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
6417 публикаций
Поиск: 51 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1607 с найденным полным текстом
Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA2018eng
UNLABELLED: There is an increasing awareness of sarcopenia in older people. We applied machine learning principles to predict mortality and incident immobility in older Belgian men through sarcopenia and frailty characteristics. Mortality could be predicted with good accuracy. Serum 25-hydroxyvitamin D and bone mineral density scores were the most important predictors.
INTRODUCTION: Machine learning principles were used to predict 5-year mortality and 3-year incident severe immobility in a population of older men by frailty and sarcopenia characteristics.
METHODS: Using prospective data from
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.
Previous explanations for the persistence of polarization of opinions have typically included modelling assumptions that predispose the possibility of polarization (i.e., assumptions allowing a pair of agents to drift apart in their opinion such as repulsive interactions or bounded confidence). An exception is a recent simulation study showing that polarization is persistent when agents form their opinions using social reinforcement learning. Our goal is to highlight the usefulness of reinforcement learning in the context of modeling opinion dynamics, but that caution is required when selectin
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.
IMPORTANCE: Atopic dermatitis (AD) is the most common chronic inflammatory skin disease and is driven by a complex pathophysiology underlying highly heterogeneous phenotypes. Current advances in precision medicine emphasize the need for stratification.
OBJECTIVE: To perform deep phenotyping and identification of severity-associated factors in adolescent and adult patients with AD.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Cross-sectional data from the baseline visit of a prospective longitudinal study investigating the phenotype among inpatients and outpatients with AD from the Department of Dermat
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.
BACKGROUND: Cancer patients receiving targeted therapies need to prevent QTc prolongation and life-threatening cardiovascular (CV) events to maintain a balanced benefit-risk ratio. This study aimed to develop an optimal prediction model for QTc prolongation risk and estimate its risk probability in cancer patients treated with oral tyrosine kinase inhibitors (TKIs).
METHODS: This retrospective cohort study analyzed electronic medical records (EMR) of cancer patients newly treated with commonly used oral TKIs at a medical center between January 2016 and December 2020. QTc prolongation was defi
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.
Early learning takes place within complex, multimodal environments where curiosity plays a critical role in guiding exploratory behaviors and supporting cognitive development. While trait curiosity shapes children's early learning experiences, state curiosity is context-dependent fostering early learning, in-part, through information seeking behaviors. Here, we explore whether state-induced curiosity can influence exploratory behaviors and facilitate word-learning within a multimodal search task that mirrors real-world learning environments. Children (2.5- to 4-year-olds) will be introduced to
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.
Awareness of cognitive deficits may rely on the implicit learning of intellectual limitations, and anosognosia in Alzheimer's disease (AD) may result from deficits in implicit learning. To examine this hypothesis, a consecutive series of 55 patients with probable AD were divided into groups with mild (n = 13), severe (n = 12), or no anosognosia (n = 30) and were assessed with a neuropsychological battery that included tests of declarative and procedural learning. Whereas there were no significant between-group differences in tests of declarative learning (the Buschke Selective Reminding Test a
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.
BACKGROUND: Fracture detecting and localizing in radiographic images is essential to enhance the effectiveness of the diagnosis of trauma and allow the image to be interpreted. Despite the potential potential of the deep learning in musculoskeletal imaging, the quality of classification results and the stability of localization are significant issues.
PURPOSE: The purpose of the work is to design and test a deep learning system that fractures radiographic images and localizes them with the use of convolutional neural networks and object detection on the basis of YOLOv8.
METHODS: A retrospect
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: Neck pain (NP) ranks among the leading causes of years lived with disability worldwide. While spinal manipulation is a common physical therapy intervention for NP, its variable patient responses and inherent risks necessitate careful patient selection. This study aims to develop and validate a machine learning-based prediction model to identify NP patients most likely to benefit from spinal manipulation.
METHODS: This multicenter study analyzed 623 NP patients in a retrospective cohort and 319 patients from a separate hospital for external validation, with data collected between M
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: Support vector machines (SVMs) have drawn considerable attention due to their high generalisation ability and superior classification performance compared to other pattern recognition algorithms. However, the assumption that the learning data is identically generated from unknown probability distributions may limit the application of SVMs for real problems. In this paper, we propose a vicinal support vector classifier (VSVC) which is shown to be able to effectively handle practical applications where the learning data may originate from different probability distributions.
METHODS:
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: The purpose of this study was to determine which factors contribute to the lexical learning deficits of children with specific language impairment (SLI).
METHOD: Participants included 40 7-8-year old participants, half of whom were diagnosed with SLI and half of whom had normal language skills. We tested hypotheses about the contributions to word learning of the initial encoding of phonological information and the link to long-term memory. Children took part in a computer-based fast-mapping task which manipulated word length and phonotactic probability to address the hypotheses. The
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Use of machine learning (ML) in diagnostics offers promise to optimise interpretation of laboratory data and guide clinical decision-making. For this, ML-based outputs should provide robustly reproducible results at least as good as the underlying laboratory data. The objective of this study was to assess robustness of ML-based steroid-probability-scores for diagnosis of primary aldosteronism (PA).
METHODS: Reproducibility of ML-based steroid-probability-scores was assessed from coefficients of variation (CVs) for pools of quality control plasma from selected groups of patients wi
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: Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) and its risk factors are increasingly recognized in patients with end-stage liver disease (ESLD).
OBJECTIVES: The aim of this study was to characterize HFpEF and identify relevant risk factors in patients with ESLD. Additionally, the prognostic impact of high-probability HFpEF on post-liver transplantation (LT) mortality was investigated.
METHODS: Patients with ESLD prospectively enrolled from the Asan LT Registry between 2008 and 2019 were divided into groups with low (scores of 0 and 1), intermediate (scores of 2-4), and hi
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.
DNA methylation alterations are early and stable hallmarks of cancer and represent promising biomarkers for non-invasive detection using circulating cell-free DNA (cfDNA). However, current computational approaches often model DNA sequence and methylation features separately and struggle to capture complex read-level methylation architecture in heterogeneous, low-signal liquid biopsy data. Here, we present DNAmBERT, a Transformer-based deep learning framework designed to jointly model DNA sequence context and read-level methylation haplotype structure from cfDNA methylation sequencing data. DNA
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.
Challenging samples in capillary electrophoresis (CE)-based short tandem repeat (STR) analysis often produce artefactual signals that cannot be completely filtered out by expert electropherogram (EPG) reading systems, complicating allele interpretation. Previous studies have demonstrated the potential of artificial intelligence (AI) to address this issue by accurately distinguishing allele signals from artefacts in EPGs. Traditional machine learning models offer significant advantages in enhancing the interpretability and transparency of AI models used in DNA analysis, particularly in criminal
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.
PURPOSE: Although a novel deep learning software was proposed using post-processed images obtained by the fusion between X-ray images of normal post-operative radiography and surgical sponge, the association of the retained surgical item detectability with human visual evaluation has not been sufficiently examined. In this study, we investigated the association of retained surgical item detectability between deep learning and human subjective evaluation.
METHODS: A deep learning model was constructed from 2987 training images and 1298 validation images, which were obtained from post-processin
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: Machine-learning methods are flexible prediction algorithms with potential advantages over conventional regression. This study aimed to use machine learning methods to predict post-total knee arthroplasty (TKA) walking limitation, and to compare their performance with that of logistic regression.
METHODS: From the department's clinical registry, a cohort of 4026 patients who underwent elective, primary TKA between July 2013 and July 2017 was identified. Candidate predictors included demographics and preoperative clinical, psychosocial, and outcome measures. The primary outcome was se
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: Implicit motor sequence learning (IMSL) is a cognitive function that allows us to execute multiple movements in a specific sequential order and plays a crucial role in our daily functional activities. Although the role of the basal ganglia network in IMSL is well-established, the exact involvement of the cerebellar network is less clear.
AIM: Here, we aimed to address this issue by investigating the effects of cerebellar transcranial direct-current stimulation (tDCS) on IMSL.
METHODS: In this sham-controlled, crossover study in 45 healthy young adults, we used mixed-effects model
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.
Machine-learning (ML) algorithms are increasingly valuable in health sciences because they can analyze complex, high-dimensional data and detect patterns that may not be easily identified using traditional statistical methods. These models can efficiently classify individuals into low- and high-risk groups, enabling early detection of conditions such as depression, cancer, and diabetes before symptoms become severe. Thus, by revealing intricate patterns in sizable health datasets, machine-learning analysis facilitates the precise and early identification of high-risk patients, facilitating pro
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.
Mistrust is a major barrier to implementing deep learning in healthcare settings. Entrustment could be earned by conveying model certainty, or the probability that a given model output is accurate, but the use of uncertainty estimation for deep learning entrustment is largely unexplored, and there is no consensus regarding optimal methods for quantifying uncertainty. Our purpose is to critically evaluate methods for quantifying uncertainty in deep learning for healthcare applications and propose a conceptual framework for specifying certainty of deep learning predictions. We searched Embase, M
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Regularities within the environment have been shown to guide attention and facilitate efficient search; however, previous work utilized real-world objects that participants were already familiar with, making it difficult to discern the relative contribution of statistical learning and semantic knowledge to this effect. In Experiment 1, we associated novel objects (with no apparent semantic meaning) with regions in kitchen scenes (floor, countertop, wall) but placed them in the associated region of the scene on 75% of trials; we found that participants were faster on trials when the target appe
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.