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

3368 публикаций

Поиск: 107 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом

Quantification of Callose Deposition in the Phloem of Woody Stems Using Supervised Machine Learning-Driven Automated Image Analysis with the IlastiKlean R Package.

Callose deposition in the phloem is an innate part of plant development and a response to biotic and abiotic stress, aiding in stress mitigation but potentially also compromising phloem functionality. Measuring callose using aniline blue staining is widely employed, but accurate quantification is hindered by image qualities such as texture and fluorescent artifacts. Here, we describe a method to quantify callose levels in the phloem of woody plants using aniline blue staining, confocal microscopy, and automated supervised machine learning-driven image analysis supported by the IlastiKlean R pa

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 42681112Открыть статью

Development and Internal Validation of Supervised Machine Learning Algorithm for Predicting the Risk of Recollapse Following Minimally Invasive Kyphoplasty in Osteoporotic Vertebral Compression Fractures.

BACKGROUND: The published literatures indicate that patients with osteoporotic vertebral compression fractures (OVCFs) benefit significantly from percutaneous kyphoplasty (PKP), but this surgical technique is associated with frequent postoperative recollapse, a complication that severely limits long-term postoperative functional recovery. METHODS: This study retrospectively analyzed single-segment OVCF patients who underwent bilateral PKP at our academic center from January 1, 2017 to September 30, 2019. Comparing the plain films of patients within 3 days after surgery and at the final follow

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 35586015Открыть статью

Supervised Machine Learning Models for Predicting Sepsis-Associated Liver Injury in Patients With Sepsis: Development and Validation Study Based on a Multicenter Cohort Study.

BACKGROUND: Sepsis-associated liver injury (SALI) is a severe complication of sepsis that contributes to increased mortality and morbidity. Early identification of SALI can improve patient outcomes; however, sepsis heterogeneity makes timely diagnosis challenging. Traditional diagnostic tools are often limited, and machine learning techniques offer promising solutions for predicting adverse outcomes in patients with sepsis. OBJECTIVE: This study aims to develop an explainable machine learning model, incorporating stacking techniques, to predict the occurrence of liver injury in patients with

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 40418571Открыть статью

Supervised machine learning algorithm identified KRT20, BATF and TP63 as biologically relevant biomarkers for bladder biopsy specimens from interstitial cystitis/bladder pain syndrome patients.

OBJECTIVES: This study was carried out to identify biomarkers that distinguish Hunner-type interstitial cystitis from non-Hunner-type interstitial cystitis patients. METHODS: Total ribonucleic acid was purified from 212 punch biopsy specimens of 89 individuals who were diagnosed as interstitial cystitis/bladder pain syndrome. To examine the expression profile of patients' bladder specimens, 68 urothelial master transcription factors and nine known markers (E-cadherin, cytokeratins, uroplakins and sonic hedgehog) were selected. To classify the biopsy samples, principal component analysis was c

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 35102612Открыть статью

Supervised machine learning model to predict total knee replacement in a large osteoartrhitis real-world evidence dataset using retrospectively 20-year insurance data from Israel.

BACKGROUND: Osteoarthritis (OA) affects over 500 million patients worldwide, significantly impacting their quality of life and independence. The incidence of OA is expected to rise due to aging populations and increasing obesity rates. Traditionally considered a degenerative, age-related disease, OA is now recognized as heterogeneous with different phenotypes. This study aimed to evaluate the use of real-world evidence (RWE) data for phenotyping OA and developing a predictive model for total knee replacement (TKR) using insurance data from Israel. METHODS: The study utilized anonymized electro

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 41845377Открыть статью

Correction: Identification of patient demographic, clinical, and SARS-CoV-2 genomic factors associated with severe COVID-19 using supervised machine learning: a retrospective multicenter study.

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

Опубликованное исправлениеПолный 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 41102627Открыть статью

Mass Spectrometry-Based Targeted Lipidomics and Supervised Machine Learning Algorithms in Detecting Disease, Cultivar, and Treatment Biomarkers in Xylella fastidiosa subsp. pauca-Infected Olive Trees.

In 2013, Xylella fastidiosa (Xf) was detected for the first time in Apulia and, subsequently, recognized as the causal agent of the olive quick decline syndrome (OQDS). To contain the disease, the olive germplasm was evaluated for resistance to Xf, identifying cultivars with different susceptibility to the pathogen. Regarding this, the resistant cultivar Leccino has generally a lower bacterial titer compared with the susceptible cultivar Ogliarola salentina. Among biomolecules, lipids could have a pivotal role in the interaction of Xf with its host. In the grapevine Pierce's disease, fatty aci

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 35528940Открыть статью

Prognostic value of the atherogenic index of plasma for early-stage diabetic kidney disease in type 2 diabetes: a retrospective cohort study using supervised machine learning.

BACKGROUND: Diabetic kidney disease (DKD) is the leading cause of end-stage renal disease (ESRD). Its insidious onset means that once it progresses to the stage of heavy proteinuria or significant decline in renal function, treatment difficulty and burden increase dramatically. Therefore, identifying high-risk individuals in the early-stage DKD (ES-DKD, stages 1-2) and intervening promptly is crucial for delaying disease progression and improving prognosis. The atherogenic index of plasma (AIP) is a novel composite indicator reflecting dyslipidemia and insulin resistance. However, its prognost

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 42491420Открыть статью

Detection of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae on the basis of matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry by using supervised machine learning approach.

BACKGROUND: Carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae (CRKP) is emerging as a significant pathogen causing healthcare-associated infections. Matrix-assisted laser desorption/ionisation mass spectrometry time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) is used by clinical microbiology laboratories to address the need for rapid, cost-effective and accurate identification of microorganisms. We evaluated application of machine learning methods for differentiation of drug resistant bacteria from susceptible ones directly using the profile spectra of whole cells MALDI-TOF MS in 46 CRKP and 49 CSKP i

Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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 32027671Открыть статью

Proof-of-Concept Study of Using Supervised Machine Learning Algorithms to Predict Self-Care and Glycemic Control in Type 1 Diabetes Patients on Insulin Pump Therapy.

OBJECTIVE: Using supervised machine learning algorithms (SMLAs), we built models to predict the probability of type 1 diabetes mellitus patients on insulin pump therapy for meeting insulin pump self-management behavioral (IPSMB) criteria and achieving good glycemic response within 6 months. METHODS: This was a single-center retrospective chart review of 100 adult type 1 diabetes mellitus patients on insulin pump therapy (≥6 months). Three SMLAs were deployed: multivariable logistic regression (LR), random forest (RF), and K-nearest neighbor (k-NN); validated using repeated three-fold cross-va

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 36898528Открыть статью

Supervised machine learning-based prediction for in-hospital pressure injury development using electronic health records: A retrospective observational cohort study in a university hospital in Japan.

BACKGROUND: In hospitals, nurses are responsible for pressure injury risk assessment using several kinds of risk assessment scales. However, their predictive validity is insufficient to initiate targeted preventive strategy for each patient. The use of electronic health records with machine learning technique is a promising strategy to provide automated clinical decision-making aid. OBJECTIVE: The purpose of this study was to construct a predictive model for pressure injury development which included feature variables that can be collected on the first day of hospitalization by nurses who rou

СтатьяНаблюдательное 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 33975074Открыть статью

The efficacy of canagliflozin in diabetes subgroups stratified by data-driven clustering or a supervised machine learning method: a post hoc analysis of canagliflozin clinical trial data.

AIMS/HYPOTHESIS: Data-driven diabetes subgroups have shown distinct clinical characteristics and disease progression, although there is a lack of evidence that this information can guide clinical decisions. We aimed to investigate whether diabetes subgroups, identified by data-driven clustering or supervised machine learning methods, respond differently to canagliflozin. METHODS: We pooled data from five randomised, double-blinded clinical trials of canagliflozin at an individual level. We applied the coordinates from the All New Diabetics in Scania (ANDIS) study to form four subgroups: mild

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 35802168Открыть статью

Predicting the Outcome of Limb Revascularization in Patients With Lower-extremity Arterial Trauma: Development and External Validation of a Supervised Machine-learning Algorithm to Support Surgical Decisions.

OBJECTIVES: Estimating the likely success of limb revascularization in patients with lower-extremity arterial trauma is central to decisions between attempting limb salvage and amputation. However, the projected outcome is often unclear at the time these decisions need to be made, making them difficult and threatening sound judgement. The objective of this study was to develop and validate a prediction model that can quantify an individual patient's risk of failed revascularization. METHODS: A BN prognostic model was developed using domain knowledge and data from the US joint trauma system. P

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАВалидационное исследованиеПолный 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 32657917Открыть статью

Performance and clinical utility of a new supervised machine-learning pipeline in detecting rare ciliopathy patients based on deep phenotyping from electronic health records and semantic similarity.

BACKGROUND: Rare diseases affect approximately 400 million people worldwide. Many of them suffer from delayed diagnosis. Among them, NPHP1-related renal ciliopathies need to be diagnosed as early as possible as potential treatments have been recently investigated with promising results. Our objective was to develop a supervised machine learning pipeline for the detection of NPHP1 ciliopathy patients from a large number of nephrology patients using electronic health records (EHRs). METHODS AND RESULTS: We designed a pipeline combining a phenotyping module re-using unstructured EHR data, a sema

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 38336713Открыть статью

Application of supervised machine learning algorithms for the evaluation of utricular function on patients with Meniere's disease: utilizing subjective visual vertical and ocular-vestibular-evoked myogenic potentials.

BACKGROUND: Research on the otolith organs remains inconclusive. OBJECTIVES: This study seeks to further elucidate utricular function in patients with Meniere's disease (MD) in three ways: (1) We aimed to disambiguate the role of the Subjective Visual Vertical (SVV) and Ocular Vestibular Evoked Myogenic Potential (o-VEMP) tests regarding which utricular subsystem each is measuring. (2) We sought to characterize the acute and chronic state of MD by identifying differences in the relationship of SVV and o-VEMP results across patients with acute and chronic MD. (3) We attempted to find a machine

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 37067348Открыть статью

Editorial Comment to Supervised machine learning algorithm identified KRT20, BATF and TP63 as biologically relevant biomarkers for bladder biopsy specimens from interstitial cystitis/bladder pain syndrome patients.

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

Редакционная статьяКомментарийПолный 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 35124850Открыть статью

Analysis of factors that indicated surgery in 400 patients submitted to a complete diagnostic workup for obstructed defecation syndrome and rectal prolapse using a supervised machine learning algorithm.

BACKGROUND: Patient selection is extremely important in obstructed defecation syndrome (ODS) and rectal prolapse (RP) surgery. This study assessed factors that guided the indications for ODS and RP surgery and their specific role in our decision-making process using a machine learning approach. METHODS: This is a retrospective analysis of a long-term prospective observational study on female patients reporting symptoms of ODS who underwent a complete diagnostic workup from January 2010 to December 2021 at an academic tertiary referral center. Clinical, defecographic, and other functional test

СтатьяНаблюдательное 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 38918256Открыть статью

Comparative diagnostic agreement of a supervised machine learning model and a general-purpose, zero-shot, non-domain-adapted large language model for classifying headache disorders using structured questionnaires.

BackgroundAccurate diagnosis of headache disorders is essential in clinical practice. Supervised machine learning models trained on structured clinical data have shown good performance, whereas the diagnostic ability of large language models (LLMs) for headache disorders has not been evaluated. This study compared a validated machine learning classifier with a general-purpose, zero-shot, non-domain-adapted LLM using the same structured patient questionnaire data, focusing on their agreement with specialist-confirmed diagnoses as the ground truth. This study was designed to reflect current real

СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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 42635070Открыть статью

Development and validation of supervised machine learning multivariable prediction models for the diagnosis of Pneumocystis jirovecii pneumonia using nasopharyngeal swab PCR in adults in a low-HIV prevalence setting.

BACKGROUND: The global burden of the opportunistic fungal disease Pneumocystis jirovecii pneumonia (PJP) remains substantial. Polymerase chain reaction (PCR) on nasopharyngeal swabs (NPS) has high specificity and may be a viable alternative to the gold standard diagnostic of PCR on invasively collected lower respiratory tract specimens, but has low sensitivity. Sensitivity may be improved by incorporating NPS PCR results into machine learning models. METHODS: Three supervised multivariable diagnostic models (random forest, logistic regression and extreme gradient boosting) were constructed an

СтатьяВалидационное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

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

PMID 39206512Открыть статью

Combining supervised machine learning with statistics reveals differential gene expression patterns related to energy metabolism in the jejuna of chickens divergently selected for antibody response to sheep red blood cells.

Since the 1970s, 2 lines of White Leghorn chickens, HAS and LAS, have been continuously divergently selected for 5-day postinjection antibody titer to injection with sheep red blood cells (SRBC). Antibody response is a complex genetic trait and characterizing differences in gene expression could facilitate better understanding of physiological changes due to selection and antigen exposure. At 41 d of age, randomly selected HAS and LAS chickens, which had been coraised from hatch, were either injected with SRBC (HASI and LASI) or kept as the noninjected cohort (HASN and LASN). Five days later,

СтатьяRandomized Controlled Trial, VeterinaryПолный 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 37244088Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты