birth mortality rates: a machine learning analysis using LSTM autoencoder and K-means clustering.

Neonatal preterm birth is a leading cause of neonatal mortality worldwide, and maternal exposure to air pollution is increasingly recognized as a contributing factor. Quantifying the global burden of deaths attributable to air pollution is essential for guiding interventions. Using data from the Global Burden of Disease (GBD) study, we examined country-level neonatal preterm birth deaths attributable to air pollution between 1990 and 2023. A Long Short-Term Memory (LSTM) autoencoder was employed to capture temporal patterns and anomalies in mortality rates, and K-means clustering (K-means) gro

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 42127915Открыть статью

Using machine learning analysis to describe patterns in tissue Doppler and speckle tracking echocardiography in patients with transposition of the great arteries after arterial switch operation.

BACKGROUND: Advanced echocardiographic techniques such as Tissue Doppler imaging (TDI) and speckle tracking echocardiography (STE) can detect more subtle changes in ventricular performance. We aimed to study the ventricular performance in patients with transposition of the great arteries (TGA) at mid-term follow-up after the arterial switch operation (ASO) with advanced echocardiographic techniques. In addition, we sought to discover new clinical phenotypes using unsupervised machine learning. METHODS: Conventional, TDI and STE echocardiographic parameters were prospectively obtained from 124

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 39926124Открыть статью

Dietary micronutrients, whole food patterns, and restless legs syndrome in coronary heart disease: A dual dietary profiling machine learning analysis using NHANES data.

BACKGROUND: The relationships between dietary patterns and restless legs syndrome (RLS) risk in patients with coronary heart disease (CHD) are poorly understood. This study aimed to identify dietary factors associated with RLS risk in this specific population. METHODS: We analyzed NHANES data (2005-2018) using two complementary dietary representations: micronutrient profiles and food-group profiles derived from the MyPyramid Equivalents Database linked to NHANES dietary recalls. Six machine-learning models were developed using Boruta for feature selection and SMOTE to address class imbalance.

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 42621229Открыть статью

Analysis of Validation Performance of a Machine Learning Classifier in Interstitial Lung Disease Cases Without Definite or Probable Usual Interstitial Pneumonia Pattern on CT Using Clinical and Pathology-Supported Diagnostic Labels.

We previously validated Fibresolve, a machine learning classifier system that non-invasively predicts idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) diagnosis. The system incorporates an automated deep learning algorithm that analyzes chest computed tomography (CT) imaging to assess for features associated with idiopathic pulmonary fibrosis. Here, we assess performance in assessment of patterns beyond those that are characteristic features of usual interstitial pneumonia (UIP) pattern. The machine learning classifier was previously developed and validated using standard training, validation, and test set

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 38343230Открыть статью

Spatiotemporal co-occurrence patterns and related risk factors of esophageal and lip and oral cavity cancers among older adults across 203 countries and territories: a machine learning-driven systematic analysis.

BACKGROUND: The country-level co-burden of esophageal cancer and lip and oral cavity cancer (LOC) among older adults remains poorly characterised. We examined global spatiotemporal patterns and associated population-level exposures. MATERIALS AND METHODS: We analyzed Global Burden of Disease 2021 data for adults ≥ 55 years across 203 countries and territories. Incidence rates were classified into quartile-based co-burden categories, comparing 1990-2021 trends with Socio-demographic Index (SDI) trajectories. After screening 58 candidate exposures, random forests and SHapley Additive exPlanatio

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 42693829Открыть статью

The development and validation of a novel programmed cell death-related signature based on machine learning analysis of 15 programmed cell death patterns for predicting prognosis and therapeutic response in high-grade serous ovarian carcinoma.

BACKGROUND: High-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) is the most prevalent and aggressive histological type of ovarian cancer. Predicting the prognosis of HGSOC remains challenging. Dysfunction of programmed cell death (PCD) is confirmed to be involved in the development and progression of ovarian cancer. The study aims to develop a PCD-related prognostic model to predict prognosis and treatment response in HGSOC patients. METHODS: Through mining The Cancer Genome Atlas of Ovarian Serous Carcinoma (TCGA-OV) dataset, we characterized the molecular patterns of HGSOC based on prognostic PCD-r

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 41158253Открыть статью

Systematic review and quantitative trend analysis of scientific quality in preclinical studies using rodent models of post-surgical pain.

Post-operative pain management is crucial, yet remains a global healthcare challenge with many patients suffering from unexpectedly severe acute pain, leading to impaired recovery and chronic pain. Post-operative pain models are useful for research and intervention development. However, there is substantial variability in design, reporting, and translational relevance. To provide an integrated map that links preclinical model choice, outcome domains, and methodological safeguards to clinical relevance, we conducted a systematic review and quantitative trend-analysis. We evaluated models, outco

СтатьяСистематический обзорПолный 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 41115489Открыть статью

Trend analysis and spatiotemporal distribution of leishmaniasis disease incidence in Sri Lanka: A detailed review from 2009 to 2023.

BACKGROUND: Leishmaniasis, a significant emerging and re-emerging zoonotic disease, has exhibited a marked increase in incidence globally and in Sri Lanka. Analyzing its incidence in different geographical locations provides insights into its transmission dynamics for designing and implementing control interventions. This study aimed to investigate the disease trends in Sri Lanka at the national level using statistical models. METHOD: Weekly records of leishmaniasis cases from 2009 to 2023 were accessed from the weekly epidemiology reports published by the Epidemiology Unit of the Ministry of

СтатьяОбзорПоддержка 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 40601715Открыть статью

Development trend analysis of ranolazine, based on bibliometrics.

BACKGROUND: Ranolazine is a highly effective inhibitor of the late sodium current and has been received approval from the FDA in 2006 for the treatment of chronic angina. To date, nearly 2000 papers have been published on it. It has demonstrated therapeutic potential in various fields, but uncertainties regarding its efficacy, safety risks, and limitations in expanding indications have hindered its clinical application. Therefore, we believe that the current period is the best time to conduct bibliometric analysis to overcome existing challenges and optimize interdisciplinary strategies. METH

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 41239703Открыть статью

Open-set long-tailed recognition via orthogonal prototype learning and false rejection correction.

Learning from data with long-tailed and open-ended distributions is highly challenging. In this work, we propose OLPR, which is a new dual-stream Open-set Long-tailed recognition framework based on orthogonal Prototype learning and false Rejection correction. It consists of a Probabilistic Prediction Learning (PPL) branch and a Distance Metric Learning (DML) branch. The former is used to generate prediction probability for image classification. The latter learns orthogonal prototypes for each class by computing three distance losses, which are the orthogonal prototype loss among all the protot

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 39423501Открыть статью

A Novel Multi-Task Teacher-Student Architecture With Self-Supervised Pretraining for 48-Hour Vasoactive-Inotropic Trend Analysis in Sepsis Mortality Prediction.

Sepsis is a major cause of ICU mortality, where early recognition and effective interventions are essential for improving patient outcomes. However, the vasoactive-inotropic score (VIS) varies dynamically with a patient's hemodynamic status, complicated by irregular medication patterns, missing data, and confounders, making sepsis prediction challenging. To address this, we propose a novel Teacher-Student multitask framework with self-supervised VIS pretraining via a Masked Autoencoder (MAE). The teacher model performs mortality classification and severity-score regression, while the student d

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 40956744Открыть статью

Trend analysis of medical expenses under DRG payment reform in China.

The impact and evolving trends of Diagnosis-Related Group (DRG) payment reform on inpatient medical expenses have drawn substantial academic and societal attention. However, there remains a notable gap in research focusing on the cost-control efficacy and its dynamic trends under this reform. Employing Mann-Whitney U testing, structural change analysis, and interrupted time-series methods, this study quantifies pre-post DRG reform shifts in inpatient expenditures, insurance compensation patterns, and expenditure trajectories. The results showed that per capita hospitalization expenses decrease

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 41125687Открыть статью

Dietary patterns and chronic prostatitis: a symptom severity prediction model based on nutritional clustering and machine learning.

BACKGROUND: Chronic prostatitis/chronic pelvic pain syndrome (CP/CPPS) has a multifactorial etiology where diet is considered an important factor. This study aimed to develop a predictive model for CP/CPPS symptom severity by analyzing food frequency questionnaire (FFQ) data with machine learning techniques, providing a basis for personalized nutritional interventions. METHODS: This study included 313 patients with CP/CPPS. We used principal component analysis (PCA) to extract dietary patterns from FFQ data and applied LASSO regression to select key predictors of symptom severity. Subsequentl

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 41635905Открыть статью

Seasonal trend analysis of sporotrichosis with zoonotic potential.

Sporotrichosis is a zoonotic subcutaneous mycosis caused by fungi of the genus Sporothrix. It is considered a neglected disease, already reported in almost all Brazilian states in both animals and humans, highlighting the urgent need to understand the disease's behavior to guide public control and surveillance policies. Therefore, the objective of this study was to elucidate the hypothesis of seasonality in sporotrichosis based on the cases recorded in the municipality of Guarulhos, where notification is mandatory. For this purpose, animal sporotrichosis cases from 2016 to 2023 were provided b

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 40752149Открыть статью

Prostate cancer in Türkiye: Trend analysis of incidence and mortality rates.

Prostate cancer is a significant global health concern, with substantial regional variations in incidence and mortality rates. In Türkiye, it's the second most common cancer and fourth leading cause of cancer-related deaths among men. This study aims to analyze trends in prostate cancer incidence and mortality rates in Türkiye. Prostate cancer trends in Türkiye is analyzed by using data of incidence from Türkiye Cancer Statistics Reports and mortality from TurkStat. Trends in incidence and mortality rates were analyzed using Joinpoint regression, evaluating average annual percentage changes an

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 40684524Открыть статью

Forecasting high-risk areas for dengue outbreaks in China: A trend analysis of Aedes albopictus and Aedes aegypti distributions from 2014 to 2030.

BACKGROUND: Global warming, urbanization and the resumption of global population movements post-COVID-19 have made the prevention and control of dengue and its vector transmission more challenging. To tackle this issue, this study evaluated and predicted the suitable habitats of Aedes albopictus and Aedes aegypti in China. This study aims to identify the key influencing factors, analyze patterns of habitat expansion and contraction, and explore regions in China at risk of dengue fever outbreaks in the future. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: This study utilized mosquito distribution data from

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 40632736Открыть статью

Infant mortality in Brazil from 2000 to 2020: a study of spatial and trend analysis.

BACKGROUND: The Infant Mortality Rate assesses the deaths occurring in children under one year of age and serves as an important health indicator in mapping the living conditions of a given society. The aim of the present study is to evaluate the epidemiological trends of infant mortality in Brazil from 2000 to 2020, based on the most prevalent chapters of the International Classification of Diseases. METHODS: This is an ecological and retrospective study conducted using secondary data collection. The country of origin for the study is Brazil. The dependent variable of the study is infant mor

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 40065219Открыть статью

Application of machine learning in osteoporosis screening: a narrative review.

Machine learning has the potential to address limitations of traditional osteoporosis screening through advanced data processing and pattern recognition capabilities. This review provides a critical analysis of ML applications in opportunistic screening, precision risk assessment, and quantitative bone quality analysis, while addressing current implementation challenges and future research directions to enhance early diagnosis, reduce fracture risk, and improve patient outcomes. As a narrative synthesis, this review highlights strategic directions and translational challenges rather than provi

СтатьяОбзорПолный 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 41965453Открыть статью

Socioeconomic inequalities in prostate cancer mortality in Canada: Three decades trend analysis.

In Canada, prostate cancer is the most diagnosed cancer among males and the third leading cause of cancer-related deaths accounting for 10 % of all cancer fatalities in males. This study examines socioeconomic inequalities in prostate cancer mortality among the Canadian male population. Using a dataset compiled at the census division level (n = 280) from sources including the Canadian Vital Statistics Deaths database and the Canadian Census of Population for the years 1992, 1996, 2001, 2006, and 2016, as well as the 2011 National Household Survey, we investigated socioeconomic inequalities in

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

PMID 40483924Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты