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
16305 публикаций
Поиск: 107 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 565 с найденным полным текстом
Canada communicable disease report = Releve des maladies transmissibles au Canada2020eng
BACKGROUND: The rise of big data and related predictive modelling based on machine learning algorithms over the last two decades have provided new opportunities for disease surveillance and public health preparedness. Big data come with the promise of faster generation of and access to more precise information, potentially facilitating predictive precision in public health ("precision public health"). As an example, we considered forecasting of the future course of the monthly cryptosporidiosis incidence in Ontario.
METHODS: The traditional statistical approach to forecasting is the seasonal
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.
Workers of titanium and magnesium production, under occupational exposure to complex of chemical (chlorine, hydrochloride, sulfur dioxide) and physical factors (industrial noise, work hardiness), have arterial hypertension as occupationally related disease, when length of service over 15 years (EF = 71,5%), and nasopharyngitis for length of service over 10 years (EF = 65%). Arterial hypertension risk is mostly associated with increased industrial noise level (F = 1621; R2 0.95; p < 0,001; noise 70,1 dB). Mathematic modelling of nasopharyngitis development probability demonstrated dependence of
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.
Accurate incidence forecasting of infectious disease is critical for early prevention and for better government strategic planning. In this paper, we present a comprehensive study of different forecasting methods based on the monthly incidence of typhoid fever. The seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model and three different models inspired by neural networks, namely, back propagation neural networks (BPNN), radial basis function neural networks (RBFNN), and Elman recurrent neural networks (ERNN) were compared. The differences as well as the advantages and disadvantages
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.
INTRODUCTION: This study proposes three methodologies to define artificial neural network models through genetic algorithms (GAs) to predict the next-day hourly average surface ozone (O(3)) concentrations. GAs were applied to define the activation function in hidden layer and the number of hidden neurons.
METHODS: Two of the methodologies define threshold models, which assume that the behaviour of the dependent variable (O(3) concentrations) changes when it enters in a different regime (two and four regimes were considered in this study). The change from one regime to another depends on a spe
Оценочное 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.
74 patients aged 50-85 years with acute urinary retention caused by benign prostate hyperplasia have been examined. On admission to clinic, the patients were catheterized with a three-way catheter 20 Ch and assigned doxazosine 2 mg/day orally. On the third day of drainage a complex examination including 6 tests was carried out. Before each of the test the bladder was filled up with a saline (37 degrees C) to a maximum cystometric volume. Artificial voiding in patients presented itself an emptying of a bladder via a specially prolonged urethral catheter with consequent uplifting to the height o
Аннотация на английскомСтатьяПоиск полного текста в очередиОригинал на русском
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.
IMPORTANCE: Chronic kidney disease (CKD) attributable to type 2 diabetes mellitus (T2DM) represents a growing global health concern. However, comprehensive long-term epidemiological trends and projections, stratified by sociodemographic and geographic variables, remain inadequately delineated.
OBJECTIVE: To evaluate the global, regional, and national burden of CKD due to T2DM from 1990 to 2021, and to forecast its trends through 2035 using Bayesian age-period-cohort (BAPC) modeling.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This population-based observational study used data from the Global Burden
СтатьяНаблюдательное 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.
Accurate and reliable forecasting models are critical for guiding public health responses and policy decisions during pandemics such as COVID-19. Retrospective evaluation of forecasting performance provides an essential framework for assessing and improving epidemic prediction methods. In this study, we used COVID-19 wastewater data from CDC's National Wastewater Surveillance System to generate sequential weekly retrospective out-of-sample forecasts for the United States from March 2022 through September 2024, both at the national level and for four major regions (Northeast, Midwest, South, an
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.
Therapeutic apheresis and dialysis : official peer-reviewed journal of the International Society for Apheresis, the Japanese Society for Apheresis, the Japanese Society for Dialysis Therapy2026eng
BACKGROUND: Japan has one of the highest dialysis prevalence rates worldwide and a shrinking, aging population. Whether dialysis burden has entered a sustained post-peak phase or whether recent declines partly reflect pandemic-related disruptions remains uncertain.
METHODS: We analyzed nationwide data from the Japanese Society for Dialysis Therapy Renal Data Registry (1983-2022) to project dialysis prevalence and incidence through 2050. Seven forecasting approaches were implemented, including classical time-series models, demographic regression models, machine-learning algorithms, and a perfo
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.
Sustainable food systems are increasingly challenged by climate change, resource constraints, market volatility, and growing food demand, making accurate forecasting of food production essential for food security and long-term sustainability. Despite the growing use of machine learning in agricultural forecasting, studies directly modeling the Food Production Index (FPI) within a sustainable food systems framework remain limited, particularly in emerging economies. This study addresses this gap by forecasting Türkiye's Food Production Index using agricultural, macroeconomic, and trade-related
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: Population aging poses major challenges to health-care systems by increasing the prevalence of chronic diseases and raising the demand for blood transfusion. Blood is essential in surgery, cancer therapy, and critical care, which are frequently used in older adults. However, declining birth rates and diminishing younger cohorts threaten the sustainability of the blood donor pool. METHODS: In this study, we integrated demographic data from the Taiwanese household registration system, annual blood supply and demand data from the Taiwan Blood Services Foundation, and national populati
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: Robust forecasting of hepatitis B trends is important for long-term surveillance and public health planning in China. However, evidence remains limited regarding how different forecasting frameworks perform when applied to a long-term national hepatitis B surveillance series under a unified out-of-sample evaluation design.
METHODS: Monthly reported hepatitis B cases in China from January 2004 to December 2024 were obtained from national public surveillance databases. Data from January 2004 to December 2023 were used as the training set, whereas data from January to December 2024 w
СтатьяСравнительное 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.
Critically ill patients frequently require multiple concurrent interventions with complex interdependencies, yet existing prediction models treat these as independent events. We developed FIRST-ICU (Forecasting Interventions and Risk Stratification in the ICU), a unified deep learning framework integrating a graph neural network encoder, LSTM, and a novel Intervention Interaction Attention Module (IIAM) for joint prediction of seven ICU interventions. FIRST-ICU was developed using MIMIC-IV (n = 23,926) and externally validated on AmsterdamUMCdb (n = 12,603) without retraining. The Temporal Dec
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.
Malaria remains a public health challenge in Nigeria, characterised by high endemicity with seasonal and perennial transmission, varying between regions. Existing control programmes often face challenges related to the allocation of resources and the timing of interventions, which may be due to an inadequate understanding of local seasonal transmission patterns. Hence,this study analysed the temporal patterns of malaria incidence in Bauchi, Yobe, and Ogun states (representing high, low, and moderate transmission settings) to identify hidden patterns in non-stationary time series and forecast t
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.
Dengue fever, a vector-borne disease, is a major public health challenge. Accurate prediction methods that can better reflect the complexity of the outbreak are essential for dengue prediction and vector control. In this study, we introduce an adapted Spatio-Temporal Graph Convolutional Network (STGCN), originally developed for traffic forecasting, to predict weekly dengue cases in nine countries in South and Central America from 2014 to 2022. In this approach, we use environmental and socio-economic data in addition to climate data and historical dengue case information to capture complex tra
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.
Dengue is an arboviral disease of high public health relevance, characterized by pronounced temporal variability, nonlinearity, and recurrent outbreaks, which pose challenges to epidemiological surveillance and decision-making. This study evaluated the performance of machine learning methods for short-term forecasting of the weekly dengue morbidity rate in the 27 Brazilian capital cities, comprising the 26 state capitals and Brasília, Federal District, with horizons up to 4 weeks. Epidemiological, climatic, and socioeconomic data were compiled for these capital cities and used to compare a Gat
СтатьяСравнительное 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.
INTRODUCTION: Provincial-level monthly HIV/AIDS case-count forecasting is important for public health surveillance, early warning, and resource allocation. Existing methods often struggle to capture both cross-regional dependency patterns and complex temporal dynamics from routine notification data.
METHODS: Using province-by-month case reports from January 2010 to December 2020, a graph-aware spatio-temporal forecasting framework was developed. The model integrates multi-scale 3DCNN encoding, Graph-Aware Spatio-Temporal Attention for modeling inter-provincial relations on a province graph, a
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.
This study proposes a data-driven approach to leveraging large-scale COVID-19 datasets to enhance the predictive modeling of disease spread in the early stages. We systematically evaluate three machine learning models-ARIMA, Prophet, and LSTM-using a comprehensive framework that incorporates time-series analysis, multivariate data integration, and a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) technique to assess model performance. The study focuses on key features such as daily confirmed cases, geographic variations, and temporal trends, while considering data constraints and adaptability across dif
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 long-term effects of Postacute Sequelae of SARS-CoV-2, known as PASC, pose a significant challenge to healthcare systems worldwide. Accurate identification of progression events-such as hospitalization and reinfection-is essential for effective patient management and resource allocation. However, traditional models trained on structured data struggle to capture the nuanced progression of PASC. In this study, we introduce the first publicly available cohort of 18 PASC patients, with text time series features based on Large Language Model Llama-3.1-70B-Instruct and clinical risk annotated by
СтатьяПрепринтПоиск 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: Forecasting the depth of anesthesia (DOA) is significant for adjusting the dosage of propofol infusion during total intravenous anesthesia. Traditional pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) models may lack precision in DOA forecasting. Thus, machine learning models optimized to fit the clinical data have been adopted to predict the DOA, showing improved accuracy. These earlier approaches followed the recurrent and/or the feed-forward framework that generates the predictions based on the patient's demographic data. In this work, to explore the potential advantages of using real
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.
A strong body of evidence indicates that social determinants impact health. While this research has identified a range of risk factors for health, health equity goals require recalibration further "upstream" towards structural drivers of health and aging inequities. Recognizing how systems of power and chronic exposures are embodied and facilitate differential risks and opportunities is important for expanding research at the gender-race-age nexus. Specifically, adopting a structural aging approach can help contextualize health outcomes for older Black women. Drawing from previous research, we
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.