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
11405 публикаций
Поиск: 225 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 799 с найденным полным текстом
BACKGROUND: The progression of rapidly progressive diabetic retinopathy (PDR) in type 2 diabetes mellitus (T2DM) is characterized by substantial inter-individual variability. To develop and validate a nomogram for individualized risk prediction and stratification of rapidly progressive PDR in T2DM by incorporating diabetes duration, glycated hemoglobin (HbA1c), 24-hour urinary protein quantification, growth differentiation factor 15 (GDF15), Diabetic Retinopathy Severity Scale (DRSS) grade, and foveal avascular zone area.
METHODS: This retrospective study enrolled 342 patients with T2DM (1999
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: Anti-β-amyloid monoclonal antibodies provide a disease-modifying treatment approach for Alzheimer's disease, but post-marketing safety concerns remain, particularly amyloid-related imaging abnormalities (ARIA). Real-world studies have mainly described adverse event spectra and disproportionality signals, whereas report-level amyloid-related imaging abnormalities with edema or effusion (ARIA-E) risk stratification remains less well characterized.
OBJECTIVES: To compare post-marketing adverse event profiles of lecanemab (LEC) and donanemab (DON), identify report-level factors associ
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.
Childhood obesity is a growing global health crisis associated with an increased risk of metabolic and cardiovascular diseases in adulthood. While accumulating evidence implicates immune dysregulation in obesity pathogenesis, the specific transcriptional alterations of immune cells, particularly NK cells and T cells in the context of childhood obesity, and their potential as non-invasive diagnostic biomarkers, remain largely unexplored. Here, we investigated the transcriptional alterations of NK cells and T cells in childhood obesity and evaluated their potential as non-invasive diagnostic bio
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: Predicting mortality among people living with HIV enables clinicians to implement timely, targeted, and preventive interventions at the start of antiretroviral therapy (ART). However, prognostic models must rely strictly on baseline predictors to avoid look-ahead bias and ensure scientific validity. This study evaluates machine-learning (ML) algorithms for baseline mortality prediction using routine electronic medical record data.
OBJECTIVE: This study aims to predict mortality among people living with HIV receiving ART using baseline clinical and sociodemographic characteristics
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 develop and internally validate a multimodal machine-learning model integrating clinical characteristics, laboratory markers, conventional imaging findings, and quantitative SPECT/CT parameters for differentiating spinal tuberculosis (STB) from pyogenic spondylitis (PS), and to evaluate the incremental diagnostic value of quantitative SPECT/CT parameters.
METHODS: This retrospective study included 96 patients with STB and 69 with PS confirmed by microbiological, molecular, or histopathological examinations between September 2024 and May 2026. Demographic characteristics, laborat
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: Humanitarian settings are highly vulnerable to infectious disease outbreaks because displacement, crowding, disruption of health services, insecurity, and inadequate water and sanitation often interact in ways that are difficult to capture with conventional prediction models. There is a need for forecasting approaches that can integrate heterogeneous data sources and better represent complex system structure.
METHODS: We developed and evaluated a machine-learning framework incorporating topological data analysis to predict cholera and measles surge events (binary indicators per LG
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: Current preoperative blood ordering relies on outdated, procedure-based maximum surgical blood order schedule (MSBOS) that overlook individual patient risk. Smart Match, a machine-learning (ML) tool that predicts patient-specific transfusion needs, was developed and silently validated. Integrated into real-time workflows, Smart Match demonstrates the potential of ML to replace MSBOS with personalized, data-driven approaches to perioperative blood management.
METHODS: Using 82 variables and 1921 features from the electronic medical record of a tertiary academic medical center, a cu
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 appropriate ligation level of the inferior mesenteric artery (IMA) in left-sided colorectal cancer (CRC) surgery is debated, with metastasis in No. 253 lymph node (No. 253 LN) being a key determining factor. This study aimed to develop a machine learning model for predicting metastasis in No. 253 LN.
METHODS: We retrospectively collected clinical data from 2,118 patients with left-sided CRC and contrast-enhanced CT images from 310 of these patients. From this data, a test set, a training set, and a temporal validation set were constructed. Logistic regression models were used
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: Vascular surgery training poses unique risks to pregnancy, including long hours, physically demanding work, and radiation exposure. Our objectives were to (1) understand pregnancy and parenthood experiences among vascular surgery trainees, (2) assess the rate of obstetric complications among vascular trainees, and (3) evaluate factors associated with trainee-parent wellness.
METHODS: A survey was administered after the 2021 Vascular Surgery In-Training Examination. Residents and fellows who (or whose partners) experienced pregnancies during their clinical years of training were as
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Accurately predicting the survival outcomes of patients with lung cancer receiving chemotherapy remains challenging.
OBJECTIVE: To improve clinical management of this population, this study developed a multivariate machine learning (ML) model to assess all-cause mortality risk in chemotherapy-treated patients with lung cancer.
