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

1325 публикаций

Поиск: 153 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом

Prediction of adverse pregnancy outcomes using machine learning techniques: evidence from analysis of electronic medical records data in Rwanda.

BACKGROUND: Despite substantial progress in maternal and neonatal health, Rwanda's mortality rates remain high, necessitating innovative approaches to meet health related Sustainable Development Goals (SDGs). By leveraging data collected from Electronic Medical Records, this study explores the application of machine learning models to predict adverse pregnancy outcomes, thereby improving risk assessment and enhancing care delivery. METHODS: This study utilized retrospective cohort data from the electronic medical record (EMR) system of 25 hospitals in Rwanda from 2020 to 2023. The independent

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 39939998Открыть статью

Intelligent predictive risk assessment and management of sarcopenia in chronic disease patients using machine learning and a web-based tool.

BACKGROUND: Individuals with chronic diseases are at higher risk of sarcopenia, and precise prediction is essential for its prevention. This study aims to develop a risk scoring model using longitudinal data to predict the probability of sarcopenia in this population over next 3-5 years, thereby enabling early warning and intervention. METHODS: Using data from a nationwide survey initiated in 2011, we selected patient data records from wave 1 (2011-2012) and follow-up data from wave 3 (2015-2016) as the study cohort. Retrospective data collection included demographic information, health condi

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 40301941Открыть статью

Non-invasive prediction of Ki-67 and p53 biomarkers in spinal ependymoma via deep learning: using multimodal magnetic resonance imaging and clinical data.

BACKGROUND: Spinal ependymoma prognosis is closely correlated with tumor malignancy and biomarker levels, such as Ki-67 and p53, which reflect cellular proliferation and genetic instability. Despite their clinical significance, current methods to assess these biomarkers rely on invasive postoperative immunohistochemistry (IHC), delaying critical treatment decisions and limiting preoperative planning. While deep learning have revolutionized biomarker prediction in brain tumors, their application to spinal ependymomas remains underexplored due to the rarity of these tumors, insufficient datasets

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 41331485Открыть статью

Automated Prediction of Proximal Middle Cerebral Artery Occlusions in Noncontrast Brain Computed Tomography.

BACKGROUND: Early identification of large vessel occlusion (LVO) in patients with ischemic stroke is crucial for timely interventions. We propose a machine learning-based algorithm (JLK-CTL) that uses handcrafted features from noncontrast computed tomography to predict LVO. METHODS: We included patients with ischemic stroke who underwent concurrent noncontrast computed tomography and computed tomography angiography in seven hospitals. Patients from 5 of these hospitals, admitted between May 2011 and March 2015, were randomly divided into training and internal validation (9:1 ratio). Those fro

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 38787932Открыть статью

Automatic and real-time tissue sensing for autonomous intestinal anastomosis using hybrid MLP-DC-CNN classifier-based optical coherence tomography.

Anastomosis is a common and critical part of reconstructive procedures within gastrointestinal, urologic, and gynecologic surgery. The use of autonomous surgical robots such as the smart tissue autonomous robot (STAR) system demonstrates an improved efficiency and consistency of the laparoscopic small bowel anastomosis over the current da Vinci surgical system. However, the STAR workflow requires auxiliary manual monitoring during the suturing procedure to avoid missed or wrong stitches. To eliminate this monitoring task from the operators, we integrated an optical coherence tomography (OCT) f

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 38633079Открыть статью

Development and Validation of a Machine Learning Algorithm to Predict the Risk of Blood Transfusion after Total Hip Replacement in Patients with Femoral Neck Fractures: A Multicenter Retrospective Cohort Study.

OBJECTIVE: Total hip arthroplasty (THA) remains the primary treatment option for femoral neck fractures in elderly patients. This study aims to explore the risk factors associated with allogeneic blood transfusion after surgery and to develop a dynamic prediction model to predict post-operative blood transfusion requirements. This will provide more accurate guidance for perioperative humoral management and rational allocation of medical resources. METHODS: We retrospectively analyzed data from 829 patients who underwent total hip arthroplasty for femoral neck fractures at three third-class ho

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 38951965Открыть статью

Improving the Identification of Diabetic Retinopathy and Related Conditions in the Electronic Health Record Using Natural Language Processing Methods.

PURPOSE: To compare the performance of 3 phenotyping methods in identifying diabetic retinopathy (DR) and related clinical conditions. DESIGN: Three phenotyping methods were used to identify clinical conditions including unspecified DR, nonproliferative DR (NPDR) (mild, moderate, severe), consolidated NPDR (unspecified DR or any NPDR), proliferative DR, diabetic macular edema (DME), vitreous hemorrhage, retinal detachment (RD) (tractional RD or combined tractional and rhegmatogenous RD), and neovascular glaucoma (NVG). The first method used only International Classification of Diseases, 10th

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 39253550Открыть статью

Predicting polycystic ovary syndrome (PCOS) with machine learning algorithms from electronic health records.

INTRODUCTION: Predictive models have been used to aid early diagnosis of PCOS, though existing models are based on small sample sizes and limited to fertility clinic populations. We built a predictive model using machine learning algorithms based on an outpatient population at risk for PCOS to predict risk and facilitate earlier diagnosis, particularly among those who meet diagnostic criteria but have not received a diagnosis. METHODS: This is a retrospective cohort study from a SafetyNet hospital's electronic health records (EHR) from 2003-2016. The study population included 30,601 women age

ПрепринтСтатьяПоиск 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 37577593Открыть статью

Two-stage learning-based prediction of bronchopulmonary dysplasia in very low birth weight infants: a nationwide cohort study.

INTRODUCTION: The aim of this study is to develop an enhanced machine learning-based prediction models for bronchopulmonary dysplasia (BPD) and its severity through a two-stage approach integrated with the duration of respiratory support (RSd) using prenatal and early postnatal variables from a nationwide very low birth weight (VLBW) infant cohort. METHODS: We included 16,384 VLBW infants admitted to the neonatal intensive care unit (NICU) of the Korean Neonatal Network (KNN), a nationwide VLBW infant registry (2013-2020). Overall, 45 prenatal and early perinatal clinical variables were selec

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 37384307Открыть статью

Artificial intelligence applications in allergic rhinitis diagnosis: Focus on ensemble learning.

BACKGROUND: The diagnosis of allergic rhinitis (AR) primarily relies on symptoms and laboratory examinations. Due to limitations in outpatient settings, certain tests such as nasal provocation tests and nasal secretion smear examinations are not routinely conducted. Although there are clear diagnostic criteria, an accurate diagnosis still requires the expertise of an experienced doctor, considering the patient's medical history and conducting examinations. However, differences in physician knowledge and limitations of examination methods can result in variations in diagnosis. OBJECTIVE: Artif

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 38827260Открыть статью

Comparing machine learning algorithms to predict 5-year survival in patients with chronic myeloid leukemia.

INTRODUCTION: Chronic myeloid leukemia (CML) is a myeloproliferative disorder resulting from the translocation of chromosomes 19 and 22. CML includes 15-20% of all cases of leukemia. Although bone marrow transplant and, more recently, tyrosine kinase inhibitors (TKIs) as a first-line treatment have significantly prolonged survival in CML patients, accurate prediction using available patient-level factors can be challenging. We intended to predict 5-year survival among CML patients via eight machine learning (ML) algorithms and compare their performance. METHODS: The data of 837 CML patients w

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 36068539Открыть статью

Prediction model of obstructive sleep apnea-related hypertension: Machine learning-based development and interpretation study.

BACKGROUND: Obstructive sleep apnea (OSA) is a globally prevalent disease closely associated with hypertension. To date, no predictive model for OSA-related hypertension has been established. We aimed to use machine learning (ML) to construct a model to analyze risk factors and predict OSA-related hypertension. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively collected the clinical data of OSA patients diagnosed by polysomnography from October 2019 to December 2021 and randomly divided them into training and validation sets. A total of 1,493 OSA patients with 27 variables were included. Independent

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 36545020Открыть статью

Predicting Inpatient Payments Prior to Lower Extremity Arthroplasty Using Deep Learning: Which Model Architecture Is Best?

BACKGROUND: Recent advances in machine learning have given rise to deep learning, which uses hierarchical layers to build models, offering the ability to advance value-based healthcare by better predicting patient outcomes and costs of a given treatment. The purpose of this study is to compare the performance of 2 common deep learning models, traditional multilayer perceptron (MLP), and the newer dense neural network (DenseNet), in predicting outcomes for primary total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA) as a foundation for future musculoskeletal studies seeking to utilize

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 31230954Открыть статью

CVAE-guided triage and modular classifiers for multimodal ASD detection.

