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

22971 публикаций

Поиск: 381 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1025 с найденным полным текстом

Predicting the Need For Vasopressors in the Intensive Care Unit Using an Attention Based Deep Learning Model.

BACKGROUND: Previous models on prediction of shock mostly focused on septic shock and often required laboratory results in their models. The purpose of this study was to use deep learning approaches to predict vasopressor requirement for critically ill patients within 24 h of intensive care unit (ICU) admission using only vital signs. METHODS: We used data from the Medical Information Mart for Intensive Care III database and the eICU Collaborative Research Database to develop a vasopressor prediction model. We performed systematic data preprocessing using matching of cohorts, oversampling, an

СтатьяМногоцентровое 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 33177372Открыть статью

Elevated plasma levels of glutamate in children with autism spectrum disorders.

Excitatory neurotransmitter signaling through glutamate receptors modulates cognitive functions such as memory and learning, which are usually impaired in autism spectrum disorders (ASD). The aim of this study was to assess the clinical significance of plasma glutamate levels in ASD. Fifty-one children diagnosed with ASD, 51 typically developing children, and 51 children with intellectual disability matched for sex and age were assessed for plasma glutamate at admission. Plasma levels of glutamate were measured by liquid chromatography-tandem mass spectrometry and the severity of ASD was evalu

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 26825346Открыть статью

Early adult to midlife cardiovascular risk factors and cognitive function.

BACKGROUND: Studies have linked midlife and late-life cardiovascular risk factors (CVRFs) to cognitive function, yet little is known about CVRF exposure in early adulthood and subsequent cognitive function. In addition, most studies rely on single assessments of CVRFs, which may not accurately reflect long-term exposure. We sought to determine the association between cumulative exposure to CVRFs from early to middle adulthood and cognitive function at midlife. METHODS AND RESULTS: In a prospective study of 3381 adults (age, 18-30 years at baseline) with 25 years of follow-up, we assessed cogn

СтатьяПоддержка 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 24687777Открыть статью

Premorbid cognitive testing predicts the onset of dementia and Alzheimer's disease better than and independently of APOE genotype.

OBJECTIVE: To determine whether a cognitive test package can predict the onset of dementia up to 11 years later, and the extent to which this prediction is independent of that provided by APOE genotype. METHODS: Prospective cohort study based on 54 general practices in the UK; 657 survivors of the 1088 participants in the MRC treatment trial of hypertension in older adults were followed for up to 11 years; 370 participants (57% of survivors) were traced, screened for dementia, and genotyped for APOE in 1994. Baseline assessments included trail making test A, paired associated learning test, R

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 15258208Открыть статью

What Is the Accuracy of Three Different Machine Learning Techniques to Predict Clinical Outcomes After Shoulder Arthroplasty?

BACKGROUND: Machine learning techniques can identify complex relationships in large healthcare datasets and build prediction models that better inform physicians in ways that can assist in patient treatment decision-making. In the domain of shoulder arthroplasty, machine learning appears to have the potential to anticipate patients' results after surgery, but this has not been well explored. QUESTIONS/PURPOSES: (1) What is the accuracy of machine learning to predict the American Shoulder and Elbow Surgery (ASES), University of California Los Angeles (UCLA), Constant, global shoulder function,

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 32332242Открыть статью

Multicenter development and validation of machine-learning risk models to predict procedural complete revascularization and in-hospital heart failure in STEMI patients treated with primary PCI.

BACKGROUND: In-hospital heart failure (HF) remains common after primary percutaneous coronary intervention (PPCI) for ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and is associated with adverse in-hospital outcomes. In addition, whether procedural complete revascularization (CR) can be achieved during the index PCI is clinically relevant but often constrained in real-world practice. We aimed to develop and externally validate machine-learning (ML) models for these two complementary prediction tasks. METHODS: We conducted a multicenter cohort study of STEMI patients treated with PPCI fro

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 42210993Открыть статью

A combined radiomics and anatomical features model enhances MRI-based recognition of symptomatic nerves in primary trigeminal neuralgia.

BACKGROUND: The diagnosis of primary trigeminal neuralgia (PTN) in radiology lacks the gold standard and largely depends on the identification of neurovascular compression (NVC) using magnetic resonance imaging (MRI) water imaging sequences. However, relying on this imaging sign alone often fails to accurately distinguish the symptomatic side of the nerve from asymptomatic nerves, and may even lead to incorrect diagnoses. Therefore, it is essential to develop a more effective diagnostic tool to aid radiologists in the diagnosis of TN. PURPOSE: This study aims to establish a radiomics-based ma

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 39513045Открыть статью

Nomogram and machine learning models for predicting the risk of delirium in ICU patients with NSTEMI.

Delirium is a frequent and clinically consequential complication among patients admitted to the intensive care unit (ICU). Early risk stratification in patients with non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) remains challenging. We aimed to develop and validate prediction models for ICU delirium in NSTEMI patients using Boruta-based feature selection and machine learning (ML) approaches, and to compare ML performance with a nomogram model. We retrospectively identified adult ICU patients (≥ 18 years) diagnosed with NSTEMI in the Medical Information Mart for Intensive Care IV data

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 42175512Открыть статью

Machine learning models for predicting extended length of stay and hospital charges in nontraumatic subarachnoid hemorrhage.

BACKGROUND: Nontraumatic subarachnoid hemorrhage (SAH) is a critical condition requiring prolonged hospitalization and significant healthcare costs. Identifying factors contributing to extended length of stay (LOS) and predicting associated hospital charges can optimize clinical decision-making and resource allocation. This study aimed to construct and validate machine learning (ML) models to predict extended LOS and total charges in SAH using a national database. METHODS: A retrospective cohort study was conducted using data from the National Inpatient Sample database, including 25,092 adult

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 41716559Открыть статью

Diabetic peripheral neuropathy detection of type 2 diabetes using machine learning from TCM features: a cross-sectional study.

AIMS: Diabetic peripheral neuropathy (DPN) is the most common complication of diabetes mellitus. Early identification of individuals at high risk of DPN is essential for successful early intervention. Traditional Chinese medicine (TCM) tongue diagnosis, one of the four diagnostic methods, lacks specific algorithms for TCM symptoms and tongue features. This study aims to develop machine learning (ML) models based on TCM to predict the risk of diabetic peripheral neuropathy (DPN) in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). METHODS: A total of 4723 patients were included in the analysis (4

СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное 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 39966886Открыть статью

Development of a machine learning-based prognostic prediction model and a web-based tool for pediatric hepatoblastoma: a Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database study.

BACKGROUND: Prognostic evaluation of pediatric hepatoblastoma (HB) remains challenging due to the low accuracy of traditional risk stratification models. This study aims to leverage the U.S. Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database to develop and compare several machine learning-based survival models and create an online prediction tool for individualized survival probability estimation in children with HB. METHODS: A total of 614 pediatric HB patients diagnosed from 2000 to 2021 in the SEER database were identified and randomly split (7:3 ratio) into a training set (n = 42

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 42105007Открыть статью

An Explainable Deep Learning Framework for Predicting Postoperative Radiotherapy-Induced Vaginal Stenosis in Surgically Treated Cervical Cancer Patients.

AIM: Surgery (e.g., radical hysterectomy) combined with radiotherapy is the mainstay of treatment strategy for locally advanced cervical cancer. However, the beneficial effects of adjuvant radiotherapy are frequently offset by late-onset toxicities, such as vaginal stenosis (VS), which significantly impact patients' quality of life. Although imaging techniques like computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) are key for both surgical planning and radiotherapy targeting, their ability to predict VS risk before treatment remains limited. This challenge underscores the need for

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 40375370Открыть статью

An imaging-based artificial intelligence model for non-invasive grading of hepatic venous pressure gradient in cirrhotic portal hypertension.

The hepatic venous pressure gradient (HVPG) is the gold standard for cirrhotic portal hypertension (PHT), but it is invasive and specialized. Alternative non-invasive techniques are needed to assess the hepatic venous pressure gradient (HVPG). Here, we develop an auto-machine-learning CT radiomics HVPG quantitative model (aHVPG), and then we validate the model in internal and external test datasets by the area under the receiver operating characteristic curves (AUCs) for HVPG stages (≥10, ≥12, ≥16, and ≥20 mm Hg) and compare the model with imaging- and serum-based tools. The final aHVPG model

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 35492878Открыть статью

The Latarjet-Patte Procedure Past, Present, and Future.

The Latarjet-Patte procedure has a long and storied history that predates shoulder arthroscopy, but its popularity has increased over the past two decades as a treatment for anterior glenohumeral instability with bone loss. Transfer of the coracoid process and conjoint tendon to the anteroinferior glenoid creates a triple-blocking effect that is both static and dynamic, lending it biomechanical superiority over alternative bone block techniques. Patients undergoing the Latarjet-Patte procedure have low rates of recurrent instability compared to arthroscopic soft-tissue stabilization procedures

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 35234590Открыть статью

Amniotic Fluid Volume Assessment: Eight Lessons Learned.

Actual AFV can be determined by a dye-dilution technique or be directly measured at cesarean. This allows investigators to correlate estimated and actual AFVs. Lessons learned by assessing the relationship of estimated to actual AFVs. 1) Ultrasound estimates normal actual AFVs well, but abnormal AFVs poorly. 2) Quantile regression is a better statistical methodology to create a normal AFV curve across pregnancy. 3) There is no difference in the accuracy of the subjective (visualization without measurements) compared with the objective (visualization with measurements) technique in identifying

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 34429662Открыть статью

Brain synaptosomes harbor more than one cytoplasmic system of protein synthesis.

Synaptosomal protein synthesis from rat brain is selectively increased by learning and is massively enhanced during the recovery period from brain ischemia. To lay the groundwork for identification of the involved synaptic elements, we examined the effects induced by varying the concentrations of extracellular cations and endogenous calcium. Most of the recorded rate response curves exhibited biphasic profiles that suggested the presence of more than one translation system. Because comparable profiles were obtained by fully inhibiting mitochondrial translation, the data indicated the involveme

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 24975129Открыть статью

Comparison of ethanol, pentobarbital, and phenobarbital using drug vs. drug discrimination training.

Rats learned drug vs. drug (D vs. D) or drug vs. no drug (D vs. N) discriminations in a T-maze shock escape task with various doses of pentobarbital, phenobarbital, or ethanol. Dose-effect curves were obtained for each drug using D vs. N training. After D vs. N training with any one of these drugs, rats made D choices during substitution tests with the other two drugs, suggesting drug interchangeability. D vs. D training also showed that pentobarbital and phenobarbital were virtually indistinguishable from one another. However, ethanol was readily discriminated from pentobarbital, showing that

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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 408845Открыть статью

Development of machine learning-based predictive models for evaluating risk in the contralateral ear among patients with unilateral sudden sensorineural hearing loss.

BACKGROUND: Sequential bilateral sudden sensorineural hearing loss (Se-BSSHL) may occur after an initial unilateral episode, but the risk factors for contralateral ear involvement remain unclear. This research aims to identify risk factors associated with the occurrence of contralateral ear in patients suffering from sudden sensorineural hearing loss (SSHL). By leveraging machine learning algorithms, the study uses patients' demographic and clinical data to develop a predictive model. METHODS: We conducted an analysis on clinical data from 939 patients admitted to the Ear Department of the Ch

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 42608651Открыть статью

Development and Internal Validation of Machine Learning Algorithms for Predicting Subsequent Contralateral Slipped Capital Femoral Epiphysis in Patients With Unilateral Slips.

BACKGROUND: Controversy remains about whether to pin the contralateral side in cases of unilateral slipped capital femoral epiphysis (SCFE). Machine learning (ML) algorithms can be leveraged to identify complex, nonlinear patterns in data and allow for more accurate predictions on which patients may need a prophylactic pin. The goal of this study was to use ML to develop a predictive model for contralateral SCFE using previously established risk factors as well as emerging radiographic measures. METHODS: This retrospective study from two large centers included all patients aged <18 years trea

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 40678168Открыть статью

Development and validation of a machine-learning model for predicting prognosis in critically ill patients undergoing major surgery.

BACKGROUND: Major surgery can result in elevated mortality rates, poorer prognoses, and extended hospital stays. This study sought to develop and validate an effective machine-learning model capable of accurately forecasting outcomes in critically ill patients who have undergone major surgery. METHODS: Using the publicly accessible Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV database, we developed and validated multiple machine-learning(ML) models to predict postoperative outcomes in critically ill patients who had at least an overnight ICU stay after major surgery. The primary outc

СтатьяВалидационное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 41162939Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты