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
17584 публикаций
Поиск: 94 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом
Thrombocythemia (ET), polycythemia vera (PV), primary myelofibrosis (PMF), prefibrotic/early (pre-PMF), and overt fibrotic PMF (overt PMF) are classical Philadelphia-Negative (Ph-negative) myeloproliferative neoplasms (MPNs). Differentiating between these types based on morphology and molecular markers is challenging. This study aims to clarify the application of flow cytometry in the diagnosis and differential diagnosis of classical MPNs. This study retrospectively analyzed the immunophenotypes, clinical characteristics, and laboratory findings of 211 Ph-negative MPN patients, including ET, P
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.
The COVID-19 pandemic has underscored the critical need for precise diagnostic methods to distinguish between similar respiratory infections, such as COVID-19 and Mycoplasma pneumoniae (MP). Identifying key biomarkers and utilizing machine learning techniques, such as random forest analysis, can significantly improve diagnostic accuracy. We conducted a retrospective analysis of clinical and laboratory data from 214 patients with acute respiratory infections, collected between October 2022 and October 2023 at the Second Hospital of Nanping. The study population was categorized into three groups
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.
Motorcycle accident studies usually rely upon data collected from road accidents collected through questionnaire surveys/police reports including characteristics of motorcycle riders and contextual data such as road environment. The present study utilizes big data, in the form of vehicle trajectory patterns collected through GPS, coupled with self-reported road accident information along with motorcycle rider characteristics to predict the likelihood of involvement of a motorcyclist in an accident. Random Forest-based machine learning algorithm is employed by taking inputs based on a variety o
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: Physicians use electrocardiograms (ECG) to diagnose cardiac abnormalities. Sometimes they need to take a deeper look at abnormal heartbeats to diagnose the patients more precisely. The objective of this research is to design a more accurate heartbeat classification algorithm to assist physicians in identifying specific types of the heartbeat.
METHODS AND PROCEDURES: In this paper, we propose a novel feature called a segment label, to improve the performance of a heartbeat classifier. This feature, provided by a Convolutional Neural Network, encodes the information surrounding the p
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: Random Forest (RF) is a technique that optimises predictive accuracy by fitting an ensemble of trees to stabilise model estimates. The RF techniques were adapted into survival analysis to model the survival of patients with liver disease in order to identify biomarkers that are highly influential in patient prognostics.
METHODS: The methodology of this study begins by applying the classical Cox proportional hazard (Cox-PH) model and three parametric survival models (exponential, Weibull and lognormal) to the published dataset. The study further applied the supervised learning meth
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.
Traditional survival methods have a wide application in the field of biomedical research. However, applying traditional survival methods requires data to meet a set of special assumptions while the Random Survival Forest model can overcome this inconvenience. Herein, we used the clinical data of Primary Biliary Cholangitis (PBC) from Mayo Clinic to introduce and demonstrate Random Survival Forest model from mathematical principles, model building, practical example and attentions, aiming to provide a novel method for doing survival analysis.
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.
Gradual changes in microbial communities in a human body after death can be used to determine postmortem interval (PMI). In this study, gut microflora samples were collected from the vermiform appendix and the transverse colon of human cadavers with PMIs between 5 and 192 h. The results revealed that the appendix might be an excellent intestinal sampling site and the appendix flora had an inferred succession rule during human body decomposition. Firmicutes, Bacteroidetes, and their respective subclasses showed a predictable successionrule in relative abundance over time. A Random Forest regres
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.
Medical research shows that eye movement disorders are related to many kinds of neurological diseases. Eye movement characteristics can be used as biomarkers of Parkinson's disease, Alzheimer's disease (AD), schizophrenia, and other diseases. However, due to the unknown medical mechanism of some diseases, it is difficult to establish an intuitive correspondence between eye movement characteristics and diseases. In this paper, we propose a disease classification method based on decision tree and random forest (RF). First, a variety of experimental schemes are designed to obtain eye movement ima
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.
PURPOSE: To determine the predictive features of thymic carcinomas and high-risk thymomas using random forest algorithm.
METHODS: A total of 137 patients with pathologically confirmed high-risk thymomas and thymic carcinomas were enrolled in this study. Three clinical features and 20 computed tomography features were reviewed. The association between computed tomography features and pathological patterns was analyzed by univariate analysis and random forest. The predictive efficiency of the random forest algorithm was evaluated by receiver operating characteristic curve analysis.
RESULTS: Th
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.
PURPOSE: Several negative factors, such as juxta-pleural nodules, pulmonary vessels, and image noise, make accurately segmenting lungs from computed tomography (CT) images a complex task. We propose a novel hybrid automated algorithm in the paper based on random forest to deal with the issues. Our method aims to eliminate the effect of the factors and generate accurate segmentation of lungs from CT images.
METHODS: Our algorithm consists of five main steps: image preprocessing, lung region extraction, trachea elimination, lung separation, and contour correction. A lung CT image is first prepr
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.
This paper proposes the use of random forest for adulteration detection purposes, combining the random forest algorithm with the artificial generation of outliers from the authentic samples. This proposal was applied in two food adulteration studies: evening primrose oils using ATR-FTIR spectroscopy and ground nutmeg using NIR diffuse reflectance spectroscopy. The primrose oil was adulterated with soybean, corn and sunflower oils, and the model was validated using these adulterated oils and other different oils, such as rosehip and andiroba, in pure and adulterated forms. The ground nutmeg was
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.
In this paper, a fully automatic method is proposed to segment the kidney into multiple components: renal cortex, renal column, renal medulla and renal pelvis, in clinical 3D CT abdominal images. The proposed fast automatic segmentation method of kidney consists of two main parts: localization of renal cortex and segmentation of kidney components. In the localization of renal cortex phase, a method which fully combines 3D Generalized Hough Transform (GHT) and 3D Active Appearance Models (AAM) is applied to localize the renal cortex. In the segmentation of kidney components phase, a modified Ra
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Maintaining a stable and safe blood supply remains a persistent challenge for blood collection agencies, particularly in settings where donor participation is influenced by behavioral and psychological factors. Identifying reliable predictors of blood donor retention is essential for improving donor management and sustaining blood services.
OBJECTIVE: To develop and evaluate a Random Forest-based machine learning model for predicting blood donor retention using demographic, behavioral, and psychological data.
METHODS: A retrospective cohort with a cross-sectional exploratory comp
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.
Diabetes is a chronic metabolic disorder caused by excessive blood sugar levels, which leads to severe damage to other organs. Type 2 diabetes is, more often than others, a long-term metabolic disorder in which the body resists insulin or does not produce enough of it. Early diabetes detection with fewer features reduces patient burden, and machine learning makes the process more time-efficient. This study proposes three machine learning approaches that achieve both high performance and effective feature reduction using the Early Stage Diabetes Risk Prediction dataset. Multiple research works
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.
SIGNIFICANCE: Machine learning random forest algorithms were used to predict objective refractive outcomes after cycloplegic refraction using noncycloplegic clinical data. A classification model predicted post-cycloplegic myopia and could be useful in screening, and a second regression model predicted post-cycloplegic refractive and could provide a useful objective starting point in noncycloplegic subjective refractions.
PURPOSE: A classification model sought to predict post-cycloplegic myopia using noncycloplegic clinical data to enhance myopia screening accuracy, whereas the regression mode
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.
Drug target interactions (DTIs) play a crucial role in drug discovery and development. The prediction of DTIs based on computational method can effectively assist the experimental techniques for DTIs identification, which are time-consuming and expensive. However, the current computational models suffer from low accuracy and high false positive rate in the prediction of DTIs, especially for datasets with extremely unbalanced sample categories. To accurately identify the interaction between drugs and target proteins, a variety of descriptors that fully show the characteristic information of dru
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.
INSTRUCTIONS: Peritoneal dialysis associated peritonitis (PDAP) is a major cause of technique failure in peritoneal dialysis (PD) patients. The purpose of this study is to construct risk prediction models by multiple machine learning (ML) algorithms and select the best one to predict technique failure in PDAP patients accurately.
METHODS: This retrospective cohort study included maintenance PD patients in our center from January 1, 2010 to December 31, 2021. The risk prediction models for technique failure were constructed based on five ML algorithms: random forest (RF), the least absolute sh
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.
Objective:Hemorrhage after tonsil surgery in children is a serious and potentially life-threatening complication. The purpose of this study was to establish a risk warning model for hemorrhage after tonsil surgery in children through a national multi-center retrospective study, providing a basis for hierarchical management after tonsil surgery in children. Methods:Stratified sampling was performed on 8 854 children who underwent tonsillectomy under general anesthesia from 15 research centers in different provinces from January 15, 2022 to May 15, 2023. The sample size of this study was 2 724 c
СтатьяМногоцентровое исследованиеАннотация на английскомПолный 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.
Listeria monocytogenes can cause severe foodborne illness, including miscarriage during pregnancy or death in newborn infants. When outbreaks of L. monocytogenes illness occur, it may be possible to determine the food source of the outbreak. However, most reported L. monocytogenes illnesses do not occur as part of a recognized outbreak and most of the time the food source of sporadic L. monocytogenes illness in people cannot be determined. In the United States, L. monocytogenes isolates from patients, foods, and environments are routinely sequenced and analyzed by whole genome multilocus seque
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.
The tight conglomerate reservoir of Baikouquan formation in the MA 131 well block in the Junggar basin abounds with petroleum reserves, yet the vertical wells in this reservoir have achieved a limited development effect. The tight conglomerate reservoirs have become an important target for exploration and exploitation. The high-efficiency development scheme of a small well spacing three-dimensional (3D) staggered well pattern has been determined by a series of field tests on well pattern and well spacing development. Multistage fracturing with a horizontal well has been demonstrated as the pri
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.