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

4682 публикаций

Поиск: 109 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1104 с найденным полным текстом

Lyme disease: the promise of Big Data, companion diagnostics and precision medicine.

Lyme disease caused by the spirochete Borrelia burgdorferi has become a major worldwide epidemic. Recent studies based on Big Data registries show that >300,000 people are diagnosed with Lyme disease each year in the USA, and up to two-thirds of individuals infected with B. burgdorferi will fail conventional 30-year-old antibiotic therapy for Lyme disease. In addition, animal and human evidence suggests that sexual transmission of the Lyme spirochete may occur. Improved companion diagnostic tests for Lyme disease need to be implemented, and novel treatment approaches are urgently needed to com

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 27672336Открыть статью

[Application of Big Data Mining Technology in Monitoring and Early-warning of Schistosomiasis].

The prevalence of schistosomiasis will soon be controlled to a low level in China. It is therefore imperative to establish a more sensitive and effective early warning system for schistosomiasis, so as to consolidate the achievements of the disease control. By covering four topics including the importance of early warning system for schistosomiasis and its research direction, as well as recent development in big data mining and its application in monitoring and early-warning of schistosomiasis, this review discusses the feasibility of data mining technology for monitoring and early warning of

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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 27089777Открыть статью

From Smallpox to Big Data: The Next 100 Years of Epidemiologic Methods.

For more than a century, epidemiology has seen major shifts in both focus and methodology. Taking into consideration the explosion of "big data," the advent of more sophisticated data collection and analytical tools, and the increased interest in evidence-based solutions, we present a framework that summarizes 3 fundamental domains of epidemiologic methods that are relevant for the understanding of both historical contributions and future directions in public health. First, the manner in which populations and their follow-up are defined is expanding, with greater interest in online populations

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 26443419Открыть статью

Joint models in big data: simulation-based guidelines for required data quality in longitudinal electronic health records.

BACKGROUND: Over the past decade an increase in usage of electronic health data (EHR) by office-based physicians and hospitals has been reported. However, these data types come with challenge regarding completeness and data quality and it is, especially for more complex models, unclear how these characteristics influence the performance. METHODS: In this paper, we focus on joint models which combines longitudinal modelling with survival modelling to incorporate all available information. The aim of this paper is to establish simulation-based guidelines for the necessary quality of longitudina

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 40361167Открыть статью

Big Data Analytics to Reduce Preventable Hospitalizations-Using Real-World Data to Predict Ambulatory Care-Sensitive Conditions.

The purpose of this study was to develop a prediction model to identify individuals and populations with a high risk of being hospitalized due to an ambulatory care-sensitive condition who might benefit from preventative actions or tailored treatment options to avoid subsequent hospital admission. A rate of 4.8% of all individuals observed had an ambulatory care-sensitive hospitalization in 2019 and 6389.3 hospital cases per 100,000 individuals could be observed. Based on real-world claims data, the predictive performance was compared between a machine learning model (Random Forest) and a stat

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 36981600Открыть статью

Laparoscopic surgery versus open surgery for gastric cancer: big data analysis based on nationwide administrative claims data.

PURPOSE: Accumulated evidence indicates laparoscopic surgery (LS) has the advantages of less wound pain, less blood loss, shorter hospitalization, and faster functional recovery than open surgery (OS). Previous studies have analyzed the advantages of LS based on hospital data. This study is the first to compare surgical outcomes and health economic data using nationwide administrative claims datasets for gastric cancer. METHODS: The claims datasets of the Health Insurance Review and Assessment Service for patients that underwent gastrectomy from May 2012 to April 2017 were analyzed. A total o

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 32908845Открыть статью

Big data, blunt tools: What national registries still miss in aortic dissection.

Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.

Редакционная 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 41862149Открыть статью

Medical Big Data for Studying Cerebral Amyloid Angiopathy: New Opportunities, Familiar Challenges.

Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.

Редакционная 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 40340381Открыть статью

Big data dimensionality reduction-based supervised machine learning algorithms for NASH diagnosis.

BACKGROUND: Identifying the Non-Alcoholic Steatohepatitis (NASH) that can cause liver failure-based morbidity remains a challenging research problem since there is no confirmed and effective approach for its early and accurate diagnosis yet. A large amount of medical data is collected to diagnose the NASH where the majority of them are redundant. METHODS: This paper initially focuses on selecting the most informative blood test data among the collected big data with the Pearson correlation statistical approach and modified Particle Swarm Optimization with Artificial Neural Networks (PSO-ANN)

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 41120851Открыть статью

Big data and personal information privacy in developing countries: insights from Kenya.

The present study examined the correlation between big data and personal information privacy in Kenya, a developing nation which has experienced a significant rise in utilization of data in the recent past. The study sought to assess the effectiveness of present data protection laws and policies, highlight challenges that individuals and organizations experience while securing their data, and propose mechanisms to enhance data protection frameworks and raise public awareness of data privacy issues. The study employed a mixed-methods approach, which included a survey of 500 participants, 20 int

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 40255695Открыть статью

Big Data-Planetary Health approach for evaluating the Brazilian Dengue Control Program.

OBJECTIVE: This study aims to integrate the concepts of planetary health and big data into the Donabedian model to evaluate the Brazilian dengue control program in the state of São Paulo. METHODS: Data science methods were used to integrate and analyze dengue-related data, adding context to the structure and outcome components of the Donabedian model. This data, considering the period from 2010 to 2019, was collected from sources such as Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS), the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), WorldClim, and MapBiomas. These

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 38716929Открыть статью

Big data-based parathyroid hormone (PTH) values emphasize need for age correction.

PURPOSE: We aimed to study the relationship between aging and increased parathyroid hormone (PTH) values. METHODS: We performed a retrospective cross-sectional study with data from patients who underwent outpatient PTH measurements performed by a second-generation electrochemiluminescence immunoassay. We included patients over 18 years of age with simultaneous PTH, calcium, and creatinine measurements and 25-OHD measured within 30 days. Patients with glomerular filtration rate < 60 mL/min/1.73 m2, altered calcemia, 25-OHD level < 20 ng/mL, PTH values > 100 pg/mL or using lithium, furosemide o

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 37286864Открыть статью

Artificial Intelligence, Machine Learning, and Big Data for Ebola Virus Drug Discovery.

The effect of Ebola virus disease (EVD) is fatal and devastating, necessitating several efforts to identify potent biotherapeutic molecules. This review seeks to provide perspectives on complementing existing work on Ebola virus (EBOV) by discussing the role of machine learning (ML) techniques in the prediction of small molecule inhibitors of EBOV. Different ML algorithms have been used to predict anti-EBOV compounds, including Bayesian, support vector machine, and random forest algorithms, which present strong models with credible outcomes. The use of deep learning models for predicting anti-

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 36986432Открыть статью

Impact of COVID-19 on pornography use: Evidence from big data analyses.

INTRODUCTION: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has led to radical changes in social distancing awareness and affected social relationships. Owing to large-scale lockdown, home quarantine and social distancing requirements, it was anticipated that sexual activities would be severely impacted. However, retrospective self-report studies showed that pornography use and autoerotism increased during the pandemic. AIM: This study used big-data databases available on the Internet to investigate factors that modulated pornography use during the pandemic. METHODS: Daily relative search volume (RSV)

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 34932564Открыть статью

Using Medical Big Data to Develop Personalized Medicine for Dry Eye Disease.

Dry eye disease (DED) is a chronic, multifactorial ocular surface disorder with multiple etiologies that results in tear film instability. Globally, the prevalence of DED is expected to increase with an aging society and daily use of digital devices. Unfortunately, the medical field is currently unprepared to meet the medical needs of patients with DED. Noninvasive, reliable, and readily reproducible biomarkers have not yet been identified, and the current mainstay treatment for DED relies on symptom alleviation using eye drops with no effective preventative therapies available. Medical big da

СтатьяОбзорПолный 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 33055549Открыть статью

Big Data, Information Technology and Information Professionals: Some Considerations for Digital Ethics.

It is generally accepted that the global evolution of health information technology, both in design and usage, raises ethical issues that should be addressed. However, the terms in which this concern is expressed are shrouded in ambiguity. Even what constitutes an ethical issue itself is never clearly defined. The present discussion attempts to clarify the landscape and suggests how the concern should be addressed.

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 32570550Открыть статью

LNTP-MDBN: Big Data Integrated Learning Framework for Heterogeneous Image Set Classification.

BACKGROUND: With the explosive growth of global data, the term Big Data describes the enormous size of dataset through the detailed analysis. The big data analytics revealed the hidden patterns and secret correlations among the values. The major challenges in Big data analysis are due to increase of volume, variety, and velocity. The capturing of images with multi-directional views initiates the image set classification which is an attractive research study in the volumetricbased medical image processing. METHODS: This paper proposes the Local N-ary Ternary Patterns (LNTP) and Modified Deep B

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 31975670Открыть статью

What Can Regional Anesthesiology and Acute Pain Medicine Learn from "Big Data"?

Demonstrating value added to patients' experience through regional anesthesiology and acute pain medicine is critical. Evidence supporting improved outcomes can be derived from prospective studies or retrospective cohort studies. Population-based studies relying on existing clinical and administrative databases are helpful when an outcome is rare and detecting a change would require studying large numbers of patients. This article discusses the effect of regional anesthesiology and acute pain medicine interventions on mortality and morbidity, infection rate, cancer recurrence, inpatient falls,

СтатьяОбзорПолный 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 30092941Открыть статью

Semantic Linkages of Obsessions From an International Obsessive-Compulsive Disorder Mobile App Data Set: Big Data Analytics Study.

BACKGROUND: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is characterized by recurrent intrusive thoughts, urges, or images (obsessions) and repetitive physical or mental behaviors (compulsions). Previous factor analytic and clustering studies suggest the presence of three or four subtypes of OCD symptoms. However, these studies have relied on predefined symptom checklists, which are limited in breadth and may be biased toward researchers' previous conceptualizations of OCD. OBJECTIVE: In this study, we examine a large data set of freely reported obsession symptoms obtained from an OCD mobile app as a

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 33892466Открыть статью

With "big data" comes big responsibility: outreach to North Carolina Medicaid patients with 10 or more computed tomography scans in 12 months.

BACKGROUND: Patients are being exposed to increasing levels of ionizing radiation, much of it from computed tomography (CT) scans. METHODS: Adults without a cancer diagnosis who received 10 or more CT scans in 2010 were identified from North Carolina Medicaid claims data and were sent a letter in July 2011 informing them of their radiation exposure; those who had undergone 20 or more CT scans in 2010 were also telephoned. The CT scan exposure of these high-exposure patients during the 12 months following these interventions was compared with that of adult Medicaid patients without cancer who

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 24663129Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты