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
21361 публикаций
Поиск: 569 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1553 с найденным полным текстом
INTRODUCTION: Type 2 diabetes (T2D) shows bidirectional relationships with polysomnographic measures. However, no studies have searched systematically for novel polysomnographic biomarkers of T2D. We therefore investigated if state-of-the-art explainable machine learning (ML) models could identify new polysomnographic biomarkers predictive of incident T2D.
METHODS: We applied explainable ML models to longitudinal cohort study data from 536 males who were free of T2D at baseline and identified 52 cases of T2D at follow-up (mean 8.3, range 3.5-10.5 years). Beyond ranking biomarker importance, w
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.
Trichuris trichiura remains a major global public health concern, particularly in low-resource settings where standard anthelmintic regimens are limited. This study evaluated the diagnostic performance of real-time PCR (qPCR) compared to the Kato-Katz (KK) method in assessing the efficacy of a fixed-dose combination (FDC) of albendazole and ivermectin versus albendazole for the treatment of T. trichiura. The study was embedded within the ALIVE clinical trial (NCT05124691), a phase 2/3 trial conducted in Kenya, Mozambique, and Ethiopia. Stool samples were collected at baseline and 21 ± 7 days p
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: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is highly lethal, with liver metastases leading to poorer outcomes. Occult liver metastases (OLM), undetected by initial imaging, complicate treatment and diminish survival rates. We aimed to develop and validate a predictive model for occult liver metastasis in pancreatic cancer, which is crucial for effective preoperative planning.
METHODS: A total of 142 patients with PDAC were retrospectively analyzed between January 1, 2020, and December 31, 2023. Malignant cases were confirmed by pathology, and benign cases were confirmed by pathology
СтатьяВалидационное 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: Posttraumatic stress disorder (PTSD) is a severe trauma-related mental disorder with high global burden. Early identification remains challenging, particularly in developing regions. Leveraging routinely collected clinical biomarkers may offer a scalable solution for timely risk detection.
METHOD: This multicenter study utilized two independent prospective trauma cohorts to develop and externally validate machine learning models for predicting PTSD at 1, 3, and 6 months post-trauma. The development cohort consecutively enrolled 382 hospitalized trauma patients (Nov 2023-Dec 2024),
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
OBJECTIVES: Surgical pressure injuries (SPIs) are a significant patient safety risk due to prolonged immobility and tissue hypoperfusion under general anaesthesia. Existing risk assessment tools lack real-time predictive capabilities. This study developed and validated a machine-learning model for SPI prediction and clinical integration.
METHOD: This retrospective cohort study analysed electronic health records from 931 surgical inpatients under general anaesthesia between January 2016 and December 2021. SPI cases were identified using ICD-10 codes with 1:1 matching by medical specialty. Data
СтатьяСравнительное 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 impact of chronic medication on COVID-19 outcomes has been a topic of ongoing debate since the onset of the pandemic. Investigating how specific long-term treatments influence infection severity and prognosis is essential for optimising patient management and care.
AIM: This study aimed to investigate the association between chronic medication and COVID-19 outcomes, using machine learning to identify key medication-related factors.
METHOD: We analysed 137,835 COVID-19 patients in Catalonia (February-September 2020) using eXtreme Gradient Boosting to predict hospitalisation, I
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: Postoperative delirium is associated with increased morbidity, mortality, future cognitive decline, or dementia. Understanding the neural mechanisms that differentiate individual brain vulnerabilities is critical for future therapeutic development and prevention of postoperative delirium. We investigated the hypothesis that impaired resting state functional connectivity indicates predisposition to delirium.
METHODS: Preoperative blood oxygen level-dependent functional MRI data were collected from 120 participants (>65 yr, 52 female) undergoing major elective non-intracranial surge
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.
Hydraulic fracturing (HF) is a pivotal technique in the oil and gas industry, aimed at enhancing hydrocarbon recovery by increasing reservoir permeability through high-pressure fluid injection. Despite its effectiveness, traditional methods used to evaluate HF performance often struggle to capture the complex, nonlinear interactions among operational and geological parameters. This study presents a comprehensive machine learning (ML)-based framework to address this challenge by predicting HF efficiency using three widely used algorithms: Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Ne
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: This study aimed to develop and validate a predictive model to detect osteoporosis using radiomic features and machine learning (ML) approaches from lumbar spine computed tomography (CT) images during an abdominal CT examination.
METHODS: A total of 509 patients who underwent both quantitative CT (QCT) and abdominal CT examinations (training group, n = 279; internal validation group, n = 120; external validation group, n = 110) were analyzed in this retrospective study from two centers. Radiomic features were extracted from the lumbar spine CT images. Seven radiomic-based ML models
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.
AIM: To investigate the impact of relevant factors on the occurrence of genu valgum and ankle valgus at admission in patients with hereditary multiple exostoses (HME) based on blood test results from the three months prior to admission, and to develop an interpretable machine learning model and nomogram to study the influence of these factors.
METHOD: This retrospective study collected blood test results and relevant clinical data from 140 HME patients in the three months prior to admission. The data were divided into training and validation sets at a 7:3 ratio. Five machine learning models w
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: To ascertain the diagnostic value of radiomic features of pericoronary adipose tissue (PCAT) and other coronary computed tomography angiography (CCTA) parameters for differentiating non-ST-segment-elevation myocardial infarction (NSTEMI) from unstable angina (UA).
METHODS: This study included NSTEMI and UA patients (n = 102 each). The radiomic features of PCAT were selected according to the intraclass correlation coefficient, Pearson's coefficient, the t test, and least absolute shrinkage and selection operator. Six classifiers-random forest, support vector machine, naive Bayes, K
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: Cervical cancer, a global public health burden, is linked to persistent high-risk HPV infection. Multiple HPV co-infections (≥ 2 genotypes) elevate high-grade cervical lesion risk, but current tools lack accuracy for coinfection risk assessment. This study developed a vaginal microenvironment-based machine learning (ML) model to predict multiple HPV co-infections for early risk stratification. METHODS: A retrospective cohort of 1,682 HPV-infected patients (Jan 2024–Jan 2025, General Hospital of Northern Theater Command) was split into training (70%) and validation (30%) sets. Variab
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: Postoperative respiratory failure is a serious complication that could benefit from early accurate identification of high-risk patients. We developed and validated a machine learning model to predict postoperative respiratory failure, defined as prolonged (>48 h) mechanical ventilation or reintubation after surgery.
METHODS: Easily extractable electronic health record (EHR) variables that do not require subjective assessment by clinicians were used. From EHR data of 307,333 noncardiac surgical cases, the model, trained with a gradient boosting algorithm, utilised a derivation coho
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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: Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) is an important treatment option for patients with severe symptomatic aortic stenosis. It is important to identify predictors of excellent outcomes (good clinical outcomes, more time spent at home) after TAVR that are potentially amenable to improvement.
OBJECTIVES: The purpose of the study was to use machine learning to identify potentially modifiable predictors of clinically relevant patient-centered outcomes after TAVR.
METHODS: We used data from 8,332 TAVR cases (January 2016-December 2021) from 21 hospitals to train random forest
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.
This study aims to develop sorafenib-loaded self-assembled nanoparticles (SFB-SANPs) using the combined approach of artificial neural network and design of experiments (ANN-DoE) and to compare it with other machine learning (ML) models. The central composite design (CCD) and ML algorithms were used to screen the effects of concentrations of both the polymers (polyethyleneimine and fucoidan) on the outcome responses, i.e., particle size and entrapment efficiency with defined constraints. The prediction from different ML models (bootstrap forest, K-nearest neighbors, artificial neural network, g
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: To explore the potential of pre-therapy computed tomography (CT) parameters in predicting the treatment response to initial conventional TACE (cTACE) in intermediate-stage hepatocellular carcinoma (HCC) and develop an interpretable machine learning model.
METHODS: This retrospective study included 367 patients with intermediate-stage HCC who received cTACE as first-line therapy from three centers. We measured the mean attenuation values of target lesions on multi-phase contrast-enhanced CT and further calculated three CT parameters, including arterial (AER), portal venous (PER), an
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: Antibiotic stewardship programs (ASP) aim to reduce inappropriate use of antibiotics, but their labor-intensive nature impedes their wide adoption. The present study introduces explainable machine learning (ML) models designed to prioritize inpatients who would benefit most from stewardship interventions.
METHODS: A cohort of inpatients who received systemic antibiotics and were monitored by a multidisciplinary ASP team at a tertiary hospital in the Republic of Korea was assembled. Data encompassing over 130,000 patient-days and comprising more than 160 features from multiple doma
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: Single nucleotide polymorphisms influence the effects of tacrolimus and cyclosporine in renal transplants.
AIM: We set out to use machine learning algorithms (MLAs) to identify variables that predict the therapeutic effects and adverse events following tacrolimus and cyclosporine administration in renal transplant patients.
METHOD: We sampled 120 adult renal transplant patients (on cyclosporine or tacrolimus). Generalized linear model (GLM), support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), Chi-square automatic interaction detection, classification and regression tre
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: Meningiomas are common primary brain tumours, with macrophages playing a crucial role in their development and progression. This study aims to identify module genes correlated with meningioma-associated macrophages and analyse their correlation with clinical features and immune infiltration.
METHODS: We analysed single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data from two paired meningioma and normal meninges to identify meningioma-associated macrophages. High-dimensional weighted gene co-expression network analysis (hdWGCNA) was employed to identify module genes linked to these macrophag
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: Surface-based cortical morphological patterns provide insight into the neural mechanisms of Parkinson's disease (PD). Explorations of the relationship between these patterns and the clinical assessment and treatment effects could be used to inform early intervention and treatment planning.
METHODS: We recruited 78 PD patients who underwent presurgical evaluation and 55 healthy controls. We assessed neocortical sulcal depth, gyrification index, and fractal dimension and applied a general linear model using the multivariate Hotelling's t-test to determine the joint effect of surface
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.