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
748 публикаций
Поиск: 132 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 81 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Recently, social networks have become a popular source of information on health topics. Particularly, in Italy, there is a lively discussion on the web regarding vaccines also because there is low vaccination coverage, vaccines hesitancy, and anti-vaccine movements. For these reasons, in 2017, Institutions have introduced a law to force children to make ten compulsory vaccines for school attendance and proposed a vaccination campaign. On social networks, this law has fostered a fierce discussion between pro-vaccinations and anti-vaccinations people. This paper aims to understand if
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.
Financial entity-level sentiment analysis aims to identify sentiment polarity toward specific financial entities in financial texts. This task is challenging because a single sentence may contain multiple entities with opposite sentiment orientations, while financial sentiment is often conveyed through domain-specific and implicit cues, increasing the risk of entity confusion. To address these challenges, we propose MSAR, a Multi-Stage Adversarial Representation Learning framework built on a FinBERT-CRF backbone. At the textual level, a Model-Sensitive Metric generates adversarial examples by
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: Conversations in clinical settings, especially those involving hematologic cancers or palliative care are not only informational but also emotionally charged. Understanding how these conversations are structured could help develop AI systems that support not only information exchange but also personalized emotional care.
OBJECTIVE: This study explored the themes discussed and emotional tones in real conversations between Greek speaking clinicians and patients. Our aim was to contribute toward building digital tools for low-resource languages such as Greek that are not only linguis
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.
Social media has attracted society for decades due to its reciprocal and real-life nature. It influenced almost all societal entities, including governments, academics, industries, health, and finance. The Social Network generates unstructured information about brands, political issues, cryptocurrencies, and global pandemics. The major challenge is translating this information into reliable consumer opinion as it contains jargon, abbreviations, and reference links with previous content. Several ensemble models have been introduced to mine the enormous noisy range on social platforms. Still, th
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: Pancreas transplantation, a crucial treatment for diabetes, is underutilized due to its invasiveness, strict criteria, organ scarcity, and limited centers. This highlights the need for enhanced public education and awareness through digital health platforms.
METHODS: We utilized Google's AI-driven, consensus-based model and Claude AI 3.0 Opus by Anthropic to analyze public perceptions of pancreas transplantation. The top 10 websites identified by Google as of April-May 2024 were reviewed, focusing on sentiment, consensus, content readability, and complexity to develop strategies f
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: Asthma is a condition in which the airways become inflamed and constricted, causing breathing difficulties, wheezing, coughing, and chest tightness. Social networks can have a substantial effect on asthma management and results. However, no studies of social networks addressing asthma have been undertaken.
OBJECTIVE: The aim of this research was to identify the significant social network structures, key influencers, top topics, and sentiments of asthma-related Twitter conversations.
METHODS: All the tweets collected for this study included the keyword "asthma" or were mentioned i
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.
COVID-19, a novel virus from the coronavirus family, broke out in Wuhan city of China and spread all over the world, killing more than 5.5 million people. The speed of spreading is still critical as an infectious disease, and it causes more and more deaths each passing day. COVID-19 pandemic has resulted in many different psychological effects on people's mental states, such as anxiety, fear, and similar complex feelings. Millions of people worldwide have shared their opinions on COVID-19 on several social media websites, particularly on Twitter. Therefore, it is likely to minimize the negativ
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: Mpox has been declared a Public Health Emergency of International Concern by the World Health Organization on July 23, 2022. Since early May 2022, Mpox has been continuously reported in several endemic countries with alarming death rates. This led to several discussions and deliberations on the Mpox virus among the general public through social media and platforms such as health forums. This study proposes natural language processing techniques such as topic modeling to unearth the general public's perspectives and sentiments on growing Mpox cases worldwide.
STUDY DESIGN: This 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.
BACKGROUND: Physician review websites have influence on a patient's selection of a provider. Written reviews are subjective and difficult to quantitatively analyze. Sentiment analysis of writing can quantitatively assess surgeon reviews to provide actionable feedback for surgeons to improve practice. The objective of this study is to quantitatively analyze large subset of written reviews of hand surgeons using sentiment analysis and report unbiased trends in words used to describe the reviewed surgeons and biases associated with surgeon demographic factors.
METHODS: Online written and star-ra
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.
OBJECTIVE: Social media has emerged as a transformative platform for data-driven health communication about breast cancer. To reveal social cognition and enhance public awareness of breast cancer, this study analyzes emotional tendencies and core topics in Weibo discourse.
METHODS: A web crawler was employed to collect 185,486 Weibo posts containing the keyword "breast cancer", with 134,588 posts retained after preprocessing. The discourse analysis involved, first, a lexicon-based sentiment classification of the text data, and subsequently, the application of Latent Dirichlet Allocation (LDA)
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.
Consumers taking prescription drugs have limited ability to ascertain drug quality before taking the drug. After drug use, however, consumers frequently report their personal experiences with prescription drugs on one of the world's largest medical websites: WebMD. Drug reviews on WebMD are a potentially rich source of free-form text that can be utilized to inform firms, consumers, researchers, and the Food and Drug Administration (FDA) about the quality and safety of prescription drugs. Additionally, because men and women communicate in starkly different ways, the gender of the reviewer may p
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: Emerging evidence suggests that people with arthritis are reporting increased physical pain and psychological distress during the COVID-19 pandemic. At the same time, Twitter's daily usage has surged by 23% throughout the pandemic period, presenting a unique opportunity to assess the content and sentiment of tweets. Individuals with arthritis use Twitter to communicate with peers, and to receive up-to-date information from health professionals and services about novel therapies and management techniques.
OBJECTIVE: The aim of this research was to identify proxy topics of importanc
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.
OBJECTIVES: Artificial intelligence (AI) can be used to measure sentiment and reading level, facilitating its use to improve nutrition communication, though AI has not yet been tested for such analysis of nutrition articles. The present study investigated this by looking at reading level and sentiment in magazines aimed at various demographics as determined with ChatGPT.
MATERIALS AND METHODS: Sentiment analysis was conducted on a sample of articles about nutrition from legacy media collected over 1 year. Reading level of the articles was determined using the Simple Measure of Gobbledygook (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.
BACKGROUND AND THEORETICAL CONTEXT: Occupational burnout has evolved from an individual psychological concern into a systemic challenge to organisational sustainability. Traditional burnout research relies predominantly on structured scales or small-scale interviews, making it difficult to capture the spontaneous, socially interactive emotional expressions that employees generate in authentic contexts. Against the backdrop of a discursive shift in Chinese digital workplace culture from individual attribution to structural attribution, social media has become a critical arena in which employees
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 analyzes online news disseminated throughout the pre-, during-, and post-intervention periods of the "Syphilis No!" Project, which was developed in Brazil between November 2018 and March 2019. We investigated the influence of sentiment aspects of news to explore their possible relationships with syphilis testing data in response to the syphilis epidemic in Brazil. A dictionary-based technique (VADER) was chosen to perform sentiment analysis considering the Brazilian Portuguese language. Finally, the data collected were used in statistical tests to obtain other indicators, such as co
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.
OBJECTIVES: Social scientists need practical methods for harnessing large, publicly available datasets that inform the social context of aging. We describe our development of a semi-automated text coding method and use a content analysis of Alzheimer's disease (AD) and dementia portrayal on Twitter to demonstrate its use. The approach improves feasibility of examining large publicly available datasets.
METHOD: Machine learning techniques modeled stigmatization expressed in 31,150 AD-related tweets collected via Twitter's search API based on 9 AD-related keywords. Two researchers manually code
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.
Language use, vocal behavior, and facial activity provide complementary indicators of affective state, but multimodal models can be affected by noisy temporal observations and insufficient global guidance before cross-modal interaction. We developed a framework combining bidirectional gated recurrent unit encoders, attention pooling, dynamic hypernode injection, and graph attention fusion. Textual, acoustic, and visual sequences were mapped into a shared latent space and compressed into modality-level representations. A sample-dependent hypernode and a learnable static prior were then injected
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: Tinder stands out as the most widely used swipe-based dating application in Poland and globally. Studies suggest that it may have adverse effects on the mental health of certain users, such as depression, anxiety, or low self-esteem. This study employs a big data approach to delve into the app's ratings and reviews, aiming to identify potential mental health hazards.
METHODS: Using AppFollow, we downloaded Polish-language reviews and ratings for the Tinder application from both App Store and Google Play stores. Sentiment analysis, provided by Common Language Resources & Technology
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: Hemorrhoids is a rectal disease that has adverse effects on life quality. Because the disease occurs in a discreet area, the rectal, patients often hesitate to consult a physician out of embarrassment. Thus, they often turn to the internet to find support and solutions. The ultimate objective of this study is to determine the societal attitudes, behaviors, and perceptions towards hemorrhoids in Turkey. To achieve this, a comparative sentiment analysis of social media comments was performed for the purpose of getting an idea about different treatment methods' effectiveness and satis
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.
With the rise of e-commerce network search systems, product search efficiency and user satisfaction have become increasingly important. To address the low accuracy of consumer sentiment analysis in existing product recommendation scenarios, a webpage localization and sentiment analysis recommendation model is proposed that combines an improved web search algorithm with a bidirectional long short-term memory network and an attention mechanism. An e-commerce network search system is then designed around this model. Experimental results show that the sentiment analysis recommendation model achiev
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.