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
20400 публикаций
Поиск: 153 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 983 с найденным полным текстом
Currently applicable models for predicting live birth outcomes in patients who received assisted reproductive technology (ART) have methodological or study design limitations that greatly obstruct their dissemination and application. Models suitable for Chinese couples have not yet been identified. We conducted a retrospective study by using a database includes a total of 11,938 couples who underwent in vitro fertilization (IVF) treatment between January 2015 and December 2022 in a medical institution of southwest China Yunnan province. Multiple candidate predictors were screened out by using
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.
Lupus nephritis (LN) is a challenging condition with limited diagnostic and treatment options. In this study, we applied 12 distinct machine learning algorithms along with Non-negative Matrix Factorization (NMF) to analyze single-cell datasets from kidney biopsies, aiming to provide a comprehensive profile of LN. Through this analysis, we identified various immune cell populations and their roles in LN progression and constructed 102 machine learning-based immune-related gene (IRG) predictive models. The most effective models demonstrated high predictive accuracy, evidenced by Area Under the 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.
Gallbladder cancer (GBC) is a rare but frequently fatal biliary tract malignancy that is typically discovered when it is already advanced. In this study, we investigated a novel technique for the quick and non-invasive diagnosis of GBC based on serum surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS). SERS spectra of serum from 41 patients with GBC and 72 normal subjects were recorded. Principal component analysis-linear discriminant analysis (PCA-LDA), and PCA-support vector machine (PCA-SVM), Linear SVM and Gaussian radial basis function-SVM (RBF-SVM) algorithms were used to establish the classifica
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: Renin-angiotensin-aldosterone system inhibitors (RAASi) are commonly used medications. Renal adverse events associated with RAASi are hyperkalemia and acute kidney injury. We aimed to evaluate the performance of machine learning (ML) algorithms in order to define event associated features and predict RAASi associated renal adverse events.
MATERIALS AND METHODS: Data of patients recruited from five internal medicine and cardiology outpatient clinics were evaluated retrospectively. Clinical, laboratory, and medication data were acquired via electronic medical records. Dataset balanc
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 most common BRAF mutation is thymine (T) to adenine (A) missense mutation in nucleotide 1796 (T1796A, V600E). The BRAFV600E gene encodes a protein-dependent kinase (PDK), which is a key component of the mitogen-activated protein kinase pathway and essential for controlling cell proliferation, differentiation, and death. The BRAFV600E mutation causes PDK to be activated improperly and continuously, resulting in abnormal proliferation and differentiation in PTC. Based on elastography ultrasound (US) radiomic features, this study seeks to create and validate six distinct machine learning algo
Рандомизированное исследованиеСтатьяПоддержка 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 purpose of the current study was (1) to analyze various factors that may be associated with the outcomes of Legg-Calvé-Perthes disease (LCPD), and (2) to develop and internally validate machine learning algorithms capable of providing patient-specific predictions of which patients with LCPD will achieve relevant improvement in radiologic outcomes after proximal femoral varus osteotomy (PFVO). We examined several variables, previously identified as factors, that may influence the outcome of LCPD and developed a machine learning algorithm based on them.
METHODS: In this retrospe
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.
In the healthcare research community, Internet of Medical Things (IoMT) is transforming the healthcare system into the world of the future internet. In IoMT enabled Computer aided diagnosis (CAD) system, the Health-related information is stored via the internet, and supportive data is provided to the patients. The development of various smart devices is interconnected via the internet, which helps the patient to communicate with a medical expert using IoMT based remote healthcare system for various life threatening diseases, e.g., brain tumors. Often, the tumors are predecessors to cancers, 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.
Catheter-induced dissections (CID) of coronary arteries and/or the aorta are among the most dangerous complications of percutaneous coronary procedures, yet the data on their risk factors are anecdotal. Logistic regression and five more advanced machine learning techniques were applied to determine the most significant predictors of dissection. Model performance comparison and feature importance ranking were evaluated. We identified 124 cases of CID in electronic databases containing 84,223 records of diagnostic and interventional coronary procedures from the years 2000-2022. Based on the f1-s
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.
We created an online calculator using machine learning (ML) algorithms to impute the partial pressure of oxygen (PaO2)/fraction of delivered oxygen (FiO2) ratio using the non-invasive peripheral saturation of oxygen (SpO2) and compared the accuracy of the ML models we developed to published equations. We generated three ML algorithms (neural network, regression, and kernel-based methods) using seven clinical variable features (N = 9900 ICU events) and subsequently three features (N = 20,198 ICU events) as input into the models. Data from mechanically ventilated ICU patients were obtained from
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The study's objectives were to identify cow-level and environmental factors associated with metritis cure to predict metritis cure using traditional statistics and machine learning algorithms. The data set used was from a previous study comparing the efficacy of different therapies and self-cure for metritis. Metritis was defined as fetid, watery, reddish-brownish discharge, with or without fever. Cure was defined as an absence of metritis signs 12 d after diagnosis. Cows were randomly allocated to receive a subcutaneous injection of 6.6 mg/kg of ceftiofur crystalline-free acid (Excede, Zoetis
СтатьяRandomized Controlled Trial, VeterinaryПоиск 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 the main cause of anovulatory infertility and affects women throughout their lives. The specific diagnostic method is still under investigation. In the present study, we aimed to identify the metabolic tracks of the follicular fluid and plasma samples from women with PCOS by performing Raman spectroscopy with principal component analysis and spectral classification models. Follicular fluid and plasma samples obtained from 50 healthy (non-PCOS) and 50 PCOS women were collected and measured by Raman spectroscopy. Multivariate statistical methods and different
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.
AIMS: The purpose of this work is to find the gut microbial fingerprinting of pediatric patients with type 1 diabetes.
METHODS: The microbiome of 31 children with type 1 diabetes at onset and of 25 healthy children was determined using multiple polymorphic regions of the 16S ribosomal RNA. We performed machine-learning analyses and metagenome functional analysis to identify significant taxa and their metabolic pathways content.
RESULTS: Compared with healthy controls, patients showed a significantly higher relative abundance of the following most important taxa: Bacteroides stercoris, Bacter
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.
Parkinson's disease is a neurological disorder that causes partial or complete loss of motor reflexes and speech and affects thinking, behavior, and other vital functions affecting the nervous system. Parkinson's disease causes impaired speech and motor abilities (writing, balance, etc.) in about 90% of patients and is often seen in older people. Some signs (deterioration of vocal cords) in medical voice recordings from Parkinson's patients are used to diagnose this disease. The database used in this study contains biomedical speech voice from 31 people of different age and sex related to this
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: Postoperative recovery after total hip arthroplasty (THA) can lead to the development of prolonged opioid use but there are few tools for predicting this adverse outcome. The purpose of this study is to develop machine learning algorithms for preoperative prediction of prolonged opioid prescriptions after THA.
METHODS: A retrospective review of electronic health records was conducted at 2 academic medical centers and 3 community hospitals to identify adult patients who underwent THA for osteoarthritis between January 1, 2000 and August 1, 2018. Prolonged postoperative opioid presc
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.
The immune system has evolved to sense invading pathogens, control infection, and restore tissue integrity. Despite symptomatic variability in patients, unequivocal evidence that an individual's immune system distinguishes between different organisms and mounts an appropriate response is lacking. We here used a systematic approach to characterize responses to microbiologically well-defined infection in a total of 83 peritoneal dialysis patients on the day of presentation with acute peritonitis. A broad range of cellular and soluble parameters was determined in peritoneal effluents, covering th
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Epidemiological cohorts often collect self-reported oral health (SROH) questionnaires but lack clinical periodontal measurements. We developed a selective, explainable machine learning (ML) pipeline that can assign labels for severe periodontitis (SP) or no periodontitis (NP). Three datasets (n = 498) with SROH questionnaires, demographics, and Community Periodontal Index of Treatment Needs (CPITN) scores were used to derive NP, moderate periodontitis (MP), and SP categories. MP cases were excluded from model development. After cleaning and feature engineering, non-similar label duplicates wer
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.
The escalating annual death toll attributed to Cholangiocarcinoma (CCA) is, in part, a consequence of delayed diagnosis. This study developed an optimal CCA diagnostic model through the application of 11 machine-learning algorithms. Initially, 105 differentially expressed genes (DEGs) were identified by analyzing gene expression profiles from 307 CCA tumor tissues and 124 adjacent non-tumor tissues. WGCNA, F-test, characteristic importance, and Lasso regression analysis were employed to identify key DEGs, including APOF, DIO1, APOM, and OTC. Subsequently, diagnostic models were constructed bas
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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 major histologic feature of cirrhosis is the loss of liver architecture with collapse of tissue and vascular changes per unit. We developed qVessel to quantify the arterial density (AD) in liver biopsies with chronic disease of varied etiology and stage. 46 needle liver biopsy samples with chronic hepatitis B (CHB), 48 with primary biliary cholangitis (PBC) and 43 with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) were collected at the Shuguang Hospital. The METAVIR system was used to assess stage. The second harmonic generation (SHG)/two-photon images were generated from
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.
RATIONALE AND OBJECTIVE: Acute kidney injury (AKI) is a common complication among hospitalized adults, but AKI prediction and prevention among adults has proved challenging. We used machine learning to update the nephrotoxic injury negated by just-in time action (NINJA), a pediatric program that predicts nephrotoxic AKI, to improve accuracy among adults.
STUDY DESIGN: A retrospective cohort study.
SETTING AND POPULATION: Adults admitted for > 48 hours to the University of Iowa Hospital from 2017 to 2022.
EXPOSURE: A NINJA high-nephrotoxin exposure (≥3 nephrotoxins on 1 day or intravenous am
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.
Irritable bowel syndrome (IBS) is a complicated gut-brain axis disorder that has typically been classified into subgroups based on the major abnormal stool consistency and frequency. The presence of components other than lower gastrointestinal (GI) symptoms, such as psychological burden, has also been observed in IBS manifestations. The purpose of this research is to redefine IBS subgroups based on upper GI symptoms and psychological factors in addition to lower GI symptoms using an unsupervised machine learning algorithm. The clustering of 988 individuals who met the Rome III criteria for dia
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.