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
83315 публикаций
Поиск: 468 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3052 с найденным полным текстом
PURPOSE: To evaluate the quality and accuracy of YouTube videos regarding PET/CT radiation safety and to assess the feasibility of using a Large Language Model (LLM) as an automated tool for content moderation compared to a human expert.
METHODS: A systematic search was conducted on YouTube using keywords related to "PET/CT radiation safety." A total of 42 videos were included and categorized by uploader source (Professional vs. Non-Professional). Video quality was assessed using the modified DISCERN (mDISCERN) tool and the Global Quality Scale (GQS). Usefulness and engagement metrics (views,
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 article reports a subject-specific, within-person self-study of personality-related language in one participant-author's predominantly professional email archive (2008-2024; n = 25,780). The aim is not between-person prediction or human-parity benchmarking, but idiographic description of one person's profile and temporal dynamics across Self-Determination Theory, the Big Five, and Psychological Well-Being. Email texts were coded with two LLM-assisted workflows - prompted GPT-3.5 ratings and a GPT-4.1 teacher distilled into compact multilingual transformer students - with cross-model compa
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.
Large language models are increasingly integrated into medical education, yet their performance in non-English clinical examinations, particularly Persian, remains limited. This study evaluated how GPT-4o and GPT-5.1 perform on Iranian Rheumatology Board examination questions. A total of 204 multiple-choice items were administered in Persian using a similar prompt. Accuracy was determined using the official answer key, and six board-certified rheumatologists independently scored each model’s clinical reasoning on a 1–5 scale. GPT-5.1 demonstrated markedly superior performance, achieving 76% ac
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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: This study aimed to investigate the knowledge, attitudes, and practices (KAP) regarding speech and language rehabilitation among family members of patients with post-stroke aphasia in Inner Mongolia.
METHODS: A cross-sectional survey was conducted at the Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical University from October 20, 2025 to November 16, 2025. Family members of patients with post-stroke aphasia were surveyed using a structured, self-administered questionnaire developed through expert consultation and pilot testing. The questionnaire collected demographic 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: Posttraumatic stress disorder (PTSD) is a common psychiatric condition, especially among US Veterans. Individuals diagnosed with PTSD have higher likelihoods of experiencing suicidal thoughts, attempting suicide, and dying by suicide compared to those without PTSD diagnoses. Although the US Department of Veterans Affairs (VA) emphasizes psychotherapy as a leading treatment for PTSD and associated suicide risk, there is limited understanding about how these treatments are used by VA patients who did and did not die by suicide. To better assess these patients' psychotherapy usage diff
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: Mental health chatbots are increasingly used to support people with depressive symptoms, and large language models make these systems more flexible than rule-based chatbots. However, it remains unclear how well large language model-based chatbots deliver structured psychological interventions.
OBJECTIVE: This study examined how well a GPT-4o-based chatbot delivered a behavioral activation intervention for young people with depression using sessions with artificial users and clinical expert assessment. It also identified limitations and potential refinements.
METHODS: We implement
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: Large language models (LLMs) are increasingly used in medical education and assessment frameworks. However, their reliability under varying task demands remains unclear. Significant gaps exist in the literature regarding the reasoning stability of these models when faced with fluctuations in question structure, difficulty, and linguistic framing. In specialized fields such as dermatology, where diagnostic precision is critical, addressing these inconsistencies is essential for the reliable integration of AI into educational training environments.
METHODS: This study was designed 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.
BACKGROUND: Conventional machine learning (ML) models for predicting surgical outcomes have limitations in generalizability. We explored large language models (LLMs) as scalable alternatives to conventional ML models in predicting postoperative outcomes, including in-hospital 30-day mortality, intensive care unit (ICU) admission, and acute kidney injury (AKI).
METHODS: This study utilized the Informative Surgical Patient for Innovative Research Environment (INSPIRE) dataset (n = 80 985) from South Korea for model development and internal validation, and the Medical Informatics Operating Room
СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
PURPOSE: Monitoring symptom severity during and after radiotherapy (RT) is critical for cancer patient care, however, existing machine learning and deep learning approaches face high retraining costs and lack clinically acceptable explanations. This study aims to investigate effective prompts for LLM-based reasoning and decision-making, distinguishing cancer patients’ mild and severe status during and after radiotherapy across multiple health symptoms. METHODS: To overcome these limitations, we developed a set of few-shot Large Language Model (LLM)-based predictive models operating under an 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/Objectives: AI tools are becoming increasingly common, including in areas related to health and diet. However, there are no studies indicating the nutritional value of diets generated by large language models (LLMs). The aim of this study was to analyse the nutritional value of diets generated by three major language models. Methods: Three LLMs were used in the study: ChatGPT, Gemini and Copilot. Using each of these, 35-day meal plans were generated for three energy variants: 2000 kcal, 2500 kcal and 3000 kcal. The meal plans were then analysed using dietary software. Results: All L
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.
AIMS: Artificial intelligence (AI) tools utilizing large language models (LLMs) can accelerate scientific literature reviews by automating title, abstract, and full-text-based screenings of relevant patient populations and biomarkers. We developed an AI-based tool to automate and improve full-text screening performance using LLMs to accurately identify relevant publications that meet complex criteria.
METHODS AND RESULTS: We conducted a literature review utilizing the Population, Intervention-biomarkers, Comparison, Outcome framework to define our inclusion and exclusion criteria, focusing on
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 CONTEXT: Accurate current procedural terminology (CPT) coding is essential for compliant revenue cycle management in spine surgery. However, increasing documentation burdens and the complexity of bundling rules often lead to significant revenue leakage or audit risk.
PURPOSE: To evaluate the baseline efficacy of three state-of-the-art large language models (LLMs) in generating accurate CPT codes compared to the "Gold Standard" North American Spine Society (NASS) Common Coding Scenarios and to quantify the downstream financial impact.
STUDY DESIGN/SETTING: Comparative artificial in
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.
UNLABELLED: The purpose of this study is to assess the cognitive and language skills of very preterm (VP) children using brief parental report instruments at age 2 years (corrected age), potential sex differences in children's skills, and differences between four profile groups of typical/weak cognition/language. Cognitive and language skills of 110 VP children without major neurological impairment from Finnish-speaking families were assessed using brief validated parental report instruments (cognitive scale of PARCA-R, FinCDI-SF, sentence complexity subscale of PARCA-R, CSBS-DP-ITC). Based on
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: Qualitative thematic analysis is widely used in health research to examine patient experiences and inform the refinement of digital health interventions, but it is time- and labor-intensive. Large language models (LLMs) may help accelerate this process, yet their performance may depend not only on the model itself but also on how the analytic workflow is structured. Current evidence remains limited on how different LLMs perform across multistage thematic analysis workflows and across multiple health-related qualitative datasets.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate a modular hu
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
MOTIVATION: Anti-inflammatory peptides (AIPs) show therapeutic potential for treating chronic and autoimmune diseases. Computational screening of these peptides remains challenging because their typically short sequences limit traditional feature extraction effectiveness, while homology-based methods incur high computational costs.
RESULTS: This study proposes HD-AIP, an alignment-free heterogeneous dual-stream prediction architecture. This framework extracts peptide features in parallel from both macroscopic and microscopic perspectives. Macroscopically, HD-AIP integrates global semantic fea
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.
Veterinary radiology & ultrasound : the official journal of the American College of Veterinary Radiology and the International Veterinary Radiology Association2026eng
Septic arthritis is an important cause of morbidity in calves, and radiographic interpretation may vary between observers, especially when structured scoring systems are used by less experienced readers. This single-center retrospective reader study evaluated whether general-purpose multimodal large language models (LLMs) could support rubric-based radiographic scoring of presumptive septic carpal arthritis in calves. Fifty calves aged 0-3 months with clinical findings consistent with presumptive septic carpal arthritis were included, and one carpal radiograph per case was assessed. Two novice
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 present study aimed to determine whether teaching translation equivalents to monolingual toddlers would lead to a greater increase in executive functioning than if taught words in their native language. Children completed a 12-week training program during which nine novel words were taught weekly in children's native language (control group) or in a second language (experimental group). The participants' executive functioning was compared both pre- and post-intervention using the Early Executive Functions Questionnaire. Results suggest that learning translation equivalents is more difficul
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 Procedural Terminology (CPT) coding in plastic and reconstructive surgery is complex, time-intensive, and prone to error, particularly for procedures involving multiple CPT codes. Recent studies suggest that out-of-the-box large language models (LLMs) demonstrate inconsistent performance for surgical CPT coding.
METHODS: A retrospective comparative study evaluated CPT code set accuracy across baseline LLMs (OpenAI, Gemini, Anthropic), external professional auditors, and a fine-tuned hybrid LLM system (ProCode), using expert consensus coding as the reference standard. A tot
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.