Autism spectrum disorder (ASD) is a heterogeneous neurodevelopmental condition, and diagnosis remains challenging when relevant evidence is distributed across behavioural, neuroimaging, physiological, and visual domains. In this work, we propose a screening-guided modular framework for ASD assessment. A Conditional Variational Autoencoder-guided Quantitative Checklist for Autism in Toddlers (Q-CHAT) module estimates ASD risk under incomplete or noisy questionnaire responses and identifies high-risk cases for further analysis. For such cases, five modality-specific classifiers are designed 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 42090944Открыть статью

Machine learning-based multicenter prediction of postoperative sepsis in emergency colon cancer: role of surgical approach and inflammatory markers.

BACKGROUND: Postoperative sepsis occurs at a relatively high incidence following emergency colon cancer surgery, and early identification of high-risk patients is crucial for improving clinical outcomes. However, there is currently a lack of systematic risk prediction models specifically tailored for patients undergoing emergency colon cancer surgery. This study aimed to identify risk factors associated with postoperative sepsis and to develop a clinically applicable machine learning-based prediction model. METHODS: This was a multicenter retrospective cohort study including patients who unde

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 42211512Открыть статью

Predicting Infant Sleep Patterns From Postpartum Maternal Mental Health Measures: Machine Learning Approach.

BACKGROUND: Postpartum maternal mental health (MMH) symptoms, including depression, anxiety, and childbirth-related post-traumatic stress disorder, are known to influence infant sleep trajectories. While previous research has examined their individual and combined associations, the predictive utility of these MMH symptoms for the early identification of infant sleep problems through machine learning (ML) remains understudied. OBJECTIVE: This study aimed to examine whether postpartum MMH measures can predict infant sleep outcomes during the first year of life. The analysis focused on 2 clinica

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 41632951Открыть статью

Baseline Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio Stratifies Early Trichoscopic Response to Platelet-Rich Plasma-Based Regimens in Non-Scarring Alopecia: A Real-World Cohort with Internal Validation Using an Interpretable Neural Network.

BACKGROUND/OBJECTIVES: Platelet-rich plasma (PRP)-based regimens are widely used in non-scarring alopecia, yet objective response is variable and clinic-ready predictors are lacking. We evaluated short-term trichoscopic outcomes in routine practice and tested whether baseline complete blood count-derived inflammatory status, quantified by the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), can stratify response under PRP-based therapy. METHODS: We performed an ambispective observational cohort study (October 2024-October 2025) in an outpatient dermatology practice. The final analytic cohort included 12

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 42073416Открыть статью

Preoperative Prediction of Ductal Carcinoma In Situ Upstaging Using Machine Learning-Based Peritumoral Breast MRI Radiomics.

BACKGROUND: A subset of biopsy-confirmed ductal carcinoma in situ (DCIS) cases can be upstaged to invasive breast cancer at surgery. Preoperative identification of upstaging risk is essential for treatment planning. PURPOSE: To develop clinical and breast MRI radiomics models to preoperatively predict upstaging in DCIS. STUDY TYPE: Retrospective and prospective. POPULATION: Three hundred forty-five women (median age, 59 years [IQR, 49-67]) with 362 DCIS lesions diagnosed via core-needle biopsy (training: n = 216, internal testing: n = 53, external testing: n = 93). FIELD STRENGTH/SEQUENCES

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 42786920Открыть статью

Prediction of oxygen uptake in dragon boat athletes using machine learning and multimodal physiological signals.

OBJECTIVE: This study developed and evaluated a machine learning model for predicting oxygen uptake (VO2) in dragon boat athletes using wearable signals and compared performance across signal combinations and device groups. METHODS: Twelve male collegiate dragon boat athletes completed nine tests grouped into six task types (T1-T6): 200-, 500-, and 1000-m all-out paddling tests; an incremental test; a five-stage constant-load test; and four supramaximal-intensity tests pooled as T6. Heart rate, respiratory rate, device-derived minute ventilation, and muscle-oxygenation signals were collected.

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 42775230Открыть статью

Development and validation of a machine learning-based risk prediction model for post-stroke cognitive impairment.

Machine learning (ML) risk prediction models for post-stroke cognitive impairment (PSCI) are still far from optimal. This study aims to generate a reliable predictive model for predicting PSCI in Chinese individuals using ML algorithms. We collected data on 494 individuals who were diagnosed with acute ischemic stroke (AIS) and hospitalized for this condition from January 2022 to November 2023 at a Chinese medical institution. We assessed cognitive function of patients recently diagnosed with a stroke (in the preceding 3-6 months), PSCI was determined from MMSE or MOCA scores. All of the obser

СтатьяВалидационное 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 41006767Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты