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

21394 публикаций

Поиск: 254 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1553 с найденным полным текстом

Identifying risk factors for vasculogenic etiology in patients with erectile dysfunction based on clinical features and machine learning.

BACKGROUND: Vasculogenic erectile dysfunction (ED) is an important subtype of organic ED, and its development and progression are closely related to endocrine, metabolic, and psychological factors. Identifying risk factors for vasculogenic ED may facilitate early recognition and targeted intervention. METHODS: This study included 519 patients diagnosed with ED using penile color Doppler duplex ultrasonography (CDDU) as the gold standard. Clinical and laboratory indicators were collected. Feature selection was strictly performed within the training set using univariate logistic regression, the

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 42255422Открыть статью

Early prediction of plastic bronchitis in pediatric patients with Mycoplasma pneumoniae pneumonia by interpretable machine learning algorithms.

BACKGROUND: Mycoplasma pneumoniae pneumonia (MPP) can cause plastic bronchitis (PB), a rare, life-threatening condition. However, current diagnostic methods often fail to identify early-stage PB in children.The aim of our study was to develop machine learning algorithms to identify early-stage PB in pediatric patients with MPP. METHODS: This retrospective cohort study involved 307 pediatric patients with MPP who underwent bronchoscopy intervention from April 2023, to June 2025.Patients were randomly split into training and test sets (7:3). After feature selection using LASSO and Boruta algori

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 42112459Открыть статью

Quantifying the Predictive Power of Social Determinants of Health in Cardiovascular Disease and Type 2 Diabetes Progression Using XGBoost: Retrospective Cohort Study.

BACKGROUND: Cardiovascular diseases (CVDs) and type 2 diabetes (DM2) are influenced not only by biomedical risk factors but also by social determinants of health (SDOH). While the inclusion of SDOH in predictive models is increasingly advocated, few studies have quantified their specific contribution in a high-risk clinical cohort using robust statistical and machine-learning approaches. OBJECTIVE: This study aims to quantify the added predictive value of SDOH in predicting CVD or DM2 disease onset within 5 years, within 10 years, and at any time during follow-up among individuals already at

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 42424628Открыть статью

Artificial Intelligence Remote Patient Monitoring for Predicting Overall Survival for Patients Undergoing Radical Cystectomy for Bladder Cancer: Exploratory Analysis of the Prospective Trial.

BACKGROUND: Previous studies have highlighted the benefits of using artificial intelligence-powered remote patient monitoring (AI RPM) in detecting health changes across various disease cohorts. However, the use of AI RPM for identifying health deteriorations in patients following major surgical procedures remains underexplored. OBJECTIVE: This exploratory analysis of a prospective trial aims to assess how AI RPM can enhance the predictive performance of 35-month post-radical cystectomy (RC) mortality risk. Our approach highlights the importance of RPM features in improving prediction accurac

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 42160502Открыть статью

Prediction Models for Postoperative Delirium of Cardiovascular Surgery (PODOCVS): Protocol for a Systematic Review.

BACKGROUND: Postoperative delirium of cardiovascular surgery (PODOCVS) is an acute brain dysfunction characterized by inattention, impaired consciousness, and cognitive disorders, and the severity and presence of these symptoms fluctuate over time. PODOCVS occurs during the early postoperative period and is associated with adverse outcomes, including prolonged mechanical ventilation, premature mortality, and so on. Advances in its early diagnosis and treatment have mitigated some of the initial adverse effects of PODOCVS, but models for predicting risk in patients who have already developed PO

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 40489772Открыть статью

Development of a Prediction Model for Healthy Life Years Without Activity Limitation: National Cross-sectional Study.

BACKGROUND: In some countries, including Japan-the leading country in terms of longevity, life expectancy has been increasing; meanwhile, healthy life years have not kept pace, necessitating an effective health policy to narrow the gap. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop a prediction model for healthy life years without activity limitations and deploy the model in a health policy to prolong healthy life years. METHODS: The Comprehensive Survey of Living Conditions, a cross-sectional national survey of Japan, was conducted by the Japanese Ministry of Health, Labour and Welfare in

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 37195737Открыть статью

Quantifying Metabolic Syndrome Severity: Methodological Evolution, Clinical Validation, and Translational Perspectives.

