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

1752 публикаций

Поиск: 86 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 220 с найденным полным текстом

A New Approach to Drug Repurposing with Two-Stage Prediction, Machine Learning, and Unsupervised Clustering of Gene Expression.

Drug repurposing has broad importance in planetary health for therapeutics innovation in infectious diseases as well as common or rare chronic human diseases. Drug repurposing has also proved important to develop interventions against the COVID-19 pandemic. We propose a new approach for drug repurposing involving two-stage prediction and machine learning. First, diseases are clustered by gene expression on the premise that similar patterns of altered gene expression imply critical pathways shared in different disease conditions. Next, drug efficacy is assessed by the reversibility of abnormal

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 35666246Открыть статью

Unsupervised and explainable machine learning solutions for last-minute cancelations in pediatric ambulatory and day surgeries in Italy.

BACKGROUND: Canceled procedures in pediatric day-case surgery are a serious issue that can disrupt hospital workflow, resource utilization, and patient care. To better analyze this and explore strategies to mitigate such costly inefficiencies, we employed unsupervised machine learning (ML) techniques to analyze data from children undergoing day-case surgery at the Ospedale Pediatrico Bambino Gesù IRCCS between January 2020 and March 2022. METHODS: We analyzed a dataset including 4,417 operated and 183 non-operated patients. The following variables were considered: age, hospitalization type, s

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 42052203Открыть статью

Unsupervised Machine Learning for the Identification of Latent First-Trimester Obstetric Phenotypes Associated with Maternal and Perinatal Morbidity.

Background/Objectives: Artificial intelligence may improve obstetric risk stratification by identifying clinically meaningful patterns that are not captured by single-outcome prediction models. This study evaluated whether unsupervised machine learning applied to first-trimester maternal, biophysical, and biochemical data could identify phenotypes associated with adverse obstetric outcomes. Methods: We analyzed 1583 first-trimester records that were ambispectively collected including maternal characteristics, obstetric history, mean arterial pressure, uterine artery pulsatility index, nuchal t

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 42651055Открыть статью

Functional characterization of variants of unknown significance in a spinocerebellar ataxia patient using an unsupervised machine learning pipeline.

CAG-expanded ATXN7 has been previously defined in the pathogenesis of spinocerebellar ataxia type 7 (SCA7), a polyglutamine expansion autosomal dominant cerebellar ataxia. Pathology in SCA7 occurs as a result of a CAG triplet repeat expansion in excess of 37 in the first exon of ATXN7, which encodes ataxin-7. SCA7 presents clinically with spinocerebellar ataxia and cone-rod dystrophy. Here, we present a novel spinocerebellar ataxia variant occurring in a patient with mutations in both ATXN7 and TOP1MT, which encodes mitochondrial topoisomerase I (top1mt). Using machine-guided, unbiased microsc

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 35422034Открыть статью

Assessing the Heterogeneity of Complaints Related to Tinnitus and Hyperacusis from an Unsupervised Machine Learning Approach: An Exploratory Study.

INTRODUCTION: Subjective tinnitus (ST) and hyperacusis (HA) are common auditory symptoms that may become incapacitating in a subgroup of patients who thereby seek medical advice. Both conditions can result from many different mechanisms, and as a consequence, patients may report a vast repertoire of associated symptoms and comorbidities that can reduce dramatically the quality of life and even lead to suicide attempts in the most severe cases. The present exploratory study is aimed at investigating patients' symptoms and complaints using an in-depth statistical analysis of patients' natural na

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 32062654Открыть статью

Identification and Classification of Images in e-Cigarette-Related Content on TikTok: Unsupervised Machine Learning Image Clustering Approach.

BACKGROUND: Previous studies identified e-cigarette content on popular video and image-based social media platforms such as TikTok. While machine learning approaches have been increasingly used with text-based social media data, image-based analysis such as image-clustering has been rarely used on TikTok. Image clustering can identify underlying patterns and structures across large sets of images, enabling more streamlined distillation and analysis of visual data on TikTok. This study used image-clustering approaches to examine e-cigarette-related images on TikTok. METHODS: We searched for 13

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 40019898Открыть статью

Unsupervised machine learning, QSAR modelling and web tool development for streamlining the lead identification process of antimalarial flavonoids.

Identification of lead compounds with the traditional laboratory approach is expensive and time-consuming. Nowadays, in silico techniques have emerged as a promising approach for lead identification. In this study, we aim to develop robust and predictive 2D-QSAR models to identify lead flavonoids by predicting the IC50 against Plasmodium falciparum. We applied machine learning algorithms (Principal component analysis followed by K-means clustering) and Pearson correlation analysis to select 9 molecular descriptors (MDs) for model building. We selected and validated the three best QSAR models a

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 36744427Открыть статью

Identifying factors associated with fast visual field progression in patients with ocular hypertension based on unsupervised machine learning.

PURPOSE: To identify ocular hypertension (OHT) subtypes with different trends of visual field (VF) progression based on unsupervised machine learning and to discover factors associated with fast VF progression. DESIGN: Cross-sectional and longitudinal study. PARTICIPANTS: A total of 3133 eyes of 1568 ocular hypertension treatment study (OHTS) participants with at least five follow-up VF tests were included in the study. METHODS: We used a latent class mixed model (LCMM) to identify OHT subtypes using standard automated perimetry (SAP) mean deviation (MD) trajectories. We characterized the s

ПрепринтСтатьяПолный 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 37808089Открыть статью

Retinal Nerve Fiber Layer Features Identified by Unsupervised Machine Learning on Optical Coherence Tomography Scans Predict Glaucoma Progression.

PURPOSE: To apply computational techniques to wide-angle swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) images to identify novel, glaucoma-related structural features and improve detection of glaucoma and prediction of future glaucomatous progression. METHODS: Wide-angle SS-OCT, OCT circumpapillary retinal nerve fiber layer (cpRNFL) circle scans spectral-domain (SD)-OCT, standard automated perimetry (SAP), and frequency doubling technology (FDT) visual field tests were completed every 3 months for 2 years from a cohort of 28 healthy participants (56 eyes) and 93 glaucoma participants (179

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 29860461Открыть статью

Zero-Cycle: First Continuous, Unsupervised, At-Home Monitoring of Spinal Motion as a Per-Cycle Substrate for Machine Learning.

Continuous, objective records of spinal motion during ordinary life have not been available; assessment relies on intermittent questionnaires and brief supervised motion capture. A dual inertial-sensor garment applies the Zero-Cycle method, which organises the differential thorax-pelvis motion into movement cycles and emits one fixed-dimensional feature vector per cycle, using recurrent movement configurations as body-intrinsic anchors. In the implementation used for this study, the differential orientation is projected onto a horizontal plane at a nominal 50 cm scale, centred on a data-derive

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 42884302Открыть статью

Application of unsupervised and supervised machine learning approaches to blood-based biomarkers of Alzheimer's disease in a memory clinic cohort.

INTRODUCTION: Blood-based biomarkers (BBMs) are promising tools to facilitate biological diagnosis of Alzheimer's Disease (AD). Establishing reliable cutoffs for BBMs represents a major issue for real-world implementation and the investigation of combined BBM approaches is limited. Our aim is to test different machine learning (ML) models for BBMs interpretation with respect to established gold-standard in vivo biomarkers, i.e., cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers, to enhance their standalone and combined diagnostic value for AD. METHODS: We selected 434 patients who referred to Perugia Univ

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 42857161Открыть статью

Unsupervised machine learning based on clinical factors for the detection of coronary artery atherosclerosis in type 2 diabetes mellitus.

BACKGROUND: Coronary atherosclerosis can lead to serious cardiovascular events. In type 2 diabetes (T2DM) patients, the effects of clinical factors on coronary atherosclerosis have not been fully elucidated. We used a clustering method to distinguish the population heterogeneity of T2DM and the differences in coronary atherosclerosis evaluated on coronary computed tomography angiography (CCTA) among groups and to facilitate clinical management. METHODS: Clinical data from 1157 T2DM patients with coronary atherosclerosis who underwent CCTA in our hospital from January 2018 to September 2021 we

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 36443722Открыть статью

Comparison of an unsupervised machine learning algorithm and surgeon diagnosis in the clinical differentiation of metopic craniosynostosis and benign metopic ridge.

Metopic suture closure can manifest as a benign metopic ridge (BMR), a variant of normal, to "true" metopic craniosynostosis (MCS), which is associated with severe trigonocephaly. Currently, there is no gold standard for how much associated orbitofrontal dysmorphology should trigger surgical intervention. In our study, we used three-dimensional (3D) curvature analysis to separate the phenotypes along the spectrum, and to compare surgeons' thresholds for operation. Three-dimensional curvature analyses on 43 subject patients revealed that the mean curvature of mid-forehead vertical ridge was hig

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 29679032Открыть статью

Treatment options and emotional well-being in patients with rosacea: An unsupervised machine learning analysis of over 200,000 posts.

BACKGROUND: Many patients with rosacea join online support groups to gather and disseminate information about disease management and provide emotional support for others. OBJECTIVE: To better understand rosacea patient's primary concerns for the disease as well as their disease search patterns online. METHODS: Overall, 207,038 posts by 41,400 users were collected from June 1, 2017, to June 1, 2022, in a popular online forum. We applied Latent Dirichlet Allocation (LDA), an unsupervised machine learning model, to organize the posts into topics. Keywords for each topic supplied by LDA were use

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 37823041Открыть статью

Pharmacological treatment profiles in the FACE-BD cohort: An unsupervised machine learning study, applied to a nationwide bipolar cohort✰.

BACKGROUND: Despite thorough and validated clinical guidelines based on bipolar disorders subtypes, large pharmacological treatment heterogeneity remains in these patients. There is limited knowledge about the different treatment combinations used and their influence on patient outcomes. We attempted to determine profiles of patients based on their treatments and to understand the clinical characteristics associated with these treatment profiles. METHODS: This multicentre longitudinal study was performed on a French nationwide bipolar cohort database. We performed hierarchical agglomerative c

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 33770539Открыть статью

Structural and functional brain networks of individual differences in trait anger and anger control: An unsupervised machine learning study.

The ability to experience, use and eventually control anger is crucial to maintain well-being and build healthy relationships. Despite its relevance, the neural mechanisms behind individual differences in experiencing and controlling anger are poorly understood. To elucidate these points, we employed an unsupervised machine learning approach based on independent component analysis to test the hypothesis that specific functional and structural networks are associated with individual differences in trait anger and anger control. Structural and functional resting state images of 71 subjects as we

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 34797003Открыть статью

Comparative identification of abiotic stress-responsive differentially expressed genes in chickpea using unsupervised machine learning, and traditional meta-analysis.

BACKGROUND: Climate change poses a growing threat to chickpea production through abiotic stresses such as drought, heat, and salinity. Understanding the molecular stress response of chickpea is critical for improving resilience and minimizing yield loss. OBJECTIVE: To identify robust, stress-responsive differentially expressed genes (DEGs) in chickpea under abiotic stress (drought, salt, and salinity) by comparing three complementary large-scale RNA-seq data analytical approaches. METHODS: This study employed three complementary approaches, traditional meta-analysis, conventional statistical

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 42627607Открыть статью

Symptom clustering of old adult dysphagic patient phenotypes by unsupervised machine learning using multidimensional characteristics: a cross-sectional study.

BACKGROUND: Dysphagia severely affects the old adult population. Its signs and symptoms are variable, which poses challenges to diagnosis and treatment. Existing assessment tools fall short in considering the coordination of relevant muscle groups in the pathology of dysphagia and fail to characterize dysphagia in a comprehensive manner. The aim of this study was to identify different phenotypes of dysphagia based on multidimensional patient characteristics. METHODS: This work was a cross-sectional study. Senior dysphagia patients (> 65 years old) diagnosed by Videofluoroscopic Swallow Study a

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 41787362Открыть статью

Beyond BMI: Unsupervised Machine Learning Clustering of Bioelectrical Impedance Phenotypes Is Associated With Weight-Recovery Trajectories in Anorexia Nervosa.

OBJECTIVE: To identify data-driven body composition phenotypes in patients with moderate-to-extreme anorexia nervosa (AN) using machine learning (ML) clustering of bioelectrical impedance analysis (BIA) parameters, and to test whether these phenotypes have specific psychopathological and childhood trauma profiles while correlating with early weight-recovery trajectories. METHOD: In a prospective observational cohort, 100 females (18-40 years) with AN and body mass index (BMI) < 17 kg/m2 were enrolled. Baseline BIA-derived measures (phase angle, body cell mass, fat mass, fat-free mass, total b

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 42786426Открыть статью

Predicting Dietary Impact on Multiple Sclerosis-Related Symptoms With the Gut Microbiome: A Pilot Study Using Unsupervised Machine Learning.

BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a neurodegenerative disease where dietary intervention has emerged as a potential adjunct treatment. Recently, the modified Paleolithic elimination (MPE) diet, also known as the Wahls diet, and the low-saturated fat (LSF) diet, also known as the Swank diet, were linked to reduced fatigue and improved quality of life (QoL) in the WAVES study (NCT02914964). However, how diet impacts these outcomes remains unclear. As diet impacts gut microbiota, we investigated whether the baseline gut microbiota can predict response to diet in people with MS (pwMS). METHO

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 42007545Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты