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

31065 публикаций

Поиск: 1475 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2750 с найденным полным текстом

Cleavage-stage embryo segmentation using SAM-based dual branch pipeline: development and evaluation with the CleavageEmbryo dataset.

MOTIVATION: Embryo selection is one of the critical factors in determining the success of pregnancy in in vitro fertilization procedures. Using artificial intelligence to aid in embryo selection could effectively address the current time-consuming, expensive, subjectively influenced process of embryo assessment by trained embryologists. However, current deep learning-based methods often focus on blastocyst segmentation, grading, or predicting cell development via time-lapse videos, often overlooking morphokinetic parameters or lacking interpretability. Given the significance of both morphokine

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 39423150Открыть статью

Study on DNA Damage Gene in Spermatogonial Stem Cells from Idiopathic Nonobstructive Azoospermia: A Bioinformatics Investigation Based on scRNA-seq Data.

INTRODUCTION: DNA damage may affect homeostasis on spermatogonial stem cells (SSCs), while the detailed relationship with male infertility still remains unclear. Therefore, it is important for further research into the mechanisms related to DNA damage and genomic stability in SSCs. METHODS: scRNA-seq datasets from idiopathic nonobstructive azoospermia (NOA) and normal testes were collected and testicular cells were further annotated via UMAP. Based on annotation of the sequencing data, WGCNA analysis on the differentially expressed genes was conducted; LASSO regression and the MNC calculation

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 40101697Открыть статью

Integrated single-cell sequencing, spatial transcriptome sequencing and bulk RNA sequencing highlights the molecular characteristics of parthanatos in gastric cancer.

BACKGROUND: Parthanatos is a novel programmatic form of cell death based on DNA damage and PARP-1 dependency. Nevertheless, its specific role in the context of gastric cancer (GC) remains uncertain. METHODS: In this study, we integrated multi-omics algorithms to investigate the molecular characteristics of parthanatos in GC. A series of bioinformatics algorithms were utilized to explore clinical heterogeneity of GC and further predict the clinical outcomes. RESULTS: Firstly, we conducted a comprehensive analysis of the omics features of parthanatos in various human tumors, including genomic

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 38499384Открыть статью

Integrated Analysis of Clinical Outcome of Mesenchymal Stem Cell-related Genes in Pan-cancer.

BACKGROUND: Although the application of mesenchymal stem cells (MSCs) in engineered medicine, such as tissue regeneration, is well known, new evidence is emerging that shows that MSCs can also promote cancer progression, metastasis, and drug resistance. However, no large-scale cohort analysis of MSCs has been conducted to reveal their impact on the prognosis of cancer patients. OBJECTIVES: We propose the MSC score as a novel surrogate for poor prognosis in pan-cancer. METHODS: We used single sample gene set enrichment analysis to quantify MSC-related genes into a signature score and identify

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 39156727Открыть статью

Identifying accident prone areas and factors influencing the severity of crashes using machine learning and spatial analyses.

Identifying accident prone areas and the contributing environmental factors can save lives and enhance infrastructure durability. This research presents an innovative use of two hierarchical clustering methods (Agglomerative Hierarchical and BIRCH clustering algorithms) to detect accident hotspots with high accident rates on the Yazd-Kerman road, in Iran. These approaches identified clusters of accidents, highlighting significant clusters and categorizing their overlap as two accident prone areas. The high percentage of overlapping results from both methods indicates a high level of consistenc

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 39617754Открыть статью

Importance of hospital and clinical factors for early mortality in Takotsubo syndrome: Insights from the Swedish Coronary Angiography and Angioplasty Registry.

BACKGROUND: Takotsubo syndrome (TTS) is an acute heart failure syndrome with symptoms similar to acute myocardial infarction. TTS is often triggered by acute emotional or physical stress and is a significant cause of morbidity and mortality. Predictors of mortality in patients with TS are not well understood, and there is a need to identify high-risk patients and tailor treatment accordingly. This study aimed to assess the importance of various clinical factors in predicting 30-day mortality in TTS patients using a machine learning algorithm. METHODS: We analyzed data from the nationwide Swed

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 39004698Открыть статью

Retinal imaging for the assessment of stroke risk: a systematic review.

BACKGROUND: Stroke is a leading cause of morbidity and mortality. Retinal imaging allows non-invasive assessment of the microvasculature. Consequently, retinal imaging is a technology which is garnering increasing attention as a means of assessing cardiovascular health and stroke risk. METHODS: A biomedical literature search was performed to identify prospective studies that assess the role of retinal imaging derived biomarkers as indicators of stroke risk. RESULTS: Twenty-four studies were included in this systematic review. The available evidence suggests that wider retinal venules, lower

Систематический обзорСтатьяПоиск 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 38430271Открыть статью

External auricle temperature enhances ear-based wearable accuracy during physiological strain monitoring in the heat.

Body core temperature (Tc) monitoring is crucial for minimizing heat injury risk. However, validated strategies are invasive and expensive. Although promising, aural canal temperature (Tac) is susceptible to environmental influences. This study investigated whether incorporation of external auricle temperature (Tea) into an ear-based Tc algorithm enhances its accuracy during multiple heat stress conditions. Twenty males (mean ± SD; age = 25 ± 3 years, BMI = 21.7 ± 1.8, body fat = 12 ± 3%, maximal aerobic capacity (VO2max) = 64 ± 7 ml/kg/min) donned an ear-based wearable and performed a passive

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 38816453Открыть статью

Machine learning to identify chronic cough from administrative claims data.

Accurate identification of patient populations is an essential component of clinical research, especially for medical conditions such as chronic cough that are inconsistently defined and diagnosed. We aimed to develop and compare machine learning models to identify chronic cough from medical and pharmacy claims data. In this retrospective observational study, we compared 3 machine learning algorithms based on XG Boost, logistic regression, and neural network approaches using a large claims and electronic health record database. Of the 327,423 patients who met the study criteria, 4,818 had chro

Наблюдательное исследованиеСтатьяПолный 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 38291064Открыть статью

Improving Pelvic Floor Muscle Training with AI: A Novel Quality Assessment System for Pelvic Floor Dysfunction.

The first line of treatment for urinary incontinence is pelvic floor muscle (PFM) training, aimed at reducing leakage episodes by strengthening these muscles. However, many women struggle with performing correct PFM contractions or have misconceptions about their contractions. To address this issue, we present a novel PFM contraction quality assessment system. This system combines a PFM contraction detector with a maximal PFM contraction performance classifier. The contraction detector first identifies whether or not a PFM contraction was performed. Then, the contraction classifier autonomousl

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 39517834Открыть статью

Digital twin and artificial intelligence technologies for predictive planning of endovascular procedures.

Current planning of aortic and peripheral endovascular procedures is based largely on manual measurements performed from the 3-dimensional reconstruction of preoperative computed tomography scans. Assessment of device behavior inside patient anatomy is often difficult, and available tools, such as 3-dimensional-printed models, have several limitations. Digital twin (DT) technology has been used successfully in automotive and aerospace industries and applied recently to endovascular aortic aneurysm repair. Artificial intelligence allows the treatment of large amounts of data, and its use in med

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 39277346Открыть статью

Machine learning predictive model for lumbar disc reherniation following microsurgical discectomy.

INTRODUCTION: The integration of machine learning (ML) algorithms into the field of neurosurgery has the potential to facilitate the decision-making process for the surgeons, improve the surgical outcomes and the overall patient satisfaction rates. Reoperations for same level lumbar disc reherniation are associated with poorer outcomes and greater rate of complications. RESEARCH QUESTION: Proper preoperative patient evaluation could reveal the individuals at higher risk of reherniation. A novel machine learning algorithm was used for the creation of a predictive scoring system for lumbar disc

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 39493951Открыть статью

Potential value of CT-based comprehensive nomogram in predicting occult lymph node metastasis of esophageal squamous cell paralaryngeal nerves: a two-center study.

PURPOSE: The aim of this study is to construct a combined model that integrates radiomics, clinical risk factors and machine learning algorithms to predict para-laryngeal lymph node metastasis in esophageal squamous cell carcinoma. METHODS: A retrospective study included 361 patients with esophageal squamous cell carcinoma from 2 centers. Radiomics features were extracted from the computed tomography scans. Logistic regression, k nearest neighbor, multilayer perceptron, light Gradient Boosting Machine, support vector machine, random forest algorithms were used to construct radiomics models. T

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАМногоцентровое 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 38689366Открыть статью

Machine learning model predicts airway stenosis requiring clinical intervention in patients after lung transplantation: a retrospective case-controlled study.

BACKGROUND: Patients with airway stenosis (AS) are associated with considerable morbidity and mortality after lung transplantation (LTx). This study aims to develop and validate machine learning (ML) models to predict AS requiring clinical intervention in patients after LTx. METHODS: Patients who underwent LTx between January 2017 and December 2019 were reviewed. The conventional logistic regression (LR) model was fitted by the independent risk factors which were determined by multivariate LR. The optimal ML model was determined based on 7 feature selection methods and 8 ML algorithms. Model

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 39160522Открыть статью

Validation of five hepatic steatosis algorithms in metabolic-associated fatty liver disease: A population based study.

BACKGROUND AND AIM: Non-invasive hepatic steatosis algorithms are recommended in detecting metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD) in epidemiological studies. However, the diagnostic accuracy of these models is unclear. This study aimed to evaluate the diagnostic efficiency of five common models in a national survey population. METHODS: The Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) datasets were used in this study. The fatty liver index (FLI), hepatic steatosis index (HSI), non-alcoholic liver disease-liver fat score (NAFLD-LFS), the steato text (ST), and vi

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 35174539Открыть статью

Non-invasive localization of premature ventricular focus: A prospective multicenter study.

BACKGROUND: Accurate localization of premature ventricular contractions (PVC) focus is a prerequisite to successful catheter ablation. OBJECTIVE: The objective was to evaluate the software View Into Ventricular Onset (VIVO) accuracy at locating the anatomical origins for premature ventricular contractions. The VIVO device noninvasively creates a model of the patient's heart and torso, with exact locations of 12‑lead ECG electrodes, and applies a mathematical algorithm from surface signals to determine the origin of the arrhythmia. We sought to compare the agreement between VIVO-predicted loca

СтатьяМногоцентровое 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 35220047Открыть статью

Algorithmic estimation of adrenal volume based on body weight and CT landmarks in dogs.

Computed tomographic (CT) methods for quantifying adrenal size are helpful for identifying and directing management of adrenal disease in dogs. This retrospective, observational study aimed to use CT to determine anatomic landmarks associated with adrenal gland volume in dogs, and subsequently develop an algorithm to estimate adrenal volume for individual subjects. Abdominal CT images from 150 dogs without adrenal disease were assessed. The volume of the left and right adrenals, as well as dimensions from anatomic structures, were measured. Predictive models for adrenal volume were examined wi

СтатьяObservational Study, VeterinaryПолный 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 34997659Открыть статью

A Multiscale Partition-Based Kolmogorov-Sinai Entropy for the Complexity Assessment of Heartbeat Dynamics.

BACKGROUND: Several methods have been proposed to estimate complexity in physiological time series observed at different time scales, with a particular focus on heart rate variability (HRV) series. In this frame, while several complexity quantifiers defined in the multiscale domain have already been investigated, the effectiveness of a multiscale Kolmogorov-Sinai (K-S) entropy has not been evaluated yet for the characterization of heartbeat dynamics. METHODS: The use of the algorithmic information content, which is estimated through an effective compression algorithm, is investigated to quant

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 35200433Открыть статью

Development and Validation of a Predictive Model to Identify Patients With an Ascending Thoracic Aortic Aneurysm.

Background Screening protocols do not exist for ascending thoracic aortic aneurysms (ATAAs). A risk prediction algorithm may aid targeted screening of patients with an undiagnosed ATAA to prevent aortic dissection. We aimed to develop and validate a risk model to identify those at increased risk of having an ATAA, based on readily available clinical information. Methods and Results This is a cross-sectional study of computed tomography scans involving the chest at a tertiary care center on unique patients aged 50 to 85 years between 2013 and 2016. These criteria yielded 21 325 computed tomogra

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 34743563Открыть статью

A heuristic model for cephalometric diagnosis of sagittal dysplasia.

OBJECTIVE: To identify the best-suited cephalometric parameter for assessing the sagittal skeletal discrepancy in the Indian population. DESIGN: An in vitro, observational, single-blinded, retrospective study. SETTING: Department of Orthodontics and Dentofacial Orthopaedics. METHODS: A total of 94 lateral cephalograms were used in this study. The study involved one key person and two examiners. The key person collected the radiographs, coded, analysed and classified them into three groups (skeletal classes I, II and III). Subsequently, the coded radiographs were independently analysed by th

СтатьяНаблюдательное 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 34841940Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты