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
4039 публикаций
Поиск: 106 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: Gestational anemia significantly elevates the risk of adverse maternal and neonatal outcomes, necessitating early predictive tools for targeted intervention. This study aimed to develop and validate a robust machine learning (ML) framework to forecast perinatal complications and facilitate early risk identification.
METHODS: Perinatal mortality, preterm birth, low birth weight and macrosomia are defined as adverse outcomes. Analyzing a retrospective cohort of 5,710 pregnant women, we identified 22 initial variables using Lasso regression integrated with seven ML-based screening al
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.
BACKGROUND: Effective risk stratification is crucial for managing cervical lesions. This study aimed to develop and evaluate machine learning models to improve the detection of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) grade 2 or worse (CIN2+) and CIN3+. METHODS: This retrospective study included 2,863 participants. We developed three models: a Logistic Regression (Logit.Model), a Random Forest (RF.Model), and an XGBoost (XGBoost.Model) to predict CIN2 + and CIN3 + status. The dataset was split into training (60%) and test (40%) sets. Model performance was assessed using AUC, calibration curves
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.
Diabetic foot is a severe chronic complication of diabetes, mainly resulting from peripheral neuropathy and vasculopathy, and may progress to ulcers, infections, and amputation if not treated in a timely manner. Early identification of patients who already present a high-risk diabetic foot profile at clinical evaluation is therefore critical for guiding preventive interventions. This study aimed to develop an interpretable machine learning-based risk classification platform for classifying current diabetic foot risk status in patients with diabetes and supporting clinical risk stratification a
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.
BackgroundConventional breast cancer screening is limited by cost, access, and patient discomfort. Whether a lightweight machine-learning model trained on routine laboratory indicators can support opportunistic screening remains unsettled.MethodsA retrospective cohort of 13,285 individuals (1,216 ICD-10 C50 cases, 12,069 controls) from a Chinese tertiary hospital during 2022 to 2024 was analysed with a leakage-controlled pipeline. Six classical learners and LightGBM were trained on twenty indicators, then assessed by discrimination, calibration, decision-curve analysis, and zero-shot UK Bioban
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.
Lung cancer remains one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, where early detection and reliable risk assessment are critical for improving outcomes. This study develops and evaluates a range of ensemble learning models for lung cancer prediction using lifestyle and clinical indicators, with an emphasis on both predictive performance and interpretability. Five base learners-logistic regression, k-nearest neighbors, naïve Bayes, support vector machine, and linear discriminant analysis-were used to construct multiple boosting and bagging models. Building on these, voting a
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.
OBJECTIVES: A significant proportion of patients with acute minor stroke have unfavorable functional outcome due to early neurological deterioration (END). The purpose of this study was to evaluate the applicability of machine learning algorithms to predict END in patients with acute minor stroke.
PATIENTS AND METHODS: We collected clinical and neuroimaging information from patients with acute minor stroke with NIHSS score of ≤ 3. Early neurological deterioration was defined as any worsening of NIHSS score within 3 days after admission. Unfavorable functional outcome was defined as a modified
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: Basal cell carcinoma (BCC) is the most common human malignancy, yet its diagnosis relies on invasive histopathological biopsy with considerable inter-observer variability. Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared (ATR-FT-IR) spectroscopy provides non-destructive macromolecular fingerprinting of tissues, and machine learning enables high-dimensional pattern recognition in spectral data. This study aimed to characterize macromolecular alterations in BCC tissues and develop optimized machine learning classifiers for BCC detection.
METHODS: ATR-FT-IR spectra were acquir
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.
OBJECTIVES: Parkinson's disease (PD) requires early diagnosis for optimal management. This study aims to evaluate whether combining transcranial ultrasonography (TCS) and clinical data using an interpretable machine learning model improves diagnostic accuracy.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, data from patients who underwent TCS between May 2023 and December 31, 2024, were retrospectively collected. Key clinical and TCS features were identified using the Boruta algorithm. An XGBoost model (an advanced gradient boosting algorithm) was developed based on these features, and S
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.
The brewing process-particularly the distinctions among Kunsha (KSJ), Suisha (SSJ), and Fansha (FSJ)-critically governs the final quality and flavor characteristics of Maotai-Flavor Baijiu (MFB), underscoring the necessity for robust authentication methodologies. To address this challenge, this study developed an integrated analytical framework combining multi-source flavor profiling with advanced machine learning techniques. A total of 80 samples representing the three processes were comprehensively characterized using electronic nose (e-nose), electronic tongue (e-tongue), GC-FID, and HS-SPM
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.
Benzimidazole, a compound valued for its distinct physicochemical characteristics and diverse applications, is the focus of this investigation into its dissolution behavior across various monosolvents. This research employs sophisticated machine learning algorithms, including K-nearest neighbors (KNN), ensemble learning (EL), random forest, decision tree, and adaptive boosting, alongside thermodynamic models such as Apelblat, λh, NRTL, and Margules, to model and predict solubility. A detailed dataset consisting of 171 experimental points, where 136 are used for training and 35 for testing, was
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: This study aimed to develop a predictive model for left atrial appendage thrombus (LAAT) in patients with non-valvular atrial fibrillation by integrating clinical and echocardiographic features using machine learning algorithms. The SHapley Additive exPlanations (SHAP) framework was applied to interpret the model and quantify the contribution of each predictor, thereby enhancing the accuracy and clinical interpretability of LAAT risk prediction.
METHODS: In this retrospective study, 325 patients with non-valvular atrial fibrillation who underwent transesophageal echocardiography at
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.
Accurate estimation of above-ground biomass (AGB) is essential for sustainable forest resource management and carbon stock assessment. This study focuses on the Pembi Forest, Telangana, India, where synthetic aperture radar (SAR) data from ALOS-2 PALSAR-2 L-band and multispectral data from Sentinel-2 were integrated with biophysical information to develop AGB prediction models. Predictor variables included SAR backscatter and polarization-derived features, Sentinel-2 spectral indices and band combinations, principal components, leaf area index (LAI), and global canopy height. Light Gradient Bo
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: Older adults with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) have heterogeneous long-term outcomes, and differences in treatment pathways and hospital capacity may complicate early risk stratification.
METHODS: This multicenter cohort study included adults aged ≥60 years with aSAH in North China. Of 1,132 admissions at four hospitals from January 2017 to September 2023, 914 patients with 2-year follow-up were divided 7:3 into training (n = 640) and internal-validation (n = 274) cohorts. An independent cohort screened 602 admissions from January 2017 to January 2021 and included 499
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
PURPOSE: Periodontitis is a common chronic disease associated with systemic conditions such as diabetes and cardiovascular disease. Diagnosis typically relies on dental examinations and radiographs, which may be underutilised by individuals who avoid, delay, or lack dental care. This study evaluated the potential of routine blood biomarkers and demographic data for screening moderate-to-severe periodontitis.
METHODS AND MATERIALS: Data were obtained from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2011-2012 adults aged ≥ 30 years (N = 3,338). Periodontal status was classifie
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.
To identify the key determinants of traffic injury risk and clarify the relative roles of built environment factors and crash-context factors, this study develops a traffic injury risk identification framework that integrates 5D built environment variables with non-5D factors, using traffic crash data collected in Changsha, Hunan Province, China, from 2017 to 2019. After data cleaning, screening, and spatial matching, a total of 9,743 valid samples were obtained, and injury occurrence in a crash was defined as a binary dependent variable. On this basis, three feature sets were constructed, inc
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: This study investigated (1) whether additional cognitive loads impair dual-task walking, especially when crossing obstacles of varying heights, and (2) if extreme gradient boosting (XGBoost) could identify key features of walking while texting.
METHODS: Twenty participants completed the following conditions: baseline walking, Task (walking + Typing: copying sentences, or Texting: answering questions), Obstacle (walking + crossing obstacles of three heights: low, medium, high), and combined (Task + Obstacle). For texting performance, we computed the rate, accuracy, and dual-task co
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.
Ocular studies utilizing a one-dimensional (1D) ternary photonic crystal biosensor are proposed. Incorporation of materials such as gallium nitride, aluminum nitride, and silicon in the design enhances the sensor metrics, facilitating diagnosis of diabetes and eye cancer. Multiple wavelengths are chosen in this investigation in the range of 580-1700 nm. The design analysis of this sensor is done on the basis of the transfer matrix method. Transmission characteristics exhibited by the sensor provide distinct analyte identification. The quality factor, sensitivity, and figure of merit exhibited
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.
Fecalith-associated appendicitis presents unique challenges in conservative management due to increased perforation risk. Early identification of patients at high risk for appendiceal perforation during conservative treatment remains crucial for optimal clinical decision-making. To develop and validate machine learning-based prediction models for appendiceal perforation risk assessment during conservative treatment of fecalith-associated appendicitis. This retrospective cohort study analyzed 1247 patients with fecalith-associated appendicitis who underwent initial conservative treatment across
СтатьяМногоцентровое 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.
Gestational diabetes mellitus (GDM), hypertensive disorders of pregnancy (HDP), preterm birth, and intrauterine growth restriction represent major contributors to maternal and neonatal morbidity worldwide. Traditional screening methods relying on single biomarkers or linear models often demonstrate limited predictive accuracy. This review examines the transformative role of machine learning (ML) in shifting obstetric care toward predictive, preventive, and personalized approaches. Advanced computational models integrating multimodal data sources clinical records, biochemical markers, multi-omi
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.
BACKGROUND: Childhood stunting remains a major public health concern, reflecting chronic undernutrition and long-term socioeconomic disadvantage. Among school-aged children, stunting is associated with impaired physical growth, reduced cognitive development, and poorer educational outcomes. Traditional statistical approaches, such as logistic regression, have been widely used to examine factors associated with stunting; however, their ability to capture complex and nonlinear relationships is limited. Machine learning (ML) methods provide a flexible alternative for modeling such relationships.
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.