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
16282 публикаций
Поиск: 519 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 565 с найденным полным текстом
Since the global withdrawal of Sabin 2 oral poliovirus vaccine (OPV) from routine immunization, the Global Polio Eradication Initiative (GPEI) has reported multiple circulating vaccine-derived poliovirus type 2 (cVDPV2) outbreaks. Here, we generated an agent-based, mechanistic model designed to assess OPV-related vaccine virus transmission risk in populations with heterogeneous immunity, demography, and social mixing patterns. To showcase the utility of our model, we present a simulation of mOPV2-related Sabin 2 transmission in rural Matlab, Bangladesh based on stool samples collected from inf
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Редакционная 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: There is emerging evidence that patients with Latent Tuberculosis Infection(LTBI) and Tuberculosis(TB) disease have an increased risk of the SARS-CoV-2 infection and predisposition towards developing severe COVID-19 pneumonia. In this study we attempted to estimate the number of TB patients infected with SARS-CoV-2 and have severe disease during the COVID-19 epidemic in Delhi, India.
METHODS: Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered (SEIR) model was used to estimate the number of COVID-19 cases in Delhi. Assuming the prevalence of TB in Delhi to be 0.55%, 53% of SARS-CoV2 infected
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.
Effective management of seasonal diseases such as dengue fever depends on timely deployment of control measures prior to the high transmission season. As the epidemic season fluctuates from year to year, the availability of accurate forecasts of incidence can be decisive in attaining control of such diseases. Obtaining such forecasts from classical time series models has proven a difficult task. Here we propose and compare machine learning models incorporating feature selection,such as LASSO and Random Forest regression with LSTM a deep recurrent neural network, to forecast weekly dengue incid
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: Abdominal aortic aneurysms (AAAs) represent a significant burden of disease worldwide, and their rupture, without treatment, has an invariably high mortality rate. Whereas some risk factors for ruptured AAAs (rAAAs) are well established, such as hypertension, smoking, and female sex, the impact of seasonal and meteorologic variables is less clear. We systematically reviewed the literature to determine whether these variables are associated with rAAA.
METHODS: Review methods were according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. We calc
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Simple phenomenological growth models can be useful for estimating transmission parameters and forecasting epidemic trajectories. However, most existing phenomenological growth models only support single-peak outbreak dynamics whereas real epidemics often display more complex transmission trajectories.
METHODS: We develop and apply a novel sub-epidemic modeling framework that supports a diversity of epidemic trajectories including stable incidence patterns with sustained or damped oscillations to better understand and forecast epidemic outbreaks. We describe how to forecast an epi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Apnea of prematurity is a common disorder of respiratory control among preterm infants, with potentially serious adverse consequences on infant development. We review the capability for automatically assessing apnea risk and predicting apnea episodes from multimodal physiological measurements, and for using this knowledge to provide timely therapeutic intervention. We also review other, similar clinical domains of respiratory distress assessment and prediction in the hope of gaining useful insights. We propose an algorithmic framework for constructing discriminative feature vectors from physio
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАОбзорПоиск 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.
Asthma is a chronic condition of great public health concern globally. The associated morbidity, mortality and healthcare utilisation place an enormous burden on healthcare infrastructure and services. This study demonstrates a multistage quantile regression approach to predicting excess demand for health care services in the form of asthma daily admissions in London, using retrospective data from the Hospital Episode Statistics, weather and air quality. Trivariate quantile regression models (QRM) of asthma daily admissions were fitted to a 14-day range of lags of environmental factors, accoun
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.
Norovirus is a highly infectious pathogen that is commonly found in oysters growing in fecally contaminated waters. Norovirus outbreaks can cause the closure of oyster harvesting waters and acute gastroenteritis in humans associated with consumption of contaminated raw oysters. Extensive efforts and progresses have been made in detection and forecasting of oyster norovirus outbreaks over the past decades. The main objective of this paper is to provide a literature review of methods and techniques for detecting and forecasting oyster norovirus outbreaks and thereby to identify the future direct
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАОбзорПолный 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: The ability of the tear ferning test to predict future hydrophilic contact lens tolerance was studied.
METHODS: The tear ferning test (TFT) was performed on one randomly chosen eye of each of the 116 subjects who came to our contact lens clinic for hydrophilic contact lens application. The TFT was performed at the time of enrollment (TO) and then 1 month (T1), 3 months (T2) and 6 months (T3) after contact lens fitting. The specificity and the sensitivity of the TFT in identifying future contact lens tolerance was then studied. The statistical significance of the differences in beh
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.
PURPOSE: To determine whether magnetic resonance (MR) imaging quantification of cervical spinal cord damage improves the prediction of motor recovery after spinal cord injury.
MATERIALS AND METHODS: The extent of cervical spinal cord injury was measured on MR images obtained in 104 patients (aged 17-70 years) within 72 hours of spinal cord injury. The effects of hemorrhage and edema length on motor outcome were examined for at least 12 months.
RESULTS: Patients with spinal cord hemorrhage had significantly lower upper and lower extremity motor scores at the time of injury and at 12 months th
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.
BACKGROUND: Despite the well documented consequences of obesity during childhood and adolescence and future risks of excess body mass on non-communicable diseases in adulthood, coordinated global action on excess body mass in early life is still insufficient. Inconsistent measurement and reporting are a barrier to specific targets, resource allocation, and interventions. In this Article we report current estimates of overweight and obesity across childhood and adolescence, progress over time, and forecasts to inform specific actions.
METHODS: Using established methodology from the Global Burd
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.
AIM: This study aimed to evaluate the association of hematological and biochemical markers with the development of complications and mortality in patients undergoing surgical treatment for acute peripheral arterial thromboembolism or traumatic vascular injury. In addition to classic inflammatory indicators, the prognostic value of derived parameters such as the Inflammatory Burden Index (IBI) and Systemic Immune-Inflammation Index (SII), which have recently gained prominence in the literature and whose clinical applicability is debated, was analyzed.
METHOD: A retrospective evaluation was con
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.
OBJECTIVES: Forecasting the effective reproductive number (Rt) and infection case counts is critical for guiding public health responses. We developed a machine learning and probabilistic forecasting framework to predict Rt and daily COVID-19 cases, respectively, across South Carolina counties, with the flexibility to generalize to other infectious diseases.
METHODS: We first estimated Rt using the EpiNow2 R package, which incorporates Bayesian time-series modeling and accounts for reporting delay and incubation period. These initial estimates were refined using spatial covariate-adjusted smo
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.
COVID-19 is a highly contagious disease transmitted primarily through human contact. Therefore, understanding population mobility is essential for predicting COVID-19 case trends. In this paper, we propose a novel deep learning approach for forecasting new COVID-19 cases using a neural architecture called Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Series (N-BEATS). The N-BEATS model effectively handles long input sequences and large output horizons without information loss or increased computational complexity. We compare the performance of N-BEATS with a state-of-the-art benchmark
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: Bladder cancer is one of the major health threats worldwide, and aberrant regulation of nitrogen metabolism is closely related to its development. Understanding the role of nitrogen metabolism-related genes in BC is pivotal for the development of new therapeutic strategies and prognostic assessment.
AIM AND OBJECTIVES: This study aimed to explore the prognostic factors associated with nitrogen metabolism in bladder cancer (BC) and to construct a prognostic model.
METHODS: Differential expression gene analysis was performed to identify genes associated with nitrogen metabolism by
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.
Each year, the seasonal influenza epidemic sees significant variability in its evolution. Accurate forecasts of future influenza cases are important for planning public health responses. The United States Centers for Disease Control and Prevention (CDC) has annually organized the FluSight competition (https://github.com/cdcepi/FluSight-forecast-hub) to solicit forecasts from participating teams over horizons of 0, 1, 2, and 3 weeks ahead. Using these data, the CDC produces an ensemble forecast of all submitted forecasts. In this paper, we introduce a new weight-based ensemble forecasting metho
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.
Reliable and accurate farm-level forecasting of greenhouse gas concentrations from dairy cattle is important to the formulation of climate change mitigation strategies and policy planning in livestock systems. This study proposed an uncertainty-aware deep learning model that integrated data from multiple sources, including remote sensing and ground-based sensors, to forecast hourly concentrations of nitrous oxide, methane, and carbon dioxide in a controlled zero-grazing dairy system. The forecasting was implemented by formulating a causal multivariate time series using a 24-h lookback window w
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.
Accurate prediction of Chronic Kidney Disease (CKD) development is essential for prompt therapeutic intervention; nevertheless, it is difficult due to the highly individualized disease trajectories and intricate multivariate risk profiles. Contemporary deep learning models provide substantial predictive capability; yet, they frequently exhibit computational inefficiency and a lack of interpretability, akin to a "black box." To overcome these limitations, we present the Eigen-Guided Transformer, an innovative architecture that systematically enhances model topology by data-driven eigenvalue ana
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 AND OBJECTIVES: Recognition and treatment of neonatal seizures, primarily diagnosed using EEG, are essential to protect the developing brain, yet only 11% of seizures are treated within 1 hour of onset. Developing seizure forecasting and detection systems could help address this issue in intensive care settings with limited neurologist availability.
METHODS: We propose an ML architecture with dual functionality: (1) forecasting seizures within short prediction intervals (5, 10, and 15 min), and (2) detecting seizures in real time, using explainable entropy-, singular value decompos
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.