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
17627 публикаций
Поиск: 1123 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом
The optimization of drug properties in the process of cancer drug development is very important to save research and development time and cost. In order to make the anti-breast cancer drug candidates with good biological activity, this paper collected 1974 compounds, firstly, the top 20 molecular descriptors that have the most influence on biological activity were screened by using XGBoost-based data feature selection; secondly, on this basis, take pIC50 values as feature data and use a variety of machine learning algorithms to compare, soas to select a most suitable algorithm to predict the I
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.
COVID-19 is a global pandemic that mostly affects patients' respiratory systems, and the only way to protect oneself against the virus at present moment is to diagnose the illness, isolate the patient, and provide immunization. In the present situation, the testing used to predict COVID-19 is inefficient and results in more false positives. This difficulty can be solved by developing a remote medical decision support system that detects illness using CT scans or X-ray images with less manual interaction and is less prone to errors. The state-of-art techniques mainly used complex deep learning
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.
Recently, the Unesp-Botucatu sheep acute pain scale (USAPS) was created, refined, and psychometrically validated as a tool that offers fast, robust, and simple application. Evidence points to an improvement in pain diagnosis when the importance of the behavioral items of an instrument is statistically weighted; however, this has not yet been investigated in animals. The objective was to investigate whether the implementation of statistical weightings using machine learning algorithms improves the USAPS discriminatory capacity. A behavioral database, previously collected for USAPS validation, o
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.
One in every ten drug candidates fail in clinical trials mainly due to efficacy and safety related issues, despite in-depth preclinical testing. Even some of the approved drugs such as chemotherapeutics are notorious for their side effects that are burdensome on patients. In order to pave the way for new therapeutics with more tolerable side effects, the mechanisms underlying side effects need to be fully elucidated. In this work, we addressed the common side effects of chemotherapeutics, namely alopecia, diarrhea and edema. A strategy based on Random Forest algorithm unveiled an expression si
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.
Hand, foot and mouth disease (HFMD) is an increasingly serious public health problem, and it has caused an outbreak in China every year since 2008. Predicting the incidence of HFMD and analyzing its influential factors are of great significance to its prevention. Now, machine learning has shown advantages in infectious disease models, but there are few studies on HFMD incidence based on machine learning that cover all the provinces in mainland China. In this study, we proposed two different machine learning algorithms, Random Forest and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), to perform our analy
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: Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease of the elderly, which leads to patients' motor and non-motor disabilities and affects patients' quality of daily life. Timely and effective detection of PD is a key step to medical intervention. Recently, computer aided methods for PD detection have gained lots of attention in artificial intelligence domain.
METHODS: This paper proposed a novel ensemble learning model fusing Random Forest (RF) classifiers and Principal Component Analysis (PCA) technique to differentiate PD patients from healthy controls (HC). Six different RF
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.
Multivariate imputation by chained equations (MICE) is commonly used for imputing missing data in epidemiologic research. The "true" imputation model may contain nonlinearities which are not included in default imputation models. Random forest imputation is a machine learning technique which can accommodate nonlinearities and interactions and does not require a particular regression model to be specified. We compared parametric MICE with a random forest-based MICE algorithm in 2 simulation studies. The first study used 1,000 random samples of 2,000 persons drawn from the 10,128 stable angina p
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.
Construction of an ensemble model is a process of combining many diverse base predictive learners. It arises questions of how to weight each model and how to tune the parameters of the weighting process. The most straightforward approach is simply to average the base models. However, numerous studies have shown that a weighted ensemble can provide superior prediction results to a simple average of models. The main goals of this article are to propose a new weighting algorithm applicable for each tree in the Random Forest model and the comprehensive examination of the optimal parameter tuning.
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.
Untargeted urinary metabolomics represents a promising approach for investigating metabolic alterations associated with oncogenic processes such as breast cancer (BC). However, the stable selection of informative m/z features remains a central challenge in biomarker-oriented studies, particularly in the context of early BC detection and population-level screening. Urine samples from two independent cohorts (n = 50 and n = 75) and analyzed using distinct UHPLC-QTOF-ESI⁺ mass spectrometry workflows, yielded 224 and 129 aligned m/z features, respectively. Classification and embedded feature selec
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.
This study presents an EEG-based Brain-Computer Interface for intuitive robotic navigation driven by ocular activity. A real multi-subject dataset collected from 15 participants was used to extract blink- and gaze related EEG features for five control commands. Eight supervised classifiers were evaluated under stratified 5-fold cross-validation: Random Forest, multilayer perceptron, support vector machine, k-nearest neighbors, RUSBoost, Naive Bayes, decision tree, and linear discriminant analysis. Among them, Random Forest achieved the best overall performance, reaching 98.74 ± 1.19% accuracy,
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 present study evaluated the relative bioavailability of Fe supplied as Fe sulfate (FeSO₄), chelated-Fe, nano-Fe oxide, and Fe oxide in growing Japanese quail. A total of 1,200 quails (21 d of age) were allocated to 20 treatments consisting of four Fe sources and five dietary Fe concentrations (30, 60, 90, 120, and 150 mg Fe/kg diet), with five replicate pens of 12 birds each. Growth performance, carcass traits, reproductive organ development, bone characteristics, mineral deposition, and fecal Fe excretion were determined. Relative bioavailability values (RBV) were estimated using linear s
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: Perinatal depression, as a global health challenge, is heterogeneous in its evolution, highlighting the need for improved trajectory-based prediction to enable timely and targeted intervention.
METHODS: A longitudinal study was performed at four hospitals in China among 2303 perinatal women. Perinatal depressive symptoms were serially assessed from the second trimester to 42 days postpartum. Group-based trajectory modeling was used to identify heterogeneous trajectories, a random forest to develop a trajectory prediction model, and the SHAP method to quantify the contribution of e
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: Thyroid cancer (TC) is the most prevalent malignancy among middle-aged and young adults. Many patients will face the challenge of return-to-work (RTW) after TC surgery. If patients cannot return to work successfully, it may affect their social recovery and quality of life. This study used the random forest algorithm to identify the predictors of RTW after TC surgery.
METHODS: A cross-sectional study was conducted, encompassing a sample of 242 patients who underwent TC surgery in Zhujiang Hospital of Southern Medical University from April to December 2023. The participants complete
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.
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) represents a significant global health challenge due to its increasing prevalence and the limitations of current diagnostic approaches. Early detection is crucial as pathological changes occur 10-15 years before clinical symptoms manifest, yet current diagnostic methods typically identify the disease at moderate to advanced stages. Machine learning techniques offer promising solutions for early prediction, but face challenges related to feature selection and hyperparameter optimization.
OBJECTIVE: To develop an enhanced predictive model for Alzheimer's dis
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.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a predictive model using a random forest algorithm to determine the likelihood of postoperative adhesive small bowel obstruction (ASBO) in infants under 3 months with intestinal malrotation.
METHODS: A machine learning model was used to predict postoperative adhesive small bowel obstruction using comprehensive clinical data extracted from 107 patients with a follow-up of at least 24 months. The Boruta algorithm was used for selecting clinical features, and nested cross-validation tuned and selected hyper-parameters for the random forest model. The model'
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.
Accurate geospatial inventories of fruit orchards are essential for precision horticulture and food security, yet Pakistan lacks consistent spatial datasets at district and tehsil levels. This study presents the first national-scale, object-based Random Forest (RF) framework for orchard delineation and yield estimation by integrating multi-temporal Sentinel-2 imagery on Google Earth Engine (GEE) with high-resolution Pakistan Remote Sensing Satellite-1 (PRSS-1) data. Among the tested classifiers, RF achieved the highest performance on Sentinel-2 data (Overall Accuracy (OA) = 79.0%, kappa (κ) =
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Письмо в редакциюПолный 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.
Assessing the risk of postoperative cardiovascular events before performing non-cardiac surgery is clinically important. The current risk score systems for preoperative evaluation may not adequately represent a small subset of high-risk populations. Accordingly, this study aimed at applying iterative random forest to analyze combinations of factors that could potentially be clinically valuable in identifying these high-risk populations. To this end, we used the Japan Medical Data Center database, which includes claims data from Japan between January 2005 and April 2021, and employed iterative
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.
High-precision evaluations of water environment quality are highly important for improving the accuracy of early warning systems of regional water pollution risk and improving the regional water environment. This paper employs the chimp optimization algorithm (ChOA) to enhance the traditional random forest model, resulting in the chimp optimization algorithm-random forest (ChOA-RF) water quality assessment model for evaluating the Jiansanjiang area in Heilongjiang Province, China. The results show that the overall water environment in Jiansanjiang has the following characteristics: "The water
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.
OBJECTIVE: To investigate the factors influencing the hospitalization expenses of PCa patients and provide some evidence for effectively reducing the direct economic burden of disease caused by laparoscopic radical prostatectomy (LRP).
METHODS: The author obtained the hospitalization data on 893 cases of PCa treated by LRP in a top tertiary hospital in Wuhan between January 1, 2019 and June 30, 2024. A database was constructed using the Stata 18.0 software, the Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis H tests performed using the SPSS 27.0 and R 4.4.1 softwares, and the influencing factors for the ho
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.