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
908 публикаций
Поиск: 608 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 761 с найденным полным текстом
BACKGROUND: End-stage renal disease (ESRD) is a severe chronic renal disorder with high mortality, requiring dialysis treatment or kidney transplantation. The endothelial activation and stress index (EASIX), reflecting inflammatory status and endothelial dysfunction, has demonstrated predictive value for outcomes in multiple diseases. However, its association with in-hospital mortality (IHM) risk in ESRD patients remains unclear, and machine learning prediction models remain unestablished.
METHODS: Clinical data for ESRD patients were extracted from the MIMIC-IV (3.1) database. The outcome wa
Полный текст 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.
Accurate assessment of progression and disease course in multiple sclerosis (MS) is vital for timely and appropriate clinical intervention. The gradual transition from relapsing-remitting MS (RRMS) to secondary progressive MS (SPMS) is often diagnosed retrospectively with a typical delay of three years. To address this diagnostic delay, we developed a predictive model that uses electronic health records to distinguish between RRMS and SPMS at each individual visit. To enable reliable predictions, conformal prediction was implemented at the individual patient level with a confidence of 93%. Our
СтатьяПолный текст 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.
BackgroundPatients who were diagnosed with hematologic malignancies (HM) had a higher risk of acute kidney injury (AKI). This study applies the Bayesian networks (BNs) to investigate the interrelationships between AKI and its risk factors among HM patients, and to evaluate the predictive and inferential ability of BNs model in different clinical settings.MethodsDuring 2014 and 2015, a total of 2501 inpatients with HM were recruited in this retrospective study conducted in a tertiary hospital, Shanghai of China. Patients' demographics, medical history, clinical and laboratory records on admissi
Полный текст 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.
Цифровые биомаркеры для мониторинга усталости в неврологических расстройствах представляют собой новаторский подход к преодолению разрыва между механистическим пониманием и клиническим применением. В настоящем перспективном документе рассматривается вопрос о том, каким образом меры, разработанные с помощью смартфонов и проанализированные с помощью искусственных методов интеллекта, могут трансформировать оценку усталости из субъективной, эпизодической отчетности в непрерывный, объективный мониторинг. Предлагаемые рамки для цифровой фенотификации на основе смартфонов содержат пассивные данные (о
СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
People with hematologic malignancies (HM) frequently postulate intensive care unit (ICU) hospitalization due to organ damage caused by the disease process or treatment-related consequences. This study is aimed at looking at mortality and sign factors in adult patients with hematologic malignancy (HM) who have been hospitalized in the ICU. Death was one quality indicator; researchers used a machine learning approach to find determinants of death. As per the study, there have been 206 patients hospitalized in the ICU (mean age: 51.3 ± 13.6 years; 60% male). The average length of stay was three d
Полный текст 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.
ObjectivesThe integration of machine learning and radiomics in medical imaging has significantly advanced diagnostic and prognostic capabilities in healthcare. This study focuses on developing and validating an artificial intelligence (AI) model using U-Net architectures for the accurate detection and segmentation of spinal metastases from computed tomography (CT) images, addressing both osteolytic and osteoblastic lesions.MethodsOur methodology employs multiple variations of the U-Net architecture and utilizes two distinct datasets: one consisting of 115 polytrauma patients for vertebra segme
Полный текст 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.
Cancer persists as a global challenge necessitating continual innovation in treatment strategies. Despite significant advancements in comprehending the disease, cancer remains a leading cause of mortality worldwide, exerting substantial economic burdens on healthcare systems and societies. The emergence of drug resistance further complicates therapeutic efficacy, underscoring the urgent need for alternative approaches. Drug repurposing, characterized by the utilization of existing drugs for novel clinical applications, emerges as a promising avenue for addressing these challenges. Repurposed d
Полный текст 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.
Cancer is a group of diseases causing abnormal cell growth, altering the genome, and invading or spreading to other parts of the body. Among therapeutic peptide drugs, anticancer peptides (ACPs) have been considered to target and kill cancer cells because cancer cells have unique characteristics such as a high negative charge and abundance of microvilli in the cell membrane when compared to a normal cell. ACPs have several advantages, such as high specificity, cost-effectiveness, low immunogenicity, minimal toxicity, and high tolerance under normal physiological conditions. However, the develo
Полный текст 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.
За последнее десятилетие в области лечения миеломы (ММ) был достигнут значительный прогресс. Несмотря на эффективность новых веществ, реакция пациентов, как правило, остается весьма непредсказуемой. С ростом когнитивной нагрузки, создаваемой за счет сложного и меняющегося ландшафта лечения, инструменты оказания помощи, основанные на данных, становятся все более популярными. Подходы, основанные на модели, такие как цифровые близнецы (ДТ), позволяют имитировать возможные ответы на набор входных параметров, основанных на ретроспективных наблюдениях. В контексте поддержки принятия решений о лечени
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) remains a formidable clinical challenge despite advancements in therapy. This narrative review explores the role of artificial intelligence (AI), machine learning and deep learning in addressing therapeutic resistance in mCRPC. AI-driven approaches leverage integrated datasets encompassing genomics, proteomics and clinical parameters to uncover molecular mechanisms, predict treatment responses and identify biomarkers of resistance. These methodologies promise personalised treatment strategies tailored to individual patient profiles. Howev
Полный текст 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.
ВВЕДЕНИЕ: Множественный склероз (MS) является хроническим нейродегенеративным заболеванием, которое затрагивает более 2,8 млн. человек во всем мире и приводит к значительным симптомам моторного и немоторного происхождения. Эффективный мониторинг заболеваний имеет решающее значение для улучшения результатов лечения пациентов, но часто затрудняется ограниченностью редких клинических оценок. Цифровые средства дистанционного мониторинга с использованием больших данных, и МА открывает новые возможности для отслеживания симптомов в режиме реального времени и выявления развития заболеваний. МЕТОДЫ: В
СтатьяОбзорПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Multiple myeloma management requires a balance between maximizing survival, minimizing adverse events to therapy, and monitoring disease progression. While previous work has proposed data-driven models for individual tasks, these approaches fail to provide a holistic view of a patient's disease state, limiting their utility to assist physician decision-making. To address this limitation, we developed a transformer-based machine learning model that jointly (1) predicts progression-free survival (PFS), overall survival (OS), and adverse events (AE), (2) forecasts key disease biomarkers, and (3)
Полный текст 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.
Систематические обзоры имеют важное значение для проведения исследований, основанных на фактических данных, однако традиционный процесс отбора требует много времени и его трудно масштабировать. Скрининг, проводимый исключительно для человека, может привести к непоследовательности, в то время как полностью автоматизированные подходы с использованием моделей Большого языка зачастую не имеют контекстуального суждения, необходимого для принятия сложных решений. Для решения этой проблемы мы внедряем методологию скрининга на основе толпы, которая сочетает человеческий опыт и адаптивное машинное обуч
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Medical biosensors have set the basis of medical diagnostics, and Artificial Intelligence (AI) has boosted diagnostics to a great extent. However, false results are evident in every method, so it is crucial to identify the reasons behind a possible false result in order to control its occurrence. This is the first critical state-of-the-art review article to discuss all the commonly used biosensor types and the reasons that can give rise to potential false results. Furthermore, AI is discussed in parallel with biosensors and their misdiagnoses, and again some reasons for possible false results
Полный текст 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.
Multiple Myeloma (MM) is the second most common type of hematological disease and, although it is rare among patients under 40 years of age, its incidence rises in elderly subjects. MM manifestations are usually identified through hyperCalcemia, Renal failure, Anaemia, and lytic Bone lesions (CRAB). In particular, the extent of the bone disease is negatively related to a decreased quality of life in patients and, in general, bone disease in MM increases both morbidity and mortality. The detection of lytic bone lesions on imaging, especially computerized tomography (CT) and Magnetic Resonance I
Полный текст 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.
Последние достижения в технологии пространственной транскриптомики (ST) изменили нашу способность профилировать выражение генов при сохранении критического пространственного контекста в тканях. Однако существующие платформы ST сопряжены с высокими затратами, длительными сроками перехода, низкой разрешающей способностью, ограниченным генным охватом и небольшими зонами захвата тканей, что препятствует их широкому применению. Здесь мы представляем iSCALE, метод, который предсказывает выражение гена супер разрешения и автоматически аннотирует архитектуру ткани клеточного уровня для крупных тканей,
СтатьяПрепринтПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Multiple myeloma (MM) is a heterogeneous neoplasm accounting for the second most prevalent hematologic disorder. The identification of noninvasive, valuable biomarkers is of utmost importance for the best patient treatment selection, especially in heterogeneous diseases like MM. Despite molecular imaging with positron emission tomography (PET) has achieved a primary role in the characterization of MM, it is not free from shortcomings. In recent years, radiomics and artificial intelligence (AI), which includes machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms, have played an important rol
Полный текст 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.
Фон: Множественная миелома (ММ) представляет собой разнородную плазменную порчу клеток с неконкретными симптомами и разнородностью болезней на клиническом и биологическом уровнях. Этот неконкретный набор симптомов, включая боль в костях, анемию, почечную недостаточность, гиперкальцемию и нейропатию, может ввести в заблуждение диагноз как хронические или доброкачественные заболевания, что приводит к задержкам в диагностике. Своевременное выявление имеет важнейшее значение для предотвращения повреждения органов и снижения заболеваемости. Методы: В настоящем обзоре мы представляем обзор последней
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
ЦЕЛИ: Определение ключевых тенденций и влиятельных авторов и учреждений, составление тематических карт и определение последних изменений и пробелов в исследованиях по проблемам инвалидности в Саудовской Аравии. МЕТОДЫ: Исследование было начато в июне 2024 года, и данные были проанализированы в июле 2024 года в Аль-Ахсе, Саудовская Аравия. В ходе анализа использовались библиометрические методы, такие, как библиометрическое сцепление и тематическое картирование с использованием VOSviewer и RStudio с пакетом Bibliometrix. Результаты: Библиометрический анализ выявил в общей сложности 3080 публикац
СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Digital Twins hold great potential to personalize clinical patient care, provided the concept is translated to meet specific requirements emerging from established clinical workflows. We present a general and unspecialized Digital Twin design combining knowledge graphs and ensemble learning to reflect the entire patient's clinical journey and assist clinicians in their decision-making. Such a design is predictive, modular, evolving, informed, interpretable and explainable, thus opening broad clinical applications.
Полный текст 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.