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

114836 публикаций

Поиск: 217 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3620 с найденным полным текстом

Postvoid Residual Volume After Radical Hysterectomy for Early-Stage Cervical Cancer: Predictive Factors and a Decision-Making Algorithm.

OBJECTIVE: Our study evaluated the time to normalization of postvoid residual volume after radical hysterectomy and identified risk factors for postoperative bladder dysfunction. We also aimed to establish a predictive threshold for bladder dysfunction on the third postoperative day to develop a decision-making algorithm for postoperative voiding management. METHODS: This retrospective, single-center study included early-stage cervical cancer patients undergoing type B1 or C1 radical hysterectomy. Factors associated with elevated postvoid residual volume were analyzed using logistic regressio

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 41514537Открыть статью

Development of a High-Performance Ultrasound Prediction Model for the Diagnosis of Endometrial Cancer: An Interpretable XGBoost Algorithm Utilizing SHAP Analysis.

OBJECTIVES: To develop and validate an ultrasonography-based machine learning (ML) model for predicting malignant endometrial and cavitary lesions. METHODS: This retrospective study was conducted on patients with pathologically confirmed results following transvaginal or transrectal ultrasound from 2021 to 2023. Endometrial ultrasound features were characterized using the International Endometrial Tumor Analysis (IETA) terminology. The dataset was ranomly divided (7:3) into training and validation sets. LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) regression was applied for feature

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 41024607Открыть статью

Automated color Doppler ultrasound analysis of bull reproductive tissues using a machine learning-based image processing algorithm.

Color Doppler ultrasound is effective for studying tissue perfusion of various organs, but current analysis methods are subjective and time-consuming. This study aims to develop and validate an algorithm for analyzing color Doppler images of the bull's testis and pampiniform plexus. For the study, we selected 2304 color Doppler images (1152 for both the testicular parenchyma and the pampiniform plexus) that were analyzed by a conventional method (CON Group), by pixel separation and counting using Adobe Fireworks® and ImageJ®, or by an algorithm developed in Python version 3.10 (ALGO Group) tha

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 40976182Открыть статью

Evaluation of electron Monte Carlo algorithm accuracy for dose calculations in extended source-to-surface distances electron beam therapy.

BACKGROUND: Extending the source-to-surface distance (SSD) is an effective approach to cover a large irradiation area in electron beam therapy for large planning target volumes (PTVs). However, the accuracy of dose calculations at extended SSDs has not been fully validated. PURPOSE: This study evaluated the dose calculation accuracy of the electron Monte Carlo (eMC) algorithm implemented in Varian's Eclipse radiation therapy planning system (RTPS) under extended SSD conditions. METHODS: Simulations were conducted using Eclipse version 13.6 for 6, 12, and 18 MeV electron beams, with SSDs rang

СтатьяОценочное исследованиеПоиск 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 40883099Открыть статью

Testing ACL-Reconstructed Football Players on the Field: An Algorithm to Assess Cutting Biomechanics Injury Risk Through Wearable Sensors.

Anterior cruciate ligament (ACL) injuries in football mostly occur during defensive (pressing) cut maneuvers. Football-specific cutting movements are key to identifying dangerous biomechanics but hard to evaluate clinically. This study aimed to develop a practical field-based tool-Anterior Cruciate Ligament Injury Risk Profile Detection (ACL-IRD)-to assess ACL injury risk during return to sport (RTS). It was hypothesized that the ACL-IRD could detect ACL injury risk profiles after ACLR players had RTS clearance. Sixty-one footballers (21 ACLR, 40 healthy; 16.2 ± 2.2 years old, >14 months post-

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 41295774Открыть статью

Validation of a video-based pose estimation algorithm for the assessment of balance error scoring system in single limb stance test.

BACKGROUND: Single Limb Stance Test (SLST) is a reliable and validated test to estimate balance performance. However, assessment of the SLST performance, e.g. by using the Balance Error Scoring System (BESS), can be time-consuming and subjective. To deliver effective balance interventions, a reliable and accessible balance assessment method is imperative. RESEARCH QUESTION: Can video-based pose estimation be effectively utilized to validate the BESS assessment for SLST, as compared to both human observation and marker-based assessment methods? METHODS: 60-second eyes-closed SLST trials were

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 40318308Открыть статью

Interpretable prognostic modeling for long-term survival of Type A aortic dissection patients using support vector machine algorithm.

OBJECTIVES: This study aims to develop a reliable and interpretable predictive model for long-term survival in Type A aortic dissection (TAAD) patients, utilizing machine learning (ML) algorithms. METHODS: We retrospectively reviewed the clinical data of patients diagnosed with TAAD who underwent open surgical repair at the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, from September 2017 to December 2020, and at the Chongqing University Central Hospital between October 2019 and April 2020. Cases with less than 20% missing data were imputed using random forest algorithms. To iden

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 40229872Открыть статью

Development and validation of a predictive algorithm for the total length of the small intestine using artificial intelligence techniques for application in bariatric surgery.

OBJECTIVE: To develop a predictive model of the total length of the small intestine to be applied in bariatric surgery, allowing for the individualization of surgery for each patient. METHODS: Two Excel tables were generated from a Filemaker file. Python was used through a Notebook format in Google Collaborator. The methodology included data transformation and scaling (MinMaxScaler), clustering (unsupervised machine learning with KMeans), data interpolation (oversampling machine learning technique SMOTE), modeling (PyCaret model - XGBoost), and validation. RESULTS: The study sample included

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 40482968Открыть статью

Optimal power flow using kepler optimization algorithm for active power loss analysis in island mode: A case study.

Growth in electricity grids, environmental awareness, and power reliability requirements necessitate the development of solutions for single- and multi-objective Optimal Power Flow (OPF) problems, emphasizing the need for effective optimization algorithms. In literature, both classical optimization techniques and metaheuristic algorithm-based methods have been proposed to solve the OPF problem. Studies are typically conducted on the test systems. Additionally, the applicability of these methods to real systems is also of great importance. In this study, the Kepler Optimization Algorithm (KOA),

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 39897879Открыть статью

Multi-objective optimization framework for electric vehicle charging and discharging scheduling in distribution networks using the red deer algorithm.

This article addresses the optimization of the challenging electric vehicles (EVs) charging and discharging schedules in distribution networks, focusing on the needs of EV aggregators and household EV users. To contribute to this problem solving, a multi-objective framework for EV demands response in power systems, optimizing charging and discharging schedules while considering maximum load-handling capacity and EV users' state of charge (SoC) satisfaction as constraints are proposed. The framework employs a vehicle-to-grid (V2G) approach to achieve these goals. The proposed model, centered on

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 40247056Открыть статью

Optimized placement and sizing of solar photovoltaic distributed generation using jellyfish search algorithm for enhanced power system performance.

The strategic integration of distributed generation (DG) units into distribution power networks (DPNs) is pivotal for augmenting system efficiency and stability. This study introduces an advanced metaheuristic optimization framework leveraging the Jellyfish Search Algorithm (JSA) for the optimal placement and sizing of solar photovoltaic (PV) DG units. The formulated multi-objective function incorporates real power loss (RPL) minimization, voltage deviation index (VDI) reduction, and voltage stability index (VSI) enhancement, employing a weighted sum approach (WSA) to ensure computational rigo

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 40595244Открыть статью

Challenges of a tailored immunohistochemistry algorithm for uterine leiomyosarcoma: an integrated analysis of leiomyomas with bizarre nuclei and fumarate hydratase (FH) deficiency.

AIMS: Leiomyomas (LM) are the most common uterine mesenchymal neoplasms and encompass a variety of histological subtypes. Bizarre nuclei are described in both leiomyomas with bizarre nuclei (LM-BN) and fumarate hydratase-deficient leiomyomas (FH-LM), which raise diagnostic concerns regarding leiomyosarcoma (LMS). Recently, an immunohistochemical algorithm to support the diagnosis of LMS based on the genomic landscape of these neoplasms was proposed. This study aimed to evaluate the algorithm's accuracy in distinguishing LM-BN and FH-LM from LMS. METHODS AND RESULTS: We collected 68 LM (29 LM-

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 39961604Открыть статью

[Construction of a Prognostic Risk Prediction Model for Multiple Myeloma Patients after Bortezomib Treatment Based on Decision Tree Algorithm].

OBJECTIVE: To explore the influencing factors on the prognosis of patients with multiple myeloma (MM) after bortezomib treatment, and construct a decision tree risk prediction model based on the influencing factors. METHODS: One hundred and seventy MM patients admitted to the People's Hospital of Jianyang City from January 2019 to June 2022 were selected as research subjects, and divided into poor prognosis group and good prognosis group according to the prognosis after bortezomib treatment. The clinical data of the patients were analyzed, univariate and logistic regression analysis were used

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 41234089Открыть статью

A predictive algorithm involving lactate dehydrogenase to serum creatinine ratio may assist in identifying patients with thrombotic thrombocytopenic purpura.

Thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP) is a rare but fatal disease requiring urgent diagnosis. The PLASMIC scoring model has been reported to be a valuable model for identifying TTP. This study aimed to investigate the diagnostic accuracy of this model and the diagnostic utility of lactate dehydrogenase (LDH)-to-serum creatinine (sCr) ratio in identifying TTP in Chinese patients. The records of 61 patients with suspected TTP tested for ADAMTS13 activity in our hospital between June 2016 and April 2024 were retrospectively analyzed. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was perfor

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 40542833Открыть статью

Dual Attention-Based recurrent neural network and Two-Tier optimization algorithm for human activity recognition in individuals with disabilities.

Human activity recognition (HAR) has been one of the active research areas for the past two years for its vast applications in several fields like remote monitoring, gaming, health, security and surveillance, and human-computer interaction. Activity recognition can identify/detect current actions based on data from dissimilar sensors. Much work has been completed on HAR, and scholars have leveraged dissimilar methods, like wearable, object-tagged, and device-free, to detect human activities. The emergence of deep learning (DL) and machine learning (ML) methods has proven efficient for HAR. Thi

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 41022965Открыть статью

Determinants of Physicians' Referrals for Suspected Cancer Given a Risk-Prediction Algorithm: Linking Signal Detection and Fuzzy Trace Theory.

BackgroundPrevious research suggests that physicians' inclination to refer patients for suspected cancer is a relatively stable characteristic of their decision making. We aimed to identify its psychological determinants in the presence of a risk-prediction algorithm.MethodsWe presented 200 UK general practitioners with online vignettes describing patients with possible colorectal cancer. Per the vignette, GPs indicated the likelihood of referral (from highly unlikely to highly likely) and level of cancer risk (negligible/low/medium/high), received an algorithmic risk estimate, and could then

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 41099585Открыть статью

New Echocardiographic Algorithm for Estimating Right Atrial Pressure in Severe Tricuspid Regurgitation: Insights From Simultaneous Cardiac Catheterization.

BACKGROUND: The accuracy of echocardiographic estimation of pulmonary artery pressure has been questioned in patients with severe tricuspid regurgitation (TR). This study aimed to evaluate the accuracy of echocardiographic estimates of pulmonary artery pressure compared with simultaneous right heart catheterization (RHC) in patients with severe TR. METHODS: In this prospective observational study, a total of 48 patients with severe TR were enrolled between September 2021 and August 2024 at an experienced RHC center. Data were obtained by simultaneously measuring echocardiography and RHC param

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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 40673516Открыть статью

Natural History of True Renal Artery Aneurysms: A Multi-Centre Retrospective Cohort Study and Proposed Algorithm for Follow-Up.

AIM: To identify the pattern of growth of true renal artery aneurysms (RAA) in a multicentre cohort and to propose an algorithm for the follow-up of asymptomatic RAA. METHODS: A retrospective review of all patients identified to have true RAA with subsequent follow-up cross-sectional imaging at three centres over a 15-year period was performed. Aneurysm maximal diameter was measured on initial and latest imaging and growth pattern assessed by two radiologists in consensus. RESULTS: In total, 155 patients with 171 aneurysms were identified with follow-up imaging. Mean initial aneurysm size wa

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 40424542Открыть статью

[Construction of a risk prediction model for chemotherapy-induced cardio-toxicity in breast cancer patients based on machine learning algorithm].

Objective: To explore the application value of machine learning algorithms in constructing a predictive model for cardiovascular toxicity in breast cancer patients receiving anthracycline-based chemotherapy. Methods: This study was a retrospective cohort study. The female patients with breast cancer who received anthracyclines in the Affiliated Cancer Hospital of Xinjiang Medical University from January 2020 to December 2023 were enrolled. The endpoint event was abnormal electrocardiogram (ECG). According to whether the patients had ECG abnormalities during chemotherapy, they were divided into

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 40825731Открыть статью

Machine Learning-Enhanced Quantitative Structure-Activity Relationship Modeling for DNA Polymerase Inhibitor Discovery: Algorithm Development and Validation.

BACKGROUND: Cisplatin resistance remains a significant obstacle in cancer therapy, frequently driven by translesion DNA synthesis mechanisms that use specialized polymerases such as human DNA polymerase η (hpol η). Although small-molecule inhibitors such as PNR-7-02 have demonstrated potential in disrupting hpol η activity, current compounds often lack sufficient potency and specificity to effectively combat chemoresistance. The vastness of chemical space further limits traditional drug discovery approaches, underscoring the need for advanced computational strategies such as machine learning (

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 41340396Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты