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
23107 публикаций
Поиск: 765 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1025 с найденным полным текстом
Journal of thrombosis and haemostasis : JTH2026eng
BACKGROUND: Thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP) is a rare but life-threatening thrombotic microangiopathy, with a substantial risk of relapse despite advances in therapy. Robust biomarkers to predict relapse are urgently needed to inform risk-adapted management. This study represents the first application of bone marrow proteomic profiling in TTP to explore relapse-associated biomarkers.
OBJECTIVES: To identify clinical risk factors and novel protein biomarkers for relapse in TTP through integrated clinical and bone marrow proteomic analyses.
METHODS: We conducted a retrospective cohor
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: Secondary fragility fractures remain a major complication after hip fracture surgery in older adults, yet individualized postoperative risk stratification remains challenging. We aimed to identify factors associated with secondary fragility fracture and internally validate an interpretable machine-learning model for three year refracture risk.
METHODS: We retrospectively analyzed adults aged ≥ 65 years who underwent surgery for a first low-energy hip fracture between 2014 and 2021. Patients were followed for three years for secondary fragility fracture. Demographic, clinical, func
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: Patients with chronic intestinal failure (CIF) dependent on parenteral nutrition (PN) are at risk of developing parenteral nutrition-associated hepatic steatosis (PNAHS), a condition that can progress to hepatic fibrosis. Effective methods for predicting PNAHS risk are lacking.
METHODS: This retrospective study included 307 CIF patients. Patients were divided into training (n = 219) and testing (n = 88) sets. Radiomic features (n = 1,037 per patient) were extracted from non-contrast abdominal CT scans obtained within 1 week before PN initiation. Clinical characteristics (e.g., dem
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: Left ventricular aneurysm (LVA) remains a clinically important structural complication after primary percutaneous coronary intervention (pPCI) in patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI). This study aimed to develop and externally validate an interpretable model for predicting LVA after pPCI.
METHODS: We retrospectively included 1507 patients from the development center and 535 patients from an external validation center. Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and the Boruta algorithm were used for feature selection. Eight routin
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.
OBJECTIVES: We aimed to use an artificial intelligence (AI)-based pleural effusion segmentation model on baseline 18F-FDG PET/CT images to investigate the prognostic value of PET/CT-derived parameters for overall survival (OS) among lung cancer patients with malignant pleural effusion (MPE).
METHODS: A total of 146 patients with MPEs were recruited. An integrated AI segmentation model combining 3D spatially weighted and 2D classical U-Net segmented pleural effusion for 18F-FDG PET/CT parameter extraction. Cox regression analyses revealed independent 12-month survival predictors. The area unde
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: Stroke is the leading cause of disability worldwide, and it is now estimated that one in four individuals may experience a stroke during their lifetime. Early detection and rapid access to treatment can save lives and improve recovery. This study aimed to identify and characterize the potential influencing factors in patients with obesity who have had strokes.
METHODS: The research screened the 2005-2018 NHANES database and analyzed potential risk factors in eligible stroke patients with abdominal obesity using 10 machine model learning. Multivariable-adjusted least absolute shrink
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.
PURPOSE: To develop and externally validate an ultrasound-based habitat subregional radiomics model for preoperative prediction of invasive breast cancer with concomitant ductal carcinoma in situ (IBC-DCIS).
METHODS: A total of 1063 pathologically confirmed breast cancer patients from two centers were retrospectively enrolled and divided into a training cohort (n = 637) and an external validation cohort (n = 426). Tumor regions of interest were manually delineated on two-dimensional ultrasound images and further partitioned into three intratumoral habitat subregions using unsupervised cluster
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: Multiple myeloma (MM) is a hematological malignancy characterized by the clonal proliferation of abnormal plasma cells within the bone marrow (BM). Despite advances in treatment that have improved survival, the disease remains incurable. MM diagnosis requires invasive bone marrow biopsy to quantify the percentage of malignant plasma cells. In this study, the potential of extracellular vesicles (EVs) as a non-invasive liquid biopsy for MM diagnosis and staging was investigated, highlighting the diagnostic value of their proteomic biomarker cargo.
PATIENTS AND METHODS: Plasma-derived E
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.
ЦЕЛЬ: Мы стремились к разработке системы прогнозирования выживания, объединяющей радиомикулы и клинические характеристики недавно диагностированной миеломы (ММ) и сопоставлению эффективности различных наборов характеристик и алгоритмов в раннем прогнозировании без прогрессии выживания (ПФС). МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: Это исследование ретроспективно включало 300 Пациенты ММ в период с июня 2022 и июнь 2024, с их фоновой позитронной томографией, вычисленной томографией и магнитно-резонансными радиомагнитными характеристиками и клиническими переменными. После построения оценки рисков на основе радиомик
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) frequently coexists with coronary heart disease (CHD), markedly worsening prognosis in middle-aged and older patients. Early identification of CHD comorbidity in this population remains clinically imperative.
METHODS: This single-center, cross-sectional study included COPD patients aged 45 years or older admitted between 2020 and 2025. Missing data were imputed using random forest, and least absolute shrinkage and selection operator regression was applied for feature selection. Nine machine learning models were constructed and evaluated
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: This proof-of-concept study aimed to develop and preliminarily validate a hybrid artificial intelligence (AI) model that combines 2D facial photographs with clinical variables for non-invasive pediatric adenoid hypertrophy (AH) screening.
METHODS: 11,465 full-face photographs (2,097 children, 6-14 years) were retrospectively collected and labeled by adenoid-to-nasopharyngeal ratio (>0.6 was defined as AH). A multi-stage optimization framework was employed to develop a photo-based deep learning model (AHDNet). Subsequently, features from AHDNet were integrated with clinical variable
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: The differential diagnosis of tuberculous meningitis (TBM) and viral meningitis (VM) remains a formidable clinical challenge. This study aims to develop machine learning (ML) models and a nomogram for differentiating between TBM and VM.
METHODS: Clinical and laboratory data were collected from 558 participants, including 190 TBM patients and 368 VM patients, treated between 2000 and 2024 at Xijing Hospital. Resampling techniques were employed to balance the dataset. Four feature selection methods (RFECV-ADA, Boruta, Spearman, MI) were utilized to identify potential indicators. Two
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To develop and validate a preoperative predictive model for occult liver metastases (OLM) in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) using fluorine-18 fluorodeoxyglucose positron emission tomography (18F-FDG PET) radiomics.
MATERIAL AND METHODS: This retrospective study included 117 patients with PDAC who underwent preoperative 18F-FDG PET/CT and surgical resection. OLM was defined as liver metastases detected during surgery or within 6 months postoperatively. A fully automated pancreas segmentation strategy was employed, and radiomic features were extracted from PET
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.
Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico2025eng
BACKGROUND: This study aimed to develop and validate a hybrid deep learning (DL) model that integrates convolutional neural network (CNN) and vision transformer (ViT) architectures to predict distant metastasis (DM) in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) using 18F-FDG PET/CT images.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on a cohort of consecutively registered patients who were newly diagnosed and untreated for NSCLC. A total of 167 patients with available PET/CT images were included in the analysis. DL features were extracted using a combination of CNN and ViT architect
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: Breast adenoid cystic carcinoma (BACC) is a rare subtype of breast cancer that accounts for less than 0.1 % of all cases. This study was designed to assess the efficacy of various treatment approaches for BACC and to create the first web-based tool to facilitate personalized treatment decisions.
METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database was used for this study's analysis. To identify the prognostic variables, we conducted Cox regression analysis and constructed prognostic models using five Machine Learning (ML) algorithms to predict the 5-year surviv
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.
OBJECTIVES: To develop and validate an ultrasonography-based machine learning (ML) model for predicting malignant endometrial and cavitary lesions.
METHODS: This retrospective study was conducted on patients with pathologically confirmed results following transvaginal or transrectal ultrasound from 2021 to 2023. Endometrial ultrasound features were characterized using the International Endometrial Tumor Analysis (IETA) terminology. The dataset was ranomly divided (7:3) into training and validation sets. LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) regression was applied for feature
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.
AIM: Malocclusion has emerged as a burgeoning global public health concern. Individuals with an anterior crossbite face an elevated risk of exhibiting characteristics such as a concave facial profile, negative overjet, and poor masticatory efficiency. In response to this issue, a convolutional neural network (CNN)-based model is proposed, designed for the automated detection and classification of intraoral images and videos.
MATERIALS AND METHODS: A total of 1865 intraoral images were included in the present study, 1493 (80%) of which were allocated for training, and 372 (20%) for testing the
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: Accurate identification of bacterial pathogens in pyogenic liver abscess (PLA) remains challenging in low- and middle-income countries (LMICs). We developed and validated an artificial intelligence (AI) model that replicates clinical workflow to detect and diagnose Klebsiella pneumoniae liver abscess (KPLA) using contrast-enhanced computerized tomography (CECT).
METHODS: Patients with PLA were enrolled from three medical centers between April 2011 and April 2024. The Pyogenic Liver Abscess Detection with AI (PLADA) system employed a V-Net deep neural network for automated lesion s
СтатьяМногоцентровое 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: Inflammatory bowel disease (IBD) is a common chronic inflammatory illness affecting the gastrointestinal tract. Cholangiocarcinoma (CCA) comprises a group of highly heterogeneous cancers originating from the biliary tract. Epidemiological evidence suggests a positive correlation between IBD and CCA. However, the pathological mechanisms are unestablished. This research aimed to identify common biomarkers and immune infiltration features in IBD and CCA to support early detection and development of targeted therapies.
METHODS: Based on transcriptomic data from the GEO and TCGA databa
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.
AIMS: Numerous risk factors for the development of obesity have been identified, yet the aetiology is not well understood. Traditional statistical methods for analysing observational data are limited by the volume and characteristics of large datasets. Machine learning (ML) methods can analyse large datasets to extract novel insights on risk factors for obesity. This study predicted adults at risk of a ≥10% increase in index body mass index (BMI) within 12 months using ML and a large electronic medical records (EMR) database.
MATERIALS AND METHODS: ML algorithms were used with EMR from Optum'
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.