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
4073 публикаций
Поиск: 431 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 376 с найденным полным текстом
С учетом наличия новых методов лечения продолжительность терапии (DOT) сокращается с каждым увеличением линии лечения японских пациентов с множественной миеломой (MM). Цель этого исследования заключалась в выявлении факторов, которые сокращают DT у пациентов с MM с использованием процедуры машинного обучения (ML) из базы данных Medical Data Vision (MDV). 2003 в адрес 2022. Пациенты≥18 y) с недавно поставленным диагнозом MM, имеющим право на трансплантацию (продолжение первой линии терапии), или с рецидивом или рефракторным MM (продолжение второй или третьей строки терапии). Для выявления важны
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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: Many of the studies in causal inference using propensity scores relied on binary treatments where it is estimated by logistic regression or machine learning algorithms. Since 2000s, attention has been given for multiple values (categorical) and continuous treatments and the propensity score associated with such treatments is called generalized propensity score (GPS). However, there is scant literature on the use of count treatments in causal inference. Besides, effective sample size, after weighting, along with other methods has not been practiced for GPS model performance measure.
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: The COVID-19 pandemic is probably the greatest health catastrophe of the modern era. Spain's health care system has been exposed to uncontrollable numbers of patients over a short period, causing the system to collapse. Given that diagnosis is not immediate, and there is no effective treatment for COVID-19, other tools have had to be developed to identify patients at the risk of severe disease complications and thus optimize material and human resources in health care. There are no tools to identify patients who have a worse prognosis than others.
OBJECTIVE: This study aimed to pr
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: Nonhome discharge (NHD) after lower extremity bypass is associated with discharge delays, increased postdischarge complications, and reduced patient quality of life. Accurate risk assessment would enhance shared decision-making, preoperative optimization, and discharge planning.
METHODS: Adult patients in a statewide vascular surgery registry who underwent lower extremity bypass from January 2016 to December 2023 were analyzed. The primary outcome was NHD, defined as discharge to rehabilitation, acute care facility, nursing home/extended care, hospice, assisted living, or leaving
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: Given the increasingly aging population, precise prognostic models are essential for optimizing postoperative care in patients with late-onset colorectal cancer (LOCRC). Inflammatory, immune, and nutritional factors, along with the Naples prognostic score (NPS), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), and clinicopathological variables, are emerging as predictors of postoperative outcomes in patients with LOCRC. In order to overcome traditional statistical limitations in prognosis, this study aimed to evaluate NPS, PLR, and clinicopathological variables as prognostic factors for LOCRC a
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: Diabetic kidney disease (DKD) represents the predominant form of chronic kidney disease (CKD) linked with diabetes mellitus. The application of artificial intelligence holds promise for delaying renal deterioration and decreasing treatment expenses by facilitating early detection and intervention. This is contingent upon the development of an efficient and user-friendly model for predicting DKD risk in diabetic individuals. In this study, leveraging extensive clinical datasets, we sought to develop and validate a predictive model employing machine learning techniques to assess 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: Acute appendicitis (AAp) is a prevalent medical condition characterized by inflammation of the appendix that frequently necessitates urgent surgical procedures. Approximately two-thirds of patients with AAp exhibit characteristic signs and symptoms; hence, negative AAp and complicated AAp are the primary concerns in research on AAp. In other terms, further investigations and algorithms are required for at least one third of patients to predict the clinical condition and distinguish them from uncomplicated patients with AAp.
AIM: To use a Stochastic Gradient Boosting (SGB)-based ma
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: Minor head trauma is a frequent cause of emergency department visits, early identification and prediction of mild traumatic brain injury (mTBI) patients with abnormal brain lesions are vital for minimizing unnecessary computed tomography (CT) scans, reducing radiation exposure, and ensuring timely effective treatment and care. This study aims to develop and validate an interpretable machine learning (ML) prediction model using routine laboratory data for guiding clinical decisions on CT scan use in mTBI patients.
METHODS: We conducted a multicentre study in China including data fr
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.
Immune Checkpoint Inhibitor (ICI)-related cardiotoxicity has a high mortality rate, making early prediction crucial for improving patient prognosis. However, early prediction models are currently lacking in clinical practice. This study aims to develop an early prediction model for ICI-related cardiotoxicity using the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm. Retrospective analysis was conducted on patients who received ICI therapy between January 2020 and December 2023. The population was categorized into a cardiotoxicity group and a non-cardiotoxicity group based on the presence of card
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
AIM: To develop and validate a machine learning-based automated computational framework using periapical radiographs for the detection, segmentation and classification of root canal curvature in mandibular premolars with single canals, and to evaluate the contribution of geometric and deep learning features towards diagnostic performance.
METHODOLOGY: A retrospective cross-sectional study was performed using 1644 periapical images of mandibular premolars. A four-stage multi-model framework was proposed using a single fixed 10-fold cross-validation partition applied consistently across all fou
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.
Sjögren's Syndrome (SS) is a long-term autoimmune disorder marked by damage to exocrine glands and irregularities in the immune system. Currently, there is a significant lack of effective diagnostic biomarkers and targeted therapeutic options for this disorder. This research aimed to identify molecular biomarkers that could be used for SS diagnosis and to explore therapeutic candidates that could address current clinical needs. Multiple public datasets (GSE84844, GSE40611, GSE7451, GSE208260) were retrieved from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, including samples of salivary glands,
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.
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a metabolic disorder with clinical heterogeneity. PCOS women with non-hyperandrogenemia (NA) might be misdiagnosed due to a lack of diagnostic markers. This study aims to systematically analyze the differences in steroid hormones between PCOS women with hyperandrogenemia (HA) and NA, and to screen classification diagnosis models for PCOS. The serum samples from 54 HA-PCOS, 79 NA-PCOS and 60 control women (Non-PCOS) aged between 18 and 35 were measured by an integrated steroid hormone-targeted quantification assay using LC-MS/MS. The levels of serum androgens
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: Individual lifestyle varies in the real world, and the comparative efficacy of lifestyles to preserve renal function remains indeterminate. We aimed to systematically compare the effects of lifestyles on chronic kidney disease (CKD) incidence, and establish a lifestyle scoring system for CKD risk identification.
METHODS: Using the data of the UK Biobank cohort, we included 470,778 participants who were free of CKD at the baseline. We harnessed the light gradient boosting machine algorithm to rank the importance of 37 lifestyle factors (such as dietary patterns, physical activity (
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: Early identification of Alzheimer's disease or mild cognitive impairment can help guide direct prevention and supportive treatments, improve outcomes, and reduce medical costs. Existing advanced diagnostic tools are mostly based on neuroimaging and suffer from certain problems in cost, reliability, repeatability, accessibility, ease of use, and clinical integration. To address these problems, we developed, evaluated, and implemented an early diagnostic tool using machine learning and non-imaging factors.
METHODS AND RESULTS: A total of 654 participants aged 65 or older from the Nu
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: Stroke-associated pneumonia (SAP) contributes to high mortality rates in spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH) populations. Accurate prediction and early intervention of SAP are associated with prognosis. None of the previously developed predictive scoring systems are widely accepted. We aimed to derive and validate novel supervised machine learning (ML) models to predict SAP events in supratentorial sICH populations.
METHODS: The data of eligible supratentorial sICH individuals were extracted from the Risa-MIS-ICH database and split into training, internal validation, and e
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: Idiopathic inflammatory myopathies (IIM) are a class of autoimmune diseases with high heterogeneity that can be divided into different subtypes based on clinical manifestations and myositis-specific autoantibodies (MSAs). However, even in each IIM subtype, the clinical symptoms and prognoses of patients are very different. Thus, the identification of more potential biomarkers associated with IIM classification, clinical symptoms, and prognosis is urgently needed.
METHODS: Plasma and urine samples from 79 newly diagnosed IIM patients (mean disease duration 4 months) and 52 normal c
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: Mutations in CTNNB1 are recognized oncogenic drivers of hepatocellular carcinoma (HCC); however, the downstream effector molecules and their prognostic significance remain incompletely defined. In this study, we developed a mutant CTNNB1 gene signature (MCGS) to predict CTNNB1 mutation status and to evaluate the prognostic relevance of the constituent genes.
METHODS: Hydrodynamic tail vein injection mouse models of HCC were generated by co-expressing Sleeping Beauty transposon/transposase and mutant CTNNB1 with either AKT-c-Myc or AKT-NRASG12V, followed by RNA sequencing of tumor
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.
OBJECTIVE: This study determines whether a machine-learning model integrating sonographic biometry with maternal clinical parameters improves prediction of large-for-gestational-age (LGA) compared with Hadlock's EFW formula.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study including all singleton live births at ≥32 gestational weeks at a tertiary medical center. Predictors comprised biparietal diameter, abdominal circumference, femur length, maternal demographics and anthropometrics, obstetric history, chronic and gestational morbidity, and glucose values from screening and diagnosis. A Cat
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.
Right ventricular (RV) end-diastolic volume (RVEDV) and ejection fraction (RVEF) by cardiac MRI (cMRI) guide management in chronic pulmonary regurgitation (PR). Two-dimensional echocardiography suboptimally correlate with RV volumes. This study tested whether combination of guideline-directed RV measures in a machine learning (ML) framework improves quantitative assessment of RVEDV and RVEF. RV measurements were obtained on subjects with > mild PR who had cMRI and echocardiogram within 90 days. A gradient-boosted trees algorithm predicted cMRI RV dilation (RVEDV > 160 ml/m2) and RV dysfunction
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 AND AIMS: Personalized antihypertensive drug selection is essential for optimizing hypertension management. The study aimed to develop a machine learning (ML) model to predict individual blood pressure (BP) responses to different antihypertensive medications.
METHODS AND RESULTS: We used data from a pragmatic, cluster-randomized trial on hypertension management in China. Each patient's multiple visit records were included, and two consecutive visits were paired as the index and subsequent visits. The least absolute shrinkage and selection operator method was used to select index vi
СтатьяПоддержка 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.