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

Biochemical identification of prepubertal boys with Klinefelter syndrome by combined reproductive hormone profiling using machine learning.

OBJECTIVE: Klinefelter syndrome (KS) is the most common sex chromosome disorder and genetic cause of infertility in males. A highly variable phenotype contributes to the fact that a large proportion of cases are never diagnosed. Typical hallmarks in adults include small testes and azoospermia which may prompt biochemical evaluation that typically shows extremely high follicle-stimulating hormone and low/undetectable inhibin B serum concentrations. However, in prepubertal KS individuals, biochemical parameters are largely overlapping those of prepubertal controls. We aimed to characterize clini

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 36892968Открыть статью

Predicting Incident Adenocarcinoma of the Esophagus or Gastric Cardia Using Machine Learning of Electronic Health Records.

BACKGROUND & AIMS: Tools that can automatically predict incident esophageal adenocarcinoma (EAC) and gastric cardia adenocarcinoma (GCA) using electronic health records to guide screening decisions are needed. METHODS: The Veterans Health Administration (VHA) Corporate Data Warehouse was accessed to identify Veterans with 1 or more encounters between 2005 and 2018. Patients diagnosed with EAC (n = 8430) or GCA (n = 2965) were identified in the VHA Central Cancer Registry and compared with 10,256,887 controls. Predictors included demographic characteristics, prescriptions, laboratory results,

СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 37597631Открыть статью

Machine Learning Reveals Synovial Fibroblast Genes Associated with Pain Affect Sensory Nerve Growth in Rheumatoid Arthritis.

UNLABELLED: It has been presumed that rheumatoid arthritis (RA) joint pain is related to inflammation in the synovium; however, recent studies reveal that pain scores in patients do not correlate with synovial inflammation. We identified a module of 815 genes associated with pain, using a novel machine learning approach, Graph-based Gene expression Module Identification (GbGMI), in samples from patients with longstanding RA, but limited synovial inflammation at arthroplasty, and validated this finding in an independent cohort of synovial biopsy samples from early, untreated RA patients. Single

ПрепринтСтатьяПолный 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 37662384Открыть статью

Neuroinflammation in a Mouse Model of Alzheimer's Disease versus Auditory Dysfunction: Machine Learning Interpretation and Analysis.

BACKGROUND: Auditory dysfunction, including central auditory hyperactivity, hearing loss and hearing in noise deficits, has been reported in 5xFAD Alzheimer's disease (AD) mice, suggesting a causal relationship between amyloidosis and auditory dysfunction. Central auditory hyperactivity correlated in time with small amounts of plaque deposition in the inferior colliculus and medial geniculate body, which are the auditory midbrain and thalamus, respectively. Neuroinflammation has been associated with excitation to inhibition imbalance in the central nervous system, and therefore has been propos

ПрепринтСтатьяПолный 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 37841847Открыть статью

Neural Degeneration in Normal-Aging Human Cochleas: Machine-Learning Counts and 3D Mapping in Archival Sections.

Quantifying the survival patterns of spiral ganglion cells (SGCs), the cell bodies of auditory-nerve fibers, is critical to studies of sensorineural hearing loss, especially in human temporal bones. The classic method of manual counting is tedious, and, although stereology approaches can be faster, they can only be used to estimate total cell numbers per cochlea. Here, a machine-learning algorithm that automatically identifies, counts, and maps the SGCs in digitized images of semi-serial human temporal-bone sections not only speeds the analysis, with no loss of accuracy, but also allows 3D vis

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 37957485Открыть статью

Cervical Vertebral Maturation Assessment using various Machine Learning techniques on Lateral cephalogram: A systematic literature review.

IMPORTANCE: For the assessment of optimum treatment timing in dentofacial orthopedics, understanding the growth process is of paramount importance. The evaluation of skeletal maturity based on study of the morphology of the cervical vertebrae has been devised to minimize radiation exposure of a patient due to hand wrist radiography. Cervical vertebral maturation assessment (CVMA) predictions have been examined in the state-of-the-art machine learning techniques in the recent past which require more attention and validation by clinicians and practitioners. OBJECTIVES: This paper aimed to answe

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 37663368Открыть статью

Quantifying Parkinson's disease severity using mobile wearable devices and machine learning: the ParkApp pilot study protocol.

INTRODUCTION: The clinical assessment of Parkinson's disease (PD) symptoms can present reliability issues and, with visits typically spaced apart 6 months, can hardly capture their frequent variability. Smartphones and smartwatches along with signal processing and machine learning can facilitate frequent, remote, reliable and objective assessments of PD from patients' homes. AIM: To investigate the feasibility, compliance and user experience of passively and actively measuring symptoms from home environments using data from sensors embedded in smartphones and a wrist-wearable device. METHODS

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 38154904Открыть статью

Robust prediction of nonhome discharge following elective anterior cervical discectomy and fusion using explainable machine learning.

PURPOSE: Predict nonhome discharge (NHD) following elective anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) using an explainable machine learning model. METHODS: 2227 patients undergoing elective ACDF from 2008 to 2019 were identified from a single institutional database. A machine learning model was trained on preoperative variables, including demographics, comorbidity indices, and levels fused. The validation technique was repeated stratified K-Fold cross validation with the area under the receiver operating curve (AUROC) statistic as the performance metric. Shapley Additive Explanation (SHA

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 36854862Открыть статью

Metabolomics and Machine Learning Identify Metabolic Differences and Potential Biomarkers for Frequent Versus Infrequent Gout Flares.

OBJECTIVE: The objective of this study was to discover differential metabolites and pathways underlying infrequent gout flares (InGF) and frequent gout flares (FrGF) using metabolomics and to establish a predictive model by machine learning (ML) algorithms. METHODS: Serum samples from a discovery cohort of 163 patients with InGF and 239 patients with FrGF were analyzed by mass spectrometry-based untargeted metabolomics to profile differential metabolites and explore dysregulated metabolic pathways using pathway enrichment analysis and network propagation-based algorithms. ML algorithms were p

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 37390372Открыть статью

Predictive factors for degenerative lumbar spinal stenosis: a model obtained from a machine learning algorithm technique.

BACKGROUND: Degenerative lumbar spinal stenosis (DLSS) is the most common spine disease in the elderly population. It is usually associated with lumbar spine joints/or ligaments degeneration. Machine learning technique is an exclusive method for handling big data analysis; however, the development of this method for spine pathology is rare. This study aims to detect the essential variables that predict the development of symptomatic DLSS using the random forest of machine learning (ML) algorithms technique. METHODS: A retrospective study with two groups of individuals. The first included 165

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 36949452Открыть статью

Outcome Prediction Model Following Proximal Femoral Osteotomy in Legg-Calvé-Perthes Disease Using Machine Learning Algorithms.

BACKGROUND: The purpose of the current study was (1) to analyze various factors that may be associated with the outcomes of Legg-Calvé-Perthes disease (LCPD), and (2) to develop and internally validate machine learning algorithms capable of providing patient-specific predictions of which patients with LCPD will achieve relevant improvement in radiologic outcomes after proximal femoral varus osteotomy (PFVO). We examined several variables, previously identified as factors, that may influence the outcome of LCPD and developed a machine learning algorithm based on them. METHODS: In this retrospe

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 37728109Открыть статью

Exploring the potential relationship between frozen shoulder and Dupuytren's disease through bioinformatics analysis and machine learning.

BACKGROUND: Frozen shoulder (FS) and Dupuytren's disease (DD) are two closely related diseases, but the mechanism of their interaction is unknown. Our study sought to elucidate the molecular mechanism of these two diseases through shared gene and protein interactions. METHODS: GSE75152 and GSE140731 data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, and shared genes between FS and DD were selected by using R packages. Then, we used Cytoscape software and the STRING database to produce a protein-protein interaction (PPI) network. Important interaction networks and hub genes

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 37720213Открыть статью

IMPT of head and neck cancer: unsupervised machine learning treatment planning strategy for reducing radiation dermatitis.

Radiation dermatitis is a major concern in intensity modulated proton therapy (IMPT) for head and neck cancer (HNC) despite its demonstrated superiority over contemporary photon radiotherapy. In this study, dose surface histogram data extracted from forty-four patients of HNC treated with IMPT was used to predict the normal tissue complication probability (NTCP) of skin. Grades of NTCP-skin were clustered using the K-means clustering unsupervised machine learning (ML) algorithm. A new skin-sparing IMPT (IMPT-SS) planning strategy was developed with three major changes and prospectively impleme

Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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 36639667Открыть статью

Translating Complex Machine-Learning Phenogrouping Into Simple Algorithm: Atrium, Ventricle, and Fibrosis in Mitral Valve Prolapse.

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

Редакционная статьяПоддержка исследования: вне правительства СШАКомментарийПолный 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 37676208Открыть статью

Information theory and machine learning illuminate large-scale metabolomic responses of Brachypodium distachyon to environmental change.

Plant responses to environmental change are mediated via changes in cellular metabolomes. However, <5% of signals obtained from liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) can be identified, limiting our understanding of how metabolomes change under biotic/abiotic stress. To address this challenge, we performed untargeted LC-MS/MS of leaves, roots, and other organs of Brachypodium distachyon (Poaceae) under 17 organ-condition combinations, including copper deficiency, heat stress, low phosphate, and arbuscular mycorrhizal symbiosis. We found that both leaf and root metabolomes we

СтатьяПоддержка 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 36880270Открыть статью

Identification of spinal tuberculosis subphenotypes using routine clinical data: a study based on unsupervised machine learning.

OBJECTIVE: The identification of spinal tuberculosis subphenotypes is an integral component of precision medicine. However, we lack proper study models to identify subphenotypes in patients with spinal tuberculosis. Here we identified possible subphenotypes of spinal tuberculosis and compared their clinical results. METHODS: A total of 422 patients with spinal tuberculosis who received surgical treatment were enrolled. Clustering analysis was performed using the K-means clustering algorithm and the routinely available clinical data collected from patients within 24 h after admission. Finally,

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 37611242Открыть статью

Predicting dengue transmission rates by comparing different machine learning models with vector indices and meteorological data.

Machine learning algorithms (ML) are receiving a lot of attention in the development of predictive models for monitoring dengue transmission rates. Previous work has focused only on specific weather variables and algorithms, and there is still a need for a model that uses more variables and algorithms that have higher performance. In this study, we use vector indices and meteorological data as predictors to develop the ML models. We trained and validated seven ML algorithms, including an ensemble ML method, and compared their performance using the receiver operating characteristic (ROC) with t

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 37926755Открыть статью

Deep Proteomics Network and Machine Learning Analysis of Human Cerebrospinal Fluid in Japanese Encephalitis Virus Infection.

Japanese encephalitis virus is a leading cause of neurological infection in the Asia-Pacific region with no means of detection in more remote areas. We aimed to test the hypothesis of a Japanese encephalitis (JE) protein signature in human cerebrospinal fluid (CSF) that could be harnessed in a rapid diagnostic test (RDT), contribute to understanding the host response and predict outcome during infection. Liquid chromatography and tandem mass spectrometry (LC-MS/MS), using extensive offline fractionation and tandem mass tag labeling (TMT), enabled comparison of the deep CSF proteome in JE vs ot

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 37219084Открыть статью

Multimodal classification of extremely preterm and term adolescents using the fusiform gyrus: A machine learning approach.

OBJECTIVE: Extremely preterm birth has been associated with atypical visual and neural processing of faces, as well as differences in gray matter structure in visual processing areas relative to full-term peers. In particular, the right fusiform gyrus, a core visual area involved in face processing, has been shown to have structural and functional differences between preterm and full-term individuals from childhood through early adulthood. The current study used multiple neuroimaging modalities to build a machine learning model based on the right fusiform gyrus to classify extremely preterm bi

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 35687994Открыть статью

Volumetric subfield analysis of cynomolgus monkey's choroid derived from hybrid machine learning optical coherence tomography segmentation.

This study aimed to provide volumetric choroidal readings regarding sex, origin, and eye side from healthy cynomolgus monkey eyes as a reference database using optical coherence tomography (OCT) imaging. A machine learning (ML) algorithm was used to extract the choroid from the volumetric OCT data. Classical computer vision methods were then applied to automatically identify the deepest location in the foveolar depression. The choroidal thickness was determined from this reference point. A total of 374 eyes of 203 cynomolgus macaques from Asian and Mauritius origin were included in the analysi

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 36149881Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты