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
4036 публикаций
Поиск: 208 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 376 с найденным полным текстом
This study examined factors associated with sepsis in acute cholangitis and developed outcome-specific models for sepsis and mortality. We retrospectively analyzed data from 1,999 patients across two centers, including 1,561 admitted to general wards and 438 to the ICU. For each prediction task, the data were divided into training and internal-validation cohorts at a 7:3 ratio. Logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) models were developed and compared, and Shapley Additive Explanations (SHAP) were used for interpretati
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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.
Ischemic stroke puts great health burden in public. However, the diagnosis is based on head CT or MRI scanning. We aim to develop classifier models to screen asymptomatic ischemic stroke based on clinical data without imaging. The subjects (age ≥ 20 years) were recruited into our study who attended health examination. We developed models to classify subjects with or without ischemic stroke using support vector machine (SVM), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and convolutional neural network (CNN). The candidate variables included sex, age, height, weight, blood pressure,
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.
Predicting tertiary vocational college students' employment destinations has become an urgent need for most tertiary vocational colleges. This study proposes a machine learning framework based on Tree-structured Parzen Estimator (TPE)-Optimized eXtreme gradient boosting (XGBoost) for fine-grained prediction of tertiary vocational college students' employment destinations. The dataset comprises 2,270 graduates (2016-2019 cohorts) from a single tertiary vocational college in China, characterized by 27 features spanning demographics, entrance scores, academic records, and extracurricular engageme
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.
INTRODUCTION: Early infant diagnosis of human immunodeficiency virus is essential for timely intervention and treatment of exposed infants. Traditional diagnostic approaches often face logistical and cost-related challenges, leading to delayed results and reduced healthcare efficiency. Machine learning provides a promising alternative, enabling earlier identification of at-risk infants and more efficient allocation of healthcare resources. METHODS: A cross-sectional study was conducted using early infant diagnosis data from the Amhara Public Health Institute, comprising 12,129 records with 12
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.
OBJECTIVE: By constructing a predictive model using machine learning and deep learning technologies, we aim to understand the risk factors for postoperative intestinal obstruction in laparoscopic colorectal cancer patients, and establish an effective artificial intelligence-based predictive model to guide individualized prevention and treatment, thus improving patient outcomes.
METHODS: We constructed a model of the artificial intelligence algorithm in Python. Subjects were randomly assigned to either a training set for variable identification and model construction, or a test set for testing
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: Varicella imposes a sustained public health burden in China, where decades of voluntary single-dose immunization have been associated with recurrent school outbreaks and an age shift toward adolescents. Accurate forecasting of varicella incidence is crucial for public health preparedness and resource allocation. Systematic head-to-head benchmarks of statistical, machine-learning, deep-learning, and ensemble forecasts for varicella in Chinese metropolitan settings are scarce.
METHODS: Monthly varicella case counts for Nanjing, China (January 2015-December 2025) were extracted from
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: Achieving high retention of people living with HIV (PLHIV) in care remains a challenge in Uganda, despite substantial progress towards UNAIDS 95–95-95 targets. The purpose of this study was to apply and compare machine learning and deep learning models using de-identified longitudinal clinical data collected from HIV clinics in Uganda to predict clients at high risk of missing treatment appointments. Predictions were made at the visit level, and a missed appointment was defined as failure to attend a scheduled clinical visit within 28 days of the assigned return data in accordance
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.
During the COVID-19 pandemic, there were many concerns raised in diagnosing chest diseases. Regular diagnosis processes of chest diseases sometimes fail in distinguishing between Corona, viral pneumonia diseases, and normal chest x-rays through regular assessments which also need time and not as accurate as the automated diagnosis based on machine learning. Chest diseases can be sometimes diagnosed using x-ray images where these images are used to identify if the patient is normal or has one of the chest diseases like Corona and viral pneumonia. Modern machine learning techniques have achieved
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: Thyroid dysfunction is a prevalent side effect among patients using lithium and links to refractory mood disorders. Existing predictive models are limited by high dimensionality; therefore, developing a simplified model that maintains performance is essential for clinical use.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a machine learning model to predict lithium-associated thyroid dysfunction and reduce model dimensionality to enhance clinical applicability.
METHOD: This multicenter retrospective study included patients who received lithium carbonate between January 2010 and December
СтатьяМногоцентровое 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.
Childhood malnutrition remains a major public health concern in Nepal and other low-resource settings, while conventional case-finding approaches are labor-intensive and frequently unavailable in remote areas. This study provides one of the first applications of machine learning and deep learning to identify child malnutrition in Nepal. We systematically compared 16 algorithms spanning deep learning, gradient boosting, and traditional machine learning families, using data from the Nepal Multiple Indicator Cluster Survey (MICS) 2019. A composite malnutrition indicator was constructed by integra
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Ferroptosis, is characterized by lipid peroxidation of fatty acids in the presence of iron ions, which leads to cell apoptosis. This leads to the disruption of metabolic pathways, ultimately resulting in liver dysfunction. Although ferroptosis is linked to nonalcoholic steatohepatitis (NASH), understanding the key ferroptosis-related genes (FRGs) involved in NASH remains incomplete. NASH may be targeted therapeutically by identifying the genes responsible for ferroptosis.
METHODS: To identify ferroptosis-related genes and develop a ferroptosis-related signature (FeRS), 113 machine
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.
Postoperative nausea and vomiting (PONV) are common complications after surgery. This study aimed to present the utilization of machine learning for predicting PONV and provide insights based on a large amount of data. This retrospective study included data on perioperative features of patients, such as patient characteristics and perioperative factors, from two hospitals. Logistic regression algorithms, random forest, light-gradient boosting machines, and multilayer perceptrons were used as machine learning algorithms to develop the models. The dataset of this study included 106,860 adult pat
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.
OBJECTIVES: To assess the performance of machine learning (ML) algorithms to predict the presence of germline BRCA1/2 pathogenic variants in ovarian cancer (OC) patients based on clinical-pathological features.
METHODS: Clinical-pathological features of 648 patients with OC tested for BRCA1/2 were analysed using three supervised ML algorithms: random forest, boosting and support vector machine.
RESULTS: In the 'test' sample, boosting proved to be the most effective algorithm (accuracy: 84.5%; precision: 80.0%; recall: 3.1%; area under the curve (AUC): 78.8%), followed by support vector machi
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.
Schistosomiasis is a neglected tropical disease that continues to be a leading cause of illness and mortality around the globe. The causing parasites are affixed to the skin through defiled water and enter the human body. Failure to diagnose Schistosomiasis can result in various medical complications, such as ascites, portal hypertension, esophageal varices, splenomegaly, and growth retardation. Early prediction and identification of risk factors may aid in treating disease before it becomes incurable. We aimed to create a framework by incorporating the most significant features to predict Sch
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.
Vascular and metabolic disorders in the elderly-including acute ischemic stroke (AIS), chronic cerebral circulation insufficiency (CCCI), type 2 diabetes mellitus (DM), and subcortical ischemic vascular dementia (SIVD)-pose a major diagnostic challenge due to their reliance on multi-parameter blood chemistry. In this study, 49 biochemical features were analyzed within a cohort of 120 patients. The application of variance-aware statistical testing revealed that several features (e.g., Fe, Transf, RDW%, LDL) exhibited statistically significant heterogeneity of variance (p < 0.05), which is known
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.
INTRODUCTION: Cutaneous malignant melanoma (CMM) is the most lethal form of skin cancer worldwide. The precise prediction of lymph node metastasis is critical for personalized treatment and improved patient outcomes. However, no prior study has employed interpretable machine learning techniques to predict lymph node metastasis in CMM. This study aimed to utilize interpretable machine learning to integrate multidimensional data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database - encompassing clinical characteristics, pathological information, and biomarkers of CMM - to constr
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: With the rapid development of artificial intelligence technology, machine learning algorithms have been widely applied at various stages of stroke diagnosis, treatment, and prognosis, demonstrating significant potential. A correlation between stroke and cytokine levels in the human body has recently been reported. Our study aimed to establish machine-learning models based on cytokine features to enhance the decision-making capabilities of clinical physicians.
METHODS: This study recruited 2346 stroke patients and 2128 healthy control subjects from Chongqing University Central Ho
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.
Dysgraphia, a disorder affecting the written expression of symbols and words, negatively impacts the academic results of pupils as well as their overall well-being. The use of automated procedures can make dysgraphia testing available to larger populations, thereby facilitating early intervention for those who need it. In this paper, we employed a machine learning approach to identify handwriting deteriorated by dysgraphia. To achieve this goal, we collected a new handwriting dataset consisting of several handwriting tasks and extracted a broad range of features to capture different aspects of
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.
BACKGROUND: One of the challenges in the management of patients with follicular lymphoma (FL) is the identification of individuals with histological transformation, most commonly into diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). [18F]FDG-PET/CT is used for staging of patients with lymphoma, but visual interpretation cannot reliably discern FL from DLBCL. This study evaluated whether radiomic features extracted from clinical baseline [18F]FDG PET/CT and analyzed by machine learning algorithms may help discriminate FL from DLBCL.
MATERIALS AND METHODS: Patients were selected based on confirmed histop
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.
Daqu, a fermentation starter for traditional fermented foods, is produced by complex microbial communities; it is generally evaluated using conventional methods based on subjective sensory perception and limited physicochemical indicators. These approaches have several limitations, including poor consistency and low repeatability, making it challenging to meet industrial demands for a transition from "experience-driven" to "science-driven" quality control. In this study, medium-high temperature Daqu for strong-aroma-type Baijiu was selected as the research object, and we aimed to establish a q
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.