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
135161 публикаций
Поиск: 747 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2305 с найденным полным текстом
Intimate partner violence (IPV) experienced by pregnant and post-partum women has negative health effects for women, as well as the foetus, and the new-born child. In this study we sought to assess the prevalence and factors associated with recent IPV amongst post-partum women in one clinic in eThekwini Municipality, South Africa, and explore the relationship between IPV, depression and functional limitations/disabilities. Past 12 month IPV-victimisation was 10.55%. Logistic regression modelled relationships between IPV, functional limitations, depressive symptoms, socio-economic measures, and
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.
A cross-sectional study was conducted to identify risk factors for herd infection by Brucella spp. in dairy cattle in the suburbs of Asmara, Eritrea. Data were collected from 64 herds, randomly selected from a total of 99 herds with a minimum herd size of 9 cows. A questionnaire was used to gather data on management, hygiene and herd structure. Serum samples collected from all pregnant heifers, cows and bulls, were screened for Brucella infection by the Rose Bengal test (RBT), and all RBT-positive sera re-tested with the complement-fixation test (CFT) for confirmation. A seropositive herd was
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.
PURPOSE: To determine if magnetic resonance (MR) imaging can be used to predict axillary lymph node status in patients with breast cancer.
MATERIALS AND METHODS: Fifty-one women with primary invasive breast cancer underwent dynamic contrast material-enhanced MR imaging of the breast Region-of-interest (ROI) analysis was performed on parametric images obtained with kinetic modeling of the data. Large and automated ROIs were selected. Typical enhancement ratios that represented the relative increase in mean pixel signal intensity were calculated for each ROI. Stepwise logistic regression analys
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: Postoperative pancreatic fistula (POPF) is the most prevalent complications following minimally invasive pancreaticoduodenectomy (MIPD). Only one model related to MIPD exists, and previous POPF scoring prediction methods are based on open pancreaticoduodenectomy patients. Our objectives are to determine the variables that may increase the probability of pancreatic fistula following MIPD and to develop and validate a POPF predictive risk model.
METHODS: Data from 432 patients who underwent MIPD between July 2015 and May 2022 were retrospectively collected. A nomogram prediction mod
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.
OBJECTIVE: Intensive care unit length of stay (ICU LOS) accounts for a large percentage of inpatient cost after cardiac surgery. The Society of Thoracic Surgeons risk calculator predicts total LOS but does not discriminate between ICU and non-ICU time. We sought to develop a predictive model of prolonged ICU LOS.
METHODS: Adult patients undergoing Society of Thoracic Surgeons index operations within a regional collaborative (2014-2021) were included. Prolonged ICU LOS was defined as ICU care for ≥72 hours postoperatively. A logistic regression model was used to develop a prediction model for
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.
BACKGROUND: The main obstacle to a patient's recovery following a tonsillectomy is complications, and bleeding is the most frequent culprit. Predicting post-tonsillectomy hemorrhage (PTH) allows for accurate identification of high-risk populations and the implementation of protective measures. Our study aimed to investigate how well machine learning models predict the risk of PTH.
METHODS: Data were obtained from 520 patients who underwent a tonsillectomy at The 940th Hospital of Joint Logistics Support Force of Chinese People's Liberation Army. The age range of the patients was 2-57 years, a
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: Based on endoscopic ultrasonography (EUS) radiomics and clinical data, we constructed a radiomics model and a nomogram model for identifying benign and malignant pancreatic lesions, and explored the diagnostic performance of these two prediction models.
METHODS: Images and clinical data of 151 patients with pancreatic lesions detected by EUS from January 2018 to September 2023 were retrospectively collected. The patients were randomly divided into a training set and a validation set at a ratio of 7:3. Through feature extraction and feature screening of EUS images, we calculated the
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: In clinical practice, the incidence of hypofibrinogenemia (HF) after tigecycline (TGC) treatment significantly exceeds the probability claimed by drug manufacturers.
OBJECTIVE: We aimed to identify the risk factors for TGC-associated HF and develop prediction and survival models for TGC-associated HF and the timing of TGC-associated HF.
METHODS: This single-center retrospective cohort study included 222 patients who were prescribed TGC. First, we used binary logistic regression to screen the independent factors influencing TGC-associated HF, which were used as predictors to train
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.
CONTEXT: Hemoglobin A1c (A1c) and fasting plasma glucose (FPG) miss diabetes diagnosis in many individuals, but the alternative, oral glucose tolerance testing (OGTT), is difficult to obtain.
OBJECTIVE: This work aimed to develop and validate a model to identify diabetes missed by A1c and FPG but detected by OGTT and associate its outcomes with mortality.
METHODS: We trained machine-learning models using National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data, applied them to corresponding National Center for Health Statistics mortality data, and externally validated the models with D
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.
PURPOSE: Recurrence after curative-intent treatment of rectal cancer remains a major clinical challenge. Conventional regression models may not adequately capture complex clinical interactions, whereas machine learning algorithms may improve predictive accuracy. This study compared regression-based and machine learning models for predicting recurrence using routinely collected clinical data.
METHODS: A retrospective cohort of 581 patients with rectal adenocarcinoma treated between 2013 and 2022 at 2 university hospitals in Thailand was analyzed. Seventeen demographic, pathological, and treatm
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: The existing risk prediction models for COVID-19 associated mortality have not considered the differences in risk factors across different age groups of patients.
AIM: To develop age-specific prediction models to forecast the risk of all-cause mortality in patients recovering from COVID-19 infection.
DESIGN: Population-based, retrospective cohort study.
METHODS: Patients with COVID-19 between 1 April 2020 and 31 July 2022 survived beyond the acute phase of infection were stratified into separate age cohorts (<45, 45-64, ≥65) and followed-up for 1 year. Backward stepwise logistic
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: A body of research suggests that many participants in alcohol use treatment research begin making changes to their drinking behavior prior to beginning treatment. Although several studies have examined factors associated with such change, results have been mixed or yielded small effects. Both theoretical and methodological limitations have hindered efforts to understand such change, highlighting the need for novel analytic approaches. This study aimed to examine how traditional modeling methods (linear and logistic regression) and machine learning (recursive partitioning, random 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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Gastrointestinal (GI) side effects are common after radiotherapy for gynecological cancers. Normal tissue complication probability (NTCP) models providing individual risk estimates for GI adverse events in gynecological cancers are not yet available. The aim of this study was to develop NTCP models for GI toxicity after postoperative (chemo)radiotherapy for cervical cancer.
MATERIALS AND METHODS: Data from the phase-III PARCER trial (NCT01279135) was used. Tested variables included patient- and treatment-related characteristics and dosimetric parameters of small, large
СтатьяКлиническое исследование III фазыРандомизированное 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.
Despite advances in antiviral therapy, the rate of functional cure for chronic hepatitis B (CHB) remains unsatisfactory, and developing an applicable prediction model is pivotal to improving it. Thus, we aimed to identify key predictive factors and develop prognostic models for functional cure in HBeAg-negative patients and the advantaged populations. This retrospective study included 202 HBeAg-negative CHB patients (114 classified as advantaged populations) receiving pegylated interferon-alpha (PEG-IFNα) therapy for model derivation and internal validation, and 183 HBeAg-negative CHB patients
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.
Knee osteoarthritis (OA) is a prevalent, disabling disease for which early, accurate diagnosis is essential to guide treatment and reduce long-term burden. Machine learning (ML) approaches using quantitative imaging biomarkers show promise for automated OA classification, but their reliability under imperfect image segmentation remains unclear. This study evaluated the robustness of cartilage-based radiodensity and morphological features derived from MRI-registered CT scans against simulated segmentation errors. Manual segmentations of femoral, patellar, lateral tibial, and medial tibial carti
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 clinical efficacy of tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) in axial spondyloarthritis (axSpA) is limited by high non-response rates, necessitating accurate pre-treatment stratification. This study aimed to develop and validate MRI-based interpretable deep learning radiomics (DLR) models to predict treatment response to TNFi in patients with axSpA.
METHODS: In this prospective study, patients diagnosed with axSpA who underwent sacroiliac joint MRI before TNFi initiation were enrolled. Patients were allocated to training and test sets at an approximate 4:1 ratio. The endpoints
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.
INTRODUCTION: Adenoid cystic carcinoma (ACC) of the head and neck is a rare malignancy characterized by perineural invasion, local recurrence, and distant metastasis. Despite its indolent growth, ACC poses significant challenges in prognosis and management. This study addresses two complementary aims to identify key prognostic factors and evaluating the predictive performance of machine learning models METHODS: A retrospective cohort of 1794 patients diagnosed with head and neck ACC between 2004 and 2015 was extracted from the SEER database. Demographic and clinical variables were analyzed, in
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 study aimed to predict expression of pituitary transcription factor 1 (PIT1) in pituitary adenomas using habitat, intra-tumoral and peri-tumoral radiomics models. A total of 129 patients with pituitary adenoma (training set, n = 103; test set, n = 26) were retrospectively enrolled. A total of 12, 18, 14, 13, and 14 radiomics features were selected from the ROIintra, ROIintra+peri (ROIintra+2mm, ROIintra+4mm, ROIintra+6mm), and ROIhabitat, respectively. Then, three machine learning algorithms were employed to develop radiomic models, including logistic regression (LR), support vector machin
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: Pneumonia, respiratory failure, and fracture are common and highly burdensome for adults with cerebral palsy (CP). To date, there are no clinically friendly tools to assess individualized risk of these outcomes for adults with CP. The objective was to develop and validate prognostic models for 5-year risk of pneumonia, respiratory failure/collapse, and fracture for adults with CP.
PATIENTS AND METHODS: This single medical center retrospective cohort study used medical records from January 1, 2012 till June 1, 2024 from adults ≥18 years old with CP. The development cohort (n = 1520)
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: Multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) and Kawasaki disease (KD) show a broad spectrum of clinical severity, from a relatively benign clinical course to requiring admission to the intensive care unit (ICU). With either, clinical deterioration may be rapid and unexpected.
OBJECTIVES: The aim of the study was to develop a machine learning (ML) model to predict future ICU admission for patients with KD or MIS-C to augment clinical decision-making.
METHODS: We developed a prediction model for ICU admission using 2,539 patients <18 years of age with MIS-C or KD enrolled
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.