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

20296 публикаций

Поиск: 212 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 983 с найденным полным текстом

Predicting Long-Term Depression Progression in Parkinson's Disease: A Machine-Learning Survival Analysis and Risk Score.

BACKGROUND: Depression in Parkinson's disease (dPD) is common and heterogeneous, impairs quality of life, and may accelerate disease progression. Tools that predict long-term dPD progression are lacking. METHODS: We retrospectively analyzed de novo, drug-naïve Parkinson's disease (PD) participants in the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI; 2011-2024). The primary outcome was depressive progression, defined as a sustained worsening in Geriatric Depression Scale-15 (GDS-15) category over 12 months. Candidate predictors included demographic, motor, and non-motor variables at both t

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 41902606Открыть статью

Modeling diarrhea in children under five in Somaliland: A machine learning analysis using SLDHS 2020 data.

BACKGROUND: Diarrhea remains a leading cause of morbidity and mortality among children under five years of age, particularly in low- and middle-income countries. This study investigated the prevalence and determinants of diarrhea in Somaliland using nationally representative data from the 2020 Somaliland Health and Demographic Survey (SLDHS) 2020. METHODS: We employed a cross-sectional study design and analyzed data from 1,112 women (aged 15-49) and their children under the age of five from six geographic regions in Somaliland. Variables were selected based on data availability in SLDHS 2020,

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 41880305Открыть статью

A translational multimodal machine-learning prototype predicting valproate response in epilepsy treatment.

OBJECTIVE: Epilepsy affects ~1% of the global population and often requires lifelong antiseizure medication (ASM) therapy. Valproic acid (VPA) is a commonly prescribed first-line ASM, yet only approximately half of patients achieve sustained seizure freedom. Treatment selection remains largely empirical. We aimed to develop and independently validate a multimodal predictive model to estimate response to VPA and support more individualized treatment strategies. METHODS: This cross-sectional treatment response modeling study used data from a subset of the international Epi25 cohort (Belgium, Fi

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 42159090Открыть статью

Machine Learning and Deep Learning Frameworks for Human-Virus Protein-Protein Interaction Prediction: Emerging Architectures, Methods, Benchmarks, and Challenges.

The outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has emerged as one of the most significant global health crises in recent history. Coronaviruses are a diverse group of RNA viruses classified into alpha, beta, gamma, and delta genera, with SARS-CoV-2 belonging to the beta-coronavirus family. The virus exhibits high transmissibility and causes a wide spectrum of clinical manifestations ranging from mild respiratory symptoms to severe complications such as acute respiratory distress syndrome, multi-organ failure, and dea

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

История · было → стало

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

PMID 42450302Открыть статью

Physiology-informed machine learning for patient-level surgical decision-making in severe traumatic brain injury: Multicenter model development with external validation.

BACKGROUND: Surgical decisions for severe traumatic brain injury (TBI) are often made under prognostic uncertainty. Existing prognostic models predict overall outcomes but do not estimate how an individual's outcome might change with the decision to operate. Moreover, physiologic data such as vital signs are often collected but rarely used for such decision support. We aimed to develop and externally validate a machine learning-based decision model including vital sign data to estimate individualized benefit from cranial surgery and simulate patient-level outcomes. METHODS: Adults with severe

СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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 41935444Открыть статью

Predicting and assessing the distribution of high-fluoride groundwater in China using multiple machine learning models: A big data-driven geospatial analysis.

Drinking-water fluorosis remains a major public health concern in China due to sustained reliance on high-fluoride groundwater in rural regions. Using the largest harmonized national dataset to date-138,180 site records and 38 environmental predictors spanning climatic, topographic, soil, hydrological, geological, and volcanic domains-artificial neural network (ANN), random forest (RF), and logistic regression (LR) models were developed and evaluated via spatial block 5-fold cross-validation to mitigate spatial autocorrelation and improve geographic generalization. All models demonstrated stro

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 42561514Открыть статью

Unveiling an ALS Blood Transcriptomic Signature: A Machine Learning Classifier Distinct from Neurodegenerative Controls.

The absence of accessible and reliable biomarkers constitutes a critical barrier for the early diagnosis and stratification of neurodegenerative diseases. While peripheral blood offers a minimally invasive window into systemic pathophysiology, identifying molecular signatures that survive biological heterogeneity and technical noise remains an unresolved challenge. In this study, this issue was addressed through a comparative systemic transcriptomic analysis of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS), Alzheimer’s disease (AD), and Parkinson’s disease (PD) in whole blood, implementing a comprehensi

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 42050008Открыть статью

Cognitive Measures in Developmental Language Disorder Classification in Monolingual and Bilingual Children: A Machine Learning Approach.

PURPOSE: We used machine learning (ML) models to investigate the accuracy of a cognitive assessment battery to differentiate developmental language disorder (DLD) and typical development (TD) in monolingual and sequential bilingual children. Additionally, we tested how the model trained on monolingual children can classify bilingual children and examined the relative importance of the different linguistic and nonlinguistic tasks in the classifications. METHOD: The participants were 4- to 7-year-old monolingual and sequential bilingual children with DLD (n = 167) or TD (n = 127) from the Helsi

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 41592258Открыть статью

Development of a Machine Learning Model to Predict Short Duration HCV Treatment Response.

Standard durations of direct acting antivirals (DAAs; 8-12 weeks) can be a barrier to HCV treatment initiation and completion among marginalized populations. This study developed and internally validated a machine learning model to predict short-duration (4-6 weeks) DAA response using baseline clinical factors with potential to improve treatment uptake, cost-effectiveness and health system efficiency. Baseline data from several short-duration DAA clinical trials and treatment discontinuations from real-world cohort studies were used. Multiple machine learning models were evaluated. Nested cros

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 42745531Открыть статью

Predictive modelling in times of public health emergencies: patients' non-transport decisions during the COVID-19 pandemic.

BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, there was a surge in pre-hospital emergency calls due to the increased prevalence of flu-like symptoms and panic related to the pandemic. However, some patients declined transportation to hospital due to their fear of accessing healthcare facilities. This posed a significant risk to their health outcomes. This study aimed to utilise an extensive dataset, which included the period of the COVID-19 pandemic, in a modern Middle Eastern Emergency Medical Service to comprehend and predict the behaviour of non-transport decisions, a major multi-variable facto

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 40936081Открыть статью

A semi-supervised deep neuro-fuzzy iterative learning system for automatic segmentation of hippocampus brain MRI.

The hippocampus is a small, yet intricate seahorse-shaped tiny structure located deep within the brain's medial temporal lobe. It is a crucial component of the limbic system, which is responsible for regulating emotions, memory, and spatial navigation. This research focuses on automatic hippocampus segmentation from Magnetic Resonance (MR) images of a human head with high accuracy and fewer false positive and false negative rates. This segmentation technique is significantly faster than the manual segmentation methods used in clinics. Unlike the existing approaches such as UNet and Convolution

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 39807055Открыть статью

Machine-learning with multiomics for radiotherapy-induced acute rectal toxicities and survival outcome in patients with cervical cancer.

BACKGROUND: Radiotherapy-based regimens are the main treatment for cervical cancer, which has good curative effect and some toxicity. However, radiation-induced toxicities are not easily detected and may be associated with patient survival. OBJECTIVE: Machine-learning with multiomics model was constructed and evaluated to predict key features, treatment response, and survival outcomes of radiotherapy-induced acute rectal toxicities (RI-ARTs) in cervical cancer. METHODS: A retrospective analysis was conducted on 370 patients with cervical cancer who received radiotherapy from 2016 to 2023, of w

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 41787421Открыть статью

AI-Based Prediction of Gene Expression in Single-Cell and Multiscale Genomics and Transcriptomics.

Omics research is changing the way medicine develops new strategies for diagnosis, prevention, and treatment. With the surge of advanced machine learning models tailored for omicss analysis, recent research has shown improved results and pushed the progress towards personalized medicine. The dissection of multiple layers of genetic information has provided new insights into precision medicine, at the same time raising issues related to data abundance. Studies focusing on single-cell scale have upgraded the knowledge about gene expression, revealing the heterogeneity that governs the functionin

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

История · было → стало

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

PMID 41596454Открыть статью

Progress in the research of artificial intelligence in andrology: a narrative review.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) is an important branch of computer science. In recent years, it has been widely applied in the healthcare field based on machine learning (ML). The diagnosis and treatment of male disorders face various limitations such as complex etiological and pathological mechanisms, strong subjectivity in diagnosis, limited treatment options, and low patient motivation to seek medical care. This article systematically searches and summarizes the application progress of AI in male infertility (MI), erectile dysfunction (ED), premature ejaculation (PE),

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 42729047Открыть статью

A data fusion system based on attenuated total reflectance mid-infrared spectroscopy and colorimetry combined with chemometrics for monitoring the fermentation process of Candida utilis.

The fermentation of Candida utilis has become a cost-effective and high-yield process, characterized by its high nutritional value, high productivity, and short fermentation time. To efficiently and comprehensively monitor the fermentation process of Candida utilis, this study employed an integrated data fusion system, based on attenuated total reflectance mid-infrared (ATR-MIR) spectroscopy and colorimetry, combined with chemometrics to achieve efficient and comprehensive monitoring of the Candida utilis fermentation process. By analyzing the trends in key physicochemical indicators during fe

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 40288191Открыть статью

The role of artificial intelligence in sepsis in the Emergency Department: a narrative review.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Early recognition and treatment of sepsis in the emergency department (ED) is important. Traditional predictive analytics and clinical decision rules lack accuracy in identifying patients with sepsis. Artificial intelligence (AI) is increasingly prevalent in healthcare and offers application potential in the care of patients with sepsis. This review examines the evidence of AI in diagnosing, managing and prognosticating sepsis in the ED. METHODS: We performed literature search in PubMed, Embase, Google Scholar and Scopus databases for studies published between 1 Janu

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

История · было → стало

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

PMID 40115064Открыть статью

Automatic Estimation of Laryngeal Vestibule Closure Duration Using High- Resolution Cervical Auscultation Signals.

PURPOSE: Safe swallowing requires adequate protection of the airway to prevent swallowed materials from entering the trachea or lungs (i.e., aspiration). Laryngeal vestibule closure (LVC) is the first line of defense against swallowed materials entering the airway. Absent LVC or mistimed/ shortened closure duration can lead to aspiration, adverse medical consequences, and even death. LVC mechanisms can be judged commonly through the videofluoroscopic swallowing study; however, this type of instrumentation exposes patients to radiation and is not available or acceptable to all patients. There i

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 35937555Открыть статью

The predictive value of pretherapy [68Ga]Ga-DOTA-TATE PET and biomarkers in [177Lu]Lu-PRRT tumor dosimetry.

PURPOSE: Metastatic neuroendocrine tumors (NETs) overexpressing type 2 somatostatin receptors are the target for peptide receptor radionuclide therapy (PRRT) through the theragnostic pair of 68Ga/177Lu-DOTATATE. The main purpose of this study was to develop machine learning models to predict therapeutic tumor dose using pre therapy 68Ga -PET and clinicopathological biomarkers. METHODS: We retrospectively analyzed 90 segmented metastatic NETs from 25 patients (M14/F11, age 63.7 ± 9.5, range 38-76) treated by 177Lu-DOTATATE at our institute. Patients underwent both pretherapy [68Ga]Ga-DOTA-TATE

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 37171633Открыть статью

Intraoperative parathyroid gland recognition prediction model and key feature analysis based on white light images.

BACKGROUND: Timely identification and protection of the parathyroid glands during thyroid surgery are important. This study aims to explore a convenient, efficient, and inexpensive method for identifying parathyroid glands during surgery by extracting subtle texture features that cannot be recognized by the naked eye from white light images. METHODS: In total, 117 confirmed parathyroid gland photos and 169 oval tissue photos of non-parathyroid glands, such as suspected parathyroid gland fat granules and lymph nodes, were collected. All the photos were subjected to color channel conversion, a

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 40256477Открыть статью

Effect of High-Intensity Statin Therapy on Atherosclerosis (IBIS-4): Manual Versus Automated Methods of IVUS Analysis.

AIMS: Standard manual analysis of IVUS to study the impact of anti-atherosclerotic therapies on the coronary vessel wall is done by a core laboratory (CL), the ground truth (GT). Automatic segmentation of IVUS with a machine learning (ML) algorithm has the potential to replace manual readings with an unbiased and reproducible method. The aim is to determine if results from a CL can be replicated with ML methods. METHODS: This is a post-hoc, comparative analysis of the IBIS-4 (Integrated Biomarkers and Imaging Study-4) study (NCT00962416). The GT baseline and 13-month follow-up measurements of

Сравнительное 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 37087308Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты