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
35031 публикаций
Поиск: 979 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2553 с найденным полным текстом
Anterior cruciate ligament (ACL) rupture is a common, debilitating condition that leads to early-onset osteoarthritis and reduced quality of human life. ACL rupture is a complex disease with both genetic and environmental risk factors. Characterizing the genetic basis of ACL rupture would provide the ability to identify individuals that have high genetic risk and allow the opportunity for preventative management. Spontaneous ACL rupture is also common in dogs and shows a similar clinical presentation and progression. Thus, the dog has emerged as an excellent genomic model for human ACL rupture
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: Chronic liver disease (CLD) and its progression to compensated cirrhosis (CC), decompensated cirrhosis (DC), and acute-on-chronic liver failure (ACLF) represent a global health crisis with high mortality. The "gut-liver axis" plays a pivotal role in this progression, yet a systematic characterization of the dynamic microbial evolution across the entire disease spectrum remains elusive. We aimed to systematically characterize the gut microbiota's dynamic evolution across the spectrum of chronic liver disease and to develop machine-learning models for predicting its critical transiti
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.
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and compare 4 predictive algorithms, including logistic regression (LR), random forest (RF), gradient boosting machine (GBM), and neural network (NN), for perioperative outcomes in adult spinal deformity (ASD) surgery. By evaluating these models, the authors sought to explore how linear and nonlinear interactions unique to each outcome influence predictive accuracy, emphasizing the need for outcome-specific model selection.
METHODS: A retrospective cohort of 7430 patients (mean age of 67 years) who underwent multilevel thoracolumbar deformity co
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.
BACKGROUND: The association between prenatal pesticide exposures and a higher incidence of small-for-gestational-age (SGA) births has been reported. No prediction model has been developed for SGA neonates in pregnant women exposed to pesticides prior to pregnancy.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted using information from the National Free Preconception Health Examination Project between 2010 and 2012. A development set (n = 606) and a validation set (n = 151) of the dataset were split at random. Traditional logistic regression (LR) method and six machine learning classifiers
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: The increasing prevalence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) in lower and middle - income countries call for preventive public health interventions. Studies from Africa including those from Ghana, consistently reveal high T2DM-related mortality rates. While previous research in the Ho municipality has primarily examined risk factors, comorbidity, and quality of life of T2DM patients, this study specifically investigated mortality predictors among these patients.
METHOD: The study was retrospective involving medical records of T2DM patients. Data extracted included mortality outcom
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.
Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic autoimmune disease that involves multiple systems. SLE is characterized by the production of autoantibodies and inflammatory tissue damage. This study further explored the role of immune-related genes in SLE. We downloaded the expression profiles of GSE50772 using the Gene Expression Omnibus (GEO) database for differentially expressed genes (DEGs) in SLE. The DEGs were also analyzed for Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment. The gene modules most closely associated with SLE were then derived by Weighted
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.
PURPOSE: Heart failure (HF) is a clinical syndrome in which structural or functional abnormalities of the heart result in impaired ventricular filling or ejection capacity. In order to improve the adaptability of models to different patient populations and data situations. This study aims to develop predictive models for HF risk using six machine learning algorithms, providing valuable insights into the early assessment and recognition of HF by clinical features.
PATIENTS AND METHODS: The present study focused on clinical characteristics that significantly differed between groups with left ve
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.
PURPOSE: Irradiation of the brain regions from nasopharyngeal carcinoma (NPC) radiotherapy (RT) is frequently unavoidable, which may result in radiation-induced cognitive deficit. Using deep learning (DL), the study aims to develop prediction models in predicting compromised cognition in patients following NPC RT using remote assessments and determine their relation to the quality of life (QoL) and MRI changes.
METHODS: Seventy patients (20-76 aged) with MRI imaging (pre- and post-RT (6 months-1 year)) and complete cognitive assessments were recruited. Hippocampus, temporal lobes (TLs), and c
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.
INTRODUCTION: Preeclampsia, one of the leading causes of maternal and fetal morbidity and mortality, demands accurate predictive models for the lack of effective treatment. Predictive models based on machine learning algorithms demonstrate promising potential, while there is a controversial discussion about whether machine learning methods should be recommended preferably, compared to traditional statistical models.
METHODS: We employed both logistic regression and six machine learning methods as binary predictive models for a dataset containing 733 women diagnosed with preeclampsia. Particip
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.
Alzheimer's disease (AD) has its onset many decades before dementia develops, and work is ongoing to characterise individuals at risk of decline on the basis of early detection through biomarker and cognitive testing as well as the presence/absence of identified risk factors. Risk prediction models for AD based on various computational approaches, including machine learning, are being developed with promising results. However, these approaches have been criticised as they are unable to generalise due to over-reliance on one data source, poor internal and external validations, and lack of under
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: Early prediction of hematoma expansion (HE) following nontraumatic intracerebral hemorrhage (ICH) may inform preemptive therapeutic interventions. We sought to identify how accurately machine learning (ML) radiomics models predict HE compared with expert clinicians using head computed tomography (HCT).
METHODS: We used data from 900 study participants with ICH enrolled in the Antihypertensive Treatment of Acute Cerebral Hemorrhage 2 Study. ML models were developed using baseline HCT images, as well as admission clinical data in a training cohort (n = 621), and their performance wa
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
The ability to predict the skin sensitization potential of small organic molecules is of high importance to the development and safe application of cosmetics, drugs and pesticides. One of the most widely accepted methods for predicting this hazard is the local lymph node assay (LLNA). The goal of this work was to develop in silico models for the prediction of the skin sensitization potential of small molecules that go beyond the state of the art, with larger LLNA data sets and, most importantly, a robust and intuitive definition of the applicability domain, paired with additional indicators of
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: Shigella remains a major cause of diarrhoea and mortality in children under five in low- and middle-income countries, where laboratory confirmation is often inaccessible and dysentery-based management lacks sensitivity. This study aimed to develop and internally evaluate machine learning models to predict microbiologically confirmed Shigella infection and secondarily to demonstrate the feasibility of translating the best-performing model into a prototype web-based decision-support application.
METHODS: We analysed data from 3356 children with diarrhoea enrolled in the Global Enter
СтатьяВалидационное 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.
PURPOSE: This study aimed to leverage Shapley additive explanation (SHAP)-based feature engineering to predict appendix cancer. Traditional models often lack transparency, hindering clinical adoption. We propose a framework that integrates SHAP for feature selection, construction, and weighting to enhance accuracy and clinical relevance.
METHODS: Data from the Kaggle Appendix Cancer Prediction dataset (260,000 samples, 21 features) were used in this prediction study conducted from January through March 2025, in accordance with TRIPOD-AI guidelines. Preprocessing involved label encoding, SMOTE
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.
BACKGROUND: Endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) is an established treatment for common bile duct (CBD) stones. Post- ERCP cholecystitis (PEC) is a known complication of such procedure and there are no effective models and clinical applicable tools for PEC prediction.
METHODS: A random forest (RF) machine learning model was developed to predict PEC. Eligible patients at The First Hospital of Lanzhou University in China with common bile duct (CBD) stones and gallbladders in-situ were enrolled from 2010 to 2019. Logistic regression analysis was used to compare the predictive di
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: With the aging demographic on the rise, we're seeing a spike in the occurrence of postoperative delirium (POD). Our research aims to delve into the connection between plasma bilirubin levels and postoperative delirium, with the goal of crafting ten machine learning (ML) models capable of predicting POD instances.
METHODS: This study enrolled 621 elderly patients after knee/hip surgery. We used the Confusion Assessment Method (CAM) to assess whether participants had POD. Univariate binary logistic regression analysis and restricted cubic spline (RCS) analysis were used to evaluate
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 aimed to develop predictive models based on preoperative clinicopathological and imaging features to accurately assess the individual risk of contralateral occult thyroid carcinoma (OTC) and determine the number of central lymph node metastasis (CLNM) in patients with unilateral papillary thyroid carcinoma, thereby providing actionable guidance for surgical planning.
METHODS: Seven widely-used machine learning algorithms were employed to develop predictive models. Hyperparameter tuning was performed via cross-validation in combination with grid search. The models were 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.
BACKGROUND: Traditional risk models for macrovascular complications in type 2 diabetes (T2DM) rely on physiological and biochemical indicators, which may lack long-term follow-up data and thus potentially overlook key variables.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted on 4,186 T2DM patients from the Diabetes Health Management Platform in Hotan, Xinjiang, covering the period from 2015 to 2023. Eight machine learning (ML) algorithms were used, with an 8:2 random split into training (n=3,348) and validation (n=838) sets. Performance was evaluated using the area under the receiver ope
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: Sequential bilateral sudden sensorineural hearing loss (Se-BSSHL) may occur after an initial unilateral episode, but the risk factors for contralateral ear involvement remain unclear. This research aims to identify risk factors associated with the occurrence of contralateral ear in patients suffering from sudden sensorineural hearing loss (SSHL). By leveraging machine learning algorithms, the study uses patients' demographic and clinical data to develop a predictive model.
METHODS: We conducted an analysis on clinical data from 939 patients admitted to the Ear Department of the Ch
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: Post-operative moderate-to-severe mitral regurgitation (MR) following transcatheter aortic valve replacement (TAVR) is associated with poor outcomes, yet the factors contributing to this complication are not well understood. This study aimed to identify risk factors and develop predictive models for post-operative MR following TAVR using machine learning (ML) techniques to enhance early detection and intervention.
METHODS: We retrospectively analyzed data from patients who underwent TAVR at our center between August 2014 and August 2023. Patients were classified into post-operativ
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.