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 счётчикаДоступно 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.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
1363 публикаций
Поиск: 117 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 331 с найденным полным текстом
Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA2026eng
OBJECTIVES: To assess the performance, generalizability, and computational efficiency of instruction-tuned Large Language Model Meta AI (LLaMA)-2 and LLaMA-3 models compared to bidirectional encoder representations from transformers (BERT) for clinical information extraction (IE) tasks, specifically named entity recognition (NER) and relation extraction (RE).
MATERIALS AND METHODS: We developed a comprehensive annotated corpus of 1588 clinical notes from 4 data sources-UT Physicians (UTP) (1342 notes), Transcribed Medical Transcription Sample Reports and Examples (MTSamples) (146), Medical In
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Plant lipid research depends on accessible databases that connect genes, pathways, and prior literature. However, currently available resources are fragmented, species-limited, and lack AI-powered interfaces for integrated querying. FatPlants 2.0 addresses these issues by integrating ARALIP, PlantFADB, and new Cuphea/Pennycress experimental data into a unified platform with 14 000 genes/proteins, 110 pathways across 5 species, and 57 000+ curated publications. The platform features LipidBot, an AI agent enabling natural language queries via graph-based pathway search and retrieval-augmented ge
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Electronic health records (EHRs) contain valuable information for research and decision-making, but much resides in unstructured notes that are challenging to analyze at scale. We developed SPELL (Snippet-Primed rEgex LLM Pipeline), a scalable natural language processing workflow that combines regular-expression-based snippet retrieval with locally hosted large language model (LLM) inference to extract structured variables from large collections of clinical narratives.
METHODS: SPELL uses task-specific regular expressions to retrieve short context windows ("snippets
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
MOTIVATION: Answering and solving complex problems using a large language model (LLM) given a certain domain such as biomedicine is a challenging task that requires both factual consistency and logic, and LLMs often suffer from some major limitations, such as hallucinating false or irrelevant information, or being influenced by noisy data. These issues can compromise the trustworthiness, accuracy, and compliance of LLM-generated text and insights.
RESULTS: Knowledge Retrieval Augmented Generation ENgine (KRAGEN) is a new tool that combines knowledge graphs, Retrieval Augmented Generation (RAG
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
PURPOSE: To evaluate the completeness of information for research and quality assessment through a linkage between cancer registry data and electronic health record (EHR) data refined by ASCO's health technology platform CancerLinQ.
METHODS: A probabilistic data linkage between Iowa Cancer Registry (ICR) and an Iowa oncology clinic through CancerLinQ data was conducted for cases diagnosed between 2009 and 2018. Demographic, cancer, and treatment variables were compared between data sources for the same patients, all of whom were diagnosed with one primary cancer. Treatment data and compliance
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
OBJECTIVES: Nosocomial transmission was an important aspect of SARS-CoV-1 and MERS-CoV outbreaks. Healthcare-associated SARS-CoV-2 infection has been reported in single and multi-site hospital-based studies in England, but not nationally.
METHODS: Admission records for all hospitals in England were linked to SARS-CoV-2 national test data for the period 01/03/2020 to 31/08/2020. Case definitions were: community-onset community-acquired, first positive test <14 days pre-admission, up to day 2 of admission; hospital-onset indeterminate healthcare-associated, first positive on day 3-7; hospital-o
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Homelessness is associated with substantial morbidity. Data linkages between homeless and health systems are important to understand unique needs across homeless populations, identify homeless individuals not registered in homeless databases, quantify the impact of housing services on health-system use, and motivate health systems and payers to contribute to housing solutions.
METHODS: We performed a cross-sectional survey including six health systems and two Homeless Management Information Systems (HMIS) in Cook County, Illinois. We performed privacy-preserving record linkage to
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Huge amounts of data are collected by healthcare providers and other institutions. However, there are data protection regulations, which limit their utilisation for secondary use, e.g.
RESEARCH: In scenarios, where several data sources are obtained without universal identifiers, record linkage methods need to be applied to obtain a comprehensive dataset.
OBJECTIVES: In this study, we had the objective to link two datasets comprising data from ergometric performance tests in order to have reference values to free text annotations for assessing their data quality.
METHODS: We appl
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Automating the classification of adverse event reports is an important step to improve the efficiency of vaccine safety surveillance. Previously we showed it was possible to classify reports using features extracted from the text of the reports.
OBJECTIVE: The aim of this study was to use the information encoded in the Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA(®)) in the US Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) to support and evaluate two classification approaches: a multiple information retrieval strategy and a rule-based approach. To evaluate the performance
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The Diagnostic Encyclopedia Workstation (DEW) contains reference knowledge for diagnostic support in pathology. Illustrations are accessible via a video disc device. DEW can hold more knowledge, pictures and case histories than books, and its information is accessible via several entries. Software for data entry has been written in MUMPS with use of the relational database toolkit AIDA, which is particularly suited for manipulation of free text. The graphical mouse-driven user interface is written in C using MetaWindows. The DEW contains 85 diagnoses in ovarian pathology, covering all frequent
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: DEEPSARC, one of the first projects running on the Health Data Hub, aimed to identify real-life treatment regimens that could improve overall survival. The project is based on matching the national database of the sarcoma reference network with the SNDS.
OBJECTIVES: We aimed to report a transparent description of the linking process and its results.
METHODS: The sarcoma database encompasses 33 548 patients matching the selection criteria divided into three subsets: 13507 patients with a complete dataset gathering clinical and pathological data; 5844 patients with clinical data al
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Hashing has attracted great attention for large-scale image retrieval due to its low storage cost and high search efficiency. However, most unsupervised hashing methods construct the affinity matrix according to the cosine similarity, which achieves poor performance to measure the semantic similarities among the images. On the other hand, contrastive learning based unsupervised hashing faces the challenge to leverage the positive and negative examples which may be unbalanced and fallible. In this paper, we propose a novel Object-guided Multi-granularity Unsupervised Hashing (OMUH) method based
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Patient-generated health data (PGHD) is crucial for monitoring chronic conditions such as Type 1 Diabetes (T1D). This data includes information from medical devices like insulin pumps and continuous glucose monitors and lifestyle insights from commercial wearable devices such as smartwatches. To improve the quality of medical consultations, there is a need for a unified information system capable of integrating PGHD. However, designing such a system presents several challenges, including navigating fragmented data sources and handling various data formats, proprietary interfaces, and storage m
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
OBJECTIVES: We developed and validated a large language model (LLM)-assisted system for conducting systematic literature reviews in health technology assessment (HTA) submissions.
MATERIALS AND METHODS: We developed a five-module system using abstracts acquired from PubMed: (1) literature search query setup; (2) study protocol setup using population, intervention/comparison, outcome, and study type (PICOs) criteria; (3) LLM-assisted abstract screening; (4) LLM-assisted data extraction; and (5) data summarization. The system incorporates a human-in-the-loop design, allowing real-time PICOs cri
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
DNA is a digital memory storage medium with advantageous properties, including longevity and high information density. Embedding information-bearing oligonucleotides into materials for long-term storage has gained traction by leveraging modern coding, DNA synthesis, and sequencing technologies. Here, we present a versatile way to store digital information in synthetic DNA embedded in polymer fibers. These composite fibers are made of hydrophilic (poly(vinyl alcohol) and poly(ethylene oxide)) and hydrophobic (polycaprolactone and cellulose acetate) polymers synthesized by solution electrospinni
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Following release from prison, housing and health issues form a complex and mutually reinforcing dynamic, increasing reincarceration risk. Supported accommodation aims to mitigate these post-release challenges. We describe the impact of attending Rainbow Lodge (RL), a post-release supported accommodation service for men in Sydney, Australia, on criminal justice and emergency health outcomes. Our retrospective cohort study using linked administrative data includes 415 individuals referred to RL between January 2015 and October 2020. Outcomes of interest were rates of criminal charges, emergency
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Worldwide, the number of cancer survivors is rapidly increasing. The aim of this study was to quantify long-term health service costs of cancer survivorship on a population level. The study cohort comprised residents of Queensland, Australia, diagnosed with a first primary malignancy between 1997 and 2015. Administrative databases were linked with cancer registry records to capture all health service utilization. Health service costs between 2013-2016 were analyzed using a bottom-up costing approach. The cumulative mean annual healthcare expenditure (2013-2016) for the cohort of N = 230,380 in
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The similarity measure is an essential part of medical image retrieval systems for assisting in radiological diagnosis. Attempts have been made to use distance metric learning approaches to improve the retrieval performance while decreasing the semantic gap. However, existing approaches did not resolve the problem of dependency between images (e.g. normal and abnormal images are compared with the same distance). This affects the semantic and the visual similarity. Thus, this work aims at learning a distance metric which preserves both visual resemblance and semantic similarity and modeling thi
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
MOTIVATION: Most gene prioritization methods model each disease or phenotype individually, but this fails to capture patterns common to several diseases or phenotypes. To overcome this limitation, we formulate the gene prioritization task as the factorization of a sparsely filled gene-phenotype matrix, where the objective is to predict the unknown matrix entries. To deliver more accurate gene-phenotype matrix completion, we extend classical Bayesian matrix factorization to work with multiple side information sources. The availability of side information allows us to make non-trivial prediction
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Predicting novel interactions between HIV-1 and human proteins contributes most promising area in HIV research. Prediction is generally guided by some classification and inference based methods using single biological source of information.
RESULTS: In this article we have proposed a novel framework to predict protein-protein interactions (PPIs) between HIV-1 and human proteins by integrating multiple biological sources of information through non negative matrix factorization (NMF). For this purpose, the multiple data sets are converted to biological networks, which are then utili
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.