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
35037 публикаций
Поиск: 514 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2553 с найденным полным текстом
To develop and validate predictive models for osteoradionecrosis (ORN) after head and neck radiation therapy (RT) using time-to-event data with death as the competing risk, and to quantify the degree of risk overestimation when the competing risk is ignored. In this prognostic study of patients who underwent curative RT between 2011 and 2018, with ongoing follow-up, sociodemographic, clinical, and dosimetric data were collected. The binary ORN outcome was defined by the ClinRad system (grade ≥ 1); all-cause mortality was the competing event. Fine-Gray regression (FGR), Random Survival Forests
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: Male circumcision is among the most commonly performed and clinically endorsed surgical procedures globally, deeply rooted in medical, cultural, and religious traditions. While circumcision confers well-documented health benefits such as reduced infection and inflammation, adult patients often experience variable outcomes related to anatomical variations and comorbidities, emphasizing the importance of optimizing procedural planning. METHODS: The objective of this study was to develop and internally validate prediction models for short-term postoperative complications following adu
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/Objectives: Early tracheostomy seems favorable in prolonged ventilated patients after surgery. Hence, predicting tracheostomy after cardiac surgery is essential. Recently proposed prediction models aim to support this decision-making process, but their diagnostic validity across other patient populations remains uncertain. Methods: A retrospective single-center study was performed at a university hospital. The patient sample included consecutive patients between 2010 and 2020 who underwent cardiac surgery. Patients who underwent tracheostomy after cardiac surgery were assigned to th
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: Colorectal cancer (CRC) is the third most commonly diagnosed malignancy worldwide and remains a leading cause of cancer-related mortality. Surgical resection remains the cornerstone of curative treatment for CRC; however, postoperative complications, including anastomotic leakage, infections, and thromboembolic events, continue to substantially affect patient prognosis. These complications are associated with prolonged hospitalization, increased healthcare expenditures, delayed postoperative recovery, and elevated mortality risk. Therefore, the accurate identification of patients a
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.
Delirium is a frequent and clinically consequential complication among patients admitted to the intensive care unit (ICU). Early risk stratification in patients with non-ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) remains challenging. We aimed to develop and validate prediction models for ICU delirium in NSTEMI patients using Boruta-based feature selection and machine learning (ML) approaches, and to compare ML performance with a nomogram model. We retrospectively identified adult ICU patients (≥ 18 years) diagnosed with NSTEMI in the Medical Information Mart for Intensive Care IV data
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.
No machine learning (ML) models for predicting delivery mode after labor induction (IOL) have been externally validated. We aimed to develop and validate one using medical records. Portuguese tertiary center data (n = 2434) were used for development and internal validation, and Consortium on Safe Labor data (n = 10,591) for external validation. Outcomes are vaginal delivery (VD) or cesarean section (CS). Internal validation employed different ML approaches, aiming for model simplification. Logistic regression performed best on internal validation: AUROC:0.793; F1-score:0.748; PPV:0.752, with g
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.
Predicting the breakthrough of pharmaceuticals in biochar adsorption systems remains challenging, as adsorption behaviour strongly depends on both biochar characteristics and pharmaceutical properties. In this study, a comprehensive pharmaceutical breakthrough dataset was evaluated using analytical models (modified and unmodified) alongside Machine Learning (ML) approaches. The modified Dose Response, Yoon-Nelson, and Clark models described the breakthrough behaviour of most pharmaceuticals more accurately than their unmodified forms. The prediction performance does, however, remain sensitive
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.
OBJECTIVE: To develop a comprehensive risk stratification model to identify patients at high risk of cesarean surgical site infection (cSSI) based on information available at the time of hospital discharge.
METHODS: This is a retrospective cohort study based on datasets from two independent level IV academic medical centers to improve generalizability. The first study includes 2336 cesarean deliveries for analysis with 109 instances of cSSI (4.7%). The second study includes 2936 cesarean deliveries with 72 instances of cSSI (2.5%). The first study cohort was utilized for both model training a
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 AND AIM: Idiopathic nephrotic syndrome (INS) is a glomerular disorder characterized by proteinuria, hypoalbuminemia, and edema, and relapse remains a major clinical challenge. Early prediction of relapse risk may facilitate individualized treatment and follow-up. This study aimed to develop and compare the performance of logistic regression, random forest, and deep learning models for predicting relapse in adult patients with INS using baseline clinical and laboratory data.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 562 adult patients with idiopathic nephrotic syndrome t
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: To develop and externally validate machine-learning models for predicting osteoporosis in patients with Parkinson's disease (PD) using routinely collected clinical and treatment-related variables.
METHODS: We assembled a multicenter retrospective cohort of 3,935 adults with PD, of whom 907 (23.1%) had osteoporosis. Candidate predictors included demographics, lifestyle factors, comorbidities, PD duration and severity, and medication exposures. Features were selected with least absolute shrinkage and selection operator, and nine classifiers were trained in the development cohort. Discr
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.
Objective: To develop a machine learning-based prediction model for postoperative coronal imbalance (CIB) in patients with degenerative scoliosis (DS). Methods: The data of patients with DS who underwent corrective surgery at Xuanwu Hospital, Capital Medical University, between January 2018 and January 2023 were retrospectively collected. Based on the coronal alignment at the final postoperative follow-up, patients were categorized into a coronal balance (CB) group and a CIB group (defined as coronal vertical axis>3 cm). A total of 26 preoperative and intraoperative variables were considered a
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 the interactions between piRNA sequences and mRNA sequences is central to understanding post-transcriptional regulation in the germline and to the design of perturbations that modulate PIWI (P-element-induced wimpy testis) guided silencing. Any improvement in the accuracy of predictions about RNA sequence interactions is vital to the enhancements that can be made in many critical medical fields. This paper proposes rbpCNN, a lightweight convolutional neural network (CNN) that augments nucleotide-pair encoding with biophysically motivated interaction channels prior to learning. By ad
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-Stroke Dysphagia (PSD), as a common complication of cerebrovascular accidents, seriously affects patients’ quality of life and prognosis. This retrospective study aims to provide a reliable machine learning model for predicting the prognostic factors of PSD. METHODS: The clinical data from patients admitted to the Fourth Affiliated Hospital of Soochow University from January 2021 to December 2023 were collected. The dataset was chronologically split into a training set (January 2021-May 2023, n = 377) and a temporal validation set (June-December 2023, n = 91). Feature variable
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: Paralytic ileus (PI) is a common complication in critically ill patients, and the development of sepsis significantly worsens prognosis. Early identification of sepsis risk in PI patients remains a clinical challenge.
METHODS: Adult PI patients were identified from the MIMIC-IV database (2008-2022) and randomly split into a training cohort (70%) and an internal validation cohort (30%). An independent external cohort was obtained from Guangxi Medical University Cancer Hospital. Predictors were extracted within the first 12 hours after admission. Feature selection was performed usin
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: Monoclonal gammopathy (MG) is a disorder defined by the presence of monoclonal immunoglobulin. Monoclonal protein (M-protein) serves as an important biomarker for the spectrum of MG that includes plasma cell myeloma (PCM) and, its precursor, MG of undetermined significance (MGUS). Recent evidence suggest early identification of MGUS before the onset of PCM is associated with improvement in overall survival. Despite these benefits, the recognition rate of MG remains inadequate. Addressing this care gap would help identify at-risk patients who may benefit from targeted evaluation to pre
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.
OBJECTIVE: To construct a machine learning (ML) model to predict the risk of lung metastasis in papillary thyroid carcinoma (PTC).
METHODS: This retrospective study included 681 PTC patients who received radioactive iodine (RAI) treatment for the first time. Among them, 71 patients were diagnosed with lung metastasis (10.4%). The patients' age, sex, stimulated thyroglobulin (s-Tg) level ahead of 131I treatment, unilateral or bilateral lobe involvement, maximum tumor diameter, number of invading tumors (extracted from postoperative pathological reports, defined as the number of structures invo
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.
AIMS: Primary aldosteronism (PA) screening is difficult in an unselected population of hypertensive patients, as it can be challenging. We report new algorithms based either on risk stratification or machine learning models to improve the screening of PA.
METHODS AND RESULTS: 15,507 patients with confirmed hypertension aged 18-65 years with full workup for PA screening were included in this study. We developed PAstrat, a risk stratification-based algorithm by generating patient groups of interest and assess probability of PA in each group, and two different machine learning models, logistic r
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 spontaneous deamidation of asparagine residues remains a major obstacle to the stability and efficacy of protein therapeutics. Currently available models in the literature for predicting deamidation liabilities can suffer from limited generalizability, likely due to biases such as sequence similarity within datasets. In this study, we built machine learning models using protein language models (PLMs, e.g. ESM2) and graph neural networks (GNNs), trained on a comprehensive dataset of 591 asparagine sites from over 105 protein molecules. To address the critical issue of data leakage, we imple
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: Fungal infections (FIs) are common and severe complications in hospitalized patients, with early identification of high-risk patients being critical for improving clinical outcomes. Although previous studies have attempted to predict FI using traditional methods, the accuracy and clinical applicability of existing models still need improvement. The aim of this study is to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model for predicting FI risk in hospitalized patients, enhancing the precision of clinical decision-making.
METHODS: We utilized real-world inpatient da
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: FMF is a monogenic autoinflammatory disease caused by MEFV mutations, with amyloidosis as its most severe complication. This study aimed to compare logistic regression, random forest, and gradient-boosting models to predict amyloidosis in FMF patients.
METHODS: Patients with FMF diagnosed between 1990 and 2022 at Cerrahpaşa Faculty of Medicine were retrospectively screened. Eligible patients with available clinical records were included. Clinical, genetic, and laboratory variables were extracted. Univariate analyses and pooled multivariate logistic regression were conducted. Logis
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.