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
25743 публикаций
Поиск: 167 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2638 с найденным полным текстом
International journal of environmental research and public health2026eng
The digital transformation of health systems and the increasing adoption of data-driven public health strategies have intensified the need for methods capable of capturing, structuring, and analyzing information derived from clinical interactions. In the Brazilian Unified Health System (SUS), orthopedic rehabilitation and therapeutic exercise prescription rely heavily on communication between healthcare professionals and patients, particularly with regard to understanding instructions, reporting symptoms, and identifying barriers to treatment continuity. However, much of this information remai
Поиск 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.
High-precision 6D pose estimation for pick-and-place operations remains a critical problem for industrial robot arms in manufacturing. This study introduces an analytics-based solution for 6D pose estimation designed for a real-world industrial application: it enables the Staubli TX2-60L (manufactured by Stäubli International AG, Horgen, Switzerland) robot arm to pick up metal plates from various locations and place them into a precisely defined slot on a brake pad production line. The system uses a fixed eye-to-hand Intel RealSense D435 RGB-D camera (manufactured by Intel Corporation, Santa C
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.
Colorectal cancer (CRC) is one of the most common cancer types and its increased incidence is related to a number of modifiable risk factors. There is a need for data-driven approaches to support public health policy making for CRC prevention. This paper presents a predictive analytics framework supporting country-level analysis of CRC incidence and risk factors through policy scenarios by linking population-level risk factor exposure to CRC incidence projections across multiple time horizons. The framework integrates Linear Mixed Effects Models, Generalized Additive Models and XGBoost to capt
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.
BACKGROUND: A body of research suggests that many participants in alcohol use treatment research begin making changes to their drinking behavior prior to beginning treatment. Although several studies have examined factors associated with such change, results have been mixed or yielded small effects. Both theoretical and methodological limitations have hindered efforts to understand such change, highlighting the need for novel analytic approaches. This study aimed to examine how traditional modeling methods (linear and logistic regression) and machine learning (recursive partitioning, random fo
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.
The paper focuses on solving a common and important problem of NIR quantitative analysis in multi-component systems: how to significantly reduce the size of the calibration set while not impairing the predictive precision. To cope with the problem orthogonal discrete wavelet packet transform (WPT), the least correlation design and correlation coefficient test (r-test) have been combined together. As three examples, a two-component carbon tetrachloride system with 21 calibration samples, a two-component aqueous system with 21 calibration samples, and a two-component aqueous system with 41 calib
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: When a deceased-donor kidney is offered to a waitlisted candidate, the decision to accept or decline the organ relies primarily upon a practitioner's experience and intuition. Such decisions must achieve a delicate balance between estimating the immediate benefit of transplantation and the potential for future higher-quality offers. However, the current experience-based paradigm lacks scientific rigor and is subject to the inaccuracies that plague anecdotal decision-making.
METHODS: A data-driven analytics-based model was developed to predict whether a patient will receive an offe
СтатьяПоддержка 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.
Chronic kidney disease (CKD) is a progressive medical condition with significant public health impact, where early detection is critical for effective intervention. This work presents a clearly defined and structured data-driven framework designed to improve CKD prediction through robust preprocessing and optimized ensemble learning. This study proposes a novel hybrid framework that combines Random Forest (RF)-based imputation for missing value handling, categorical feature encoding, and synthetic minority oversampling technique (SMOTE) for addressing class imbalance, integrated with a Grey wo
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.
UNLABELLED: In the year 2020, the word "pandemic" has become quite popular. A pandemic is a disease that spreads over a wide geographical region. The massive outbreak of coronavirus popularly known as COVID-19 has halted normal life worldwide. On 11th March 2020, the World Health Organization (WHO) quoted the COVID-19 outbreak as a "Pandemic". The outbreak pattern differs widely across the globe based on the findings discovered so far; however, fever is a common and easily detectable symptom of COVID-19 and the new COVID strain. After the virus outbreak, thermal scanning is done using infrared
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.
PURPOSE OF REVIEW: Multimodal monitoring (MMM) has the potential to transform the management of secondary brain injury following traumatic brain injury (TBI) to enable more personalized care. Despite its promise, the optimal combination of monitoring modalities and the interpretation of complex data streams remain insufficiently mature for MMM to be considered standard of care. This review evaluates the current state of MMM technologies, their clinical applications, and their emerging role in improving TBI management and guiding the path toward broader clinical adoption. This review focuses on
СтатьяОбзорПоиск 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.
The quantification of physical demands placed upon handball players, segmented by their specific roles and duration of play, is crucial for sustaining high performance and minimizing the risk of injury. Leveraging advanced inertial measurement units, this investigation captured and analyzed the external load data of athletes participating in the EHF Women's EURO 2022. The aim of this study was to provide coaching staff with information on fatigue development during periods of high match density. The study evaluated the effects of playing position and cumulative playing time on external load me
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.
INTRODUCTION: Big graphs like social network user interactions and customer rating matrices require significant computing resources to maintain. Data owners are now using public cloud resources for storage and computing elasticity. However, existing solutions do not fully address the privacy and ownership protection needs of the key involved parties: data contributors and the data owner who collects data from contributors.
METHODS: We propose a Trusted Execution Environment (TEE) based solution: TEE-Graph for graph spectral analysis of outsourced graphs in the cloud. TEEs are new CPU features
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: Accurate assessment of oxygen delivery relative to oxygen demand is crucial in the care of a critically ill patient. The central venous oxygen saturation (Svo2) enables an estimate of cardiac output yet obtaining these clinical data requires invasive procedures and repeated blood sampling. Interpretation remains subjective and vulnerable to error. Recognition of patient's evolving clinical status as well as the impact of therapeutic interventions may be delayed.
OBJECTIVE: The predictive analytics algorithm, inadequate delivery of oxygen (IDo2) index, was developed to noninvasivel
Оценочное исследованиеСтатьяМногоцентровое 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.
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing healthcare by improving diagnostic accuracy, streamlining treatment protocols, and augmenting patient care, especially in the management of multimorbidity. This review assesses the applications of AI in forecasting and controlling problems in multimorbid patients, emphasizing predictive analytics, real-time data integration, and enhancements in diagnostics. Utilizing extensive datasets from electronic health records and medical imaging, AI models facilitate early complication prediction and prompt therapies in diseases such as cancer, cardiovascu
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.
The neonatal oxycardiorespirogram (OCRG) captures synchronized, multi-channel recordings of respiratory patterns, heart rate variability, transcutaneous oxygen tension, and relative skin perfusion in neonates. As a non-invasive, point-of-care modality, OCRG is routinely used to assess cardiorespiratory stability in high-risk infants, particularly preterm neonates at risk for apnea, bradycardia, and desaturation. These events can persist beyond hospital discharge, elevating morbidity and mortality, yet no standardized tool reliably predicts which infants will experience clinically significant p
СтатьяОбзорПоиск 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: Enriched electronic health records (EHRs) contain crucial information related to disease progression, and this information can help with decision-making in the health care field. Data analytics in health care is deemed as one of the essential processes that help accelerate the progress of clinical research. However, processing and analyzing EHR data are common bottlenecks in health care data analytics.
METHODS: The dxpr R package provides mechanisms for integration, wrangling, and visualization of clinical data, including diagnosis and procedure records. First, the dxpr package he
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 integration of artificial intelligence (AI) into preoperative planning for surgery has shown significant potential for enhancing surgical outcomes. AI technologies, such as machine learning (ML), deep learning, three-dimensional (3D) modeling, and predictive analytics, are increasingly being used to improve the accuracy of surgical planning, risk stratification, and patient outcomes. The aim of this narrative review was primarily to evaluate the applications, effectiveness, and limitations of AI in preoperative surgical planning. This review synthesized findings from recent studies publish
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.
CONTEXT: The Equity Mapping Tool (EMT), a set of integrated tools providing rapid up-to-date COVID-19 data was previously developed for local health departments and health care systems in Franklin County, Ohio, to guide decisions about mobile vaccination. We aimed to engage, extend, and enhance the EMT to 12 Pathway Community HUBs (HUBs) in Ohio, connecting at-risk individuals to health and social services across 61 counties.
PROGRAM: This was an innovation demonstration project in HUBs to increase community resiliency during the COVID-19 pandemic. One of the project goals was to provide Comm
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: Metabolic dysfunction-associated fatty liver disease (MAFLD) is a leading cause of chronic disease and can progress to liver fibrosis or hepatocellular carcinoma. Its subtypes-obese, diabetic, and lean-are associated with varying degrees of fibrotic burden and different complications, yet the existing analytics methods often overlook its multisystem nature, intraphenotype variability, and disease dynamics. These limitations hinder accurate risk stratification and restrict personalized intervention planning.
OBJECTIVE: This study developed a novel, 2-stage, contrastive learning-bas
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.
Pediatric critical care medicine : a journal of the Society of Critical Care Medicine and the World Federation of Pediatric Intensive and Critical Care Societies2025eng
OBJECTIVES: Extubation failure (EF) in neonates recovering from congenital cardiac surgery is associated with morbidity and mortality. Adding continuous physiologic monitoring data and risk analytics algorithms to clinical factors has the potential to assist clinicians in identifying those neonates at high risk for EF. We aimed to evaluate the association of two physiologic risk analytics algorithms evaluating the probability of inadequate delivery of oxygen index (ID o2 ) and inadequate ventilation of carbon dioxide index (IV co2 ) with EF in neonates receiving mechanical ventilation (MV) aft
СтатьяМногоцентровое 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: Antimicrobial resistance (AMR) is a growing global public health threat, particularly in low- and middle-income countries (LMICs), where delayed antimicrobial susceptibility testing (AST) and limited diagnostic capacity complicate timely treatment and antimicrobial stewardship (AMS). Although large-scale surveillance programmes routinely collect antimicrobial susceptibility data, these datasets remain underutilised for predictive analytics.
METHODS: We developed a surveillance-driven machine learning (ML) framework using isolate-level data from African sites participating in the P
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.