METHODS: This study retrospectively recruited 1278 postchemotherapy patients with lung cancer from Guangzhou Chest Hospital between 2017 and 2019. Candidate features such as demographic characteristics, environmental exposures, clinical information, and pat
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: Post-endoscopic retrograde cholangiopancreatography pancreatitis (PEP) is the most common and clinically significant complication of ERCP, with an incidence of 3.5-9.7% in general populations and up to 14.7% in high-risk groups, leading to considerable morbidity, mortality, and healthcare costs. Although numerous multivariable prediction models have been developed, their predictor sets, methodological rigor, and clinical applicability remain highly variable.
METHOD: We conducted a PRISMA 2020-compliant systematic review and meta-analysis, prospectively registered in PROSPERO (CRD4
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Global longitudinal (GLS), circumferential (GCS) and radial (GRS) strains may be insufficiently sensitive to early regional pathological cardiac remodeling on cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR). Corresponding strain coefficients of variation, CoVLS, CoVCS and CoVRS, may facilitate improved prognostication by quantifying contractile heterogeneity.
OBJECTIVES: To compare CoVLS, CoVCS, CoVRS, to GLS, GCS, GRS, to predict incident cardiovascular (CV) events at population level, respectively.
METHODS: CMR feature tracking-derived strain biomarkers from 60,746 UK Biobank p
СтатьяСравнительное 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.
Objective: To develop CNN-Dinov2, a deep learning-based automatic classification model for Gram-stained images, enabling rapid diagnosis of three prevalent Gram-negative bacilli in bloodstream infections: Escherichia coli (E.coli), Klebsiella pneumoniae (K.pneumoniae), and Pseudomonas aeruginosa (P.aeruginosa). Methods: This evaluation study analyzed 1 425 Gram-stained microscopic images from patients with bloodstream infections at Houjie Hospital, in Dongguan City, collected between January 2023 and January 2024. The images, all positive for blood culture and identified as target strains, wer
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Involving children and adolescents (youth) living with HIV (YLWH) in research is critical for developing appropriate HIV care services and interventions. However, this vulnerable population may not adequately weigh risks against benefits when participating in research, forming an ethical concern, yet little is known about how YLWH perceive these risks and benefits. To inform research-related policies and procedures, we sought perspectives of Kenyan YLWH, their caregivers and subject matter experts (SMEs) on risks and benefits of participation in research in a setting with a high bu
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 AND OBJECTIVE: Delirium is the most common neuropsychological complication among older adults admitted to the intensive care unit (ICU) and is often associated with a poor prognosis. This study aimed to construct and validate an interpretable machine learning (ML) for early delirium prediction in older ICU patients.
METHODS: This was a retrospective observational cohort study and patient data were extracted from the Medical Information Mart for Intensive Care-IV database. Feature variables associated with delirium, including predisposing factors, disease-related factors, and iatrog
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: Respiratory diseases, including active tuberculosis (TB), asthma, and chronic obstructive pulmonary disease (COPD), constitute substantial global health challenges, necessitating timely and accurate diagnosis for effective treatment and management.
OBJECTIVE: This research seeks to develop and evaluate a noninvasive user-friendly artificial intelligence (AI)-powered cough audio classifier for detecting these respiratory conditions in rural Tanzania.
METHODS: This is a nonexperimental cross-sectional research with the primary objective of collection and analysis of cough sounds fr
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.
Schizophrenia is a kind of neurodevelopmental mental disorder in which patients begin to experience changes early in their development, typically manifesting around or after puberty and has a fluctuating course. Environmental disturbances during adolescence may be a risk factor for schizophrenia-like deficits. As a better treatment option, preventive intervention prior to schizophrenia may be more beneficial than direct treatment. More effective stress-relieving interventions during the critical puberty period may prevent schizophrenia-like neuronal changes and the transition to schizophrenia
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 CONTEXT: The survival prediction of lung cancer-derived spinal metastases is often underestimated by several scores. The SORG machine learning (ML) algorithm is considered a promising tool to predict the risk of 90-day and 1-year mortality in patients with spinal metastases, but not been externally validated for lung cancer.
PURPOSE: This study aimed to externally validate the SORG ML algorithms on lung cancer-derived spinal metastases patients from two large-volume, tertiary medical centers between 2018 and 2021.
STUDY DESIGN/SETTING: Retrospective, cohort study.
PATIENT SAMPLE:
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Assessment of respiratory effort (RE) is key for characterization of respiratory events. The discrimination between central and obstructive events is important because these events are caused by different physio-pathological mechanisms and require different treatment approaches. Many of the currently available options for home sleep apnea testing either do not measure RE, or RE signal recording is not always reliable. This is due to a variety of factors, including for instance wrong placement of the respiratory inductance plethysmography (RIP) sensors leading to artifacts or signal loss. Monit
СтатьяОбзорПоиск 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: Predictive models for the occurrence of cancer symptoms by using machine learning (ML) algorithms could be used to aid clinical decision-making in order to enhance the quality of cancer care. This study aimed to develop and validate a selection of classification models that used ML algorithms to predict the occurrence of breast cancer-related lymphedema (BCRL) among Chinese women.
METHODS: This was a retrospective cohort study of consecutive cases that had been diagnosed with breast cancer, stages I-IV. Forty-eight variables were grouped into five feature sets. Five classification
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.