Categorical criteria for diagnosing metabolic syndrome often fail to capture the continuous nature of metabolic risk and underlying patient heterogeneity. This narrative review evaluates the methodological evolution of quantitative severity assessment, focusing on the transition from conventional statistical scoring to advanced machine learning applications. Initial statistical models established the foundation for continuous risk evaluation by mathematically weighting core diagnostic components. Supervised machine learning approaches subsequently enhanced predictive precision by processing mu

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 42577893Открыть статью

Gold (III) paper sensor with machine learning for field arsenic detection.

A paper-based sensor doped with Au (III) has been developed as a non-toxic, stable, and cost-effective alternative to mercuric bromide reagent in field-deployable arsenic detection kits. The sensor requires only microgram quantities of gold to detect arsenic concentrations in the range of 2-100 µg/L, with dilution applied for higher concentrations. Real water samples were successfully analysed by incorporating optimized reagents to minimize potential interferences. The detection process is simple, rapid, sensitive, and reliable, making it suitable for large-scale water quality monitoring. The

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 42778787Открыть статью

Machine learning-based prediction of 30-day mortality in critically ill patients with rheumatoid arthritis.

BACKGROUND: Rheumatoid arthritis patients in the ICU face a high risk of mortality. While traditional ICU scoring systems are not specifically designed for the unique pathophysiological profile of RA. This study aimed to develop a machine learning framework to accurately predict 30-day mortality for these patients. METHODS: Data from 400 RA patients in the MIMIC-IV database were analyzed. LASSO regression identified nine pivotal predictors: age, BUN (urea), PT, respiratory rate, SpO2, glucose, urine output, and coronary artery disease. Six ML models were constructed using SMOTE to handle clas

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 42258070Открыть статью

Classification of tau status with machine learning models in amyloid-positive cohorts.

INTRODUCTION: Although tau positron emission tomography (PET) imaging is effective for staging tau pathology, it is limited clinically by cost and availability. Machine learning models based on magnetic resonance imaging (MRI)- and amyloid PET-derived features may serve as useful screening tools for tau pathology. METHODS: Multiple machine learning models were developed to classify tau positivity in the Braak III/IV region using structural MRI, amyloid PET, and demographic features. Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (n = 410) data were used for model training. Open Access Ser

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 42533677Открыть статью

Interpretable machine learning for individualized survival prediction in node-positive, non-metastatic prostate cancer: a population-based study.

BACKGROUND: Prostate cancer with regional lymph node involvement but no distant metastasis (N1M0) has heterogeneous prognosis. This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning model for predicting cancer-specific survival (CSS). METHODS: Data from 18,287 N1M0 patients (2000-2022) in the SEER database were divided into training (n = 4780), internal testing (n = 1193), and two temporal validation cohorts (n = 3149; n = 9165). Cox proportional hazards and four machine learning models were compared using C-index, time-dependent AUC, and Integrated Brier Score. SHAP was u

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 42690326Открыть статью

Development of several machine learning based models for determination of small molecule pharmaceutical solubility in binary solvents at different temperatures.

Analysis of small-molecule drug solubility in binary solvents at different temperatures was carried out via several machine learning models and integration of models to optimize. We investigated the solubility of rivaroxaban in both dichloromethane and a variety of primary alcohols at various temperatures and concentrations of solvents to understand its behavior in mixed solvents. Given the complex, non-linear patterns in solubility behavior, three advanced regression approaches were utilized: Polynomial Curve Fitting, a Bayesian-based Neural Network (BNN), and the Neural Oblivious Decision En

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 40774980Открыть статью

Leveraging pathological markers of lower grade glioma to predict the occurrence of secondary epilepsy, a retrospective study.

Epilepsy is a common manifestation in patients with lower grade glioma (LGG), often presenting as the initial symptom in approximately 70% of cases. This study aimed to identify clinical and pathological markers for epileptic seizures in patients with LGG. Additionally, it sought to develop and validate a machine learning model that enables tailored risk-based anti-seizure treatment. Health records of patients with histologically confirmed LGG from 2019 to 2022 were retrospectively analyzed, incorporating patient demographics, tumor pathology, and epilepsy prevalence data. A random forest (RF)

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 40615429Открыть статью

Quantitative monitoring ofloxacin in beef by TLC-SERS combined with machine learning analysis.

Ofloxacin is one kind of quinolone antibiotic drugs, the abuse of ofloxacin in livestock and aquaculture may bring bacterial resistance and healthy problem of people. The illegally feeding cattle with ofloxacin will help it keep health, but the sedimentation of ofloxacin could bring problem in food safety. The accurate, simple and instant monitoring ofloxacin from beef by portable sensor was of vital issue in food quality. A simple and reliable method was proposed for instant and quantitative detecting ofloxacin in beef, in which the thin-layer chromatography (TLC) -surface-enhanced Raman scat

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 38142496Открыть статью

Predicting adsorption of organic compounds onto graphene and black phosphorus by molecular dynamics and machine learning.

With an increase in production and application of various engineering nanomaterials (ENMs), they will inevitably be released into the environment. Adsorption of various organic chemicals onto ENMs will impact on their environmental behavior and toxicology. It is unrealistic to experimentally determine adsorption equilibrium constants (K) for the vast number of organics and ENMs due to high cost in expenditure and time. Herein, appropriate molecular dynamics (MD) methods were evaluated and selected by comparing experimental K values of seven organics adsorbed onto graphene with the MD-calculate

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 37759049Открыть статью

Using machine learning to automatically measure axial vertebral rotation on radiographs in adolescents with idiopathic scoliosis.

Adolescent idiopathic scoliosis is a 3D lateral spinal curvature coupled with axial vertebral rotation (AVR). Measuring AVR during clinic is important because it affects treatment options and predicts the risk of scoliosis progression. However, manual measurements are time consuming and have high inter-rater and intra-rater errors. This study aimed to develop a machine learning algorithm based on convolutional neural networks (CNNs) to automatically calculate AVR on posteroanterior radiographs using three different segmentations including spinal column, individual vertebra, and pedicles. Separ

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 36068030Открыть статью

Osteoporosis Pre-Screening Using Ensemble Machine Learning in Postmenopausal Korean Women.

As osteoporosis is a degenerative disease related to postmenopausal aging, early diagnosis is vital. This study used data from the Korea National Health and Nutrition Examination Surveys to predict a patient's risk of osteoporosis using machine learning algorithms. Data from 1431 postmenopausal women aged 40-69 years were used, including 20 features affecting osteoporosis, chosen by feature importance and recursive feature elimination. Random Forest (RF), AdaBoost, and Gradient Boosting (GBM) machine learning algorithms were each used to train three models: A, checkup features; B, survey featu

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 35742158Открыть статью

Using machine learning to reveal the population vector from EEG signals.

OBJECTIVE: Since the discovery of the population vector that directly relates neural spiking activity with arm movement direction, it has become feasible to control robotic arms and neuroprostheses using invasively recorded brain signals. For non-invasive approaches, a direct relation between human brain signals and arm movement direction is yet to be established. APPROACH: Here, we investigated electroencephalographic (EEG) signals in temporal and spectral domains in a continuous, circular arm movement task. Using machine learning methods that respect the linear mixture of brain activity wit

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 32048612Открыть статью

A predictive model for the treatment outcomes of patients with secondary mitral regurgitation based on machine learning and model interpretation.

BACKGROUND: Secondary mitral regurgitation (SMR) is a common condition, with typical treatment options including conventional medical therapy and the latest transcatheter edge-to-edge repair. However, there is currently a lack of sufficient guidance on how to select the appropriate treatment approach for SMR patients. SMR is a common condition secondary to ischemic or non-ischemic heart failure, surgical or interventional therapy is preserved for those patients who showed no improvement after tailored guideline-directed medical therapy (GDMT) for heart failure. OBJECTIVE: Our goal is to devel

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 41275243Открыть статью

Prediction of depression development in Parkinson's disease patients: a radiomics-based machine learning study.

OBJECTIVE: This study aims to construct and validate a machine learning model based on radiomics analysis of magnetic resonance imaging (MRI) to identify high-risk subtypes of Parkinson’s disease(PD) patients who may progress to depression. METHODS: The study utilized data from 272 PD patients in the PPMI database, among whom 81 developed depression during a five-year follow-up period. The cohort was randomly divided into a training set (n = 191) and a test set (n = 81). Radiomic features from white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid were extracted from structural MRI scans in the tr

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 41821140Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты