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
5337 публикаций
Поиск: 338 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1392 с найденным полным текстом
Frontiers in cell and developmental biology2022eng
The etiologies and pathogenesis of dilated cardiomyopathy (DCM) with heart failure (HF) remain to be defined. Thus, exploring specific diagnosis biomarkers and mechanisms is urgently needed to improve this situation. In this study, three gene expression profiling datasets (GSE29819, GSE21610, GSE17800) and one single-cell RNA sequencing dataset (GSE95140) were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. GSE29819 and GSE21610 were combined into the training group, while GSE17800 was the test group. We used the weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) and identified fif
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.
OBJECTIVE: The diagnosis of benign lesions of the vocal fold (BLVF) is still challenging. The analysis of the acoustic signals through the implementation of machine learning models can be a viable solution aimed at offering support for clinical diagnosis.
MATERIALS AND METHODS: In this study, a support vector machine was trained and cross-validated (10-fold cross-validation) using 138 features extracted from the acoustic signals of 418 patients with polyps, nodules, oedema, and cysts. The model's performance was presented as accuracy and average F1-score. The results were also analysed in mal
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Chronic kidney disease (CKD) is a systemic condition that leads to progressive renal failure and metabolic imbalances that may be detected in the keratinized bio-tissues of the body such as fingernails. Nevertheless, still its early detection is difficult due to the invasive nature of current clinical screening approaches. This research paper provides a precise, non-invasive, and AI-enhanced diagnostic model of CKD screening through the combination of Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) and the cutting-edge ensemble machine learning to determine the elemental patterns of fingernail bio
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: Approximately 30% of patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) develop delayed cerebral ischemia (DCI). DCI is associated with increased mortality and persistent neurological deficits. This study aimed to analyze heart rate variability (HRV) data from patients with aSAH using machine learning to evaluate whether specific patterns could be found in patients developing DCI.
MATERIAL & METHODS: This is an extended, in-depth analysis of all HRV data from a previous study wherein HRV data were collected prospectively from a cohort of 64 patients with aSAH admitted to Sahl
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.
OBJECTIVES: To develop an accurate machine learning (ML) predictive model incorporating patient, fracture, and trauma characteristics to identify individual patients at risk of an (occult) PMF.
METHODS: Databases of 2 studies including patients with TSFs from 2 Level 1 trauma centers were combined for analysis. Using ten-fold cross-validation, 4 supervised ML algorithms were trained in recognizing patterns associated with PMFs: (1) Bayes point machine; (2) support vector machine; (3) neural network; and (4) boosted decision tree. Performance of each ML algorithm was evaluated and compared bas
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.
This study aimed to integrate multiple datasets for the identification of atrial fibrillation (AF)-related differentially expressed genes (DEGs), analyze their underlying mechanisms through functional enrichment and machine learning, construct diagnostic models, and explore immune-metabolic interactions to provide novel biomarkers and theoretical foundations. Gene expression datasets were integrated and normalized, with batch effects removed using principal component analysis. Differential expression analysis, functional enrichment analysis (Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Ge
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
Salmonellosis is one of the most common foodborne diseases worldwide, with the ability to infect humans and animals. Antimicrobial resistance (AMR) and, particularly, multidrug resistance (MDR) among Salmonella enterica poses a risk to human health. Antimicrobial use (AMU) regulations in livestock have been implemented to reduce AMR and MDR in foodborne pathogens. In this study, we used an integrated machine learning approach to investigate Salmonella AMR and MDR patterns before and after the implementation of AMU restrictions in agriculture in the United States. For this purpose, Salmonella i
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.
Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico2024eng
BACKGROUND: Metastasis has been documented as an independent and significant prognostic feature of lung adenocarcinoma (LUAD) patients. However, the underlying genetic and molecular mechanisms responsible for LUAD metastasis and their prognostic significance are not exactly defined.
METHODS: The single-cell transcriptomic profiles of primary and metastatic LUAD samples were integrated as a whole dataset. Enrichment analysis and pseudotime trajectory analysis were performed to illustrate the cellular origins and changes during the metastatic process. The LUAD metastasis-related genes (LMRGs) m
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: High sodium intake (HSI) is one of the risk factors for gastric cancer. China, Japan, Republic of Korea, and Mongolia are among the countries with the highest gastric cancer incidence worldwide. This study aimed to assess the burden of gastric cancer linked to HSI in these four countries from 1990 to 2021, and to project future trends.
METHODS: The 2021 Global Burden of Disease (GBD) database was used to analyze trends in HSI-related gastric cancer burden and differences by age and sex in the four countries. Trend changes were evaluated using Joinpoint regression. Decomposition an
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: Rheumatoid arthritis (RA) poses a significant global health burden, especially among individuals aged 60 and older. This study analyzes RA burden trends using 2021 Global Burden of Disease (GBD) data.
METHODS: Utilizing the GBD 2021 data, we extracted detailed metric on RA incidence, prevalence, mortality, and disability-adjusted life years (DALYs) specifically for those aged 60 and above. Linear regression analysis was applied to calculate the overall average annual percentage change (AAPC) spanning from 1990 to 2021. Furthermore, Joinpoint regression was employed to identify the
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.
The differential diagnosis of Parkinson's disease and multiple system atrophy can be challenging, especially in the early stages of the diseases. We developed a proteomic profiling strategy for parkinsonian diseases using mass spectrometry analysis for magnetic-bead-based enrichment of cerebrospinal fluid peptides/proteins and subsequent multivariate statistical analysis. Cerebrospinal fluid was obtained from 37 patients diagnosed with Parkinson's disease, 32 patients diagnosed with multiple system atrophy, and 26 patients diagnosed with other neurological diseases as controls. The samples wer
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.
INTRODUCTION: With rapid population aging in China, depression among middle-aged and older adults has become a major public health concern. Chronic pain and sociodemographic factors are closely associated with depressive symptoms, yet their combined and heterogeneous effects are difficult to capture using traditional analytical approaches. Interpretable machine learning provides a framework to explore depression-related risk patterns within a biopsychosocial perspective.
METHODS: Data were obtained from seven waves of the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS, 2011-2020), inc
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.
Gold nanoparticles (AuNPs) exhibit size-dependent environmental behaviors and bioaccumulation risks, necessitating precise characterization of their hydrodynamic dimensions and concentrations for toxicity assessment. Existing analytical platforms are limited in their ability to perform efficient multidimensional analysis due to time-consuming procedures and the reliance on large, costly equipment. Herein, we developed a multiemission fluorescence sensing array that assisted with machine learning analysis for the simultaneous size discrimination and quantification of AuNPs. The sensor integrate
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: Hypokalaemia is a side-effect of diuretics. We aimed to use machine learning to identify features predicting hypokalaemia risk in hypertensive patients.
METHODS: Participants with hypertension in the United States National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2018 were included for analysis. To select the most suitable algorithm, we tested and evaluated five machine learning algorithms commonly employed in epidemiological studies: Logistic Regression, k-Nearest Neighbor, Random Forest, Recursive Partitioning and Regression Trees, and eXtreme Gradient Boosting. These algori
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: Macrophage–myofibroblast transition (MMT) promotes tumor progression. Studies have primarily emphasized macrophage-intrinsic regulation; however, whether lung adenocarcinoma (LUAD) cells actively drive MMT in tumor-associated macrophages (TAMs) remains unclear. METHODS: We integrated LUAD single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) and bulk transcriptomic datasets, applying MMT-infiltration-stratified differential analysis to identify tumor cell-derived upstream regulators of MMT. Multiple machine learning algorithms were used to construct an MMT-related risk score. SHAP analysis priori
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: Oxaliplatin resistance significantly impairs therapeutic outcomes in colorectal cancer. However, reliable diagnostic markers for early detection of resistance remain limited. This study aimed to identify novel diagnostic signatures through integrative bioinformatics and machine learning approaches.
METHODS: We performed comprehensive bioinformatics analyses combining transcriptomics data from multiple cohorts. The diagnostic signatures were identified and validated using machine learning algorithms. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) was employed to explore resis
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: Detection of early osteoarthritis (EOA) of the knee is crucial for effective management and improved outcomes. This study investigated the application of machine learning techniques to single-leg standing (SLS) kinematics to classify and predict EOA. (1) To identify distinct groups based on SLS kinematic patterns using unsupervised learning algorithms, (2) to develop supervised learning models to predict EOA status, and (3) to identify the most influential kinematic variables associated with EOA.
METHODS: Total 43 manufacturing workers (86 legs) aged 40-70 years were evaluated. The
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 aimed to identify potential diagnostic biomarkers for systemic lupus erythematosus (SLE) using metabolomics approaches and machine learning algorithms, and to evaluate therapeutic targets for SLE treatment.
METHODS: Serum samples from 44 SLE patients with lupus nephritis, 40 rheumatoid arthritis patients, 39 primary Sjögren's syndrome patients, and matched healthy controls were analyzed using ultra-performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (UPLC-HRMS). Eight machine learning algorithms were employed to establish diagnostic models. Partial least
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.
INTRODUCTION: Information asymmetry between bank managers and external stakeholders is a common relationship between financial-statement fraud and banking instability.
METHODS: This study combines an AI-augmented forensic accounting framework with voluntary disclosure, banking stability indicators, and exploratory machine learning (ML) approaches. The study integrates fixed-effects regression with Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, Isolation Forest, and SHAP-based explainability using panel data from the whole population of seven banks listed on the Palestine Exchange (2019-2025).
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.
Johne's disease (JD) is an infectious bacterial disease (Mycobacterium avium ssp. paratuberculosis) that primarily affects the intestinal tract and associated lymph nodes of ruminants, especially in cattle. It is both a herd-level problem and an individual animal problem, as much of the infection is subclinical. This disease has a significant impact due to drastic production losses and early culling of animals. Here, we used MALDI-TOF MS for diagnostic screening of JD state from serum samples collected in the panhandle of Texas. We used several machine learning algorithms for observing pattern
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.