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
4035 публикаций
Поиск: 223 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 376 с найденным полным текстом
This study aimed to develop an explainable machine learning framework integrating dual-modality ultrasonography and thyroid function parameters for preoperative prediction of central lymph node metastasis (CLNM) in capsular-invasive papillary thyroid carcinoma. A retrospective cohort of 382 pathologically confirmed capsular-invasive papillary thyroid carcinoma patients was stratified into CLNM-negative and CLNM-positive cohorts. After comprehensive univariate and multivariate logistic regression analyses, predictive models were developed using 8 machine learning algorithms (including Logistic
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
The accurate classification and quality control of the six tea categories remain critical challenges in tea science. The complex transformation of tea polyphenols and catechins during processing makes traditional chemical methods inefficient for classification. 1381 tea samples were analyzed to quantify 13 key variables including tea polyphenols, ester-type catechins, non-ester-type catechins, and critical ratios. We observed a gradient decrease in ester-type catechins correlated with fermentation intensity. Multivariate statistics revealed fermentation driven gradients in the composition of t
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.
Waste activated sludge is an important sink for microplastics (MPs), and anaerobic digestion (AD), the mainstream process for sludge treatment, may provide conditions that facilitate MP-associated enrichment and dissemination of antibiotic resistance genes (ARGs) and mobile genetic elements (MGEs), posing potential resistance-related risks. However, how MP physical attributes and AD operating conditions are jointly associated with ARG and MGE dynamics remains unclear. Here, we integrated evidence using dependency-aware three-level random-effects meta-analysis and XGBoost-SHAP association analy
СтатьяМетаанализПоиск 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: To develop and validate a machine learning model to predict the risk of psoriasis based on 45 dietary nutrients.
METHODS AND STUDY DESIGN: 12,749 participants from the National Health and Nutrition Examination Survey from 2009-2014 were included and their demographic, lifestyle, health status, and dietary nutrient-related information is collected. Imbalanced data were processed using the syn-thetic minority oversampling technique (SMOTE). After removing the covariate features, important features were further screened using the Boruta algorithm and six machine learni
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 hemoglobin concentration in blood is vital for diagnosing anemia and monitoring the various health conditions. However, conventional measurement methods need invasive blood sampling so that they might have limited accessibility and uncomfortable for patients. Today, non-invasive alternatives powered by machine learning techniques provide promising solutions for point-of-care facilities and remote healthcare systems. This paper presents a methodology through a comprehensive research and development process to estimate hemoglobin levels from facial videos using multi-modal feature extraction
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.
Timely and spatially resolved inventories of cadmium (Cd), mercury (Hg), and lead (Pb) are needed for transboundary pollution assessment and inventory quality control, yet annual grid products may be delayed, incomplete, or internally inconsistent across releases. We developed an auditable, leakage-controlled framework that converts heterogeneous European emission products and contextual covariates into metal-specific, machine-learning-ready datasets. Its central contribution is the integration of data harmonization, target-family auditing, split-before-processing validation, operational basel
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 developed a machine learning algorithm to predict gestational diabetes mellitus (GDM) using retrospective data from 34,387 pregnancies in multi-centers of South Korea. Variables were collected at baseline, E0 (until 10 weeks' gestation), E1 (11-13 weeks' gestation) and M1 (14-24 weeks' gestation). The data set was randomly divided into training and test sets (7:3 ratio) to compare the performances of light gradient boosting machine (LGBM) and extreme gradient boosting (XGBoost) algorithms, with a full set of variables (original). A prediction model with the whole cohort achieved are
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: Renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASi) are commonly used medications. Renal adverse events associated with RAASi are hyperkalemia and acute kidney injury. We aimed to evaluate the performance of machine learning (ML) algorithms in order to define event associated features and predict RAASi associated renal adverse events.
MATERIALS AND METHODS: Data of patients recruited from five internal medicine and cardiology outpatient clinics were evaluated retrospectively. Clinical, laboratory, and medication data were acquired via electronic medical records. Dataset balanc
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: Asthma is a heterogeneous disease that affects millions of children and adults. There is a lack of objective gold standard diagnosis that spans the ages; instead, diagnoses are made by clinician assessment based on a cluster of signs, symptoms and objective tests dependent on age. Yet, there is a clear morbidity associated with chronic asthma symptoms. Machine learning has become a popular tool to improve asthma diagnosis and classification. There is a paucity of literature on the use of Bayesian machine learning algorithms to predict asthma diagnosis in children. This paper develo
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.
Parkinson's Disease is a progressively advancing neurological condition. Its severity is evaluated by utilizing the Hoehn and Yahr staging scale. Such assessments may be inconsistent, are more time-consuming, and expensive for patients. To address these shortcomings, this article introduces a machine learning-based gait classification system to assist doctors in identifying the stages of Parkinson's disease. This study utilizes two open-access benchmark datasets from PhysioNet and Figshare to assess ground reaction force collected from patients diagnosed with Parkinson's Disease. This study pr
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: Pancreatic cancer is associated with poor prognosis. Considering the increased global incidence of diabetes cases and that individuals with diabetes are considered a high-risk subpopulation for pancreatic cancer, it is critical to detect the risk of pancreatic cancer within populations of person living = with diabetes. This study aimed to develop a novel prediction model for pancreatic cancer risk among patients with diabetes, using = a real-world database containing clinical features and employing numerous artificial intelligent approach algorithms.
METHODS: This retrospective
Наблюдательное исследованиеСтатьяПоддержка 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: Myofascial pelvic pain syndrome (MPPS) is a common but often underdiagnosed cause of chronic pelvic pain in women, significantly affecting quality of life. Early and accurate identification of patients at risk is essential for improving treatment outcomes and reducing the clinical burden.
OBJECTIVE: This study aimed to develop an effective machine learning-based prediction model for MPPS among Chinese women to assist in early diagnosis and personalized treatment.
METHODS: A total of 1,136 women diagnosed with MPPS and 1,448 healthy women who underwent pelvic floor screening durin
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.
Sepsis is a high-burden, highly heterogeneous clinical challenge that affects up to 30% of ICU patients. Reliable early prediction is essential for timely intervention and improved outcomes. We aimed to develop and validate a machine-learning model for predicting sepsis onset beyond the first 24 h of ICU admission. Data from septic patients were extracted from the Medical Information Mart for Intensive Care III (MIMIC-III) database. Feature selection was performed with the Boruta algorithm. Nine algorithms-XGBoost-DART, Gaussian Naïve Bayes, LightGBM-DART, Random Forest, AdaBoost, Multi-Layer
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Customer churn remains a critical concern for businesses, highlighting the significance of retaining existing customers over acquiring new ones. Effective prediction of potential churners aids in devising robust retention policies and efficient customer management strategies. This study dives into the realm of machine learning algorithms for predictive analysis in churn prediction, addressing the inherent challenge posed by diverse and imbalanced customer churn data distributions. This paper introduces a novel approach-the Ratio-based data balancing technique, which addresses data skewness as
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: Accurately predicting ovarian response and determining the optimal starting dose of follicle-stimulating hormone (FSH) remain critical yet challenging for effective ovarian stimulation. Currently, there is a lack of a comprehensive model capable of simultaneously forecasting the number of oocytes retrieved (NOR) and assessing the risk of early-onset moderate-to-severe ovarian hyperstimulation syndrome (OHSS).
OBJECTIVE: This study aimed to establish an integrated mode capable of forecasting the NOR and assessing the risk of early-onset moderate-to-severe OHSS across varying starti
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
INTRODUCTION: Evaluating retinal fundus image for diabetic retinopathy (DR) assessment is used to reduce the risk of blindness among diabetic patients. To do this, DR staging is one of the challenging tasks in screening DR that includes the assessment of disease severity or progression. We introduce a novel Radiomics and machine learning algorithm (MLA) framework that analyzes localized vascular leakage sources in Optical coherence tomography angiography (OCT-A) images, using fundus fluorescein angiography (FFA) as reference, to noninvasively stage DR. By extracting 23 optimized features from
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.
PURPOSE: This study aims to evaluate the potential of CT-based habitat radiomics in predicting BRCA mutation status in patients with high-grade serous ovarian cancer (HGSOC). The goal is to identify radiomic features from distinct tumor habitats that correlate with BRCA mutations and assess the predictive accuracy of various machine learning models.
METHODS: A total of 228 patients with histologically confirmed HGSOC were included in this multicenter, retrospective study, with 168 patients in the training cohort and 60 patients in the test cohort. Radiomic features were extracted from the ent
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.
BACKGROUND: Sepsis-Induced coagulopathy (SIC) is not only a common complication in the development process of sepsis but also related to poor prognosis of sepsis. We aimed to establish a machine learning (ML) model to predict the 28-day mortality risk of patients with SIC.
METHODS: We collected data for model training from the Medical Information Mart for Intensive Care IV Database version 2.2 to establish the model. We extracted patient data from the First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University for the model's external validation. We used Least Absolute Shrinkage and Selection Ope
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: Pregnancy-related syndromes, such as hypertensive disorders, gestational diabetes mellitus, and preterm birth, pose a significant global health burden, affecting maternal and fetal outcomes. Traditional screening methods, reliant on isolated biomarkers or linear models, often fail to address the complex pathophysiology of these conditions.
METHOD: This review synthesizes current literature on machine learning applications in obstetric care, analyzing multimodal data integration from electronic health records, biochemical markers, multi-omics, and imaging. It outlines model develop
СтатьяОбзорПолный 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.
Emerging pollutants may threaten aquatic ecosystems, yet the limited toxicity data for many compounds significantly restrict high-throughput screening of these contaminants. Because Daphnia magna is a sensitive standard test organism and an important link in aquatic food webs, reliable prediction of its acute toxicity response is critical for ecological risk assessment. Here, we curated a Daphnia magna acute toxicity (EC50) database for 170 compounds across several classes of emerging pollutants, including per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) and organophosphate esters (OPEs), using pub
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.