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
20400 публикаций
Поиск: 187 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 983 с найденным полным текстом
OBJECTIVE: To construct and validate an interpretable machine learning model for early prediction of severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia (SMPP) in children.
METHODS: Clinical and immunological data of 402 pediatric MPP patients were randomly divided into a training set (70% for model tuning) and a held-out internal test set (30% for final evaluation). We systematically evaluated 113 algorithms based on data collected within 24 h of admission.
RESULTS: The Gradient Boosting Machine (GBM) demonstrated optimal performance, achieving an AUC of 0.805 (95% CI: 0.724-0.886) on the held-out inter
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.
Alcohol use disorder (AUD) poses a substantial global health burden, with its molecular mechanism remaining elusive. This study integrated datasets (GSE253155, GSE180722, GSE182173 and GSE176122) and clinical specimens to identify non-invasive biomarkers and therapeutic candidates for AUD. Transcriptomic analysis of post-mortem prefrontal cortex identified 34 differentially expressed genes (DEGs), significantly enriched in TNF/IL-17 signalling, ribosome, cytokine-cytokine receptor interaction and endoplasmic reticulum protein processing. Among multiple machine learning algorithms, the support
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.
Sepsis, a life-threatening condition triggered by dysregulated host response to infection, poses significant global health challenges. Identifying lipopolysaccharide (LPS)-related biomarkers and underlying mechanisms remains critical, yet underexplored. We integrated bulk microarray datasets and single-cell RNA-seq data from the Gene Expression Omnibus to identify LPS-related genes associated with sepsis. scRNA-seq was used for cell clustering, annotation, AUCell scoring, and cell-cell communication analysis. Differentially expressed LRGs were screened from both bulk and single-cell datasets a
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.
BackgroundAlzheimer's disease (AD) is driven by amyloid-β, tau protein, and neuroinflammation. Calmodulin-mediated calcium signaling centrally links synaptic dysfunction, tauopathy, and inflammation, making it a key mechanistic and therapeutic target.ObjectiveTo identify calmodulin-related diagnostic biomarkers for AD and explore associated immune profiles and molecular subtypes.MethodsThe present work utilized integrative bioinformatics for the characterization of calmodulin-related genes in AD. Differentially expressed calmodulin-related genes were identified from Gene Expression Omnibus dat
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.
Drug toxicity and side effects are the cause of clinical trials failure, resulting in wasted investment and time. Liver injury is one of the leading causes of drug rejection in the clinical phase. Machine learning models have been developed to predict induced liver damage with significant results. We carried out a systematic review to identify and describe the AI strategies reported in the scientific literature for drug induced liver injury prediction. Using combinations of keywords, we retrieved articles from Google Scholar and PubMed database and analyzed them according to defined criteria.
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Personal digital data is a critical asset, and governments worldwide have enforced laws and regulations to protect data privacy. Data users have been endowed with the "right to be forgotten" (RTBF) of their data. In the course of machine learning (ML), the forgotten right requires a model provider to delete user data and its subsequent impact on ML models upon user requests. Machine unlearning (MU) emerges to address this, which has garnered ever-increasing attention from both industry and academia. Specifically, MU allows model providers to eliminate the influence of unlearned data without re
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.
Exposure to three primary xenoestrogens (XEs), including phthalates, parabens, and phenols, has been strongly associated with chronic kidney disease (CKD). An interpretable machine learning (ML) model was developed to predict CKD using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) database spanning from 2007 to 2016. Four ML algorithms-random forest classifier (RF), XGBoost (XGB), k-nearest neighbors (KNN), and support vector machine (SVM)-were used alongside traditional logistic regression to predict CKD. The study included 6910 U.S. adults, with XGB showing the high
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 quantification of soil nitric oxide (NO) emissions can establish a scientific foundation for developing targeted strategies to mitigate emissions, thereby reducing their environmental impact. Using a database with 476 field measurements across China, a NO emission model was constructed by employing four machine learning algorithms including Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN). Our validation with independent observational data revealed that the XGBoost model performed the best, achieving a R2 of 0.6
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: Focal cortical dysplasia (FCD) type II is a significant contributor to drug-resistant epilepsy. The accurate identification of lesions via magnetic resonance imaging (MRI) presents considerable challenges, often impeding effective surgical planning. This study aims to develop an automated detection framework, the optimized detection framework (ODF), to enhance the diagnosis of FCD type II.
METHODS: The ODF merges surface-based morphometry with machine learning techniques. A dataset comprising 58 MRI scans (30 FCD type II patients, 28 controls) underwent preprocessing (bias field co
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Arthritis, a common chronic disease encompassing multiple subtypes of osteoarthritis and rheumatoid arthritis, was explored in this study as a risk-related factor based on data from the 2023 U.S. National Health Interview Survey (NHIS). The study included 26,031 participants (6,849 in the arthritis group; 19,182 in the control group), and 21 variables were found to be significantly different between groups by chi-square test. Fourteen key predictors were screened using support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE): age, general health, chronic obstructive pulmonary disease, ge
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.
Elastomer-based resistive super-thin film strain sensors show great application potentials in electronic skins, human-machine interaction systems, wearable devices for healthcare, and machine learning algorithms. However, it is challenging to accurately monitor the deformation of human body joints and organs with curved surfaces (e.g., knees, throats, finger joints) by only taking advantage of material thickness and elasticity of conventional 2D film strain sensors. Herein, a simple strategy is developed to fabricate conformal elastomeric thin film sensors with periodic 3D microstructure inspi
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.
Most patients with idiopathic REM sleep behavior disorder (iRBD) present peculiar repetitive leg jerks during sleep in their clinical spectrum, called periodic leg movements (PLMS). The clinical differentiation of iRBD patients with and without PLMS is challenging, without polysomnographic confirmation. The aim of this study is to develop a new Machine Learning (ML) approach to distinguish between iRBD phenotypes. Heart rate variability (HRV) data were acquired from forty-two consecutive iRBD patients (23 with PLMS and 19 without PLMS). All participants underwent video-polysomnography to confi
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: Oncological resection and reconstruction involving the lower extremities commonly lead to reoperations that impact patient outcomes and healthcare resources. This study aimed to develop a machine learning (ML) model to predict this reoperation risk.
METHODS: This study was conducted according to TRIPOD + AI. Data from the PARITY trial was used to develop ML models to predict the 1-year reoperation risk following lower extremity oncological resection and reconstruction. Six ML algorithms were tuned and calibrated based on fivefold cross-validation. The best-performing model was ide
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.
OBJECTIVES: This study aimed to explore the long-term cognitive trajectories and its' determinants, and construct prediction models for identifying high-risk populations with unfavorable cognitive trajectories.
METHODS: This study included 3502 older adults aged 65-105 years at their first observations in a 16-year longitudinal cohort study. Cognitive function was measured by the Chinese version Mini Mental State Examination. The heterogeneity of cognitive function was identified through mixed growth model. Machine learning algorithms, namely regularized logistic regression (r-LR), support ve
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.
Skin cutaneous melanoma (SKCM) is a chronically malignant tumor with a high mortality rate. Pyroptosis, a kind of pro-inflammatory programmed cell death, has been linked to cancer in recent studies. However, the value of pyroptosis in the diagnosis and prognosis of SKCM is not clear. In this study, it was discovered that 20 pyroptosis-related genes (PRGs) differed in expression between SKCM and normal tissues, which were related to diagnosis and prognosis. Firstly, based on these genes, nine machine-learning algorithms were shown to perform well in constructing diagnostic classifiers, includin
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.
Machine learning algorithms are used successfully in this paper to forecast reliably upcoming short-term high concentration episodes, or peaks (<60-min) of fine particulate air pollution (PM2.5) 1 h in advance. Results are from a network around Christchurch, New Zealand, with an objective to forecast the occurrence of short-term peaks using a gradient boosted machine with a binary classifier as the response (1 = peak, 0 = no peak). Results are successful, with 80-90% accurate forecasting of whether a peak in PM2.5 would occur within the next 60-min period. Elevated and variable nitrogen monoxi
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: Early identification of stroke survivors who are unlikely to achieve clinically meaningful motor improvement after aquatic therapy may help optimize rehabilitation prescriptions and support precision rehabilitation. This study aimed to develop and validate machine-learning models based on pretreatment Fugl-Meyer Assessment (FMA) data to predict insufficient motor improvement after aquatic therapy, to examine whether actual aquatic-therapy exposure improves prediction, and to identify the most important predictors.
METHODS: We conducted a single-center retrospective study of patien
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 ability to predict phenotypes from genotypes in multicellular organisms remains limited despite rapid advances in genotyping and phenotyping methods. Machine learning offers a promising way to model phenotype from genotype but requires sizable datasets that quantitatively link phenotype to specific genes. Such datasets remain limited; however, maize pollen provides a unique biological system that is especially well suited for this challenge. Because maize pollen is haploid, mutations that affect its function can result in a quantitative phenotypic effect on pollen fitness, measurable as de
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.
Liver transplant (LT) is a life-saving treatment for patients with cirrhosis and/or hepatocellular carcinoma (HCC), but organ shortages and suboptimal donor-recipient matching remain major challenges and existing donor-recipient matching risk models offer limited predictive accuracy. Our study aims to develop a machine-learning-based model to predict and rank long-term post-transplant survival. We included adult deceased donor liver transplant recipients from the Scientific Registry of Transplant Recipients (2009-2019). We developed a first of its kind XGBoost-based survival model to predict g
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 development of atrial fibrillation (AF) during hospitalization for acute myocardial infarction (AMI) is common and associated with worse prognosis. We aimed to train and, for the first time, cross-nationally validate a machine learning model to predict AF developing during the cardiac intensive care unit (CICU) stay in post-AMI patients admitted in sinus rhythm, using only routine, non-electrocardiographic clinical parameters available at CICU admission.
METHODS: We developed and tested classification pipelines on two independent cohorts of post-AMI patients from Italy (ITA, S
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.