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: 102 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 376 с найденным полным текстом
BMC medical informatics and decision making2026eng
BACKGROUND: Classification of paediatric respiratory diseases is important for timely diagnosis and decision-making. Real-world clinical data is often compounded by challenges of data leaking, class imbalance, and high dimensional data modalities, which might compromise the reliability, methodological rigour, and interpretability of the model. METHODS: This research work introduces a leakage-controlled and explainable machine learning model for multiclass classification of respiratory diseases in children namely Bronchitis, Bronchopneumonia, Upper Respiratory Tract Infection (URTI), and Wheeze
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.
Rabies is an important but often neglected zoonotic disease with significant public health, veterinary, and economic impacts. Inadequate surveillance and diagnostic resources in low- and middle-income countries impede its effective public health responses. This study demonstrates the use of an extreme gradient boosting (XGB) technique for animal rabies risk assessment in endemic areas of Haiti with limited diagnostic resources. We employed spatiotemporal clustering and trend analysis techniques to assess rabies status across large geographic areas. The XGB model achieved high specificity (0.99
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: Aging is a complex biological process characterized by progressive functional decline across multiple physiological systems, and biological age provides a more accurate reflection of an individual's aging status than chronological age. Dietary antioxidants represent key modifiable targets for delaying aging; however, existing studies lack systematic screening and precise identification of core antioxidant components, and traditional statistical methods have inherent limitations in handling complex associations within high-dimensional dietary data. This study aimed to develop an int
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: This study aimed to systematically evaluate the predictive performance and methodological characteristics of machine learning-based models for predicting progression to severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia (SMPP) in pediatric patients.
METHODS: A comprehensive literature search was conducted in PubMed, EMBASE, Web of Science, Cochrane Library, CNKI, and Wanfang databases from inception to November 2025 to identify studies developing or validating prediction models for SMPP in children. Data on study characteristics, modeling algorithms, predictors, and performance metrics were e
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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 establish disease prediction models using 6 distinct machines learning algorithms, and to screen diagnostic markers for systemic lupus erythematosus(SLE) by detecting platelet aggregation rates via platelet aggregation assays and comparing their differences between SLE patients and healthy controls.
METHODS: A cross-sectional study design was adopted, retrospective data were gathered from 123 female patients diagnosed with SLE who attended Sichuan Provincial People's Hospital between July 2022 and July 2025, alongside data from 64 female healthy controls. Platelet aggregation ra
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.
In this study, we developed ML algorithms to predict fragility fractures, considering the occurrence of fractures at different skeletal sites, using the data from the Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos) with participants aged 50 years or older. We considered 73 baseline features, and the outcome was the first incidence of fracture at any of the following sites: hip, spine, pelvis, ribs, shoulder, and forearm. The ML algorithms were evaluated in terms of the ROC_AUC. SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis was performed to identify the important features and to investigate the
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: The study aimed to develop interpretable machine learning models for the identification of idiopathic central precocious puberty (ICPP) in girls, without the need for the expensive and time-consuming gonadotropin-releasing hormone (GnRH) stimulation test, which is currently the gold standard for diagnosing ICPP.
METHODS: A total of 246 female paediatric patients who had secondary sexual characteristics before 8 years old and had taken a GnRH stimulation test were randomly divided into a training set (172 patients, 70%) and a validation set (74 patients, 30%). Characteristic parame
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: Ovarian endometriomas impair ovarian reserve and fertility in women of reproductive age. Ethanol sclerotherapy is a fertility-preserving alternative to surgery. Nonetheless, predicting cumulative live birth rates after in vitro fertilization remains challenging. This study aimed to develop and validate a machine learning model for predicting the cumulative live birth rate in women with endometriomas who underwent alcohol sclerotherapy followed by assisted reproduction.
METHODS: This retrospective cohort study included 194 patients with ovarian endometriomas who underwent ultrasoun
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.
Coronary heart disease is one of the leading causes of global death. Early detection and accurate risk assessment are critical for improving patient health and reducing fatality rates. Recently, machine learning has emerged as a powerful approach for predicting heart disease by analyzing clinical data, which enables timely intervention and personalized treatment. Hence, this study aims to propose a reliable model for predicting coronary heart disease that integrates multi-source heart disease data with various machine learning models. This study employs heart disease datasets from four separat
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.
Retained placenta (RP) is a common postpartum disorder in dairy cows that significantly impairs reproductive performance and farm profitability. This study aimed to identify key risk factors and develop a robust machine learning (ML)-based predictive model for RP in Holstein cows using routinely collected farm data. Pearson correlation analysis confirmed no significant multicollinearity (|r| < 0.8) among the retained features. Seven algorithms - Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), Logistic Re
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: Physically inactive older adults represent a high-risk group for depression. However, whether dietary antioxidant intake profiles can help stratify depression risk within this population has not been well established. This study aims to evaluate the predictive ability of dietary antioxidant intake for depression risk in physically inactive adults aged 60 and older using machine learning methods.
METHODS: This study utilized data from the 2007-2010 and 2017-2018 cycles of the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), including 2,496 physically inactive adults aged
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: Nasogastric tube (NGT) feeding is a common method for providing enteral nutrition to patients with acute ischemic stroke (AIS) and dysphagia. However, prolonged NGT dependence contributes to adverse clinical consequences. Early identification of patients who may develop persistent NGT dependence remains challenging.
METHODS: A total of 852 AIS patients requiring NGT were included and allocated to the training (n = 596) and internal validation (n = 256) sets. Predictor selection utilized least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, the eXtreme Gradient Boosti
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.
Blood transfusion is common during pediatric craniosynostosis surgery; however, transfusion volumes and use of cell salvage systems can vary considerably. To support preoperative transfusion planning in patients undergoing craniectomy for craniosynostosis, we developed and internally validated machine learning (ML) models to predict perioperative transfusion risks and transfusion volumes in this patient population. Data from eligible patients ≤36 months of age from the NSQIP® Pediatric dataset were included for modeling. A classifier pipeline was developed to predict probabilities associated w
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.
BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) exhibits substantial diagnostic overlap with other autoimmune diseases that share similar pathological features, leading to redundant testing and limited diagnostic specificity. Therefore, there is an urgent need to identify critical clinical indicators with high diagnostic and predictive value to improve both diagnostic efficiency and accuracy.
METHODS: To address this challenge, we propose a multidimensional embedded feature selection framework based on ensemble learning. This framework integrates Gradient Boosted Decision Trees (GBDT) and Logistic Regr
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.
Breast cancer recurrence remains a major clinical challenge, significantly influencing long-term survival and treatment planning. Accurate early prediction is hindered by heterogeneous clinical factors, imbalanced datasets, and the distributed nature of medical records stored across hospitals, registries, and laboratories. To address these challenges, this study proposes a MapReduce-aligned hybrid framework that combine with distributed Spark-based Gradient Boosted Trees, denoising autoencoder (AE)-derived latent representations, calibrated XGBoost, and deep tabular framework (FT-Transformer 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.
High-dimensional longitudinal data present significant analytical challenges due to intricate within-subject correlations and an overwhelming ratio of predictors to observations. To address these challenges, we introduce Mixed-Effect Gradient Boosting (MEGB), a novel R package that synergises gradient boosting with mixed-effects modelling to simultaneously account for population-level fixed effects and subject-specific random variability. MEGB provides a unified framework for analysing repeated measures data that accommodates complex covariance structures while harnessing gradient boosting's i
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.
AI algorithms, in drug discovery, support target identification by recognizing biological patterns and molecular interactions linked to disease mechanisms. They further aid in lead compound optimization, virtual screening of large chemical libraries, and do drug design, thereby reducing time and cost constraints traditionally associated with laboratory-based approaches. This research proposes a novel framework that integrates the Framingham Heart Study (FHS)—a gold standard longitudinal dataset in cardiovascular research—with advanced machine learning (ML), deep learning (DL), and explainable
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: In this study, we attempted to select the optimum cases for a prostate biopsy based on routine laboratory test results in addition to prostate-specific antigen (PSA) blood test using H2O automated machine learning (AutoML) software, which includes many common machine learning algorithms.
METHODS: The study included 737 patients (46-88 years old). Routine laboratory measurements were used to train machine learning models using H2O AutoML. We created a model that classifies prostate biopsy results as malignant or benign. The performance of the best model was evaluated using the area
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: β-thalassemia poses a considerable public health burden in Bangladesh, where a high carrier frequency underlies widespread disease risk. It is necessary to distinguish β-thalassemia trait (βTT) and iron deficiency anemia (IDA) to ensure genetic counseling and enable effective prevention strategies. Despite the availability of various discriminant formulas and machine learning algorithms (MLAs), their comparative diagnostic performance within the Bangladeshi population has not been comprehensively investigated. This study aimed to assess different discriminant formulas and ML models
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: To develop and evaluate a machine learning (ML)-based model for predicting keratoconus (KCN) progression in an Iranian cohort.
METHODS: This retrospective study included 1,000 eyes of 529 patients with KCN (mean age: 31.1±8.0 years; 63.3% male) with two ocular examinations at least six months apart (mean interval: 71.1±41.7 months) and no prior corneal surgery. Progression was defined by a composite criterion: ≥1.00 D increase in KmaxF or anterior astigmatism, ≥25 μm corneal thinning, or ≥0.42 increase in Belin/Ambrosio D-index. Three XGBoost-based algorithms were developed: (1) 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.