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

31230 публикаций

Поиск: 875 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2750 с найденным полным текстом

Prospective validation of the EASL management algorithm for acute kidney injury in cirrhosis.

BACKGROUND & AIMS: The management of acute kidney injury (AKI) in cirrhosis is challenging. The EASL guidelines proposed an algorithm for the management of AKI, but this has never been validated. We aimed to prospectively evaluate this algorithm in clinical practice. METHODS: We performed a prospective cohort study in consecutive hospitalized patients with cirrhosis and AKI. The EASL management algorithm includes identification/treatment of precipitating factors, 2-day albumin infusion in patients with AKI ≥stage 1B, and treatment with terlipressin in patients with hepatorenal syndrome (HRS-A

СтатьяВалидационное 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 38479614Открыть статью

Electrocardiographic criteria for detecting acute myocardial infarction in patients with left bundle branch block: a meta-analysis.

STUDY OBJECTIVE: Numerous investigators have evaluated the ECG algorithm described by Sgarbossa et al to predict acute myocardial infarction in the presence of left bundle branch block and have arrived at divergent conclusions. To clarify the utility of the Sgarbossa ECG algorithm, we perform a systematic review and meta-analysis of these trials. METHODS: A structured search was applied to MEDLINE and Scopus databases, beginning with the year that the algorithm was derived (1996). Two reviewers independently screened citations, assessed for method quality, and extracted data (individual study

СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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 18342992Открыть статью

Reproductive tract infections in primary healthcare, family planning, and dermatovenereology clinics: evaluation of syndromic management in Morocco.

OBJECTIVE: To determine where and with what symptoms women seek care for reproductive tract infections (RTI) in Morocco and to guide allocation of resources for training and treatment for RTIs. METHODS: A primary healthcare centre (PHC), a family planning centre (FPC), and a specialty dermatovenereology clinic (SC) were selected in each of three urban areas. Women with symptoms of vaginal discharge, lower abdominal or pelvic pain, or genital lesions (genital ulcer or warts) underwent interviews, physical examinations, serological testing for human immunodeficiency virus (HIV) and syphilis, an

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 10023358Открыть статью

Does artificial intelligence predict orthognathic surgical outcomes better than conventional linear regression methods?

OBJECTIVES: To evaluate the performance of an artificial intelligence (AI) model in predicting orthognathic surgical outcomes compared to conventional prediction methods. MATERIALS AND METHODS: Preoperative and posttreatment lateral cephalograms from 705 patients who underwent combined surgical-orthodontic treatment were collected. Predictors included 254 input variables, including preoperative skeletal and soft-tissue characteristics, as well as the extent of orthognathic surgical repositioning. Outcomes were 64 Cartesian coordinate variables of 32 soft-tissue landmarks after surgery. Conven

СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 39230019Открыть статью

A machine-learning-derived online prediction model for risk during the activity period in SLE patients: a retrospective historical cross-sectional study.

OBJECTIVE: Given the challenges in predicting systemic lupus erythematosus (SLE) disease activity and the limitations of existing assessment tools, this study aimed to integrate multidimensional clinical and laboratory indicators to develop and validate a machine learning-based predictive model for SLE disease activity. It further sought to explore the association and potential mechanisms linking N-acetylglucosamine-1-phosphotransferase (NAG1) to SLE disease activity, thereby offering clinical risk assessment tools and identifying novel therapeutic targets. METHODS: Clinical data from 201 SLE

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 42421161Открыть статью

Recent trends in wearable device used to detect freezing of gait and falls in people with Parkinson's disease: A systematic review.

BACKGROUND: The occurrence of freezing of gait (FOG) is often observed in moderate to last-stage Parkinson's disease (PD), leading to a high risk of falls. The emergence of the wearable device has offered the possibility of FOG detection and falls of patients with PD allowing high validation in a low-cost way. OBJECTIVE: This systematic review seeks to provide a comprehensive overview of existing literature to establish the forefront of sensors type, placement and algorithm to detect FOG and falls among patients with PD. METHODS: Two electronic databases were screened by title and abstract t

Систематический обзорСтатьяПоиск 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 36875701Открыть статью

A generative adversarial network-based (GAN-based) architecture for automatic fiducial marker detection in prostate MRI-only radiotherapy simulation images.

PURPOSE: Clinical sites utilizing magnetic resonance imaging (MRI)-only simulation for prostate radiotherapy planning typically use fiducial markers for pretreatment patient positioning and alignment. Fiducial markers appear as small signal voids in MRI images and are often difficult to discern. Existing clinical methods for fiducial marker localization require multiple MRI sequences and/or manual interaction and specialized expertise. In this study, we develop a robust method for automatic fiducial marker detection in prostate MRI simulation images and quantify the pretreatment alignment accu

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 32989773Открыть статью

Carotid plaque segmentation from three-dimensional ultrasound images by direct three-dimensional sparse field level-set optimization.

Total plaque volume (TPV) measured from 3D carotid ultrasound has been shown to be able to predict cardiovascular events and is sensitive in detecting treatment effects. Manual plaque segmentation was performed in previous studies to quantify TPV, but is tedious, requires long training times and is prone to observer variability. This article introduces the first 3D direct volume-based level-set algorithm to segment plaques from 3D carotid ultrasound images. The plaque surfaces were first initialized based on the lumen and outer wall boundaries generated by a previously described semi-automatic

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 29407996Открыть статью

Machine learning for site risk prediction in clinical trials: development, external validation, and operational application in site qualification.

BACKGROUND: Site selection and qualification represent critical operational challenges in clinical trials, particularly in rare diseases like transthyretin amyloid cardiomyopathy (ATTR-CM)-a progressive cardiac disease caused by extracellular deposition of misfolded transthyretin protein in the myocardium affecting <50,000 US patients. Current Site Qualification Risk Assessment (SQRA) approaches-expert judgment, rule-based scoring, or historical performance-lack systematic validation. From a health informatics perspective, clinical trial data stored in disparate systems (eTMF, CTMS, ClinicalTr

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 41741318Открыть статью

Data-Driven Two-Stage Framework for Identification and Characterization of Different Antibiotic-Resistant Escherichia coli Isolates Based on Mass Spectrometry Data.

In clinical microbiology, matrix-assisted laser desorption ionization-time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) is frequently employed for rapid microbial identification. However, rapid identification of antimicrobial resistance (AMR) in Escherichia coli based on a large amount of MALDI-TOF MS data has not yet been reported. This may be because building a prediction model to cover all E. coli isolates would be challenging given the high diversity of the E. coli population. This study aimed to develop a MALDI-TOF MS-based, data-driven, two-stage framework for characterizing different AMRs

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 37042778Открыть статью

Predicting the Risk of Preterm Birth Throughout Pregnancy Based on a Novel Transcriptomic Signature.

OBJECTIVE: This study focused on the prediction of preterm birth (PTB). It aimed to identify the transcriptomic signature essential for the occurrence of PTB and evaluate its predictive value in early, mid, and late pregnancy and in women with threatened preterm labor (TPTL). METHODS: Blood transcriptome data of pregnant women were obtained from the Gene Expression Omnibus database. The activity of biological signatures was assessed using gene set enrichment analysis and single-sample gene set enrichment analysis. The correlation among molecules in the interleukin 6 (IL6) signature and betwee

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 40406563Открыть статью

Prediction of HIV-1 protease cleavage site from octapeptide sequence information using selected classifiers and hybrid descriptors.

BACKGROUND: In most parts of the world, especially in underdeveloped countries, acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) still remains a major cause of death, disability, and unfavorable economic outcomes. This has necessitated intensive research to develop effective therapeutic agents for the treatment of human immunodeficiency virus (HIV) infection, which is responsible for AIDS. Peptide cleavage by HIV-1 protease is an essential step in the replication of HIV-1. Thus, correct and timely prediction of the cleavage site of HIV-1 protease can significantly speed up and optimize the drug disco

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 36344934Открыть статью

CT-based Intratumoral Heterogeneity Score for Preoperative Prediction of Lymphovascular Invasion and Prognosis in Lung Adenocarcinoma: A Multicenter Validation and Radiogenomic Interpretation.

BACKGROUND: Lymphovascular invasion (LVI) is a key determinant of recurrence and survival in lung adenocarcinoma (LUAD), but preoperative identification remains challenging. We developed and validated a CT-based intratumoral heterogeneity (ITH) score for LVI prediction, prognostic stratification, and exploratory radiogenomic interpretation. METHODS: We retrospectively included 1322 patients from three institutions and one public dataset. The discovery cohort was divided into training (n = 590) and internal validation (n = 253) sets; an independent cohort (n = 362) was used for external valida

СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 42484818Открыть статью

Casting wider than U-Nets: evaluating the role of novel machine learning applications in radiation therapy.

Radiation oncology has proven an early adopter of machine learning (ML) and deep learning (DL) owing to its image-centered workflow and data richness. DL auto-segmentation of normal structures is already guideline-endorsed, with self-configuring nnU-Net delivering near-state-of-the-art accuracy and widely adopted. In this review, we explore advances in ML algorithms in processing and interpreting imaging-based data beyond normal tissue auto-segmentation with applications upstream and downstream of this task, highlighting training data volume and best-in-class architectures. Applications discus

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 42852366Открыть статью

Machine Learning and Statistical Models for Genomic Selection of Phytophthora Fruit Rot Resistance in Watermelon.

Breeding for Phytophthora fruit rot (PFR) resistance caused by the devastating pathogen Phytophthora capsici remains challenging in watermelon mainly due to phenotyping constraints. To overcome these bottlenecks, we developed and validated genomic selection models using an interspecific recombinant inbred line (RIL, F11) population derived from USVL531-MDR (resistant, Citrullus mucosospermus) × USVL677-PMS (susceptible, Citrullus lanatus) and a segregating F2 population (USVL531-MDR × 'Calhoun Grey'). Mature fruits from both populations were artificially inoculated under controlled conditions

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 42829002Открыть статью

Multiobjective Fluorescent Molecule Design with a Data-Physics Dual-Driven Generative Framework.

Designing fluorescent small molecules requires simultaneous control over optical responses, brightness, and physicochemical constraints across vast, underexplored chemical spaces. Conventional generate-score-screen approaches become impractical under such realistic design specifications, owing to their low search efficiency, unreliable generalizability of machine-learning predictions, and the prohibitive cost of quantum chemical calculations. Here, we present LUMOS, a data- and physics-driven framework for inverse design of fluorescent molecules. LUMOS couples the generator and predictor withi

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 42820013Открыть статью

Fast and accurate construction of multiple sequence alignments from protein language embeddings with ARIES.

Multiple sequence alignment (MSA) is a foundational task in computational biology, underpinning protein structure prediction, evolutionary analysis, and domain annotation. Traditional MSA algorithms rely on pairwise amino acid substitution matrices derived from conserved protein families. While effective for aligning closely related sequences, these scoring schemes struggle in the low-identity "twilight zone". Here, we present a new approach for constructing MSAs leveraging amino acid embeddings generated by protein language models (PLMs), which capture rich evolutionary and contextual informa

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 42823192Открыть статью

Development and web-based implementation of a machine learning model for predicting one-year adverse outcomes in acute ischaemic stroke.

BACKGROUND: This study aimed to develop an interpretable and clinically applicable machine learning prediction model to assess the risk of adverse outcomes within one year following acute ischaemic stroke, and to establish a corresponding web-based risk assessment tool. METHODS: A retrospective cohort study included 585 patients with acute ischaemic stroke, randomly allocated into training (70%) and validation (30%) datasets. Recursive feature elimination (RFE) was employed to identify pivotal predictors. Ten machine learning algorithms were constructed and evaluated using area under the rece

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 42827736Открыть статью

Innovative holistic treatment for CKM: what lies ahead?

Cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome, as defined by the American Heart Association, encompasses interrelated metabolic, kidney, and cardiovascular disorders that mutually reinforce one another along a shared risk continuum. Its five-stage model, supported by the PREVENT risk equations, guides stage-specific prevention and treatment. Albuminuria, alongside eGFR, plays a central role not only as a marker of kidney damage but as an independent cardiovascular risk factor. Visceral adiposity and insulin resistance promote cardiovascular and kidney injury through interconnected inflammator

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 42833987Открыть статью

Engineering of siRNA molecules to silence SphK1 mRNA for therapeutic intervention in triple-negative breast cancer: An In Silico and In Vitro Analysis.

Triple-negative breast cancer (TNBC) is an aggressive and therapeutically challenging subtype of breast cancer lacking estrogen, progesterone, and HER2 receptors. Sphingosine kinase 1 (SphK1), a key enzyme in the sphingosine-1-phosphate (S1P) signaling pathway, has been implicated in TNBC progression, metastasis, and chemoresistance. In this study, we employed a comprehensive computational and experimental approach to design and validate small interfering RNA (siRNA) molecules targeting SphK1 for therapeutic intervention. A panel of siRNAs was designed using multiple bioinformatic algorithms a

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 42417903Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты