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
16322 публикаций
Поиск: 147 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 565 с найденным полным текстом
Tuberculosis continues to pose a significant global health issue, with India facing the most considerable burden. We develop and calibrate an SEIR-type model to understand disease dynamics and perform sensitivity analysis to pinpoint crucial parameters. The basic reproduction number acts as the epidemic threshold, while backward bifurcation highlights the dangers of reinfection and superinfection. To enhance forecasting, we merge mechanistic modeling with deep learning techniques, utilizing feedforward, recurrent, and memory-based networks. Evaluated on TB case data from India, these hybrid mo
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.
Pulmonary Tuberculosis (PTB) remains a serious infectious disease and a major global public health problem. Accurate prediction of PTB epidemics is essential to support health authorities in developing effective prevention and control strategies. This study proposed a novel two-stage hybrid prediction model that integrates a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model and a support vector regression (SVR) model in parallel, followed in series by an extreme learning machine (ELM) optimized via the sparrow search algorithm. Furthermore, recognizing the notable spatial correl
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: The ubiquitin-proteasome system (UPS) is vital for protein quality control and its dysregulation is linked to diseases, including cancer. Targeting the UPS is becoming a promising approach in cancer therapy. However, the role of UPS modulation in thyroid carcinoma (THCA) remains to be fully elucidated.
METHODS: Initially, we utilized data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database to employ weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) with LASSO regression to develop a prognostic model for core UPS genes implicated in THCA. Subsequently, we stratified the THCA training 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: During surgery, intraoperative hypotension is associated with postoperative morbidity and should therefore be avoided. Predicting the occurrence of hypotension in advance may allow timely interventions to prevent hypotension. Previous prediction models mostly use high-resolution waveform data, which is often not available.
METHODS: We utilised a novel temporal fusion transformer (TFT) algorithm to predict intraoperative blood pressure trajectories 7 min in advance. We trained the model with low-resolution data (sampled every 15 s) from 73,009 patients who were undergoing general a
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.
Proactive management of pumping stations using artificial intelligence (AI) technology is vital for effectively mitigating the impacts of flood events caused by climate change. Accurate water level forecasts are pivotal in advancing the intelligent operation of pumping stations. This study proposed a novel Transformer-LSTM model to offer accurate multi-step-ahead forecasts of the flood storage pond (FSP) and river water levels for the Zhongshan pumping station in Taipei, Taiwan. A total of 19,647 ten-minute-based datasets of pumping operation and storm sewer, FSP, and river water levels were c
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.
BACKGROUND: The discrepancy between blood supply and demand requires accurate forecasts of the blood supply at any blood bank. Accurate blood donation forecasting gives blood managers empirical evidence in blood inventory management. The study aims to model and predict blood donations in Zimbabwe using hierarchical time series. The modelling technique allows one to identify, say, a declining donor category, and in that way, the method offers feasible and targeted solutions for blood managers to work on.
METHODS: The monthly blood donation data covering the period 2007 to 2018, collected from
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.
This work tests self-other differences in the impact bias using the perspectives of psychological distance and decision from description vs. experience. Two studies compared the bias participants made for themselves and for others in a sequential gambling task. The task involved two identical gambles where the first gamble was mandatory and participants made decisions (accept or reject) for the second gamble. Planned decisions were made anticipating a gain or loss in the first gamble, and revised decisions were made following the actual experience of gain or loss. Study 1 compared decisions fo
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.
TB/HIV coinfection poses a complex public health challenge. Accurate forecasting of future trends is essential for efficient resource allocation and intervention strategy development. This study compares classical statistical and machine learning models to predict TB/HIV coinfection cases stratified by gender and the general populations. We analyzed time series data using exponential smoothing and ARIMA to establish the baseline trend and seasonality. Subsequently, machine learning models (SVR, XGBoost, LSTM, CNN, GRU, CNN-GRU, and CNN-LSTM) were employed to capture the complex dynamics and in
СтатьяСравнительное 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.
The mosquito-borne dengue virus remains a major public health concern in Malaysia. Despite various control efforts and measures introduced by the Malaysian Government to combat dengue, the increasing trend of dengue cases persists and shows no sign of decreasing. Currently, early detection and vector control are the main methods employed to curb dengue outbreaks. In this study, a coupled model consisting of the statistical ARIMAX model and the deterministic SI-SIR model was developed and validated using the weekly reported dengue data from year 2014 to 2019 for Selangor, Malaysia. Previous stu
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.
Syphilis remains a serious public health problem in mainland China that requires attention, modelling to describe and predict its prevalence patterns can help the government to develop more scientific interventions. The seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model, long short-term memory network (LSTM) model, hybrid SARIMA-LSTM model, and hybrid SARIMA-nonlinear auto-regressive models with exogenous inputs (SARIMA-NARX) model were used to simulate the time series data of the syphilis incidence from January 2004 to November 2023 respectively. Compared to the SARIMA, LSTM, an
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.
Wind patterns can change due to climate change, causing more storms, hurricanes, and quiet spells. These changes can dramatically affect wind power system performance and predictability. Researchers and practitioners are creating more advanced wind power forecasting algorithms that combine more parameters and data sources. Advanced numerical weather prediction models, machine learning techniques, and real-time meteorological sensor and satellite data are used. This paper proposes a Recurrent Neural Network (RNN) forecasting model incorporating a Dynamic Fitness Al-Biruni Earth Radius (DFBER) a
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 economic onslaught of the COVID-19 pandemic has compromised the risk management of financial institutions. The consequences related to such an unprecedented situation are difficult to foresee with certainty using traditional methods. The regulatory credit loss attached to defaulted mortgages, so-called expected loss best estimate (ELBE), is forecasted using a machine learning technique. The projection of two ELBEs for 2022 and their comparison are presented. One accounts for the outbreak's impact, and the other presumes the nonexistence of the pandemic. Then, it is concluded that the refer
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.
1,4-Butanediol (1,4-BDO) is a valuable industrial chemical that is primarily produced via several energy-intensive petrochemical processes based on fossil-based raw materials, leading to issues related to: non-renewability, environmental contamination, and high production costs. 1,4-BDO is used in many chemical reactions to develop a variety of useful, valuable products, such as: polyurethane, Spandex intermediates, and polyvinyl pyrrolidone (PVP), a water-soluble polymer with numerous personal care and pharmaceutical uses. In recent years, to satisfy the growing need for 1,4-BDO, there has be
СтатьяОбзорПоиск 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: Adiponectin and insulin-like growth factor (IGF) binding proteins IGFBP-1 and IGFBP-2 are biomarkers of insulin sensitivity. IGFBP-1 reflects insulin sensitivity in the liver, adiponectin in adipose tissue and IGFBP-2 in both tissues. Here, we study the power of the biomarkers adiponectin, IGFBP-1, IGFBP-2, and also included IGF-I and IGF-II, in predicting prediabetes and type 2 diabetes (T2D) in men and women with normal oral glucose tolerance (NGT).
DESIGN: Subjects with NGT (35-56 years) recruited during 1992-1998 were re-investigated 8-10 years later. In a nested case control s
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.
BACKGROUND: This study aimed to construct a more accurate model to forecast the incidence of hand, foot, and mouth disease (HFMD) in mainland China from January 2008 to December 2019 and to provide a reference for the surveillance and early warning of HFMD.
METHODS: We collected data on the incidence of HFMD in mainland China between January 2008 and December 2019. The SARIMA, SARIMA-BPNN, and SARIMA-PSO-BPNN hybrid models were used to predict the incidence of HFMD. The prediction performance was compared using the mean absolute error(MAE), mean squared error(MSE), root mean square error (RMS
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Due to the proliferation of COVID-19, the world is in a terrible condition and human life is at risk. The SARS-CoV-2 virus had a significant impact on public health, social issues, and financial issues. Thousands of individuals are infected on a regular basis in India, which is one of the populations most seriously impacted by the pandemic. Despite modern medical and technical technology, predicting the spread of the virus has been extremely difficult. Predictive models have been used by health systems such as hospitals, to get insight into the influence of COVID-19 on outbreaks and possible r
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.
To eliminate the influence of age and period in age cycle contingency table data, a multistage method was adopted to evaluate the cohort effect. The most general primary malignant tumor of the liver is hepatocellular carcinoma (HCC). HCC is associated with liver cirrhosis with alcohol and viral etiologies. In epidemiology, long-term trends in HCC mortality were delineated (or forecasted) by using an age-period-cohort (APC) model. The HCC deaths were determined for each cohort with its weighted influence. The confidence interval (CI) of the weighted mean is fairly narrow (compared to the equall
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАVideo-Audio MediaПолный 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.
For forecasting the spread of dengue, monitoring climate change and its effects specific to the disease is necessary. Dengue is one of the most rapidly spreading vector-borne infectious diseases. This paper proposes a forecasting model for predicting dengue incidences considering climatic variability across nine cities of Maharashtra state of India over 10 years. The work involves the collection of five climatic factors such as mean minimum temperature, mean maximum temperature, relative humidity, rainfall, and mean wind speed for 10 years. Monthly incidences of dengue for the same locations a
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.
Cholera, an acute diarrheal disease spread by lack of hygiene and contaminated water, is a major public health risk in many countries. As cholera is triggered by environmental conditions influenced by climatic variables, establishing a correlation between cholera incidence and climatic variables would provide an opportunity to develop a cholera forecasting model. Considering the auto-regressive nature and the seasonal behavioral patterns of cholera, a seasonal-auto-regressive-integrated-moving-average (SARIMA) model was used for time-series analysis during 2000-2013. As both rainfall (r = 0.43
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.