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

51990 публикаций

Поиск: 321 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом

Evaluation of automated anthropometrics produced by smartphone-based machine learning: a comparison with traditional anthropometric assessments.

Automated visual anthropometrics produced by mobile applications are accessible and cost effective with the potential to assess clinically relevant anthropometrics without a trained technician present. Thus, the aim of this study was to evaluate the precision and agreement of smartphone-based automated anthropometrics against reference tape measurements. Waist and hip circumference (WC; HC), waist:hip ratio (WHR) and waist:height ratio (W:HT) were collected from 115 participants (69 F) using a tape measure and two smartphone applications (MeThreeSixty®, myBVI®) across multiple smartphone types

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 36632007Открыть статью

Machine learning demonstrates top predictors of lipid-rich necrotic core modulation over 1 year in psoriasis.

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

Письмо в редакциюПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 37158300Открыть статью

Association of comorbid-socioeconomic clusters with mortality in late onset epilepsy derived through unsupervised machine learning.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Late-onset epilepsy is a heterogenous entity associated with specific aetiologies and an elevated risk of premature mortality. Specific multimorbid-socioeconomic profiles and their unique prognostic trajectories have not been described. We sought to determine if specific clusters of late onset epilepsy exist, and whether they have unique hazards of premature mortality. METHODS: We performed a retrospective observational cohort study linking primary and hospital-based UK electronic health records with vital statistics data (covering years 1998-2019) to identify all c

Наблюдательное исследованиеСтатьяПоиск 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 37536152Открыть статью

Machine Learning Diagnosis of Small-Bowel Crohn Disease Using T2-Weighted MRI Radiomic and Clinical Data.

BACKGROUND. Radiologists have variable diagnostic performance and considerable interreader variability when interpreting MR enterography (MRE) examinations for suspected Crohn disease (CD). OBJECTIVE. The purposes of this study were to develop a machine learning method for predicting ileal CD by use of radiomic features of ileal wall and mesenteric fat from noncontrast T2-weighted MRI and to compare the performance of the method with that of expert radiologists. METHODS. This single-institution study included retrospectively identified patients who underwent MRE for suspected ileal CD from Jan

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 37530398Открыть статью

Intrusion Detection in Vehicle Controller Area Network (CAN) Bus Using Machine Learning: A Comparative Performance Study.

Electronic Control Units (ECUs) have been increasingly used in modern vehicles to control the operations of the vehicle, improve driving comfort, and safety. For the operation of the vehicle, these ECUs communicate using a Controller Area Network (CAN) protocol that has many security vulnerabilities. According to the report of Upstream 2022, more than 900 automotive cybersecurity incidents were reported in 2021 only. In addition to developing a more secure CAN protocol, intrusion detection can provide a path to mitigate cyberattacks on the vehicle. This paper proposes a machine learning-based

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 37050674Открыть статью

Electroencephalography Signal Analysis for Human Activities Classification: A Solution Based on Machine Learning and Motor Imagery.

Electroencephalography (EEG) is a fundamental tool for understanding the brain's electrical activity related to human motor activities. Brain-Computer Interface (BCI) uses such electrical activity to develop assistive technologies, especially those directed at people with physical disabilities. However, extracting signal features and patterns is still complex, sometimes delegated to machine learning (ML) algorithms. Therefore, this work aims to develop a ML based on the Random Forest algorithm to classify EEG signals from subjects performing real and imagery motor activities. The interpretatio

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 37177482Открыть статью

Predicting acupuncture efficacy for functional dyspepsia based on functional brain network features: a machine learning study.

Acupuncture is effective in treating functional dyspepsia (FD), while its efficacy varies significantly from different patients. Predicting the responsiveness of different patients to acupuncture treatment based on the objective biomarkers would assist physicians to identify the candidates for acupuncture therapy. One hundred FD patients were enrolled, and their clinical characteristics and functional brain MRI data were collected before and after treatment. Taking the pre-treatment functional brain network as features, we constructed the support vector machine models to predict the responsive

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 35965072Открыть статью

Predicting diagnostic biomarkers associated with immune infiltration in Crohn's disease based on machine learning and bioinformatics.

OBJECTIVE: The objective of this study is to investigate potential biomarkers of Crohn's disease (CD) and the pathological importance of infiltration of associated immune cells in disease development using machine learning. METHODS: Three publicly accessible CD gene expression profiles were obtained from the GEO database. Inflammatory tissue samples were selected and differentiated between colonic and ileal tissues. To determine the differentially expressed genes (DEGs) between CD and healthy controls, the larger sample size was merged as a training unit. The function of DEGs was comprehended

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 37496049Открыть статью

Machine learning analyses constructed a novel model to predict recurrent thrombosis in adults with essential thrombocythemia.

The current study involving 318 essential thrombocythemia (ET) patients with prior thrombosis was designed to identify risk factors that were predictive of recurrent thrombosis. The whole cohort was randomly split into derivation and validation cohorts. The random forest method, support vector machine with built-in recursive feature elimination model, and logistic multivariable analysis were performed in the derivation cohort, and cardiovascular risk factor (CVF) and RBC distribution width with standard deviation (RDW-SD) were finally selected as independent predictors. Subsequently we devise

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 37249742Открыть статью

Exploring the influence of nasal vestibule structure on nasal obstruction using CFD and Machine Learning method.

Motivated by clinical findings about the nasal vestibule, this study analyzes the aerodynamic characteristics of the nasal vestibule and attempt to determine anatomical features which have a large influence on airflow through a combination of Computational Fluid Dynamics (CFD) and machine learning method. Firstly, the aerodynamic characteristics of the nasal vestibule are detailedly analyzed using the CFD method. Based on CFD simulation results, we divide the nasal vestibule into two types with distinctly different airflow patterns, which is consistent with clinical findings. Secondly, we expl

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 37331745Открыть статью

Machine learning model for predicting physical activity related bleeding risk in Chinese boys with haemophilia A.

BACKGROUND: Physical activity is a crucial part of an active lifestyle for haemophiliac children. However, the fear of bleeds has been identified as barriers to participating physical activity for haemophiliac children even with prophylaxis. Lack of evidence and metrics driven by data is key problem. OBJECTIVES: We aim to develop machine learning models based on clinical data with multiple potential factors considered to predict risk of physical activity bleeding for haemophilia children with prophylaxis. METHODS: From this cohort study, we collected information on 98 haemophiliac children w

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 37931538Открыть статью

Predicting unplanned readmission due to cardiovascular disease in hospitalized patients with cancer: a machine learning approach.

Cardiovascular disease (CVD) in cancer patients can affect the risk of unplanned readmissions, which have been reported to be costly and associated with worse mortality and prognosis. We aimed to demonstrate the feasibility of using machine learning techniques in predicting the risk of unplanned 180-day readmission attributable to CVD among hospitalized cancer patients using the 2017-2018 Nationwide Readmissions Database. We included hospitalized cancer patients, and the outcome was unplanned hospital readmission due to any CVD within 180 days after discharge. CVD included atrial fibrillation,

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 37596346Открыть статью

Machine learning algorithm can provide assistance for the diagnosis of non-ST-segment elevation myocardial infarction.

INTRODUCTION: Our aim was to use the constructed machine learning (ML) models as auxiliary diagnostic tools to improve the diagnostic accuracy of non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI). MATERIALS AND METHODS: A total of 2878 patients were included in this retrospective study, including 1409 patients with NSTEMI and 1469 patients with unstable angina pectoris. The clinical and biochemical characteristics of the patients were used to construct the initial attribute set. SelectKBest algorithm was used to determine the most important features. A feature engineering method was applied to

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 37294714Открыть статью

Toward Reagent-Free Discrimination of Alzheimer's Disease Using Blood Plasma Spectral Digital Biomarkers and Machine Learning.

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent neurodegenerative disease. The detection of early-stage AD is particularly desirable because it would allow early intervention. However, a minimally invasive, low-cost, and accurate discrimination or diagnostic method for AD is especially difficult in the earliest stage of AD. OBJECTIVE: The aim of this research is to discover blood plasma spectral digital biomarkers of AD, develop a novel intelligent method for the discrimination of AD and accelerate the translation of Fourier transform infrared (FTIR) spectral-based disease discrimi

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 37661884Открыть статью

A Retrospective Analysis to Investigate Contact Sensitization in Greek Population Using Classic and Machine Learning Techniques.

Allergic contact dermatitis (ACD) is an inflammatory reaction affecting all age groups and both sexes. ACD is characterized by a delayed-type hypersensitivity reaction IV caused by skin contact with haptens. Chronic exposure typically leads to a decrease in erythema accompanied by lichenification (thickening and hardening of the skin) and persistent itching. The current study aims to investigate the patterns of contact sensitization in the Greek population using patch test data analysis. Patch test data from 240 patients (120 Males/120 Females) with allergic contact dermatitis were collected 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 37486488Открыть статью

Vessel Density Features of Optical Coherence Tomography Angiography for Classification of Optic Neuropathies Using Machine Learning.

BACKGROUND: To evaluate the classification performance of machine learning based on the 4 vessel density features of peripapillary optical coherence tomography angiography (OCT-A) for classifying healthy, nonarteritic anterior ischemic optic neuropathy (NAION), and optic neuritis (ON) eyes. METHODS: Forty-five eyes of 45 NAION patients, 32 eyes of 32 ON patients, and 76 eyes of 76 healthy individuals with optic nerve head OCT-A were included. Four vessel density features of OCT-A images were developed using a threshold-based segmentation method and were integrated in 3 models of machine learn

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 37440373Открыть статью

Integrated machine learning identifies epithelial cell marker genes for improving outcomes and immunotherapy in prostate cancer.

BACKGROUND: Prostate cancer (PCa), a globally prevalent malignancy, displays intricate heterogeneity within its epithelial cells, closely linked with disease progression and immune modulation. However, the clinical significance of genes and biomarkers associated with these cells remains inadequately explored. To address this gap, this study aimed to comprehensively investigate the roles and clinical value of epithelial cell-related genes in PCa. METHODS: Leveraging single-cell sequencing data from GSE176031, we conducted an extensive analysis to identify epithelial cell marker genes (ECMGs).

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 37925432Открыть статью

Building Practical Risk Prediction Models for Nasopharyngeal Carcinoma Screening with Patient Graph Analysis and Machine Learning.

BACKGROUND: To expand nasopharyngeal carcinoma (NPC) screening to larger populations, more practical NPC risk prediction models independent of Epstein-Barr virus (EBV) and other lab tests are necessary. METHODS: Patient data before diagnosis of NPC were collected from hospital electronic medical records (EMR) and used to develop machine learning (ML) models for NPC risk prediction using XGBoost. NPC risk factor distributions were generated through connection delta ratio (CDR) analysis of patient graphs. By combining EMR-wide ML with patient graph analysis, the number of variables in these ris

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 36480263Открыть статью

Machine learning in Huntington's disease: exploring the Enroll-HD dataset for prognosis and driving capability prediction.

BACKGROUND: In biomedicine, machine learning (ML) has proven beneficial for the prognosis and diagnosis of different diseases, including cancer and neurodegenerative disorders. For rare diseases, however, the requirement for large datasets often prevents this approach. Huntington's disease (HD) is a rare neurodegenerative disorder caused by a CAG repeat expansion in the coding region of the huntingtin gene. The world's largest observational study for HD, Enroll-HD, describes over 21,000 participants. As such, Enroll-HD is amenable to ML methods. In this study, we pre-processed and imputed Enro

Наблюдательное исследованиеСтатьяПоддержка 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 37501188Открыть статью

Correlative Fluorescence and Transmission Electron Microscopy Assisted by 3D Machine Learning Reveals Thin Nanodiamonds Fluoresce Brighter.

Nitrogen vacancy (NV) centers in fluorescent nanodiamonds (FNDs) draw widespread attention as quantum sensors due to their room-temperature luminescence, exceptional photo- and chemical stability, and biocompatibility. For bioscience applications, NV centers in FNDs offer high-spatial-resolution capabilities that are unparalleled by other solid-state nanoparticle emitters. On the other hand, pursuits to further improve the optical properties of FNDs have reached a bottleneck, with intense debate in the literature over which of the many factors are most pertinent. Here, we describe how substant

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 37594320Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты