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
17627 публикаций
Поиск: 212 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом
Multi-omics studies are widely used across many areas of biomedical research. In many diseases, some signals are shared across data types, while others are strongest in a single omics layer. Current multi-omics clustering methods often either merge all data types into a single representation, which can blur biology that is strong in one layer, or rely on linear structure that may miss more complex relationships across data types. We introduce MULTIRF, a random-forest-based method that handles complex data types and separates shared and modality-specific structure for multi-omics data. MULTIRF
СтатьяПрепринтПоиск 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: Spinal chordomas are rare, malignant tumors with poor prognosis due to their tendency for local recurrence and distant metastasis. Accurate survival prediction is critical but challenging due to the complexity of clinical and histological factors. This study aimed to develop and validate a Random Survival Forest (RSF) model for survival prediction in spinal chordoma patients and compare its performance to the traditional Cox proportional hazards model.
METHODS: Using data from the SEER database (2000-2018), we retrospectively analyzed 679 patients with histologically confirmed spi
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: This paper studies the feasibility of developing a fast and accurate automatic kidney component segmentation method. The proposed method segments the kidney into four components: renal cortex, renal column, renal medulla, and renal pelvis.
METHOD: In this article, we have proposed a highly efficient approach which strategically combines random forests and random ferns methods to segment the kidney into four components: renal cortex, renal column, renal medulla, and renal pelvis. The proposed method is designed following a coarse-to-fine strategy. The initial segmentation applies rand
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.
Detecting and classifying curvilinear structure is important in many image interpretation tasks. We focus on the challenging problem of detecting such structure in mammograms and deciding whether it is normal or abnormal. We adopt a discriminative learning approach based on a Dual-Tree Complex Wavelet representation and random forest classification. We present results of a quantitative comparison of our approach with three leading methods from the literature and with learning-based variants of those methods. We show that our new approach gives significantly better results than any of the other
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.
Genotype-phenotype correlation studies fail to explain the phenotypic diversity in Wilson disease (WD) and the missing link may lie in transcriptomics. Therefore, we performed genome-wide transcriptomic profiling and machine-learning-based random forest modeling (RF) to identify the most important genes that could explain phenotypic variability in WD and reveal the molecular pathogenesis of WD. For this purpose, we used bulk RNA sequencing approaches to include 47 genetically confirmed pediatric hepatic WD patients and controls. We observed 321 differentially expressed genes (DEGs) in WD. Amon
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.
This study aimed to investigate risk factors for adverse cardiovascular events occurring within 90 days of onset in patients with hypertension. We developed a random forest (RF) predictive model and a nomogram predictive model, and validated the performance of these models. Baseline data were retrospectively collected from patients with hypertension treated at our hospital from January 2024 to December 2025. Disease-related risk factors were identified using univariate and multivariate logistic regression analysis, and both a RF model and a nomogram prediction model were developed. Internal mo
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: Semen analysis is a widely accepted laboratory investigation for evaluating male infertility. However, in cases of idiopathic or unexplained male infertility, comprehensive assessment may require blood-based profiling of a reproductive hormone panel-including follicle-stimulating hormone (FSH), luteinizing hormone (LH), prolactin (PRL), and testosterone-to clearly identify endocrine abnormalities that may contribute to infertility. These variables exhibit nonlinear dynamics and multidimensional interdependencies, presenting analytical challenges for conventional statistical approac
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.
Low back pain (LBP) is a leading cause of disability and reduced quality of life globally, with discogenic low back pain (DLBP) accounting for 39% of cases. Accurate diagnosis of LBP etiology is challenging due to the lack of reliable methods. This study aims to improve DLBP diagnostic efficiency using lumbar spine MRI T2 data combined with radiomics and machine learning. This retrospective study analyzed MRI data from 81 DLBP patients and 162 healthy controls. Radiomics features, clinical data, and high-intensity zone (HIZ) imaging features were extracted. The data were divided into four grou
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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: Predicting pain intensity in patients with low back pain (LBP) remains a complex task due to the biopsychosocial nature of pain. Pain intensity is shaped by multifaceted interactions among demographic, lifestyle, and clinical factors.
AIM: This study aimed to predict factors contributing to pain intensity in adults with lower back pain (LBP) using Random Forest (RF) and XGBoost models. It evaluated the association between lifestyle factors and lumbar spine MRI abnormalities, classifying pain intensity into strong (NRS 7-8) and very strong (NRS 9-10) categories among patients with
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: Depression is a prevalent psychological issue among chronic kidney disease (CKD) patients. Such symptoms can greatly affect the physical and mental health and life expectancy of middle-aged and older persons with CKD.
OBJECTIVE: The aim of this study is to develop a depression risk prediction model for CKD patients, laying the scientific groundwork for early intervention.
METHODS: This research utilized data from the 2015 China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), a dataset representative of the Chinese population. The study examined 52 indicators, encompassing soci
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: To explore factors affecting the paid employment of individuals with spinal cord injury (SCI) in South Korea.
METHODS: Data collected from previously and currently community-dwelling adults with SCI (n=538) who responded to the 125-item self-reported International Spinal Cord Injury Survey questionnaire were analyzed using random forest and decision tree modeling.
RESULTS: In total, 75.1% responders were male, 53.9% were unmarried, 90.1% lived with family, and 84.8% received daily living assistance; the most frequent education level was high school or below (56.1%), and the percen
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: The optimization of hospital length of stay (LOS) for tuberculosis (TB) patients remains a critical challenge in healthcare management. This study employs advanced machine learning (ML) techniques to analyze the impact of clinical pharmacist intervention on LOS and identify key predictive factors. Methods: We analyzed 467 tuberculosis cases using a sophisticated ML approach with cross-validation. The model incorporated multiple clinical parameters, including pharmacological data and patient characteristics. Statistical significance was assessed using Mann-Whitney U tests and effect
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/Objectives: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) represents a critical complication in polytrauma patients, characterized by diffuse lung inflammation and bilateral pulmonary infiltrates with mortality rates reaching 45% in intensive care units (ICU). The heterogeneous nature of ARDS and complex clinical presentation in severely injured patients poses substantial diagnostic challenges, necessitating early prediction tools to guide timely interventions. Machine learning (ML) algorithms have emerged as promising approaches for clinical decision support, demonstrating superior pe
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: Understanding the factors associated with survival of tuberculosis (TB) patients is crucial for effective control and prevention efforts. This study aimed to identify the survival factors of TB patients in Iran. METHOD: A historical cohort study was conducted using data from the Iranshahr (Southeast Iran) Tuberculosis Control Program. Stepwise Cox regression, survival tree analysis, and Random Survival Forest (RSF) models were employed to identify survival predictors. The C-index was used for model comparison. RESULT: Of the 3429 TB patients (2016-2021), 292 (8.5%) died. Stepwise C
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: Patients with acute tubular necrosis (ATN) not only have severe renal failure, but also have many comorbidities, which can be life-threatening and require timely treatment. Identifying the influencing factors of ATN and taking appropriate interventions can effectively shorten the duration of the disease to reduce mortality and improve patient prognosis. Methods: Mortality prediction models were constructed by using the random survival forest (RSF) algorithm and the Cox regression. Next, the performance of both models was assessed by the out-of-bag (OOB) error rate, the integrated b
Полный текст 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.
Ozone has been reported to increase despite nitrogen oxides reductions during the COVID-19 pandemic, and ozone formation needs to be revisited using volatile organic compounds (VOCs), which are rarely measured during the pandemic. Here, a total of 98 VOCs species were monitored in an economy-active city in China from January 2021 to August 2022 to assess contributions to ozone formation during the pandemic. Total VOCs concentrations were 35.55 ± 21.47 ppb during the entire period, among which alkanes account for the largest fraction (13.78 ppb, 38.0%), followed by aromatics (6.16 ppb, 16.8%) 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.
Few studies have considered the impacts of sample size and sample ratio of presence and absence points on the results of random forest (RF) testing. We applied this technique for the prediction of the spatial distribution of snail habitats based on a total of 15,000 sample points (5,000 presence samples and 10,000 control points). RF models were built using seven different sample ratios (1:1, 1:2, 1:3, 1:4, 2:1, 3:1, and 4:1) and the optimal ratio was identified via the Area Under the Curve (AUC) statistic. The impact of sample size was compared by RF models under the optimal ratio and the opt
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2022eng
Tinnitus is the conscious perception of a phantom sound in absence of an external or internal stimulus. More than 1 in 7 adults in the EU experience tinnitus and for a large proportion of them tinnitus is an intrusive, persistent, and disabling condition, which impairs their life quality. Therefore, tinnitus is posed as a major global burden, which requires a precision-medicine approach in terms of treatments that are tailored to individual patients, due to its high heterogeneity. UNITI is a research and innovation project which aims towards this goal, unifying treatments and interventions for
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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: Transfusion is a common complication of Percutaneous Coronary Intervention (PCI) and is associated with adverse short and long term outcomes. There is no risk model for identifying patients most likely to receive transfusion after PCI. The objective of our study was to develop and validate a tool for predicting receipt of blood transfusion in patients undergoing contemporary PCI.
METHODS: Random forest models were developed utilizing 45 pre-procedural clinical and laboratory variables to estimate the receipt of transfusion in patients undergoing PCI. The most influential variables
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: Groundwater resources in Chennai, Tamil Nadu, India are under increased stress due to rapid urbanization, erratic monsoon patterns and largely unregulated groundwater extraction. Addressing this challenge requires not only continuous monitoring but also accurate forecasting of groundwater fluctuations.
METHODS: This study presents a data driven framework that combines Internet of Things (IoT) enabled sensing with Machine Learning model. Real-time measurements such as groundwater depth, rainfall, temperature, and soil moisture are combined with historical hydro-meteorological dat
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.