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

91344 публикаций

Поиск: 1291 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 11306 с найденным полным текстом

Machine learning-based mortality prediction models for emergency department patients: a comparative analysis.

BACKGROUND: Accurate mortality prediction in emergency departments (ED) is crucial for timely intervention and resource allocation. This study developed and compared multiple machine learning models to predict in-hospital mortality among ED patients. METHODS: We retrospectively analyzed 1,389 ED patients admitted to Affiliated Kunshan Hospital of Jiangsu University between January and December 2021. After excluding patients under 16 years and those transferred or discharged against medical advice, we collected demographic data, vital signs, and laboratory results within 30 min of ED arrival.

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 41695176Открыть статью

Deep Learning-based calculation of patient size and attenuation surrogates from localizer Image: Toward personalized chest CT protocol optimization.

PURPOSE: Extracting water equivalent diameter (DW), as a good descriptor of patient size, from the CT localizer before the spiral scan not only minimizes truncation errors due to the limited scan field-of-view but also enables prior size-specific dose estimation as well as scan protocol optimization. This study proposed a unified methodology to measure patient size, shape, and attenuation parameters from a 2D anterior-posterior localizer image using deep learning algorithms without the need for labor-intensive vendor-specific calibration procedures. METHODS: 3D CT chest images and 2D localize

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 36410091Открыть статью

NMR Profiling of Exhaled Breath Condensate Defines Different Metabolic Phenotypes of Non-Cystic Fibrosis Bronchiectasis.

Nuclear-magnetic-resonance (NMR) profiling of exhaled breath condensate (EBC) provides insights into the pathophysiology of bronchiectasis by identifying specific biomarkers. We evaluated whether NMR-based metabolomics discriminates the EBC-derived metabolic phenotypes ("metabotypes") of 41 patients with non-cystic fibrosis (nCF) bronchiectasis of various etiology [24 subjects with Primary Ciliary Dyskinesia (PCD); 17 patients with bronchiectasis not associated with PCD (nCF/nPCD)], who were compared to 17 healthy subjects (HS). NMR was used for EBC profiling, and Orthogonal Projections to Lat

Клиническое исследованиеСтатьяПолный 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 33202684Открыть статью

Left atrial diameter and survival among renal allograft recipients.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Sequential echocardiography is routinely performed in patients with ESRD listed for transplantation. The benefit of this labor- and time-intensive measure, however, remains unclear. Thus, this study elucidated the various obtained routine echocardiography parameters that best predicted mortality and graft survival after renal transplantation. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: This study investigated 553 first renal transplant recipients listed in the Austrian Dialysis and Transplant Registry between 1992 and 2011 who had echocardiographic analysis at tr

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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 24009216Открыть статью

From regression to machine learning: improving prediction of rectal cancer recurrence.

PURPOSE: Recurrence after curative-intent treatment of rectal cancer remains a major clinical challenge. Conventional regression models may not adequately capture complex clinical interactions, whereas machine learning algorithms may improve predictive accuracy. This study compared regression-based and machine learning models for predicting recurrence using routinely collected clinical data. METHODS: A retrospective cohort of 581 patients with rectal adenocarcinoma treated between 2013 and 2022 at 2 university hospitals in Thailand was analyzed. Seventeen demographic, pathological, and treatm

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 42392853Открыть статью

Effects of inspiratory waveform, inspiratory time, and pause on compartmental energy partitioning in a heterogeneous two-compartment respiratory model.

In mechanically heterogeneous respiratory systems, the temporal pattern of inspiratory flow may influence how airway-opening work is partitioned between mechanically distinct compartments, independently of global mechanical power (MP). Using a simplified time-resolved two-compartment model with common airway-opening pressure, we investigated whether inspiratory waveform, inspiratory time, and end-inspiratory pause affect model-derived compartmental airway-level energy routing, including cases matched for global MP. Mechanical heterogeneity was introduced by varying compliance and resistance ra

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 42804871Открыть статью

[Diagnostic performance of a dual-stage deep learning model based on cone beam CT-derived multi-view two-dimensional slices for assessing ankylosed impacted teeth].

Objective: To develop and validate a dual-layer deep learning model based on cone-beam CT (CBCT)-derived multi-view two-dimensional (2D) slices for the assisted assessment of ankylosed impacted teeth. Methods: The CBCT images of 432 patients with impacted teeth were collected at the Hospital of Stomatology, Xi'an Jiaotong University from January 2023 to June 2025, comprising 600 target teeth and approximately 22 000 derived multi-view 2D slices. Imaging reference standards were established by two experienced oral and maxillofacial residents, with adjudication by a professor in cases of disagre

Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 42532535Открыть статью

[Clinic predictive model and validation of anaerobic bacteremias (including polymicrobial bacteremias)].

INTRODUCTION: Anaerobic bacteremias are uncommon. There is no agreement on their clinical predictability and the usefulness of anaerobic blood cultures. The objective of this study was to develop and validate a model for the prediction of anaerobic bacteremias. METHOD: The developing model was created with 984 bacteremias (45 anaerobic bacteremias) during 1985-1986 and 1996-1997. The validation model was made with 320 bacteremias during 2005-2006. RESULTS: Independent multivariate predictors of true anaerobic bacteremia were used to develop a model stratifying patients with scores of 0 to 13

СтатьяВалидационное 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 20334959Открыть статью

Predictive Performance of Artificial Intelligence Algorithms for Gestational Diabetes Mellitus in Pregnant Women: Systematic Review and Meta-Analysis.

BACKGROUND: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common complication during pregnancy, with its incidence increasing year by year. It poses numerous adverse health effects on both mothers and newborns. Accurate prediction of GDM can significantly improve patient prognosis. In recent years, artificial intelligence (AI) algorithms have been increasingly used in the construction of GDM prediction models. However, there is still no consensus on the most effective algorithm or model. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate and compare the performance of existing GDM prediction models construct

СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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 41616232Открыть статью

Evaluation of Caries Detection on Bitewing Radiographs: A Comparative Analysis of the Improved Deep Learning Model and Dentist Performance.

OBJECTIVES: The application of deep learning techniques for detecting caries in bitewing radiographs has gained significant attention in recent years. However, the comparative performance of various modern deep learning models and strategies to enhance their accuracy remains an area requiring further investigation. METHODS: This study explored the capabilities of 11 widely used YOLO (You Only Look Once) object detection models to automatically identify enamel and dentin caries from bitewing radiographs. To further optimize detection performance, the YOLOv9c model's backbone architecture was r

СтатьяСравнительное 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 40191981Открыть статью

Modeling the neuroimmune system in Alzheimer's and Parkinson's diseases.

Parkinson's disease (PD) and Alzheimer's disease (AD) are neurodegenerative disorders caused by the interaction of genetic, environmental, and familial factors. These diseases have distinct pathologies and symptoms that are linked to specific cell populations in the brain. Notably, the immune system has been implicated in both diseases, with a particular focus on the dysfunction of microglia, the brain's resident immune cells, contributing to neuronal loss and exacerbating symptoms. Researchers use models of the neuroimmune system to gain a deeper understanding of the physiological and biologi

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 38263227Открыть статью

Intelligent Diagnosis of Hypopigmented Dermatoses and Intelligent Evaluation of Vitiligo Severity on the Basis of Deep Learning.

INTRODUCTION: There is a lack of objective, accurate, and convenient methods for classification diagnostic hypopigmented dermatoses (HD) and severity evaluation of vitiligo. To achieve an accurate and intelligent classification diagnostic model of HD and severity evaluation model of vitiligo using a deep learning-based method. METHODS: A total of 11,483 images from 4744 patients with HD were included in this study. An optimal diagnostic model was constructed by merging the squeeze-and-excitation (SE) module with the candidate model, its diagnostic efficiency was compared with that of 98 derma

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 39514178Открыть статью

Machine learning for dysphagia risk prediction in older adults after acute ischemic stroke.

BACKGROUND: Post-stroke dysphagia (PSD) is prevalent in older adults after acute ischemic stroke (AIS), increasing risks like pneumonia and malnutrition. This study aimed to develop and validate machine learning models for early PSD prediction. METHODS: In this retrospective cohort study, we utilized electronic health records from a cohort of 908 AIS patients (≥ 60 years), partitioned into training and internal test sets at a 7:3 ratio. The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression and the Boruta algorithm were used to identify key PSD predictors. Eight ML algorithms w

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 41699632Открыть статью

Real-World Validation of the Clinical Distinctiveness of IDH-Mutant Glioblastoma in the SEER Transition Era: A Population-Based Study Integrating Machine Learning.

INTRODUCTION: The 2021 WHO classification reclassified "IDH-mutant glioblastoma (GBM)" as "Astrocytoma, IDH-mutant, grade 4." This study aims to provide real-world validation of this reclassification using the specific ICD-O-3 code (9445/3) from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) "Transition Era" (2018-2022) and develop a machine learning (ML)-based prognostic model. METHODS: Patients diagnosed with IDH-mutant GBM (9445/3) and GBM NOS (9440/3) were identified. Propensity Score Matching (PSM) and Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW) were employed to minimize bi

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 42581490Открыть статью

Murine Cell Line Models for Vascular Mimicry: The Role of YAP/TAZ Signaling.

Vascular mimicry (VM) refers to the formation of vessel-like structures by tumor cells independent of endothelial cells. These VM channels connect to the host's vascular network and are associated with aggressive tumors and poor patient prognosis. Most VM research has been conducted on melanoma, relying on patient-derived and mouse cell lines. In other solid tumors, VM studies rely on human cell lines, which have certain limitations for in vivo studies. Specifically, most in vivo VM research involving human cells uses subcutaneous mouse models that fail to recapitulate organ-specific tumor mic

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 41009691Открыть статью

Multiclass ensemble framework for enhanced prostate gland Segmentation: Integrating Self-ONN decoders with EfficientNet.

Digital pathology relies on the morphological architecture of prostate glands to recognize cancerous tissue. Prostate cancer (PCa) originates in walnut shaped prostate gland in the male reproductive system. Deep learning (DL) pipelines can assist in identifying these regions with advanced segmentation techniques which are effective in diagnosing and treating prostate diseases. This facilitates early detection, targeted biopsy, and accurate treatment planning, ensuring consistent, reproducible results while minimizing human error. Automated segmentation techniques trained on MRI datasets can ai

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 40449047Открыть статью

Expression of expanded GGC repeats within NOTCH2NLC causes cardiac dysfunction in mouse models.

BACKGROUND: Neuronal intranuclear inclusion disease (NIID) is a rare neurodegenerative disorder characterized by widespread intranuclear inclusions in the nervous system as well as multiple visceral organs. In 2019, expanded GGC repeats within the 5' untranslated region of the NOTCH2NLC gene was identified as the causative factor. NIID is a heterogeneous disorder with variable clinical manifestations including cognitive impairment, cerebellar ataxia, parkinsonism, paroxysmal symptoms, autonomic dysfunction, and muscle weakness. Although NIID primarily affects the central and peripheral nervous

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 37644522Открыть статью

Numerical investigation of urethra flow characteristics in benign prostatic hyperplasia.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Conventional practice includes a limited depiction of urethral pressure and flows based on fragmented gross clinical observations. However, with technological advancements in simulations, computational fluid dynamics (CFD) can provide an alternative approach to predict the bladder pressure with a concordant quantitative flow field in the urethra. Thus, this study aims to comprehensively analyze the urine flow characteristics in various urethra models using simulations. METHODS: Three-dimensional urethra models were constructed for seven specific subjects based on cli

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 35797748Открыть статью

Automatic coronary plaque detection, classification, and stenosis grading using deep learning and radiomics on computed tomography angiography images: a multi-center multi-vendor study.

OBJECTIVES: An automatic system utilizing both the advantages of the neural network and the radiomics was proposed for coronary plaque detection, classification, and stenosis grading. METHODS: This study retrospectively included 505 patients with 127,763 computed tomography angiography (CTA) images from 5 medical center. A convolutional neural network (CNN) model was used to segment the coronary artery, detect the plaque candidate, and extract the image patch with high computation efficiency. The manually designed radiomics feature extractor was utilized to collect plaque patterns, followed b

СтатьяМногоцентровое 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 35290509Открыть статью

The effect of the bisphosphonate ibandronate on breast cancer metastasis to visceral organs.

Bisphosphonate (BPs), specific inhibitors of osteoclastic bone resorption, are widely used therapeutic agents for bone metastases in breast cancer patients. Nevertheless, the effects of BPs on visceral metastases are controversial. Here we specifically studied the effects of the BP ibandronate on visceral metastases of breast cancer using two animal models. In the first set of experiments, we examined the effects of ibandronate on lung metastasis using 4T1 mouse mammary tumor that developed pulmonary and bone metastases following orthotopic inoculation in syngeneic female Balb/c mice. In the s

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка службы здравоохранения 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 12353814Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты