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
52349 публикаций
Поиск: 833 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and internally validate a machine-learning algorithm, PROSPECT (Predicting Risk Of Surgical complications aftEr CCWO and TPLO), using clinical variables to predict postoperative complications in dogs undergoing high tibial osteotomy for cranial cruciate ligament disease (CrCLD).
STUDY DESIGN: Retrospective multivariable prediction model development.
SAMPLE POPULATION: Stifles (n = 670) and dogs (n = 555).
METHODS: Complication data with a minimum follow up of 28 days were collected. Clinical variables were preprocessed for machine learning and
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 heterogeneity in tuberculosis (TB) treatment responses necessitates a precision medicine approach. This study employed machine learning techniques to identify patient subtypes and optimize clinical pharmacist interventions.
METHODS: We conducted a prospective cohort study involving 467 TB patients (218 in the intervention group receiving machine learning-guided pharmacist care and 249 in the control group receiving standard care). Primary outcomes included time to sputum conversion (smear, culture, TB-RNA) and duration of hospitalization; secondary outcomes encompassed adverse
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.
Rheumatoid arthritis (RA) and psoriatic arthritis (PsA) are chronic autoimmune diseases. They share similar symptoms. The lack of specific markers can lead to misdiagnosis. Using spectroscopic information on the chemical composition of body fluids can effectively differentiate these diseases. The discriminant analysis results are presented based on Raman and near-infrared (NIR) spectra of freeze-dried blood sera. The performance of partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and counter-propagation artificial neural network (CP-ANN) techniques in differentiation between RA (n = 30) 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.
OBJECTIVE: Ankylosing spondylitis (AS) is a chronic immune-mediated inflammatory disorder characterized by inflammation and pathological bone formation. Growing evidence suggests that mitochondrial dysfunction and cellular senescence are key drivers of disease progression. This study aimed to identify novel biomarkers linking these processes to AS.
METHODS: Transcriptomic datasets of AS patients and controls were analyzed to identify differentially expressed genes related to mitochondrial function and cellular senescence. Bioinformatics pipelines and multiple machine learning algorithms were
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2025eng
PURPOSE: Cervical 2 pedicle screw (C2PS) fixation is widely used in posterior cervical surgery but carries risks of vertebral artery injury (VAI), a rare yet severe complication. This study aimed to identify risk factors for VAI during C2PS placement and develop a machine learning (ML)-based predictive model to enhance preoperative risk assessment.
METHODS: Clinical and radiological data from 280 patients undergoing head and neck CT angiography were retrospectively analyzed. Three-dimensional reconstructed images simulated C2PS placement, classifying patients into injury (n = 98) and non-inju
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: Rheumatoid arthritis (RA) remains in urgent need of more effective biomarkers to improve diagnostic accuracy. METHODS: In this study, we conducted a comprehensive analysis of 2,863 blood samples obtained from seven cohorts comprising RA, osteoarthritis (OA), and healthy control (HC) subjects, recruited across five medical centers spanning three geographically diverse regions. Candidate biomarkers were first identified through untargeted metabolomic profiling, and subsequently validated using targeted approaches. Metabolite-based classification models were then developed employing a
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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: Rheumatoid arthritis (RA) and ulcerative colitis (UC) are chronic inflammatory diseases with shared immune pathologies but limited common diagnostic biomarkers, which hinders the development of targeted therapies.
METHODS: Public gene expression datasets were analyzed to identify differentially expressed genes (DEGs) common to both RA and UC. Functional enrichment and immune infiltration analyses revealed dysregulated pathways. A comprehensive machine learning framework that incorporated 12 algorithms and cross-validation was applied to screen for robust diagnostic biomarkers. Fur
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: Infection is a common complication of idiopathic nephrotic syndrome (INS), and early identification of severe infection can improve patient outcome.
METHODS: This multicenter retrospective study developed and validated machine learning (ML) models that predict severe infection in children with INS. The derivation cohort (n = 2357) consisted of INS patients at one institution, and was separated into a training set and testing set. The external validation set (n = 372) consisted of INS patients from three other hospitals. Data were collected for 41 variables, and ten of them were th
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Treatment decisions in patients with anterior cruciate ligament (ACL) injuries are influenced by multiple factors, such as the desire to return to sports or symptomatic instability. Identifying the differential treatment effect of ACL reconstruction (ACLR) compared with nonoperative management on a patient-specific level can inform surgical decision-making.
HYPOTHESIS: Unsupervised machine learning can identify distinct patient subgroups based on outcome achievement after ACL injury, and ACLR will exert a protective effect on the development of posttraumatic osteoarthritis (PTOA)
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: To explore various factors influencing postoperative hearing recovery in patients with middle ear cholesteatoma and to construct and validate a clinical prediction model for postoperative hearing recovery.
METHODS: Clinical data from 548 patients diagnosed with middle ear cholesteatoma, gathered between May 2019 and December 2023, were randomly split into a training cohort and a validation cohort in a ratio of 7:3. To enhance feature selection, we utilized univariate logistic regression analysis, multivariate logistic regression analysis, and the Least Absolute Shrinkage and Select
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.
Medication, particularly antibiotics, significantly alters gut microbiome composition, often reducing microbial diversity and affecting host health. Given that the gut microbiome may influence cancer progression, we integrated clinical, shotgun metagenomic, and medication data to assess microbiome composition across diseased and healthy cohorts, as well as the impact of medication on microbiome variation. The study cohorts included patients with chronic lymphocytic leukemia (CLL, n = 85), acute myeloid leukemia (AML, n = 61), myeloid dysplastic syndrome (MDS), and other severe hematological ma
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.
BACKGROUND: Cerebral vasospasm remains a leading cause of delayed cerebral ischemia following aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH). Despite advances in critical care, current monitoring strategies are reactive and non-personalized. Machine learning (ML) has emerged as a promising tool to anticipate vasospasm risk.
METHODS: A systematic review and meta-analysis were performed following PRISMA 2020 guidelines. PubMed and Embase databases were searched for studies applying ML algorithms to predict clinical or radiological vasospasm. Data were pooled using bivariate and proportional meta-ana
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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 investigate the effect of gastrointestinal bleeding (GIB) on the short-term survival of hepatitis B virus-related acute-on-chronic liver failure (HBV-ACLF) patients, establish a prediction model for HBV-ACLF-related GIB via machine learning (ML) algorithms, and compare the predictive ability of various models.
METHODS: A total of 583 HBV-ACLF patients from two medical centers were retrospectively enrolled, and patients from one of the centers were randomly divided into a training cohort (n = 360) and a test cohort (n = 153) at a 7:3 ratio. Patients from the oth
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.
Internet Gaming Disorder (IGD), Gaming Disorder (GD), and Internet Addiction represent behavioral patterns with significant psychological and neurological consequences. Affected individuals often disengage from routine activities and exhibit distress upon interruption of gaming, impacting family life and overall well-being. Timely and objective detection methods are essential. This study investigates EEG-based biomarkers in healthy participants, aiming to classify them into two groups based on behavioral patterns observed during the Iowa Gambling Task (IGT). EEG and IGT data were collected sim
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 research proposes a novel strategy for accurate breast lesion classification that combines explainable artificial intelligence (XAI), machine learning (ML) classifiers, and customized weakly dependent features from ultrasound (BU) images. Two new weakly dependent feature classes are proposed to improve the diagnostic accuracy and diversify the training data. These are based on image intensity variations and the area of bounded partitions and provide complementary rather than overlapping information. ML classifiers such as Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGB), Gradient Boost
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: Wearable electrocardiogram (ECG) monitoring devices that utilize single-lead ECG technology have become valuable tools for identifying paroxysmal atrial fibrillation (AF). This study aimed to develop a machine learning (ML) algorithm to predict new-onset AF by training it on single-lead data extracted from 12-lead ECG recordings.
METHODS AND RESULTS: Patients who underwent 12-lead ECG between January 2010 and December 2021 were classified into two groups based on a review of their medical records and diagnostic codes: the AF group and the normal group. An ML model was created usin
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.
INTRODUCTION: Lithium remains a first-line mood stabilizer for bipolar disorder; yet, only a subset of patients achieves symptomatic remission. Early prediction of treatment response could guide personalized management. In this study, we leveraged machine learning algorithms to predict 3-month remission, defined as a Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale score≤10, in 593 patients with bipolar disorder initiating lithium.
METHODS: In this retrospective cohort, baseline sociodemographic, clinical and laboratory data as well as concomitant medication usage were collected. Montgomery Åsberg D
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.
Fabry disease (FD) is a rare disorder resulting from a genetic mutation characterized by the accumulation of sphingolipids in various cells throughout the human body, leading to progressive and irreversible organ damage, particularly in males. Genetically-determined deficiency or reduced activity of the enzyme (alpha - Galactosidase; α-Gal) leads to the accumulation of sphingolipids in the lysosomes of various cell types, including the heart, kidneys, skin, eyes, central nervous system, and digestive system, triggering damage, leading to the failure of vital organs, and resulting in progressiv
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.
Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of dementia, and its early detection is critical for improving clinical outcomes. However, current diagnostic tools such as brain magnetic resonance imaging (MRI) and neuropsychological testing have limited accessibility and scalability. Using machine-learning models, we aimed to evaluate whether multimodal physical and behavioral measures, specifically gait characteristics, body mass composition, and sleep parameters, could serve as digital biomarkers for estimating MCI severity. We recruited 80 patients diagnosed with MCI and classified 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: Seronegative Hashimoto's thyroiditis is often underdiagnosed due to the lack of antibody markers. Combining ultrasound radiomics with machine learning offers potential for early detection in patients with normal thyroid function.
METHODS: Data from 164 patients with single thyroid lesions and normal thyroid function, treated surgically between 2016 and 2024, were retrospectively collected from four hospitals. Radiomics features were extracted from ultrasound images of non-tumorous hypoechoic areas. Pathological lymphocytic infiltration and hypoechoic ratios were evaluated by senio
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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.