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

17623 публикаций

Поиск: 474 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом

An interpretable multimodal machine learning model for predicting malignancy of thyroid nodules in low-resource scenarios.

BACKGROUND: Thyroid nodules (TNs) represent a prevalent clinical issue in endocrinology. The diagnostic process for malignant TNs typically involves a three-stage detection: the function detection, color ultrasound (CU) detection and biopsy. Early identification is crucial for effective management of malignant TNs. METHODS: This study developed a multimodal network for classifying CU images and thyroid function (TF) test data. Specifically, the PubMedClIP model was employed to extract visual features from CU images, generating a 512-dimensional feature vector. This vector was subsequently conc

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 41102705Открыть статью

Comparative Insights into COVID-19 and Tuberculosis: Clinical Manifestations, Inflammatory Markers, and Outcomes in Pulmonary Versus Extrapulmonary Tuberculosis and SARS-CoV-2 Co-Infection.

Background: Tuberculosis and COVID-19 co-infection poses significant clinical challenges, with pulmonary TB (PTB) and extrapulmonary TB (extraPTB) potentially influencing disease progression and outcomes differently. This study aims to compare the clinical manifestations, inflammatory markers, and outcomes between PTB and extraPTB patients with SARS-CoV-2 co-infection. Methods: A retrospective, cross-sectional study was conducted on 55 hospitalized adults with TB-COVID-19 co-infection from March 2020 to March 2022. Patients were divided into PTB (n = 32) and extraPTB (n = 23) groups. Demograph

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 40283612Открыть статью

Explainable AI for Depression Detection and Severity Classification From Activity Data: Development and Evaluation Study of an Interpretable Framework.

BACKGROUND: Depression is one of the most prevalent mental health disorders globally, affecting approximately 280 million people and frequently going undiagnosed or misdiagnosed. The growing ubiquity of wearable devices enables continuous monitoring of activity levels, providing a new avenue for data-driven detection and severity assessment of depression. However, existing machine learning models often exhibit lower performance when distinguishing overlapping subtypes of depression and frequently lack explainability, an essential component for clinical acceptance. OBJECTIVE: This study aimed

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 40934462Открыть статью

Profiling the Braak progression in Parkinson's disease: a transcriptomics and ML driven identification of progressive biomarker and prognostic ceRNA signature.

Parkinson's disease (PD), the second most prevalent neurodegenerative disorder, is marked by dopaminergic neuron loss and α-synuclein aggregation. Although Braak staging based on Lewy body pathology stratifies disease progression, clinical variability persists. Identifying stage-specific molecular signatures is essential for developing effective progressive biomarkers. Here, we integrated midbrain transcriptomic data from microarray, bulk RNA-seq, and snRNA-seq platforms. Subsequently, to catalogue candidate biomarkers of PD progression, we employed a three-layered approach integrating Protein

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 41360364Открыть статью

Diagnostic and prognostic value of ECG-predicted hypertension-mediated left ventricular hypertrophy using machine learning.

OBJECTIVE: Four hypertension-mediated left ventricular hypertrophy (LVH) phenotypes have been reported using cardiac magnetic resonance (CMR): normal LV, LV remodelling, eccentric and concentric LVH, with varying prognostic implications. The electrocardiogram (ECG) is routinely used to detect LVH; however, its capacity to differentiate between LVH phenotypes is unknown. This study aimed to classify hypertension-mediated LVH from the ECG using machine learning and test for associations of ECG-predicted phenotypes with incident cardiovascular outcomes. METHODS: ECG biomarkers were extracted fro

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 40407114Открыть статью

Preferences and willingness to use pre-exposure prophylaxis for HIV among men who have sex with men in mainland China and Hong Kong.

Background Pre-exposure prophylaxis (PrEP) uptake remains low in mainland China and Hong Kong. We examined preferences for different PrEP modalities among men who have sex with men (MSM) in mainland China and Hong Kong. Methods We conducted a cross-sectional online survey from May to November 2022 in mainland China and Hong Kong. Eligible participants were aged ≥18years, identified as MSM and self-reported HIV-negative, or unknown HIV status. Random forest models and SHapley Additive exPlanations analyses were used to identify key factors influencing preferences for and willingness to use six

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 40418727Открыть статью

Machine learning-based treatment outcome prediction in head and neck cancer using integrated noninvasive diagnostics.

