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

4682 публикаций

Поиск: 370 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1104 с найденным полным текстом

Pharmacogenomics and Big Data in medical oncology: developments and challenges.

Medical oncology, through conventional chemotherapy as well as targeted drugs, remains an important component of cancer patient management, particularly for systemic disease. Despite advances in all areas of medical oncology, certain challenges persist in the form of drug resistance and severe normal tissue toxicity. These unwanted effects can be counteracted through a patient-tailored treatment approach, which in chemotherapy is translated as pharmacogenomics. This research field investigates the way genetic makeup influences a patient's response to various drugs with the aim to minimize tria

Полный текст 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 39483136Открыть статью

How to Cope with Big Data in Functional Analysis of the Esophagus.

INTRODUCTION: Esophageal motility disorders have a severe impact on patients' quality of life. While high-resolution manometry (HRM) is the gold standard in the diagnosis of esophageal motility disorders, intermittently occurring muscular deficiencies often remain undiscovered if they do not lead to an intense level of discomfort or cause suffering in patients. Ambulatory long-term HRM allows us to study the circadian (dys)function of the esophagus in a unique way. With the prolonged examination period of 24 h, however, there is an immense increase in data which requires personnel and time for

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 33447599Открыть статью

Make good use of big data: A home for everyone.

The ongoing COVID-19 pandemic should teach us some lessons at health, environmental and human levels toward more fairness, human cohesion and environmental sustainability. At a health level, the pandemic raises the importance of housing for everyone particularly vulnerable and homeless people to protect them from the disease and against other similar airborne pandemics. Here, I propose to make good use of big data along with 3D construction printers to construct houses and solve some major and pressing housing needs worldwide. Big data can be used to determine how many people do need accommoda

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 32863523Открыть статью

Use of big data in drug development for precision medicine.

Drug development has been a costly and lengthy process with an extremely low success rate and lack of consideration of individual diversity in drug response and toxicity. Over the past decade, an alternative "big data" approach has been expanding at an unprecedented pace based on the development of electronic databases of chemical substances, disease gene/protein targets, functional readouts, and clinical information covering inter-individual genetic variations and toxicities. This paradigm shift has enabled systematic, high-throughput, and accelerated identification of novel drugs or repurpos

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 27430024Открыть статью

Expectations and boundaries for Big Data approaches in social medicine.

It seems no longer possible to produce knowledge, even biological knowledge regardless of social, cultural and economic environments in which they were observed. Therefore never the term "social medicine" or more generally "social biology" has appeared more appropriate. This way of linking the social and the biological exceeds the sole social medicine by involving also other medical disciplines. As such, forensics, whose an important activity is represented by clinical forensics in charge of types of violence (physical, psychological, sexual, abuse) and persons held in custody could see its pr

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 29801952Открыть статью

Can big data answer the big questions about specific mental disorders? The example of obsessive-compulsive disorder.

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

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 42742604Открыть статью

Editorial: AI and big data integration in orthopedic regenerative medicine.

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

Редакционная 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 42358735Открыть статью

Diabetic Retinopathy Outcomes Among Unhoused Individuals: A Big Data Analysis.

PURPOSE: To evaluate diabetic retinopathy (DR) severity, vision-threatening complications (VTCs), treatment patterns, and longitudinal outcomes among unhoused individuals with diabetes compared with stably housed controls. METHODS: Using a large multicenter electronic health records network, patients with type 1 or type 2 diabetes were stratified by unhoused status via ICD-10 coding. Baseline DR severity, VTCs, and initial treatments were assessed across 9,643 unhoused and 1,180,509 housed patients. A secondary analysis requiring ≥6 months of ophthalmic follow-up yielded propensity score-matc

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 42262504Открыть статью

Big Data Science on T Cell Receptor-mediated Immune Regulation.

T cell receptors (TCRs) have a highly diverse sequence pattern resulting from the random recombination of gene components in the thymus. This diversity enables TCRs to distinguish between a wide range of self and non-self-antigens, thereby shaping the reactivity of the acquired immune system. Self-responsiveness arising from impaired TCR-based self-discrimination is a crucial trigger for the development of autoimmune diseases. The immunological importance of TCR research is evident, yet traditional experimental and analytical techniques have not fully captured the vast information contained wi

СтатьяОбзорПоиск 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 40416013Открыть статью

Cultural big data: nineteenth to twenty-first century panoramic visualization.

From the nineteenth-century panorama to the emergence of the digital panoramic format in the 1990's, the visualization of large images frequently relies on panoramic viewing strategies. Originally rendered in the form of epic painted canvases, these strategies are now amplified through gigapixel imaging, computer vision and machine learning. Whether for scientific analysis, dissemination, or to visualize cultural big data, panoramic strategies pivot on the illusion of immersion. The latter is achieved through human-centered design situated within a large-scale environment combined with a multi

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 39583940Открыть статью

"Big Data" Analyses Underlie Clinical Discoveries at the Aortic Institute.

This issue of the Yale Journal of Biology and Medicine (YJBM) focuses on Big Data and precision analytics in medical research. At the Aortic Institute at Yale New Haven Hospital, the vast majority of our investigations have emanated from our large, prospective clinical database of patients with thoracic aortic aneurysm (TAA), supplemented by ultra-large genetic sequencing files. Among the fundamental clinical and scientific discoveries enabled by application of advanced statistical and artificial intelligence techniques on these clinical and genetic databases are the following: From analysis o

СтатьяОбзорПоиск 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 37780996Открыть статью

Big data in U.S. neuro-oncology: trends and translational priorities.

PURPOSE: Neuro-oncology generates complex clinical, imaging, and molecular data, yet datasets remain relatively small and fragmented across modalities and institutions. While "big data" is traditionally defined by large sample size, neuro-oncology datasets are often characterized instead by high dimensionality. This study aims to provide an overview of the landscape of major U.S. neuro-oncology data resources and evaluate how these datasets are used in contemporary research. METHODS: A selection of neuro-oncology datasets was evaluated, including population registries, clinical data networks,

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 42611103Открыть статью

Sampling for computational efficiency when conducting analyses in big data.

A challenge to research in big data is the inherent computational intensity of analyses, particularly when using rigorous methods to address biases. We demonstrate the use of sampling methods in big data to estimate parameters using fewer resources. Our motivating question was whether lung cancer incidence differs by baseline HIV status, using a cohort of nearly 30 million Medicaid beneficiaries. We targeted three parameters (with listed estimator): incidence rate ratio (IRR, Poisson model), HR (Cox model), and risk ratio (RR, Kaplan-Meier). We controlled for confounders using inverse probabil

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 41345046Открыть статью

Bioinformatic analysis of big data in chronic myelomonocytic leukemia (CMML).

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

Редакционная 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 40856930Открыть статью

Big data analysis for Covid-19 in hospital information systems.

The COVID-19 pandemic has triggered a global public health crisis, affecting hundreds of countries. With the increasing number of infected cases, developing automated COVID-19 identification tools based on CT images can effectively assist clinical diagnosis and reduce the tedious workload of image interpretation. To expand the dataset for machine learning methods, it is necessary to aggregate cases from different medical systems to learn robust and generalizable models. This paper proposes a novel deep learning joint framework that can effectively handle heterogeneous datasets with distributio

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 38776299Открыть статью

Big Data Analysis of Inflammatory Conditions Associated With Optic Neuritis.

BACKGROUND: Previous studies in the United States established multiple sclerosis (MS) as the most common cause of optic neuritis (ON). ON can be associated with other systemic inflammatory conditions including sarcoidosis, neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD), myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody-associated disease (MOGAD), and lupus; however, prospective studies to establish risk of ON associated with these diseases are lacking. Furthermore, appropriate workup for ON is still debated. METHODS: A deidentified electronic medical record of a tertiary care academic center was s

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 37991878Открыть статью

New medical big data for P4 medicine on allergic conjunctivitis.

Allergic conjunctivitis affects approximately 15-20% of the global population and can permanently deteriorate one's quality of life (QoL) and work productivity, leading to societal work force costs. Although not fully understood, allergic conjunctivitis is a multifactorial disease with a complex network of environmental, lifestyle, and host contributory risk factors. To effectively enhance the quality of treatment for patients with allergic conjunctivitis, as well as other allergic diseases, the field must first comprehend the pathology underlying various individualized subjective symptoms and

СтатьяОбзорПолный 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 32651122Открыть статью

Geoepidemiological big data approach to sarcoidosis: geographical and ethnic determinants.

In sarcoidosis, a rare multiorgan disease of unknown aetiology characterised by non-caseating epitheloid cell granulomas, three geoepidemiological factors are major aetiopathogenic factors: geolocation, ethnicity, and personal environment. Geographically, sarcoidosis is mainly reported in the Northern Hemisphere, with the highest incidence rates uniformly reported in countries located at the highest latitudes. The main geoepidemiological-driven differences across the world are of greater female involvement in Southern Europe, the Southern US and Japan, a differentiated radiological pattern (pr

СтатьяОбзорПоиск 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 31498063Открыть статью

BIG DATA. Proposed study would closely track 10,000 New Yorkers.

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

НовостьПоиск 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 26516261Открыть статью

Causal inference in perinatal epidemiology: big data's false promises.

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

Письмо в редакциюПолный 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 41856737Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты