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
20269 публикаций
Поиск: 164 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 983 с найденным полным текстом
The accurate diagnosis of keratoconus, especially in its early stages of development, allows one to utilise timely and proper treatment strategies for slowing the progression of the disease and provide visual rehabilitation. Various keratometry indices and classifications for quantifying the severity of keratoconus have been developed. Today, many of them involve the use of the latest methods of computer processing and data analysis. The main purpose of this work was to develop a machine-learning-based algorithm to precisely determine the stage of keratoconus, allowing optimal management of pa
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 AND PURPOSE: Many elderly patients are unable to actively stand up by themselves and have contraindications to performing the head-up tilt test (HUTT). We aimed to develop screening algorithms for diagnosing orthostatic hypotension (OH) before performing the HUTT.
METHODS: This study recruited 663 patients with orthostatic intolerance (78 with and 585 without OH, as confirmed by the HUTT) and compared their clinical characteristics. Univariate and multivariate analyses were performed to investigate potential predictors of an OH diagnosis. Machine-learning algorithms were applied to
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.
OBJECTIVES: Predictors for unfavorable treatment outcome in major depressive disorder (MDD) applicable for treatment selection are still lacking. The database of a longitudinal multicenter study on 1079 acutely depressed patients, performed by the German research network on depression (GRND), allows supervised and unsupervised learning to further elucidate the interplay of clinical and psycho-sociodemographic variables and their predictive impact on treatment outcome phenotypes.
EXPERIMENTAL PROCEDURES: Treatment response was defined by a change of HAM-D 17-item baseline score ≥50% and remiss
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.
Patients with schizophrenia have been shown to have an increased risk for physical violence. While certain features have been identified as risk factors, it has been difficult to integrate these variables to identify violent patients. The present study thus attempts to develop a clinically-relevant predictive tool. In a population of 275 schizophrenia patients, we identified 103 participants as violent and 172 as non-violent through electronic medical documentation, and conducted cross-sectional assessments to identify demographic, clinical, and sociocultural variables. Using these predictors,
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: Coronavirus disease 2019 (COVID-19), a global public health crisis, continues to pose challenges despite preventive measures. The daily rise in COVID-19 cases is concerning, and the testing process is both time-consuming and costly. While several models have been created to predict mortality in COVID-19 patients, only a few have shown sufficient accuracy. Machine learning algorithms offer a promising approach to data-driven prediction of clinical outcomes, surpassing traditional statistical modeling. Leveraging machine learning (ML) algorithms could potentially provide a solution f
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: Histomorphometry is currently the gold standard for bone microarchitectural examinations. This relies on two-dimensional (2D) sections to deduce the spatial properties of structures. Micromorphometric parameters are calculated from these sections based on the assumption of a plate-like 3D microarchitecture, resulting in the loss of 3D structure due to the destructive nature of classical histological processing.
MATERIALS AND METHODS: To overcome the limitation of histomorphometry and reconstruct the 3D architecture of bone core biopsy samples from 2D histological sections, bone co
СтатьяОбзорПолный 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: The study aimed to develop and validate machine learning models for case difficulty prediction in endodontic microsurgery, assisting clinicians in preoperative analysis.
METHODS: The cone-beam computed tomographic images were collected from 261 patients with 341 teeth and used for radiographic examination and measurement. Through linear regression (LR), support vector regression (SVR), and extreme gradient boosting (XGBoost) algorithms, four models were established according to different loss functions, including the L1-loss LR model, L2-loss LR model, SVR model and XGBoost model.
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.
Keratoconus is a noninflammatory disease characterized by thinning and bulging of the cornea, generally appearing during adolescence and slowly progressing, causing vision impairment. However, the detection of keratoconus remains difficult in the early stages of the disease because the patient does not feel any pain. Therefore, the development of a method for detecting this disease based on machine and deep learning methods is necessary for early detection in order to provide the appropriate treatment as early as possible to patients. Thus, the objective of this work is to determine the most r
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
The global incidence of cancer-related diseases and mortality continues to rise, making early and accurate diagnosis crucial for effective treatment. A key step in cancer treatment is the identification and removal of tumorous tissue, which is subsequently analyzed through pathological examinations. However, traditional pathology reports can take several weeks or even months to be processed. To expedite diagnosis, this study employs microwave measurement techniques to distinguish between healthy and cancerous colon tissue samples. The free-space measurement method is selected due to its suitab
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: The digital transformation of higher education has intensified the need to assess and enhance the digital competencies of university faculty. This study analyzed the effectiveness of various machine learning algorithms in predicting levels of faculty digital competence based on socio-educational variables. The objective was to develop an advanced predictive model, applied to faculty members from the State University of Milagro and the Technical University of Manabí.
METHODS: A quantitative approach was adopted, with a cross-sectional correlational design. Digital competencies were
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.
A state-of-the-art, robust classification model using artificial intelligence (AI) algorithms was developed in this study to estimate the gold ore classes based on trace elements measured by inductively coupled plasma (ICP). This approach involves the utilisation of stand-alone machine learning (ML) algorithms integrated within a committee machine (CM) framework. To this end, 19 trace elements including arsenic, bismuth, cadmium, cobalt, chromium, copper, iron, mercury, manganese, molybdenum, nickel, lead, antimony, selenium, tin, strontium, thorium, uranium and zinc acquired from eight drill
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 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.
Voltage instability poses a significant challenge by limiting power system operation and transmission capacity. Rapid detection and effective corrective actions are essential to prevent voltage collapse. However, traditional methods for assessing voltage security margins are computationally intensive and often impractical for real-time applications. This study addresses voltage stability assessment in power systems using machine learning (ML) to overcome the computational limitations of traditional methods. By employing Linear Regression (LR), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and Su
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: The capability to accurately predict the ejection fraction (EF) from an electrocardiogram (ECG) holds significant and valuable clinical implications. Various algorithms based on ECG images are currently being evaluated, with most methods requiring raw signal data from ECG devices. In this study, our objective was to train and validate a neural network on a readily available ECG trace image graph to determine the presence or absence of left ventricular dysfunction (LVD).
METHODS: 12-lead ECG trace images paired with their echocardiogram reports performed on the same day were sele
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: Breast cancer-related lymphedema (BCRL) is one of the common complications after breast cancer surgery. It can easily lead to limb swelling, deformation and upper limb dysfunction, which has a serious impact on the physical and mental health and quality of life of patients. Previous studies have mostly used statistical methods such as linear regression and logistic regression to analyze the influencing factors, but all of them have certain limitations. Machine learning (ML) is an important branch of artificial intelligence, which can effectively overcome the problems of multivariat
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
Cardiovascular Diseases (CVDs) present a substantial global health burden, with tobacco use as a major risk factor. While extensive research has identified several risk factors for CVDs, there is a gap in predictive models that account for a combination of clinical factors, lifestyle factors, and other determinants in order to predict CVD risk. In addition, existing studies tend to overlook the interactions among risk factors within high-risk populations, such as tobacco users. In this study, we examined phenotype data from over 15,000 tobacco users from the UK Biobank dataset to investigate w
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: Predicting the risk of osteoporotic fractures is vital for prevention. Traditional methods such as the Fracture Risk Assessment Tool (FRAX) model use clinical factors. This study examined the predictive power of the FRAX score and machine-learning algorithms trained on FRAX parameters.
METHODS: We analyzed the data of 2,147 female participants from the Ansan cohort study. The FRAX parameters employed in this study included age, sex (female), height and weight, current smoking status, excessive alcohol consumption (>3 units/d of alcohol), and diagnosis of rheumatoid arthritis. Oste
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.
Cardiac amyloidosis has a poor prognosis, and high mortality and is often misdiagnosed as hypertrophic cardiomyopathy, leading to delayed diagnosis. Machine learning combined with speckle tracking echocardiography was proposed to automate differentiating two conditions. A total of 74 patients with pathologically confirmed monoclonal immunoglobulin light chain cardiac amyloidosis and 64 patients with hypertrophic cardiomyopathy were enrolled from June 2015 to November 2018. Machine learning models utilizing traditional and advanced algorithms were established and determined the most significant
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.
Adult-onset dementia disorders represent a challenge for modern medicine. Alzheimer's disease (AD) represents the most diffused form of adult-onset dementias. For half a century, the diagnosis of AD was based on clinical and exclusion criteria, with an accuracy of 85%, which did not allow for a definitive diagnosis, which could only be confirmed by post-mortem evaluation. Machine learning research applied to Magnetic Resonance Imaging (MRI) techniques can contribute to a faster diagnosis of AD and may contribute to predicting the evolution of the disease. It was also possible to predict indivi
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.
Alzheimer's disease has been one of the major concerns recently. Around 45 million people are suffering from this disease. Alzheimer's is a degenerative brain disease with an unspecified cause and pathogenesis which primarily affects older people. The main cause of Alzheimer's disease is Dementia, which progressively damages the brain cells. People lost their thinking ability, reading ability, and many more from this disease. A machine learning system can reduce this problem by predicting the disease. The main aim is to recognize Dementia among various patients. This paper represents the resul
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.