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
52443 публикаций
Поиск: 583 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом
Clinical, cosmetic and investigational dermatology2022eng
INTRODUCTION: Rosacea is a common chronic inflammatory disease occurring on the face, whose diagnosis is mainly based on symptoms and physical signs. Due to some overlap in symptoms and signs with other inflammatory skin diseases, young and inexperienced doctors often make misdiagnoses and missed diagnoses in clinical practices. We analyze the results of skin physiology and dermatoscopy using machine learning method and identify the characteristics of acne rosacea, which differentiate it from other common facial inflammatory skin diseases so as to improve the accuracy of clinical and different
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.
OBJECTIVE: After left hemisphere stroke, 20%-50% of people experience language deficits, including difficulties in naming. Naming errors that are semantically related to the intended target (e.g., producing "violin" for picture HARP) indicate a potential impairment in accessing knowledge of word forms and their meanings. Understanding the cause of naming impairments is crucial to better modeling of language production as well as for tailoring individualized rehabilitation. However, evaluation of naming errors is typically by subjective and laborious dichotomous classification. As a result, the
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.
Glaucoma is a common optic neuropathy disease affecting over 76 million people. Both timely diagnosis and progression monitoring are critical but challenging. Conventional characterization of glaucoma needs a combination of methods, calling for tedious procedures and experienced doctors. Herein, a platform through machine learning of tear metabolic fingerprinting (TMF) using nanoparticle enhanced laser desorption-ionization mass spectrometry is built. Direct TMF is obtained noninvasively, with fast speed and high reproducibility, using trace tear samples (down to 10 nL). Consequently, glaucoma
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.
In this work we present a new physics-informed machine learning model that can be used to analyze kinematic data from an instrumented mouthguard and detect impacts to the head. Monitoring player impacts is vitally important to understanding and protecting from injuries like concussion. Typically, to analyze this data, a combination of video analysis and sensor data is used to ascertain the recorded events are true impacts and not false positives. In fact, due to the nature of using wearable devices in sports, false positives vastly outnumber the true positives. Yet, manual video analysis is ti
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Редакционная статьяКомментарийПоиск 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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2022eng
Carotid artery disease, the pathological condition of carotid arteries, is considered as the most significant cause of cerebral events and stroke. Carotid artery disease is considered as an inflammatory process, which involves the deposition and accumulation of atherosclerotic plaque inside the carotid intima, resulting in the narrowing of the arteries. Carotid artery stenosis (CAS) is either symptomatic or asymptomatic and its presence and location is determined by different imaging modalities, such as the carotid duplex ultrasound, the computed tomography angiography, the magnetic resonance
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.
OBJECTIVES: To identify and evaluate predictive lung imaging markers and their pathways of change during progression of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) from sequential data of an IPF cohort. To test if these imaging markers predict outcome.
METHODS: We studied radiological disease progression in 76 patients with IPF, including overall 190 computed tomography (CT) examinations of the chest. An algorithm identified candidates for imaging patterns marking progression by computationally clustering visual CT features. A classification algorithm selected clusters associated with radiological di
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.
Neisseria gonorrhoeae is an urgent public health threat due to the emergence of antibiotic resistance. As most isolates in the United States are susceptible to at least one antibiotic, rapid molecular antimicrobial susceptibility tests (ASTs) would offer the opportunity to tailor antibiotic therapy, thereby expanding treatment options. With genome sequence and antibiotic resistance phenotype data for nearly 20,000 clinical N. gonorrhoeae isolates now available, there is an opportunity to use statistical methods to develop sequence-based diagnostics that predict antibiotic susceptibility from g
СтатьяОбзорПоддержка 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.
BACKGROUND: Sociodemographic data indicate the progressive increase in life expectancy and the prevalence of Alzheimer's disease (AD). AD is raised as one of the greatest public health problems. Its etiology is twofold: on the one hand, non-modifiable factors and on the other, modifiable.
OBJECTIVE: This study aims to develop a processing framework based on machine learning (ML) and optimization algorithms to study sociodemographic, clinical, and analytical variables, selecting the best combination among them for an accurate discrimination between controls and subjects with major neurocogniti
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
This study aimed to use artificial intelligence to determine whether biological and psychosocial factors, such as stress, socioeconomic status, and working conditions, were major risk factors for temporomandibular disorders (TMDs). Data were retrieved from the fourth Korea National Health and Nutritional Examination Survey (2009), with information concerning 4744 participants' TMDs, demographic factors, socioeconomic status, working conditions, and health-related determinants. Based on variable importance observed from the random forest, the top 20 determinants of self-reported TMDs were body
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Recent literature has revealed a long discussion about the importance and necessity of nerve conduction studies in carpal tunnel syndrome management. The purpose of this study was to investigate the possibility of automatic detection, based on electrodiagnostic features, for the median nerve mononeuropathy and decision making about carpal tunnel syndrome. The study included 38 volunteers, examined prospectively. The purpose was to investigate the possibility of automatically detecting the median nerve mononeuropathy based on common electrodiagnostic criteria, used in everyday clinical practice
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.
(1) Background: Keratoconus is a non-inflammatory corneal disease characterized by gradual thinning of the stroma, resulting in irreversible visual quality and quantity decline. Early detection of keratoconus and subsequent prevention of possible risks are crucial factors in its progression. Random forest is a machine learning technique for classification based on the construction of thousands of decision trees. The aim of this study was to use the random forest technique in the classification and prediction of subclinical keratoconus, considering the metrics proposed by Pentacam and Corvis. (
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.
Mitochondria exist as dynamic networks whose morphology is driven by the complex interplay between fission and fusion events. Failure to modulate these processes can be detrimental to human health as evidenced by dominantly inherited, pathogenic variants in OPA1, an effector enzyme of mitochondrial fusion, that lead to network fragmentation, cristae dysmorphology and impaired oxidative respiration, manifesting typically as isolated optic atrophy. However, a significant number of patients develop more severe, systemic phenotypes, although no genetic modifiers of OPA1-related disease have been i
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАКомментарийПоиск 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 percentage of the population suffers prolonged and persistent post-concussion symptoms (PCS) following average head injuries or develops severe neurological dysfunction following minor head trauma. Genetic variants that may contribute to individual response to head trauma have been investigated in some studies, but to date none have explored the use of machine learning (ML) methods with genomic data to specifically explore outcomes of head trauma. Whole exome sequencing (WES) was completed for three groups of individuals (N = 60): (a) 16 individuals with severe neurological responses to mino
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: Accidental hypothermia is a critical condition with high risks of fatal arrhythmia, multiple organ failure, and mortality; however, there is no established model to predict the mortality. The present study aimed to develop and validate machine learning-based models for predicting in-hospital mortality using easily available data at hospital admission among the patients with accidental hypothermia.
METHOD: This study was secondary analysis of multi-center retrospective cohort study (J-point registry) including patients with accidental hypothermia. Adult patients with body temperatu
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: Compare machine learning (ML)-based predictive analytics methods to traditional logistic regression in classification of olfactory dysfunction in chronic rhinosinusitis (CRS-OD) and identify predictors within a large multi-institutional cohort of refractory CRS patients.
METHODS: Adult CRS patients enrolled in a prospective, multi-institutional, observational cohort study were assessed for baseline CRS-OD using a smell identification test (SIT) or brief SIT (bSIT). Four different ML methods were compared to traditional logistic regression for classification of CRS normosmics versus
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Over the past decade, research has attempted to elucidate the cause of throwing-related injuries in the baseball athlete. However, when considering the entire kinetic chain, full body mechanics, and pitching cycle sequencing, there are hundreds of variables that could influence throwing arm health, and there is a lack of quality investigations evaluating the relationship and influence of multiple variables on arm stress.
PURPOSE: To identify which variables have the most influence on elbow valgus torque and shoulder distraction force using a statistical model and a machine learnin
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.
Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology2020eng
OBJECTIVES: To predict postoperative cochlear implant performance with heterogeneous text and numerical variables using supervised machine learning techniques.
STUDY DESIGN: A supervised machine learning approach comprising neural networks and decision tree-based ensemble algorithms were used to predict 1-year postoperative cochlear implant performance based on retrospective data.
SETTING: Tertiary referral center.
PATIENTS: One thousand six hundred four adults who received one cochlear implant from 1989 to 2019. Two hundred eighty two text and numerical objective demographic, audiometric,
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.
OBJECTIVE: To predict a woman's risk of postpartum hemorrhage at labor admission using machine learning and statistical models.
METHODS: Predictive models were constructed and compared using data from 10 of 12 sites in the U.S. Consortium for Safe Labor Study (2002-2008) that consistently reported estimated blood loss at delivery. The outcome was postpartum hemorrhage, defined as an estimated blood loss at least 1,000 mL. Fifty-five candidate risk factors routinely available on labor admission were considered. We used logistic regression with and without lasso regularization (lasso regression
Оценочное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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 identify depression subphenotypes from Electronic Health Records (EHRs) using machine learning methods, and analyze their characteristics with respect to patient demographics, comorbidities, and medications.
MATERIALS AND METHODS: Using EHRs from the INSIGHT Clinical Research Network (CRN) database, multiple machine learning (ML) algorithms were applied to analyze 11 275 patients with depression to discern depression subphenotypes with distinct characteristics.
RESULTS: Using the computational approaches, we derived three depression subphenotypes: Phenotype_A (n = 2791; 31.35%)
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.