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
17626 публикаций
Поиск: 129 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом
Alzheimer's disease (AD) is a complex neurodegenerative disorder that affects thinking, memory, and behavior. Limbic-predominant age-related TDP-43 encephalopathy (LATE) is a recently identified common neurodegenerative disease that mimics the clinical symptoms of AD. The development of drugs to prevent or treat these neurodegenerative diseases has been slow, partly because the genes associated with these diseases are incompletely understood. A notable hindrance from data analysis perspective is that, usually, the clinical samples for patients and controls are highly imbalanced, thus rendering
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
PURPOSE: To demonstrate that random forest models trained on a large national sample can accurately predict relevant outcomes and may ultimately contribute to future clinical decision support tools in IR.
MATERIALS AND METHODS: Patient data from years 2012-2014 of the National Inpatient Sample were used to develop random forest machine learning models to predict iatrogenic pneumothorax after computed tomography-guided transthoracic biopsy (TTB), in-hospital mortality after transjugular intrahepatic portosystemic shunt (TIPS), and length of stay > 3 days after uterine artery embolization (UAE)
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: Aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH) is a devastating disease. Anterior communicating artery (ACoA) aneurysm is the most frequent location of intracranial aneurysms. The purpose of this study is to predict the clinical outcome at discharge after rupture of ACoA aneurysms using the random forest machine learning technique. Methods: A total of 607 patients with ruptured ACoA aneurysms were included in this study between December 2007 and January 2016. In addition to basic clinical variables, 12 aneurysm morphologic parameters were evaluated. A multivariate logistic regression ana
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.
Structural traits of permeation enhancers are important determinants of their capacity to promote enhanced drug absorption. Therefore, in order to obtain a better understanding of structure-activity relationships for permeation enhancers, a Quantitative Structural Activity Relationship (QSAR) model has been developed. The random forest-QSAR model was based upon Caco-2 data for 41 surfactant-like permeation enhancers from Whitehead et al. (2008) and molecular descriptors calculated from their structure. The QSAR model was validated by two test-sets: (i) an eleven compound experimental set with
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: Our recent investigations suggested association between severe retinopathy of prematurity (ROP) and some genetic polymorphisms contributing to angiogenesis. While these findings may help to identify specific elements in ROP pathogenesis, the predictive value of these genetic variants at birth is unknown. We applied a high-dimensional nonparametric method called random forest technique (RFT) to evaluate the predictive value of genetic polymorphisms in ROP at birth.
METHODS: We used published genetic (i.e., VEGF T(-460)C, G(+ 405)C, and C(-2578)A; IGF-I receptor G(+ 3174)A, angiopoieti
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.
Accurate prediction of pregnancy following fixed-time artificial insemination (FTAI) remains challenging under commercial goat production conditions. This study compared multivariable logistic regression and Random Forest models for pregnancy prediction and used SHAP analysis to characterize predictor contributions. Data from 920 goats subjected to FTAI across four regions of Peru were analyzed using reproductive, hormonal, animal-level, and management variables. Logistic regression was developed after univariable screening, whereas Random Forest models used 500 trees with mtry values of 2, 3,
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: Hearing loss affects over 466 million individuals globally and is recognized as a major risk factor for Alzheimer's disease, yet treatment personalization remains limited due to the complexity and diversity of underlying causes. Current diagnostic and therapeutic approaches lack standardized methods to accurately predict the most appropriate intervention for individual patients. The integration of medical ontologies with machine learning offers a promising solution for enhancing diagnostic accuracy and treatment personalization.
AIM: Our study aimed to (i) develop a Systematized N
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.
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a chronic metabolic disease that increases the risk of cardiovascular complications. The atherogenic index of plasma (AIP) is a risk marker for T2DM and cardiovascular disease on the basis of lipid profiles. T2DM and CVD risk are also associated with nonlipid biomarkers, including oxidative stress, inflammation, and mitochondrial dysfunction, and are linked to diabetes progression. This study applies hierarchical random forest (HRF) machine learning to identify stage-specific predictors of AIP in normoglycemic, prediabetic, and diabetic individuals. Participa
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 AND AIMS: Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD) spans from simple steatosis to progressive forms like non-alcoholic steatohepatitis (NASH), fibrosis, and cirrhosis, making early diagnosis and grading crucial. This study aimed to develop and validate predictive models for diagnosing and assessing MASLD severity using routinely available biomarkers from both public and clinical datasets.
APPROACH & RESULTS: We developed a novel MASLD Risk Score (MRS) using data from the CDC NHANES (2000-2020) and validated it in a clinically profiled Indian cohort. Unlike e
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.
Motorcycle crashes remain a major global safety concern, particularly in many Asian countries where motorcycles are the primary mode of transportation. While previous studies have identified factors associated with motorcycle crashes using traditional variable selection methods, they often overlook spatial patterns and contextual constraints (such as motorcycles being prohibited from freeways), leading to lower model accuracy. To address this limitation, we introduce a novel variable selection framework, designated as Spatial Random Forest with Network Distance and Barriers (spatialRF-NDBAR),
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.
Three machine learning algorithms-Logistic Boosting, Random Forest, and Support Vector Machines (SVM)-were evaluated for anomaly detection in IoT-driven industrial environments. A real-world dataset of 15,000 instances from factory sensors was analyzed using ROC curves, confusion matrices, and standard metrics. Logistic Boosting outperformed other models with an AUC of 0.992 (96.6% accuracy, 93.5% precision, 94.8% recall, F1-score = 0.941), demonstrating superior handling of imbalanced data (134 FPs, 117 FNs). While Random Forest achieved strong results (AUC = 0.982) and SVM showed high recall
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.
Schizophrenia is a complex neuropsychiatric disorder with cognitive deficits and systemic physiological disturbances, including emerging links to hepatic dysfunction via the gut-liver-brain axis. Despite growing evidence, the integration of liver function biomarkers into predictive models for schizophrenia severity remains largely unexplored. This study proposes a multimodal machine learning framework combining hepatic indicators-Alanine Aminotransferase (ALT), Aspartate Aminotransferase (AST), Bilirubin, Albumin, and International Normalized Ratio (INR)-with cognitive assessment scores to enh
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: Approximately 20% of ischemic strokes in the United States result from carotid artery stenosis. Carotid artery stenting (CAS) can reduce stroke risk, but variability in poststenting health outcomes and their predictors is poorly understood. We examined the 30-day post-CAS health status and derived its most important predictors.
METHODS: The Stenting and Angioplasty with Protection of Patients with High Risk for Endarterectomy (SAPPHIRE) Worldwide Registry measured preprocedural and 30-day health status for patients undergoing transfemoral CAS using the 36-item Short Form Survey Me
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: This study aims to assess systemic risk factors in diabetes mellitus (DM) patients and predict diabetic retinopathy (DR) using a Random Forest (RF) classification model.
METHODS: We included DM patients presenting to the retina clinic for first-time DR screening. Data on age, gender, diabetes type, treatment history, DM control status, family history, pregnancy history, and systemic comorbidities were collected. DR and sight-threatening DR (STDR) were diagnosed via a dilated fundus examination. The dataset was split 80:20 into training and testing sets. The RF model was trained to
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: This study aims to develop an artificial neural network (ANN) prediction model incorporating random forest (RF) screening ability for predicting the risk of depression in adolescents and identifies key risk factors to provide a new approach for primary care screening of depression among adolescents.
METHODS: The data were from a large cross-sectional study conducted in China from July to September 2021, enrolling 8635 adolescents aged 10-17 with their parents. We used the Patient health questionnaire (PHQ-9) to rate adolescent depression symptoms, using scales and single-item ques
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.
The difficulties of rehabilitation after anterior cruciate ligament (ACL) injuries, subsequent return-to-sport (RTS) let alone achieving pre-injury performance, are well known. Isokinetic testing is often used to assess strength capacities during that process. The aim of the present machine learning (ML) approach was to examine which isokinetic data differentiates athletes post ACL reconstruction (ACLR) and healthy controls. Two Random Forest models were trained from data of unilateral concentric and eccentric knee flexor and extensor tests (30°/s, 150°/s) of 366 male (63 post ACLR) as well as
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.
OBJECTIVES: Scrub typhus is an increasingly serious public health problem, which is becoming the most common vector-borne disease in Guangzhou. This study aimed to analyse the correlation between scrub typhus incidence and potential factors and rank the importance of influential factors.
METHODS: We collected monthly scrub typhus cases, meteorological variables, rodent density (RD), Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), and land use type in Guangzhou from 2006 to 2019. Correlation analysis and a random forest model were used to identify the risk factors for scrub typhus and predict t
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: Several methods offer free volumetry services for MR data that adequately quantify volume differences in the hippocampus and its subregions. These methods are frequently used to assist in clinical diagnosis of suspected hippocampal sclerosis in temporal lobe epilepsy. A strong association between severity of histopathological anomalies and hippocampal volumes was reported using MR volumetry with a higher diagnostic yield than visual examination alone. Interpretation of volumetry results is challenging due to inherent methodological differences and to the reported variability of h
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.
The precise radiotherapy of esophageal cancer may cause different degrees of radiation damage for lung tissues and cause radioactive pneumonia. However, the occurrence of radioactive pneumonia is related to many factors. To further clarify the correlation between the occurrence of radioactive pneumonia and related factors, a random forest model was used to build a risk prediction model for patients with esophageal cancer undergoing radiotherapy. In this study, we retrospectively reviewed 118 patients with esophageal cancer confirmed by pathology in our hospital. The health characteristics and
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.
Treatment failure of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infections remains problematic in clinical practice because therapeutic options are limited. Penicillin plus potassium clavulanate combination (PENC) was shown to have potential for treating some MRSA infections. We investigated the susceptibility of MRSA isolates and constructed a drug susceptibility prediction model for the phenotype of the PENC. We determined the minimum inhibitory concentration of PENC for MRSA (n=284) in a teaching hospital (SRRSH-MRSA). PENC susceptibility genotypes were analysed using a published ge
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.