PURPOSE: Accurate prediction of treatment outcomes is crucial for personalized treatment in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Beyond one-year survival, assessing long-term enteral nutrition dependence is essential for optimizing patient counseling and resource allocation. This preliminary study aimed to predict one-year survival and feeding tube dependence in surgically treated HNSCC patients using classical machine learning. METHODS: This proof-of-principle retrospective study included 558 surgically treated HNSCC patients. Baseline clinical data, routine blood markers, and MRI-

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 41359226Открыть статью

Aging-dependent expression of vascular endothelial growth factor receptor-1 is associated with T-cell immune senescence in carotid atherosclerosis.

BACKGROUND: Immune aging, characterized by altered phenotypes and functions of natural and acquired immunity, constitutes a significant threat indicator factor for atherosclerosis due to its association with chronic inflammation. However, the comprehensive understanding of the underlying biological changes driving immune aging in atherosclerosis, particularly in relation to late-stage plaque formation, remains incomplete. The objective of this research is to unravel the influence of aging-related genes on the development of carotid atherosclerotic plaques through immune cell modulation. METHO

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 41815814Открыть статью

A comparison of different machine learning classifiers in predicting xerostomia and sticky saliva due to head and neck radiotherapy using a multi-objective, multimodal radiomics model.

Background and Purpose. Although radiotherapy techniques are a primary treatment for head and neck cancer (HNC), they are still associated with substantial toxicity and side effects. Machine learning (ML) based radiomics models for predicting toxicity mostly rely on features extracted from pre-treatment imaging data. This study aims to compare different models in predicting radiation-induced xerostomia and sticky saliva in both early and late stages HNC patients using CT and MRI image features along with demographics and dosimetric information.Materials and Methods.A cohort of 85 HNC patients

СтатьяСравнительное 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 39879644Открыть статью

Socioeconomic status and lifestyle as factors of multimorbidity among older adults in China: results from the China Health and Retirement Longitudinal Survey.

BACKGROUND: Multimorbidity is increasingly prevalent among older adults and poses significant challenges to public health systems. While previous studies have highlighted the role of individual behaviors, the complex interaction between lifestyle factors and socioeconomic status (SES) in multimorbidity remains unclear. METHODS: Using nationally representative data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), we developed predictive models to identify key determinants of multimorbidity among individuals aged ≥60 years. A total of 34,755 participants were included, and 17 f

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 40809745Открыть статью

Nucleotide motif-guided selection of plasma microRNA biomarkers for organ injury prediction in trauma.

BACKGROUND: Trauma remains a leading cause of morbidity and mortality in part due to secondary organ injury and infection. Yet, our ability to predict the downstream pathophysiologic responses leading to organ injury and adverse outcomes is limited. Extracellular microRNAs (ex-miRNAs) as a DAMP can drive innate immune response and organ injury. Here, we tested plasma miRNAs as predictive biomarkers for organ injury in trauma. METHODS: Twelve miRNAs were selected based on RNAseq and pro-inflammatory nucleotide motifs identified by machine learning. Digital PCR was employed to quantify plasma m

СтатьяПрепринтПоиск 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 40093224Открыть статью

Multi-Domain CoP Feature Analysis of Functional Mobility for Parkinson's Disease Detection Using Wearable Pressure Insoles.

Parkinson's disease (PD) impairs balance and gait through neuromotor dysfunction, yet conventional assessments often overlook subtle postural deficits during dynamic tasks. This study evaluated the diagnostic utility of center-of-pressure (CoP) features captured by pressure-sensing insoles during the Timed Up and Go (TUG) test. Using 39 PD and 38 control participants from the recently released open-access WearGait-PD dataset, the authors extracted 144 CoP features spanning positional, dynamic, frequency, and stochastic domains, including per-foot averages and asymmetry indices. Two scenarios 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 41013102Открыть статью

Prognostic determinants in surgical critial patients undergoing emergency surgery for Stage III or higher colorectal cancer.

PURPOSE: Emergency surgery in patients with colorectal cancer (CRC) is associated with elevated mortality and morbidity compared to elective operations. This study was conducted to identify the factors influencing both short and long term outcomes in emergent CRC operations, particularly in critically ill patients. METHOD: This single center retrospective analysis focuses on patients with stage III or higher CRC who underwent emergency surgery and were admitted to the intensive care unit postoperatively. RESULTS: Among 64 patients, 46 presented with generalized peritonitis due to free perfor

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 39985632Открыть статью

Prediction of PD-L1 expression in NSCLC patients using PET/CT radiomics and prognostic modelling for immunotherapy in PD-L1-positive NSCLC patients.

AIM: To develop a positron emission tomography/computed tomography (PET/CT)-based radiomics model for predicting programmed cell death ligand 1 (PD-L1) expression in non-small cell lung cancer (NSCLC) patients and estimating progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) in PD-L1-positive patients undergoing first-line immunotherapy. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analysed 143 NSCLC patients who underwent pretreatment 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) PET/CT scans, of whom 86 were PD-L1-positive. Clinical data collected included gender, age, smoking history, Tumor-Node-Me

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 40375402Открыть статью

Development and Validation of a Machine Learning‑Based Predictive Model for Assessing the Risk of Comorbid Depression in Patients With Asthma.

OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and validate a machine learning model to predict the risk of comorbid depression in asthma patients. METHODS: We conducted a retrospective study of 2464 asthma patients with comorbid depression using National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data. Feature selection was conducted using the Boruta algorithm and the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Eight machine learning algorithms, namely Decision Tree (DT), k-Nearest Neighbors (KNN), Light Gradient Booster Machine (LGBM), Logistic Regression (LR), Random Fo

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 41209504Открыть статью

Dermatological Manifestations of Smoking-Induced Oxidative Stress and Inflammation: A Multifaceted Analysis of Cutaneous Aging and Disease Progression.

Background Smoking is a leading preventable cause of morbidity and mortality, with significant yet underrecognized dermatological consequences. Tobacco-induced oxidative stress and inflammation contribute to cutaneous aging, chronic inflammatory dermatoses, and carcinogenesis. Objective This study aimed to investigate dermatological manifestations associated with smoking, focusing on clinical outcomes, laboratory biomarkers, and predictive modeling using machine learning. Methods A retrospective dataset of 350 patients was analyzed. Demographic, clinical, and laboratory variables were assessed

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 41216079Открыть статью

Brain iron deficiency in children with attention deficit hyperactivity disorder using iterAtive magnetic suscePtibility sources sepARaTion (APART-QSM).

BACKGROUND: IterAtive magnetic suscePtibility sources sepARaTion (APART-QSM), a recently proposed susceptibility source separation method, can differentiate paramagnetic and diamagnetic susceptibility distributions related to iron and myelin, respectively. This study aimed to investigate whether paramagnetic susceptibility values of deep gray matter structures combined with machine learning algorithms could be used to identify individuals with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and to further explore ADHD-related pathogenesis. METHODS: Thirty-six ADHD and 35 age, sex-matched heal

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 40727345Открыть статью

The Role of Breath Analysis in the Non-Invasive Early Diagnosis of Malignant Pleural Mesothelioma (MPM) and the Management of At-Risk Individuals.

Malignant pleural mesothelioma (MPM) is a rare and aggressive malignancy associated with occupational or environmental exposure to asbestos. Effective management of MPM remains challenging due to its prolonged latency period and the typically late onset of clinical symptoms. Accordingly, there is an increasing demand for the implementation of reliable, non-invasive, and data-driven diagnostic strategies within large-scale screening programs. In this context, the chemical profiling of volatile organic compounds (VOCs) in exhaled breath has recently gained recognition as a promising and non-inva

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 41097342Открыть статью

SLC6A14 as a Key Diagnostic Biomarker for Ulcerative Colitis: An Integrative Bioinformatics and Machine Learning Approach.

Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease characterized by intestinal inflammation and autoimmune responses. This study aimed to identify diagnostic biomarkers for UC through bioinformatics analysis and machine learning, and to validate these findings through immunofluorescence staining of clinical samples. Differential expression analysis was conducted on expression profile datasets from 4 UC samples. Key biomarkers were selected using LASSO logistic regression, SVM-RFE, and Random Forest algorithms. The diagnostic performance of these biomarkers was evaluated using rece

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 39806040Открыть статью

Beyond NT-proBNP and troponin: How machine learning redefines light-chain cardiac amyloidosis risk assessment.

OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning-based prognostic model that provides enhanced risk stratification for AL cardiac amyloidosis patients beyond existing staging system. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of newly diagnosed AL cardiac amyloidosis patients (2006–2024), randomly allocating participants into training and test sets (8:2 ratio). Cardiac involvement required elevated cardiac biomarkers (NT-proBNP > 332 ng/L) or increased wall thickness (mean wall thickness > 12 mm). Using all-cause mortality as the primary endpoint, we compared five machine learning

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 41068914Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты