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

62134 публикаций

Поиск: 305 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 4130 с найденным полным текстом

Evaluation of deceased-donor kidney offers: development and validation of novel data driven and expert based prediction models for early transplant outcomes.

In the face of growing transplant waitlists and aging donors, sound pre-transplant evaluation of organ offers is paramount. However, many transplant centres lack clear criteria on organ acceptance. Often, previous scores for donor characterisation have not been validated for the Eurotransplant population and are not established to support graft acceptance decisions. Here, we investigated 1353 kidney transplantations at three different German centres to develop and validate novel statistical models for the prediction of early adverse graft outcome (EAO), defined as graft loss or CKD ≥4 within t

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 39840033Открыть статью

Advanced imaging techniques and artificial intelligence in pleural diseases: a narrative review.

BACKGROUND: Pleural diseases represent a significant healthcare burden, affecting over 350 000 patients annually in the US alone and requiring accurate diagnostic approaches for optimal management. Traditional imaging techniques have limitations in differentiating various pleural disorders and invasive procedures are usually required for definitive diagnosis. METHODS: We conducted a nonsystematic, narrative literature review aimed at describing the latest advances in imaging techniques and artificial intelligence (AI) applications in pleural diseases. RESULTS: Novel ultrasound-based techniqu

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 40174960Открыть статью

Predicting return to sport after multiligament knee injuries using machine learning: development and internal validation of a clinical algorithm.

PURPOSE: To develop and internally validate a machine learning-based predictive model to estimate the probability of return to sport (RTS) at 12 months after surgical reconstruction of multiligament knee injuries (MLKIs), and to identify the most influential clinical predictors. METHODS: Patients who underwent MLKIs reconstruction between 2012 and 2022 across three tertiary care centers were included. Inclusion criteria comprised reconstruction of ≥2 ligaments, age 18-50, and ≥12 months of follow-up. The primary outcome was RTS at 12 months. Predictive variables included demographic, clinical

СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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 41314721Открыть статью

Non-invasive assessment techniques for renal fibrosis: advances and perspectives.

Renal fibrosis is a critical pathological process driving chronic kidney disease (CKD) and end-stage renal disease (ESRD). Early diagnosis is essential for timely intervention, yet traditional methods like renal biopsy are invasive and present significant limitations. Consequently, noninvasive techniques are gaining attention for renal fibrosis assessment. Biomarkers such as transforming growth factor beta 1 (TGF-β1) and platelet-derived growth factor D (PDGF-D) have been explored for monitoring fibrosis progression, though their specificity and reliability challenges persist. Emerging imaging

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 41077637Открыть статью

Cancer Diagnosis Categorization in Electronic Health Records Using Large Language Models and BioBERT: Model Performance Evaluation Study.

BACKGROUND: Electronic health records contain inconsistently structured or free-text data, requiring efficient preprocessing to enable predictive health care models. Although artificial intelligence-driven natural language processing tools show promise for automating diagnosis classification, their comparative performance and clinical reliability require systematic evaluation. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the performance of 4 large language models (GPT-3.5, GPT-4o, Llama 3.2, and Gemini 1.5) and BioBERT in classifying cancer diagnoses from structured and unstructured electr

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 41037674Открыть статью

Validation of the Fitbit Charge 5 for the Detection of Heart Rate and Electrodermal Activity.

Wearable devices are increasingly used to evaluate psychophysiological markers of anxiety for continuous health monitoring. Consumer-grade wearable devices, such as Fitbits, have the potential for widespread use and dissemination given their affordability and accessibility for both research and clinical settings. However, the validation of consumer-grade devices against research-grade devices is required. This study aimed to evaluate and compare the accuracy of the Fitbit Charge 5 against a research-grade wearable device, the Equivital EQ02, in measuring psychophysiological parameters of anxie

СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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 40735859Открыть статью

Leveraging machine learning for predicting Opisthorchis viverrini infection in cats: A tool for veterinary epidemiology.

Opisthorchis viverrini (Ov) infection is a major public health concern in the Greater Mekong Subregion, with cats as key reservoir hosts. Although machine learning (ML) is widely used in human medicine, its application in veterinary epidemiology remains limited. This study aimed to develop interpretable ML models to predict Ov infection and to identify key risk factors in cats using data from 175 households in endemic areas. Five ML algorithms-Classification Tree, Random Forest, Ridge Logistic Regression (Ridge LR), eXtreme Gradient Boosting, and Support Vector Machine (SVM)-were optimized usi

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 40774375Открыть статью

MRI-based radiomics for differention of aquaporin 4-immunoglobulin G-positive neuromyelitis optic spectrum disorder and anti myelin oligodendrocyte glycoprotein immunoglobulin G-associated disorder.

OBJECTIVES: This study was designed to develop and validate a radiomic nomogram for the differential diagnosis of myelin oligodendrocyte glycoprotein antibody-related disease (MOGAD) and aquaporin-4 immunoglobulin G-positive neuromyelitis optica spectrum disorder (AQP4+NMOSD). METHODS: We retrospectively analysed data from a primary cohort consisting of 21 MOGAD and 63 AQP4+NMOSD patients and an external validation cohort comprising 10 MOGAD and 34 AQP4+NMOSD patients. Radiomic features were extracted from lesions of the cervical spinal cord and brainstem from sagittal T2-weighted MR images.

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 39999591Открыть статью

Predicting Success in Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty Using Machine Learning.

PURPOSE: This study aimed to predict early graft failure (GF) in patients who underwent Descemet membrane endothelial keratoplasty based on donor characteristics. METHODS: Several machine learning methods were trained to predict GF automatically. To predict GF, the following variables were obtained: donor age, sex, systemic diseases, medications, duration of stay in the intensive care unit, death-to-preservation time (DPT), endothelial cell density of the cornea, tightness of Descemet membrane roll during surgery, anterior chamber tamponade, tamponade used for rebubbling, and preoperative bes

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 38913970Открыть статью

A model for identifying potentially inappropriate medication used in older people with dementia: a machine learning study.

BACKGROUND: Older adults with dementia often face the risk of potentially inappropriate medication (PIM) use. The quality of PIM evaluation is hindered by researchers' unfamiliarity with evaluation criteria for inappropriate drug use. While traditional machine learning algorithms can enhance evaluation quality, they struggle with the multilabel nature of prescription data. AIM: This study aimed to combine six machine learning algorithms and three multilabel classification models to identify correlations in prescription information and develop an optimal model to identify PIMs in older adults

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 38980590Открыть статью

Three montages for Transcranial electric stimulation in predicting the early post-surgery outcome of the facial nerve functioning.

OBJECTIVE: We assessed the Transcranial Electrical Stimulation (TES)-induced Corticobulbar-Motor Evoked Potentials (Cb-MEPs) evoked from Orbicularis Oculi (Oc) and Orbicularis Oris (Or) muscles with FCC5h/FCC6h-Mz, C3/C4-Cz and C5/C6/-Cz stimulation, during IntraOperative NeuroMonitoring (IONM) in 30 patients who underwent skull-base surgery. METHODS: before (T0) and after (T1) the surgery, we compared the peak-to-peak amplitudes of Cb-MEPs obtained from TES with C3/C4-Cz, C5/C6-Cz and FCC5h/FCC6h-Mz. Then, we compared the response category (present, absent and peripheral) related to differen

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 39079793Открыть статью

Artificial Intelligence-Driven Mammography-Based Future Breast Cancer Risk Prediction: A Systematic Review.

PURPOSE: To summarize the literature regarding the performance of mammography-image based artificial intelligence (AI) algorithms, with and without additional clinical data, for future breast cancer risk prediction. MATERIALS AND METHODS: A systematic literature review was performed using six databases (medRixiv, bioRxiv, Embase, Engineer Village, IEEE Xplore, and PubMed) from 2012 through September 30, 2022. Studies were included if they used real-world screening mammography examinations to validate AI algorithms for future risk prediction based on images alone or in combination with clinica

Систематический обзорСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 37949155Открыть статью

Value of gallbladder length-to-width ratio for diagnosis of biliary atresia by correlation with age.

The objective is to explore the correlation between ultrasonic gallbladder length-width ratio (LTWR) and age, and the value of differential diagnosis between biliary atresia (BA) and other hepatic cholestasis. From January 2016 to June 2022, the data of 183 patients with jaundice who underwent abdominal ultrasound and surgical exploration in the Affiliated Hospital of Zunyi Medical University were analyzed retrospectively. The demographic data, liver function, and ultrasonic parameters were recorded and analyzed. There were statistically significant differences between BA group and non-BA grou

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 36418718Открыть статью

Individual Prediction of Remission Based on Clinical Features Following Electroconvulsive Therapy: A Machine Learning Approach.

Objective: Previous prediction models for electroconvulsive therapy (ECT) responses have predominantly been based on neuroimaging data, which has precluded widespread application for severe cases in real-world clinical settings. The aims of this study were (1) to build a clinically useful prediction model for ECT remission based solely on clinical information and (2) to identify influential features in the prediction model. Methods: We conducted a retrospective chart review to collect data (registered between April 2012 and March 2019) from individuals with depression (unipolar major depressiv

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 36005893Открыть статью

An Automated System for ECG Arrhythmia Detection Using Machine Learning Techniques.

The new advances in multiple types of devices and machine learning models provide opportunities for practical automatic computer-aided diagnosis (CAD) systems for ECG classification methods to be practicable in an actual clinical environment. This imposes the requirements for the ECG arrhythmia classification methods that are inter-patient. We aim in this paper to design and investigate an automatic classification system using a new comprehensive ECG database inter-patient paradigm separation to improve the minority arrhythmical classes detection without performing any features extraction. We

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 34830732Открыть статью

Importance of extracellular volume fraction of the spleen as a predictive biomarker for high-risk esophago-gastric varices in patients with chronic liver diseases: A preliminary report.

PURPOSE: To clarify clinico-radiological factors for high-risk esophago-gastric varices (EGV), including extracellular volume fraction (ECV) of the liver, pancreas, and the spleen. METHODS: Between 2014 and 2018, 70 chronic liver disease patients who underwent 4-phase CT of the upper abdomen and either of upper gastrointestinal tract endoscopy, or actual treatment for bleeding EGV, within three months after CT, were retrospectively included. Patients were subdivided into high-risk EGV group (HRG), who had high-risk endoscopic findings or actual hemostatic treatments, and non-high-risk EGV gro

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 34481116Открыть статью

Otitis Media Middle Ear Effusion Identification and Characterization Using an Optical Coherence Tomography Otoscope.

OBJECTIVE: To determine the feasibility of detecting and differentiating middle ear effusions (MEEs) using an optical coherence tomography (OCT) otoscope. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: US tertiary care children's hospital. SUBJECTS AND METHODS: Seventy pediatric patients undergoing tympanostomy tube placement were preoperatively imaged using an OCT otoscope. A blinded reader quiz was conducted using 24 readers from 4 groups of tiered medical expertise. The primary outcome assessed was reader ability to detect presence/absence of MEE. A secondary outcome assessed was reader a

СтатьяПоддержка 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 31959053Открыть статью

Comparing manual and automatic scoring of sleep monitoring data from portable polygraphy.

We used sleep monitoring data from a study that investigated the prevalence, characteristics, risk factors and type of sleep apnea (SA) in 579 patients with paroxysmal atrial fibrillation. Most patients were screened for two nights, resulting in 1,043 sleep recordings that each contained data from one night. SA was diagnosed using the Nox T3 portable sleep monitor. An experienced sleep specialist scored the recordings manually using Noxturnal software. A total of 157 women (27%) and 422 men (73%) were examined; 477 (82.7%) had an apnea-hypopnea index (AHI) ≥ 5/hr, whereas moderate to severe SA

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 32430962Открыть статью

Non-invasive prediction of fetal growth restriction by whole-genome promoter profiling of maternal plasma DNA: a nested case-control study.

OBJECTIVE: To predict fetal growth restriction (FGR) by whole-genome promoter profiling of maternal plasma. DESIGN: Nested case-control study. SETTING: Hospital-based. POPULATION OR SAMPLE: 810 pregnancies: 162 FGR cases and 648 controls. METHODS: We identified gene promoters with a nucleosome footprint that differed between FGR cases and controls based on maternal plasma cell-free DNA (cfDNA) nucleosome profiling. Optimal classifiers were developed using support vector machine (SVM) and logistic regression (LR) models. MAIN OUTCOME MEASURES: Genes with differential coverages in promoter

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 32364311Открыть статью

Distinguishing essential thrombocythemia JAK2V617F from polycythemia vera: limitations of erythrocyte values.

Distinguishing essential thrombocythemia JAK2V617F from polycythemia vera is difficult because of shared mutation and phenotypic characteristics. The World Health Organization suggested hemoglobin and hematocrit values to diagnose polycythemia vera (PV), but their sensitivity and specificity were not tested. Moreover, red cell values do not accurately predict red cell mass, which we use to discriminate essential thrombocythemia JAK2V617F from PV. Eighty-three PV and 39 essential thrombocythemia JAK2V617F patients were diagnosed based on JAK2V617F positivity, chromium-51 red cell mass, and marr

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 30948488Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты