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
6469 публикаций
Поиск: 277 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1019 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Integrating results from multiple samples is often desirable, but privacy restrictions may preclude full data pooling, and most datasets do not include fully harmonized variable sets. We propose a simulation-based method leveraging partial information across datasets to guide creation of synthetic data based on explicit assumptions about the underlying causal structure that permits pooled analyses that adjust for all desired confounders in the context of privacy restrictions.
METHODS: This proof-of-concept project uses data from the Health and Retirement Study (HRS) and Atheroscle
СтатьяМетаанализПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
It is necessary to consider not only annoyance of interior noises but also speech privacy to achieve acoustic comfort in a passenger car of a high-speed train because speech from other passengers can be annoying. This study aimed to explore an optimal acoustic environment to satisfy speech privacy and reduce annoyance in a passenger car. Two experiments were conducted using speech sources and compartment noise of a high speed train with varying speech-to-noise ratios (SNRA) and background noise levels (BNL). Speech intelligibility was tested in experiment I, and in experiment II, perceived spe
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.
INTRODUCTION: A large study on the safety of biologics required pooling of data from multiple data sources, but while extensive confounder adjustment was necessary, private, individual-level covariate information could not be shared.
OBJECTIVES: To describe the methods of pooling data that investigators considered, and to detail the strengths and limitations of the chosen method: a propensity score (PS)-based approach that allowed for full multivariate adjustment without compromising patient privacy.
RESEARCH DESIGN: The project had a central data coordinating center responsible for collecti
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПолный 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.
A 71-year-old man who presented to hospital with chest pain and a history of cardiovascular disease was repeatedly hospitalised over the course of a month for care that included multiple investigations, intensive care, transfer to and from a metropolitan hospital, discharge, and readmissions for collapse, hemiparesis, and vision change. The medical team excluded underlying disease related to his initial chest pain and subsequent neurological symptoms. A search for (undisclosed) prior hospitalisations revealed multiple previous admissions and invasive investigations at hospitals across Australi
Клинический случайСтатьяПоиск 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 article discusses pornography in seventeenth-century England in relation to the public/private debate. The seventeenth century is seen as bordering a shift from a communal, "public" style of living to a private, confined, inward-looking sensibility discernible from the eighteenth century. The increasing availability and development of a market for pornography, which goes hand in hand with the expansion of print culture, is seen as part of this shift, as it seems to exemplify par excellence the private consumption of printed material for private pleasure. The pornographic literature of the
Историческая статьяСтатьяПолный 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.
The privacy of health information is a subject of great sensitivity in both Canada and the United States. As a result of public demands for more effective protection of such information as medical records, Canada and, particularly, its provincial governments, have implemented extensive legislation. The United States, on the other hand, has largely confined its efforts to private sector initiatives that are more reflective of voluntary codes than legal statutes. Because new technologic developments facilitate data sharing in the medical field, especially in the face of a continual reduction of
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
With the advancement of smart agriculture and Internet of Things (IoT) based monitoring systems, secure and accurate crop disease recognition for large-scale agricultural management remains challenging. Existing methods mainly focus on recognition performance while insufficiently considering data privacy protection and computational efficiency, which limits their deployment in resource-constrained agricultural environments. To address these issues, this study proposes a privacy-preserving crop disease recognition framework that combines multi-image encryption and lightweight detection. First,
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.
Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia in adults and often remains undetected until a clinical sequelae such as a stroke occurs. To enable early detection, a large-scale screening trial is being established in Austria using a smartphone app. This paper outlines the process and IT infrastructure supporting participant self-registration. Citizens receive a postal invitation with a QR code linking to the registration web app, which collects eligibility data, baseline information, and informed consent. Participants are randomised to the intervention or control group, with h
Протокол клинического исследованияСтатьяПоиск 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: Automated detection of oral squamous cell carcinoma (OSCC) using computer-aided technology plays a crucial role in ensuring patient health and reducing medical costs. However, traditional centralized disease recognition methods often face challenges such as data privacy, scalability, and substantial data transmission requirements. Federated learning offers a promising solution to these issues by enabling collaborative model training on distributed data sources. METHODS: This paper proposes a privacy-preserving federated learning framework for multi-site automated detection of OSCC,
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, early-stage staging of Alzheimer's disease (AD) is critical for therapeutic intervention but is hampered by data privacy regulations, multimodal data heterogeneity, and the "black-box" nature of complex Artificial Intelligence (AI) models. To address these interconnected challenges, we introduce a novel, privacy-preserving federated learning framework for robust and interpretable AD staging. Our method integrates four clinically relevant modalities, 3D structural Magnetic Resonance Imaging (MRI), Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI)-compliant radiomics, cognitive assessm
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.
Based on the Systems Model of Privacy, this study examined within-family associations between maternal worry about adolescents, maternal privacy invasion perceptions, and adolescent emotion dysregulation. Participants were 208 adolescent-mother dyads (Adolescents: 56.7% female, Mage = 15.00; Mothers: Mage = 42.63) in mainland China. All participants completed daily diaries for 21 days. Both adolescents and mothers reported greater maternal invasion on days when mothers felt greater worry, but only adolescent-perceived invasion predicted their own emotion dysregulation. Mothers' daily emotion d
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
INTRODUCTION: Wearable electrocardiography (ECG) and smartphone technology create new opportunities for arrhythmia monitoring outside clinical environments. However, deployable mobile cardiac systems must address more than just classification accuracy. They must reliably acquire physiological signals under real-world conditions, protect the privacy of sensitive cardiac data, adapt to user- and sensor-specific variability, and minimize false alarms in daily use. We present Cardio-FL, a smartphone-based digital health prototype for privacy-preserving, adaptive arrhythmia monitoring.
METHODS: Th
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.
INTRODUCTION: Kidney abnormalities, including cysts, tumors, and stones, are the most common renal disorders that can lead to severe complications such as chronic kidney disease or renal failure. Deep learning-based medical image analysis offers an effective approach for the accurate classification of kidney abnormalities, aiding the early diagnosis of renal disorders. However, its centralized training leads to inadequate privacy protection.
METHODS: Considering the importance of ensuring individuals' data privacy, this study proposes a novel federated transfer learning framework for accurate
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.
Plasmodium parasites are the cause of malaria, a deadly illness that continues to pose a serious danger to world health, especially in areas with low resources where subjectivity, complexity, along with privacy issues make it difficult to employ traditional diagnostic techniques like microscopy and quick diagnostic testing. To overcome these specific challenges of diagnostic subjectivity, logistical complexity, and data privacy, this paper suggests a privacy-preserving federated learning system that uses sophisticated Vision Transformers (ViTs) for automated malaria identification from blood s
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.
Objective and Impact Statement: We present a panel of virtual staining neural networks for lung and heart transplant biopsies, providing rapid and high-quality histological staining results while bypassing the traditional histochemical staining process. Introduction: Allograft rejection is a common complication of organ transplantation, which can lead to life-threatening outcomes if not promptly managed. Histological examination is the gold standard method for evaluating organ transplant rejection status, as it provides detailed insights into rejection signatures at the cellular level. Neverth
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.
This study evaluates South Korea's legislative amendments related to infectious disease after the 2015 Middle East respiratory syndrome (MERS) outbreak and how they were applied during the COVID-19 pandemic. A significant legal case after the 2015 MERS outbreak highlighted the government's liability due to inadequate response, which led to amendments in the Infectious Disease Control and Prevention Act. Key revisions included changes to epidemiological investigations, information disclosure, and requests to provide information. This study reviews the application of these amendments during COVI
СтатьяПолный 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.
INTRODUCTION: Emerging evidence suggests that data-driven support tools have found their way into clinical decision-making in a number of areas, including cancer care. Improving them and widening their scope of availability in various differing clinical scenarios, including for prognostic models derived from retrospective data, requires co-ordinated data sharing between clinical centres, secondary analyses of large multi-institutional clinical trial data, or distributed (federated) learning infrastructures. A systematic approach to utilizing routinely collected data across cancer care clinics
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.
In the past decade, there has been exponentially growing interest in the use of observational data collected as a part of routine healthcare practice to determine the effect of a treatment with causal inference models. Validation of these models, however, has been a challenge because the ground truth is unknown: only one treatment-outcome pair for each person can be observed. There have been multiple efforts to fill this void using synthetic data where the ground truth can be generated. However, to date, these datasets have been severely limited in their utility either by being modeled after s
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.
Skin cancer is among the most common malignant tumors worldwide, and early detection is essential to improve patient survival and recovery. Conventional AI-based diagnostic approaches rely on centralized data, which raises security and privacy concerns. This paper presents an implementation of federated learning that addresses these challenges by enabling collaborative model training among simulated distributed client nodes while ensuring that raw patient data remains confidential. A convolutional neural network architecture, ResNet50, is employed at client nodes, with preprocessing steps incl
СтатьяПолный 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.
Federated learning (FL) is confronted with a fundamental trilemma: simultaneously achieving communication efficiency, personalized adaptation, and privacy protection. Current approaches typically optimize one objective at the expense of the others, failing to provide a unified solution. To address this challenge, we propose Federated Basis Decomposition (FedBD), a unified framework that leverages layer-wise basis decomposition to achieve balanced optimization across all three dimensions. The key innovation lies in reformulating the learning process as a subspace optimization problem: each netw
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.