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

1328 публикаций

Поиск: 94 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом

Predicting in-hospital all-cause mortality in heart failure using machine learning.

BACKGROUND: The age of onset and causes of heart failure differ between high-income and low-and-middle-income countries (LMIC). Heart failure patients in LMIC also experience a higher mortality rate. Innovative ways that can risk stratify heart failure patients in this region are needed. The aim of this study was to demonstrate the utility of machine learning in predicting all-cause mortality in heart failure patients hospitalised in a tertiary academic centre. METHODS: Six supervised machine learning algorithms were trained to predict in-hospital all-cause mortality using data from 500 conse

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 36712268Открыть статью

Facilitating standardized COVID-19 suspicion prediction based on computed tomography radiomics in a multi-demographic setting.

OBJECTIVE: To develop an automatic COVID-19 Reporting and Data System (CO-RADS)-based classification in a multi-demographic setting. METHODS: This multi-institutional review boards-approved retrospective study included 2720 chest CT scans (mean age, 58 years [range 18-100 years]) from Italian and Russian patients. Three board-certified radiologists from three countries assessed randomly selected subcohorts from each population and provided CO-RADS-based annotations. CT radiomic features were extracted from the selected subcohorts after preprocessing steps like lung lobe segmentation and autom

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 35362751Открыть статью

Recognition of acute lymphoblastic leukemia and lymphocytes cell subtypes in microscopic images using random forest classifier.

Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most frequently leukemia and categorized into three morphological subtypes named L1, L2 and L3. Early diagnosis of ALL plays a key role in treatment procedure especially in the case of children. Several similarities between morphology of three subtypes ALL (L1, L2, L3) and lymphocyte subtypes (normal, reactive and atypical) as noncancerous cells have remained a high challenge. Diagnosis of ALL and lymphocyte subtypes are done by microscopic viewing examination of cells in the peripheral blood samples by hematologists. Since this exam is time-consuming,

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 33751420Открыть статью

Are rib fractures stable? An analysis of progressive rib fracture offset in the acute trauma setting.

BACKGROUND: Rib fractures serve as both a marker of injury severity and a guide for clinical decision making for trauma patients. Although recent studies have suggested that rib fractures are dynamic, the degree of progressive offset remains unknown. The purpose of this study was to further characterize the change that takes place in the acute trauma setting. METHODS: A 4-year (2016-2019) retrospective assessment of adult trauma patients with rib fracture(s) admitted to a level I trauma center was performed. Initial and follow-up computed tomography scans were analyzed to determine the magnit

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 34407002Открыть статью

Predictive Models for Neonatal Follow-Up Serum Bilirubin: Model Development and Validation.

BACKGROUND: Hyperbilirubinemia affects many newborn infants and, if not treated appropriately, can lead to irreversible brain injury. OBJECTIVE: This study aims to develop predictive models of follow-up total serum bilirubin measurement and to compare their accuracy with that of clinician predictions. METHODS: Subjects were patients born between June 2015 and June 2019 at 4 hospitals in Massachusetts. The prediction target was a follow-up total serum bilirubin measurement obtained <72 hours after a previous measurement. Birth before versus after February 2019 was used to generate a training

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 33118947Открыть статью

Derivation and validation of a clinical diagnostic tool for the identification of older community-dwellers with hypovitaminosis D.

OBJECTIVES: Hypovitaminosis D is highly prevalent among seniors. Although evidence is insufficient to recommend routine vitamin D screening in seniors, universal vitamin D supplementation is not desirable either. To rationalize vitamin D determination, our objective was to elaborate and test a clinical diagnostic tool for the identification of seniors with hypovitaminosis D without using a blood test. DESIGN: Derivation of a clinical diagnostic tool using artificial neural networks (multilayer perceptron; MLP) in randomized training subgroup of Prévention des Chutes, Réseau 4' cohort, and val

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 25922119Открыть статью

Hybrid Explainable Deep Ensemble Framework with self-attention mechanism for early prediction of depression severity using PHQ-9 clinical and behavioral data.

BACKGROUND: Depression is a major global mental health disorder that requires accurate, reliable, and interpretable prediction models to support early identification and timely intervention. This study proposes a Hybrid Explainable Deep Ensemble Framework for multiclass prediction of depression severity using PHQ-9 clinical responses and behavioral characteristics. METHODS: A retrospective cross-sectional machine learning study was conducted using a dataset comprising 682 anonymized participants. Predictor variables included demographic characteristics, PHQ-9 questionnaire items, sleep qualit

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 42866705Открыть статью

Development of an explainable machine learning model for predicting depression in adults with type 2 diabetes mellitus: A cross-sectional SHAP-based analysis of NHANES 2009-2023.

Depression (DEP) is a common yet underdiagnosed comorbidity in adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM), worsening glycemic control and increasing complication risk. Practical, interpretable risk tools using routine patient data are limited. We conducted a cross-sectional analysis using data from adults with T2DM enrolled in the National Health and Nutrition Examination Survey between 2009 and 2023. DEP was classified based on a Patient Health Questionnaire-9 score of 10 or higher. Twenty-eight candidate predictors encompassing demographic characteristics, clinical and biochemical measureme

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 41650107Открыть статью

cfDNA-derived gene signatures as surrogate for microvascular invasion in HCC.

BACKGROUND & AIMS: Microvascular invasion (MVI) is a critical prognostic risk factor in hepatocellular carcinoma (HCC). We evaluated the performance of 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) modifications in circulating cell-free DNA (cfDNA) in preoperative assessment of MVI. METHODS: A total of 907 patients with HCC were enrolled from two centers, including 671 in the training cohort, 152 in the internal validation cohort, and 84 in the external validation cohort. Preoperative clinical data, laboratory parameters, and cfDNA-derived 5hmC profiles were collected. Feature selection was performed using

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 42480815Открыть статью

Evaluating machine learning algorithms at predicting developmental trajectories using sequential dataset truncation of voluntary alcohol consumption in adolescent mice.

BACKGROUND: Adolescent alcohol consumption is a known risk factor for developing alcohol use disorder (AUD) in adulthood, but individual susceptibility varies widely, contributed to by differences in factors that are not well-understood. Identifying patterns of developmental trajectories in voluntary alcohol consumption behavior during adolescence could provide insight into biological underpinnings of AUD risk. Machine learning (ML) offers powerful pattern recognition capabilities that may help forecast future behavioral trajectories based on early-stage data. OBJECTIVE: This study aimed to e

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 42329909Открыть статью

Mammographic radiomics and breast density for predicting PD-L1 expression in breast cancer.

BACKGROUND: Programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression is a critical biomarker for guiding immunotherapy in breast cancer, particularly in triple-negative subtypes. However, conventional assessments rely on invasive biopsies and are limited by tumor heterogeneity. This study aims to develop a non-invasive approach for predicting PD-L1 expression using mammography-based radiomics features integrated with clinicopathological variables and breast density, and to evaluate its performance in both an internal development cohort and an independent external validation cohort. METHODS: A total of 121

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 41654967Открыть статью

Early diagnosis and prognostic prediction of secondary bloodstream infections caused by Acinetobacter baumannii in critically ill patients by machine-learning algorithms.

BACKGROUND: Secondary bloodstream infections (sBSI) caused by Acinetobacter baumannii (AB) are a major threat to patient safety in the Intensive Care Unit (ICU) due to their prevalence and severity. Developing accurate predictive models is crucial for enhancing clinical decision-making and improving patient outcomes. This study aimed to leverage machine learning (ML) to create a diagnostic model for predicting the risk of AB-sBSI in ICU patients and a prognostic model for assessing the associated 30-day mortality risk. METHODS: The multicenter, retrospective study enrolled 4,267 ICU patients

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 41586317Открыть статью

A neutrophil-to-lymphocyte ratio-centered machine learning model for predicting immunotherapy response in esophageal squamous cell carcinoma patients.

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed the treatment of esophageal cancer, yet only a subset of patients derive durable clinical benefit. The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) is a readily accessible inflammatory biomarker derived from routine blood tests; however, no interpretable machine learning model tailored to esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) currently integrates NLR with multidimensional clinical features for response prediction. We developed an NLR-centered model to predict ICI response in patients with ESCC. METHODS: This was a multicenter retros

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 42724642Открыть статью

[Construction of a prognosis forecasting model for immuno-therapy response in cancer patients by integrating routine clinical parameters and tumor mutational burden].

OBJECTIVES: To develop a machine-learning model that integrates routine clinical parameters with tumor mutational burden (TMB) and to evaluate its performance in predicting responses to programmed death-1 (PD-1)/programmed death-ligand 1(PD-L1) inhibitors across various cancer types. METHODS: We conducted a retrospective study of 146 patients with advanced solid tumors who were treated with PD-1/PD-L1 inhibitors. The cohort was randomly divided into a training set (n=116) and a validation set (n=30) at a 4:1 ratio. Using the PyTorch framework, we constructed a neural network model (designated

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 41815013Открыть статью

Deep Learning-Based Multimodal Fusion of Ultrasound, Cytology, and Clinical Features to Distinguish Follicular Thyroid Carcinoma from Adenoma: A Multicenter Study.

RATIONALE AND OBJECTIVES: Preoperative differentiation between follicular thyroid carcinoma (FTC) and follicular thyroid adenoma (FTA) remains challenging due to overlapping cytological and ultrasonographic features. This study aimed to develop and validate a multimodal deep learning model integrating ultrasound images, fine-needle aspiration cytology (FNAC) images, and clinical features for preoperative differentiation of FTC from FTA in patients with cytologically indeterminate follicular thyroid neoplasms. MATERIALS AND METHODS: This retrospective multicenter study included 714 patients wi

СтатьяМногоцентровое 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 41982038Открыть статью

A machine learning-based early in-hospital risk stratification model for severe mycoplasma pneumoniae pneumonia in children.

BACKGROUND: Mycoplasma pneumoniae pneumonia (MPP) is a common cause of community-acquired pneumonia in children. Although most children recover after routine treatment, some develop severe MPP (SMPP), which is associated with greater complications and treatment burden. Early identification of children at high risk of SMPP remains clinically important. This study aimed to develop an early in-hospital prediction model for SMPP using routine clinical data. METHODS: This single-center retrospective study included 98 hospitalized children with MPP at Chuzhou Hospital Affiliated to Anhui Medical Un

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 42724136Открыть статью

Prediction of benign paroxysmal positional vertigo recurrence in postmenopausal women: a machine learning-based clinical study.

BACKGROUND: Benign paroxysmal positional vertigo (BPPV) is a common peripheral vestibular disorder with a high recurrence rate that significantly impairs patients' quality of life. Multiple studies have confirmed that postmenopausal women, due to endocrine disorders and other physiological characteristics, represent a high-risk population for both BPPV onset and recurrence. However, efficient recurrence prediction models are currently lacking, and traditional assessment methods have limited efficacy, making it difficult to meet the needs of individualized intervention. The aim of this study wa

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 42712383Открыть статью

Machine learning for predicting metabolic-associated fatty liver disease including NHHR: a cross-sectional NHANES study.

OBJECTIVE: Metabolic - associated fatty liver disease (MAFLD) is a common hepatic disorder with increasing prevalence, and early detection remains inadequately achieved. This study aims to explore the relationship between the non-high-density lipoprotein cholesterol to high-density lipoprotein cholesterol ratio (NHHR) and MAFLD, and to establish a predictive model for MAFLD using NHHR as a key variable. METHODS: All participants were selected from the NHANES cohort, spanning from 2017 to March 2020. Multiple linear regression models were employed to examine the relationship between the non-hi

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 40100868Открыть статью

Fungal microbiota signatures anticipate neoadjuvant immunochemotherapy outcomes in esophageal cancer.

BACKGROUND: Predicting neoadjuvant immunochemotherapy (NICT) response remains a critical challenge in esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) management. While the gut bacteriome's role in immunotherapy has been established, the mycobiome's predictive potential remains largely unexplored. This study investigated whether gut fungal signatures could serve as reliable biomarkers for NICT response prediction in patients with ESCC. METHODS: We performed internal transcribed spacer 2 sequencing on 155 fecal samples from 68 patients with ESCC (pre-NICT and post-NICT) and 19 healthy controls. Patie

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 41062179Открыть статью

Early diagnosis of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease using multimodal feature-based deep learning models in a Chinese elderly population.

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) are progressive neurodegenerative disorders with no effective treatments currently, underscoring the urgent need for early diagnosis. Electroencephalography and event-related potentials (ERP) provide noninvasive, cost-effective methods with high temporal resolution for detecting cognitive decline, while traditional Chinese medicine (TCM) features such as body constitutions have been identified as risk factors for MCI. Recent developments in artificial intelligence (AI) especially deep learning architectures have further 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 40743680Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты