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

17584 публикаций

Поиск: 105 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом

Development and validation of a diagnostic model for malignant pleural effusion based on random forest.

BACKGROUND: The timely and accurate identification of malignant pleural effusion (MPE) is crucial for prompt treatment. The current diagnostic approaches based on cytology, pathology, or biomarkers have inherent limitations; notably, the drawbacks of single indicators can be overcome by combining various indicators. Accordingly, the present study was designed to construct a machine learning (ML) model integrating pleural effusion (PE) and peripheral blood indicators to identify MPE. METHODS: This retrospective study enrolled 1,239 adult participants with PE who underwent diagnostic thoracente

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 42306669Открыть статью

Random Forest-Based Detection of Metastases in Clinically Scanned Lymph Nodes Using Quantitative Ultrasound Imaging.

OBJECTIVE: Quantitative ultrasound (QUS) imaging has been used to characterize the microstructural properties of tissue using information contained in the backscattered radiofrequency (RF) echo signals. QUS methods were previously applied to detect metastases in excised human lymph nodes (LNs) that were raster scanned using a 30 MHz single-element transducer ex vivo. In the current study, a QUS-based method to detect in vivo LN metastases using a clinical scanner was developed. METHODS: Parallel RF frames were captured from 46 cervical and axillary LNs in 45 patients and two backscatter coeff

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 40541533Открыть статью

Modelling species distribution of Anopheles gambiae s.l. in Osun state using random forest modeling approach.

Malaria continues to be a public health problem in Nigeria. Effective vector control has been acknowledged as one of the major strategies to combat malaria in Nigeria. In order to inform context-specific policies, there is need to understand the species niche/colonization and geographical distribution of local Anopheles mosquitoes in different geographical areas in Nigeria. Therefore, this study was designed to model the distribution of Anopheles gambiae s.l. in Osun State, Nigeria. Immature stages of Anopheles mosquitoes were collected from 17 Local Government Areas (LGAs) of Osun State betwe

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 40360721Открыть статью

Gait classification in individuals with unilateral transfemoral amputation using random forest and k-means clustering.

Cluster analysis has been recently applied to categorize gait patterns in individuals with unilateral transfemoral amputation (uTFA). However, conventional clustering methods largely rely on experiential knowledge of gait analysis, lacking a scientific foundation for feature selection. The aim of this study was to investigate if gait patterns could be classified using random forest and k-means clustering in individuals with uTFA. Spatiotemporal data and vertical ground reaction force (vGRF) were collected using an instrumented treadmill from twelve individuals with uTFA and twelve age-matched

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 40840255Открыть статью

Real-time fatigue monitoring system for motorcycle riders using sensors and a random forest algorithm.

Fatigue is a major determinant of motorcycle accidents, posing a critical threat to road safety by impairing riders' psychophysiological performance and increasing the crash risk. This study introduces a real-time fatigue monitoring system specifically designed for motorcycle riders, integrating physiological signal acquisition with machine learning classification. Heart rate variability (HRV) and galvanic skin response (GSR) sensors, established biomarkers of fatigue, were employed to continuously collect physiological data. The acquired signals underwent pre-processing to minimize noise and

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 41043803Открыть статью

Machine learning using random forest to differentiate between blow and fall situations of head trauma.

Blunt head trauma is a common occurrence in forensic practice. Interpreting the origin of craniocerebral injuries can be a challenging process, particularly when it comes to distinguishing between falls or inflicted blows. The objective of this study was to develop a predictive model using an innovative Random Forest (RF) classification approach to differentiate injuries caused by falls from those caused by blows. The study examined 65 cases of blunt head trauma over the age of 18 resulting from a fall or an inflicted blow. A preliminary univariate logistic regression analysis followed by RF c

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 39985606Открыть статью

Automatic bicipital groove identification in arthritic humeri for preoperative planning: A Random Forest Classifier approach.

The bicipital groove is an important anatomical feature of the proximal humerus that needs to be identified during surgical planning for procedures such as shoulder arthroplasty and proximal humeral fracture reconstruction. Current algorithms for automatic identification prove ineffective in arthritic humeri due to the presence of osteophytes, reducing their usefulness for total shoulder arthroplasty. Our methodology involves the use of a Random Forest Classifier (RFC) to automatically detect the bicipital groove on segmented computed tomography scans of humeri. We evaluated our model on two d

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 38861894Открыть статью

The Role of Pentacam Random Forest Index in Detecting Subclinical Keratoconus in a Chinese Cohort.

Purpose: This study aimed to evaluate the diagnostic accuracy of a novel shape index, the Pentacam Random Forest Index (PRFI), in detecting keratoconus (KC), specifically subclinical keratoconus, in Chinese refractive surgery candidates. Methods: This prospective cohort study included 856 participants who were divided into four groups based on their tomographic outcomes: the KC group (n = 137), the very asymmetric ectasia (VAE) group (n = 73), the normal cornea group (n = 363) and the tomographically suspected KC (TSK) group (n = 283). The diagnostic performance of PRFI and other widely used i

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 39451627Открыть статью

INCREASING THE SPATIAL COVERAGE OF ATMOSPHERIC AEROSOL DEPTH MEASUREMENTS USING RANDOM FOREST AND MEAN FILTERS.

Aerosols play a critical role in atmospheric chemistry, and affect clouds, climate, and human health. However, the spatial coverage of satellite-derived aerosol optical depth (AOD) products is limited by cloud cover, orbit patterns, polar night, snow, and bright surfaces, which negatively impacts the coverage and accuracy of particulate matter modeling and health studies relying on air pollution characterization. We present a random forest model trained to capture spatial dependence of AOD and produce higher coverage through imputation. By combining the models with and without the mean filters

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 41684808Открыть статью

[Response of PM2.5 and O3 to Emission Reductions in Nanjing Based on Random Forest Algorithm].

High levels of fine particulate matter (PM2.5) and ozone (O3) in ambient air affect climate change and also endanger human health and ecosystems. Air pollution in Nanjing has been improving since the implementation of the "Air Pollution Prevention and Control Action Plan" in 2013. However, Nanjing still faces PM2.5 and O3 pollution. Evaluating the response of pollutant concentrations to the reductions in precursor emissions is helpful to obtain effective strategies of emission reduction to improve pollution levels. The sensitive simulations of emission perturbation in atmospheric chemistry mod

Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 37694620Открыть статью

Estimating historical SO2 level across the whole China during 1973-2014 using random forest model.

Ambient SO2 pollution poses a great threat on air quality, human health, and ecosystem safety. The ground-level SO2 monitoring sites over China have been established during the past years, while the long-term SO2 data was still missing before 2014, which cannot reveal the evolution trend of SO2 pollution and assess its response to the anthropogenic activity. In this work, we developed a high-quality random forest (RF) model to simulate the long-term SO2 concentration across the entire China from 1973 to 2014, based on substantial explanatory variables (e.g., meteorological factors, SO2 emissio

Историческая статьяСтатьяПоиск 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 31955041Открыть статью

Prediction of age using shotgun metagenomic sequencing and random forest algorithm based on cadaveric colon.

Age estimation is important for the identification of unknown cadavers in forensic practice. Previous studies have shown that gut microbiota is associated with host age, but most evidence has been derived from fecal samples of living individuals. In this study, shotgun metagenomic sequencing was performed on mid-colon tissue samples from 76 cadavers to explore age-associated taxonomic and predicted functional patterns in cadaveric colon microbiota and to evaluate their potential value for forensic age estimation. After quality control and taxonomic annotation, 3980 microbial species were ident

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 42843234Открыть статью

Design Optimization of Auxetic Composite Metamaterials Using Finite Element Simulations and Random Forest AI Models.

The development of biomaterials with tunable mechanical properties is important for addressing stiffness mismatch between implants and bone, although the present study focuses on computational material design rather than implant-level performance. In this work, a novel composite design is proposed in which a 3D re-entrant honeycomb auxetic fiber is incorporated within a solid matrix. A series of 670 finite element models was analyzed by systematically manipulating the elastic modulus ratio of fiber to matrix (Ef/Em, where Ef is the elastic modulus of the fiber and Em is the elastic modulus of

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 42764394Открыть статью

[A study of confounding effect control based on residual strategy with multivariate random forest analysis].

By using generalized estimating equation, random intercept model, random coefficients model, and generalized linear model respectively, this study obtained residuals for predictors and outcomes as new predictors and outcomes for multivariate random forest (MRF) analysis. Simulation experiments were conducted to compare the performance of these methods in confounding adjustment under scenarios with varying outcome correlations, causal effect magnitudes, numbers of confounding factors, and sample sizes. United Kingdom Biobank data were used for further validation. Simulation results showed that

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 42503966Открыть статью

Estuarine salinity prediction using empirical mode decomposition and random forest for supporting water resource management.

Seawater intrusion during dry seasons presents significant challenges to water supply security and estuarine ecosystem management, highlighting the need for accurate salinity forecasting. However, the non-stationary nature of estuarine salinity time series complicates its prediction. This study employs Empirical Mode Decomposition (EMD) to decompose inputs (runoff, tide level, wind) and outputs (salinity) into intrinsic mode functions (IMFs) and integrates them with Random Forest (RF) for forecasting in the Pearl River Estuary. Seven hybrid models under the three EMD decomposition frameworks (

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 41986441Открыть статью

Antimicrobial minimum inhibitory concentrations can be imputed from phenotypic data using a random forest approach.

OBJECTIVE: Antimicrobial resistance (AMR) is a public health threat requiring monitoring across multiple sectors because AMR genes and pathogens can pass between humans, animals, and the environment. Idiosyncrasies in AMR data, including missing data and changes in testing protocols, make characterizing AMR trends over time and sectors challenging. Therefore, this study applied machine learning methods to impute missing minimum inhibitory concentrations. METHODS: Models were built using cattle-associated Escherichia coli from the National Antimicrobial Resistance Monitoring System. Random for

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 40014930Открыть статью

Ethanol Concentration Determination in Baijiu by Graph-Regularized PCA and Random Forest-Based Raman Spectroscopy.

Baijiu is a type of traditional Chinese alcoholic beverage with significant economic and cultural value. Ethanol concentration determination through machine learning-based Raman spectroscopy offers the advantages of being contact-free and rapid, and the technique holds considerable potential for baijiu quality control in the industrial manufacturing process. However, current applications of Raman spectroscopy for the quantitative analysis of biochemical materials are restricted by measurement accuracy, as well as the flexibility and robustness of chemometric tools. To address these issues, we

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 40256564Открыть статью

Risk factors associated with severe progression of Parkinson's disease: random forest and logistic regression models.

BACKGROUND AND AIM: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder with significant variability in disease progression. Identifying clinical and environmental risk factors associated with severe progression is essential for early diagnosis and personalized treatment. This study evaluates the performance of Random Forest (RF) and Logistic Regression (LR) models in forecasting the major risk factors associated with severe PD progression. METHODS: We performed a retrospective analysis of 378 PD patients (aged 40-75 years) with at 2 years of follow-up. The dataset included patient demog

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 40260143Открыть статью

Early prediction of preeclampsia from clinical, multi-omics and laboratory data using random forest model.

BACKGROUND: Predicting preeclampsia (PE) within the first 16 weeks of gestation is difficult due to various risk factors, poorly understood causes and likely multiple pathogenic phenotypes of preeclampsia.  OBJECTIVES: In this study, we aimed to develop prediction models for early-onset preeclampsia (EPE) and late-onset preeclampsia (LPE) respectively using clinical data, metabolome and proteome analyses on plasma samples and laboratory data. METHODS: We retrospectively recruited 56 EPE, 50 LPE patients and 92 normotensive controls from three tertiary hospitals and used clinical and laborator

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 40325391Открыть статью

Short-term mortality prediction in children with gastrointestinal congenital anomalies using a random forest classifier.

BACKGROUND: We aim to develop a predictive model to identify children with gastrointestinal congenital malformations at high risk of 30-day mortality following intervention or hospital admission. METHODS: The data used for our analysis was collected as part of the Global PaedSurg research collaboration, and includes 3849 patients from 74 countries. Data preprocessing, missing data imputation, oversampling of the non-survivor class, and random undersampling of the survivor class were performed prior to training a random forest classifier for mortality prediction. RESULTS: The overall 30-day m

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 40954231Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты