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

20300 публикаций

Поиск: 592 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 983 с найденным полным текстом

The Incidence of Perioperative Hypotension in Patients Undergoing Major Abdominal Surgery with the Use of Arterial Waveform Analysis and the Hypotension Prediction Index Hemodynamic Monitoring-A Retrospective Analysis.

Intraoperative hypotension (IH) is common in patients receiving general anesthesia and can lead to serious complications such as kidney failure, myocardial injury and increased mortality. The Hypotension Prediction Index (HPI) algorithm is a machine learning system that analyzes the arterial pressure waveform and alerts the clinician of an impending hypotension event. The purpose of the study was to compare the frequency of perioperative hypotension in patients undergoing major abdominal surgery with different types of hemodynamic monitoring. The study included 61 patients who were monitored 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 38392607Открыть статью

Machine Learning Approach for Predicting Systemic Lupus Erythematosus in an Oman-Based Cohort.

OBJECTIVES: This study aimed to design a machine learning-based prediction framework to predict the presence or absence of systemic lupus erythematosus (SLE) in a cohort of Omani patients. METHODS: Data of 219 patients from 2006 to 2019 were extracted from Sultan Qaboos University Hospital's electronic records. Among these, 138 patients had SLE, while the remaining 81 had other rheumatologic diseases. Clinical and demographic features were analysed to focus on the early stages of the disease. Recursive feature selection was implemented to choose the most informative features. The CatBoost cla

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 37655084Открыть статью

Lupus nephritis diagnosis using enhanced moth flame algorithm with support vector machines.

Systemic lupus erythematosus is a chronic autoimmune disease that affects the kidney in most patients. Lupus nephritis (LN) is divided into six categories by the International Society of Nephrology/Renal Pathology Society (ISN/RPS). The purpose of this research is to build a framework for discriminating between ISN/RPS pure class V(MLN) and classes III ± V or IV ± V (PLN) using real clinical data. The framework is developed by merging a hybrid stochastic optimizer, moth-flame algorithm (HMFO), with a support vector machine (SVM), dubbed HMFO-SVM. The HMFO is constructed by enhancing the origin

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 35397339Открыть статью

Development and validation of a machine learning-based early warning model for bone metastasis in newly diagnosed prostate cancer.

BACKGROUND: Bone metastasis (BM) is common in newly diagnosed prostate cancer (PCa), particularly in patients with advanced disease at presentation. However, the indications for bone scintigraphy remain inconsistent and may lead to unnecessary imaging in low-risk patients. This study aimed to develop and validate a machine learning model for individualized prediction of BM in patients with newly diagnosed PCa. METHODS: We retrospectively collected data from 327 patients with newly diagnosed PCa from two tertiary hospitals. Patients were randomly assigned to a training set (n = 229) and an int

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 42494601Открыть статью

[Research on manipulation acquisition and operational standardization assessment of dynamic moxibustion based on computer vision technology].

OBJECTIVE: To develop an approach to in vivo acquisition and quantitative analysis of moxa-stick trajectories in dynamic moxibustion manipulation using computer vision technology, and validate its standardization in clinical practice. METHODS: Using color-matching target detection and a sequence-matching-oriented machine learning algorithm, the three-dimensional trajectory coordinate sequence data were converted into actual displacement and velocity in real space,and were used to evaluate the standardization of manipulation trajectory. Thirty operators were divided into 3 groups based on thei

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 42744631Открыть статью

Identification of mitochondrial dysfunction-related biomarkers and immune infiltration in liver ischemia-reperfusion injury via integrated bioinformatics and machine learning.

BACKGROUND: Mitochondrial dysfunction contributes to the pathogenesis of multiple diseases. This study explores the involvement of mitochondrial dysfunction-related genes (MDRGs) in liver ischemia-reperfusion injury (LIRI). METHODS: Differentially expressed MDRGs (DE-MDRGs) were identified using public databases. We identified key hub genes by integrating functional enrichment, protein-protein interaction (PPI) network analysis, and machine learning algorithms. These candidates underwent rigorous validation using independent cohorts, an in vivo LIRI mouse model, and computational approaches i

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 41678948Открыть статью

Development of an automated machine learning-based risk prediction and decision support system for postoperative cubitus varus complicating pediatric lateral humeral condyle fracture.

PURPOSE: Postoperative cubitus varus is a disabling complication of pediatric lateral humeral condyle fractures that impairs long-term elbow function. This study aimed to develop and validate the first Improved LangEvin Equation-based Evolutionary (ILEE) automated machine learning (AutoML) model and visual decision support system for preoperative prediction of this complication, to enable personalized risk stratification and targeted intervention. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 330 children with lateral humeral condyle fractures treated between January 2005 and June 202

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 42597527Открыть статью

Machine Learning-Based Prediction of Lower Extremity Deep Vein Thrombosis in Patients with Acute Exacerbation of Chronic Obstructive Pulmonary Disease.

OBJECTIVE: Patients with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) have an increased risk of lower-extremity deep vein thrombosis (DVT) due to inflammation, immobility, and coagulation abnormalities. This study aimed to develop a machine learning model for predicting DVT risk in AECOPD patients and identify important predictors. METHODS: This single-center retrospective study included 1,500 patients with AECOPD who were classified into DVT (n = 126) and non-DVT groups (n = 1,374) according to lower-limb venous ultrasonography findings. Clinical characteristics and l

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 42761937Открыть статью

Innovative Applications of Artificial Intelligence in Bacteriophage Research: A New Chapter in Future Medicine.

As the crisis of antibiotic resistance escalates, phage therapy has regained attention as an alternative strategy. Artificial intelligence (AI) technologies offer new avenues to overcome the bottlenecks inherent in traditional bacteriophage research. This review summarizes the multi-dimensional innovative applications of machine learning, deep learning, and large biological models in phage studies. In the fields of phage recognition and genomics, support vector machines (SVMs), convolutional neural networks (CNNs), and pre-trained protein language models can all achieve recognition accuracy ra

СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 42795594Открыть статью

Prediction of Breast Radiation Absorbed Dose Chest CT Examinations Using Machine Learning Techniques.

Background/Objectives: The breast is a highly radiosensitive organ that is directly exposed to ionizing radiation during chest computed tomography (CT) examinations. Excessive radiation exposure increases the risk of radiation-induced malignancies, highlighting the importance of accurate and patient-specific dose estimation. This study aims to estimate the effective radiation dose absorbed by the breast during chest CT examinations using a machine learning (ML)-based personalized prediction approach. Methods: In this retrospective study, a total of 653 female patients who underwent both mammog

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 41441394Открыть статью

Multi-omics analysis constructs a novel neuroendocrine prostate cancer classifier and classification system.

Neuroendocrine prostate cancer (NEPC), a subtype of prostate cancer (PCa) with poor prognosis and high heterogeneity, currently lacks accurate markers. This study aims to identify a robust NEPC classifier and provide new perspectives for resolving intra- tumoral heterogeneity. Multi-omics analysis included 19 bulk transcriptomics, 14 single-cell transcriptomics, 1 spatial transcriptomics, 16 published NE signatures and 10 cellular experiments combined with multiple machine learning algorithms to construct a novel NEPC classifier and classification. A comprehensive single-cell atlas of prostate

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 40263498Открыть статью

Enhancing preoperative risk stratification: an interpretable machine learning model for ICU admission in spinal metastasis surgery.

BACKGROUND: Spinal metastases frequently cause debilitating symptoms and require complex surgical management, with postoperative intensive care unit (ICU) admissions representing a major concern. This multicenter study aimed to develop and validate machine learning (ML) models to predict 30-day unplanned ICU admission following metastatic spinal tumor surgery. METHODS: A total of 642 patients with metastatic spinal disease were enrolled, and 525 from 2 major institutions were randomly split into derivation (80%) and internal validation (20%) cohorts. External validation was performed using an

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 41376391Открыть статью

Machine Learning Based Identification of Depressive Symptoms Among Students in a Chinese University Using Functional Near-Infrared Spectroscopy.

BACKGROUND: Individuals suffer from depression at a high rate on university campuses and current assessment methods primarily rely on subjective questionnaires. Therefore, there is a pressing need to develop objective measures for the automatic detection of depression. This study aimed to investigate the functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) changes associated with depression and assess the potential of fNIRS signals in detecting depression among university students. METHODS: A total of 192 participants were recruited for psychological assessment. A 48-channel fNIRS system was employe

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 41523969Открыть статью

Machine Learning for De Novo Molecular Generation: A Comprehensive Review.

Deep generative models have emerged as powerful computational engines for de novo molecular design, enabling efficient exploration of a vast chemical space that remains inaccessible to traditional experimental approaches. This review provides a comprehensive survey of machine learning-driven molecular generation, systematically organizing the field across three foundational pillars: molecular representations, model architectures, and evaluation frameworks. We present a detailed taxonomy of state-of-the-art generative models, including Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Net

СтатьяОбзорПоддержка 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 41665230Открыть статью

Using artificial intelligence in vector control: A new path for public health.

Vector-borne diseases remain a pressing global health challenge exacerbated by climate change, urbanization, and insecticide resistance. This review evaluates how artificial intelligence (AI) can strengthen vector surveillance, forecast outbreaks, and optimize interventions in public-health programs. Traditional control strategies rely on reactive. AI-driven systems, such as convolutional neural networks (CNNs, a form of image-recognition AI) and advanced machine learning models, achieve over 90% accuracy in real-time mosquito species identification, enabling targeted responses to invasive vec

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 40938304Открыть статью

Injury prediction model for lower-limb sports injuries: A novel machine learning-based approach.

BACKGROUND: The complex interaction between various risk factors plays a crucial role in sports injuries. Preventive approaches should consider all of these factors to help identify at-risk individuals. Advanced machine-learning tools and artificial intelligence can be utilized for this purpose. This study aimed to develop an effective injury prediction model for lower-limb sports injuries. METHODS: A total of 120 male university-level football, cricket, and basketball players underwent elaborate mental and physical screening, accounting for 44 variables. The injury details of the previous se

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 40735069Открыть статью

Of Lyme disease and machine learning in a One Health world.

OBJECTIVE: Lyme disease is a vector-borne emerging zoonosis in Ontario driven by human population growth and climate change. Lyme disease is also a prime example of the One Health concept. While little can be done to immediately reverse climate change and population growth, public health must resort to health communication as its best option for disease control until an effective vaccine becomes available. Disease surveillance enabling precision public health has an important role in this respect: one of the goals of disease surveillance is to forecast the future burden of disease to inform th

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 39933253Открыть статью

Application of Machine Learning Ensemble Super Learner for analysis of the cytokines transported by high density lipoproteins (HDL) of smokers and nonsmokers.

Smoking is a major cause of cardiac and pulmonary disease, cancer, and other inflammation related diseases. Smoking impairs lipid and lipoprotein metabolism. The observed modification and reduction in levels of HDL in smokers has adverse effects on atheroprotective properties. It has been hypothesized that HDL transports inflammatory cytokines which accelerate tobacco-related diseases. To investigate the role of HDL in the transport of inflammatory cytokines and their detrimental effects on the immune response, it is paramount to compare cytokine levels in HDL for Smoker versus Nonsmoker group

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 39524190Открыть статью

Machine Learning for the Prediction of New-Onset Diabetes Mellitus during 5-Year Follow-up in Non-Diabetic Patients with Cardiovascular Risks.

PURPOSE: Many studies have proposed predictive models for type 2 diabetes mellitus (T2DM). However, these predictive models have several limitations, such as user convenience and reproducibility. The purpose of this study was to develop a T2DM predictive model using electronic medical records (EMRs) and machine learning and to compare the performance of this model with traditional statistical methods. MATERIALS AND METHODS: In this study, a total of available 8454 patients who had no history of diabetes and were treated at the cardiovascular center of Korea University Guro Hospital were enrol

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 30666841Открыть статью

Echocardiographic Texture Analysis Using Machine Learning for Predicting Myocardial Fibrosis in Hypertrophic Cardiomyopathy.

OBJECTIVE: This study aims to construct a low-cost echocardiographic myocardial texture-based screening model to identify patients with myocardial fibrosis and filter out non-fibrosis patients, reducing unneeded contrast use and offering an efficient screening method for resource-limited hospitals. METHODS: This study enrolled 149 patients with hypertrophic cardiomyopathy (HCM), 105 (70%) of whom were late gadolinium enhancement (LGE) positive. Using stratified random sampling, we divided the patients into training and test sets at a 6:4 ratio. Logistic regression was subsequently used to ide

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 40764146Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты