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: 1234 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 799 с найденным полным текстом
BACKGROUND: The exact risk assessment is crucial for the management of connective tissue disease-associated interstitial lung disease (CTD-ILD) patients. In the present study, we develop a nomogram to predict 3‑ and 5-year mortality by using machine learning approach and test the ILD-GAP model in Chinese CTD-ILD patients.
METHODS: CTD-ILD patients who were diagnosed and treated at the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University were enrolled based on a prior well-designed criterion between February 2011 and July 2018. Cox regression with the least absolute shrinkage and selection operat
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: Robust data on the prevalence of childhood disability and the circumstances and characteristics of disabled children is crucial to understanding the relationship between impairment and social disadvantage. It is also crucial for public policy development aimed at reducing the prevalence of childhood disability and providing appropriate and timely service provision. This paper reports prevalence rates for childhood disability in the United Kingdom (UK) and describes the social and household circumstances of disabled children, comparing these where appropriate to those of non-disable
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.
An automated gap detection tactility test was investigated for quantifying sensory deficits associated with carpal tunnel syndrome (CTS). The test, which involved sensing a tiny gap in an otherwise smooth surface by probing with the finger, had functional resemblance to many work-related tactile activities such as detecting scratches or surface defects. Gap detection thresholds were measured using the converging staircase method of limits paradigm. Sixteen normal subjects between 21 and 66 years of age were tested for studying important factors affecting gap detection thresholds. Actively prob
Клиническое исследованиеСтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 cardiovascular‑kidney‑metabolic (CKM) syndrome shows substantial heterogeneity in progression, yet existing biological age indices are not tailored to CKM pathways. We developed an aging index (CKMAI) using machine learning and evaluated its predictive performance for mortality and high‑risk CKM status.
METHODS AND FINDINGS: We conducted a retrospective cohort study of 6,896 adults from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2005-2018, weighted for the US adult population. A two‑stage machine learning framework evaluated over 100 candidate survival model
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: Imaging-transcriptomic analysis, through the integration of multimodal magnetic resonance imaging (MRI) and transcriptomic data, provides complementary structural, functional, and molecular information that is crucial for the early detection and mechanistic exploration of Alzheimer's disease (AD). However, effectively extracting features from heterogeneous multimodal data and capturing the associations between microscopic molecular variations and macroscopic brain alterations remain key challenges. Recent advances in deep learning and multimodal integration have enhanced the abilit
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: Neutrophil extracellular traps (NETs), web-like structures released by neutrophils during the process NETosis, aiding in gut mucosal defense against microbial infections but potentially exacerbating inflammation and tissue damage. In Ulcerative Colitis (UC), NET formation is increased and may contribute to gut inflammation. However, the role of NETs in diagnosis of UC remains unclear. This study aims to identify NETs-related genes with diagnostic potential in UC and to develop a diagnostic predictive model based on these genes.
METHOD: The transcriptome dataset of UC retrieved fro
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: Proximal humerus fractures (PHFs) in patients ≥ 65 years of age are associated with increased risk of death in the months after injury. Controversy exists regarding the preferred treatment strategy in these patients, and operative treatment is associated with high complication and reoperation rates. Machine learning (ML)-driven probability calculators for mortality prediction therefore may be valuable during shared decision-making for surgeons and patients.
QUESTIONS/PURPOSES: (1) To develop ML algorithms to predict 1-year mortality in patients ≥ 65 years of age. (2) To externally
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.
In drug discovery and therapeutic research, the prediction of drug-disease associations (DDAs) holds significant scientific and clinical value. Drug molecules exert their effects by precisely identifying disease-related biological targets, systematically modulating the entire pharmacological process from absorption, distribution, and metabolism to final efficacy. Accurate prediction of drug-disease associations not only facilitates an in-depth understanding of molecular mechanisms of drug action but also provides critical theoretical foundations for drug repositioning and personalized medicine
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.
Aberrant interval timing in the millisecond-to-second range is a consistent feature of neurological and neuropsychiatric disorders involving striatal dysfunction, yet its neurochemical substrates in the human brain remain poorly characterised. Striatal dopamine has long been implicated in temporal processing, but evidence from animal models and human pharmacological studies has proved difficult to reconcile, in part because endogenous dopamine dynamics in humans have been inaccessible at relevant timescales. Patients with Parkinson's disease (N=5, 62-73 years; two women) completed a temporal b
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: Thyroid eye disease (TED) severity assessment using the EUGOGO severity classification is partly subjective and prone to interobserver variability. While MRI-derived anatomical measurements offer objective features, such as ocular protrusion and extraocular muscle thickness, these are underutilized in machine learning (ML) models that often rely on non-interpretable radiomic features. Moreover, the inclusion of longitudinal scans from the same patient may artificially inflate model performance due to unaccounted intra-patient correlations and temporal redundancy.
PURPOSE: To devel
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: Kawasaki disease (KD) is an acute systemic vasculitis predominantly affecting children under 5 years of age. Its pathogenesis remains incompletely understood, and the lack of specific diagnostic biomarkers during the acute phase poses substantial challenges to clinical diagnosis. Such diagnostic uncertainty often results in missed or delayed cases, leading to lost therapeutic opportunities and the subsequent development of coronary artery lesions (CAL). The present study aimed to establish a machine learning-based diagnostic model to optimize the KD diagnostic workflow, enable earl
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: There has been significant progress in detecting Alzheimer's disease (AD) using retinal imaging. We developed an ensemble learning-based deep learning (DL) model, integrating different inputs from OCT for the detection of AD-dementia and early AD.
DESIGN: A retrospective multicenter case-control study.
PARTICIPANTS: A total of 190 participants with AD-dementia and 623 cognitively normal controls were recruited from 2 cohorts in Hong Kong and Singapore as the training and internal validation sets. A total of 46 participants with AD-dementia, 79 participants with mild cognitive impair
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: Screening for atherosclerosis is essential for early intervention, but conventional screening methods are often invasive and resource-intensive. As a result, there is growing interest in leveraging AI with noninvasive tools such as retinal fundus imaging to enable opportunistic cardiovascular risk assessment. The deep-learning funduscopic atherosclerosis score (DL-FAS) is an AI-derived biomarker, generated by a deep learning model, that was developed in a previous study to reflect the likelihood of carotid artery atherosclerosis from retinal fundus images.
OBJECTIVE: This study ai
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Epstein-Barr virus (EBV) infection is a common pediatric infectious disease. Infectious mononucleosis (IM) and hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), two major complications of EBV infection, share similar clinical manifestations in the early stage. While IM is typically self-limiting, HLH is life-threatening and requires immediate intervention. Early differentiation between these two conditions is crucial for clinical decision-making; however, reliable prediction models based on readily available laboratory parameters remain scarce. This study aimed to develop and validate a ma
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.
AIM: Surgery (e.g., radical hysterectomy) combined with radiotherapy is the mainstay of treatment strategy for locally advanced cervical cancer. However, the beneficial effects of adjuvant radiotherapy are frequently offset by late-onset toxicities, such as vaginal stenosis (VS), which significantly impact patients' quality of life. Although imaging techniques like computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) are key for both surgical planning and radiotherapy targeting, their ability to predict VS risk before treatment remains limited. This challenge underscores the need for
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 colorectal cancer (CRC) recurrence risk remains a challenge in clinical practice. Owing to the widespread use of radiomics in CRC diagnosis and treatment, some researchers recently explored the effectiveness of radiomics-based models in forecasting CRC recurrence risk. Nonetheless, the lack of systematic evidence of the efficacy of such models has hampered their clinical adoption.
OBJECTIVE: This study aimed to explore the value of radiomics in predicting CRC recurrence, providing a scholarly rationale for developing more specific interventions.
METHODS: Overall, 4 dat
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоддержка 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.
Chronic kidney disease (CKD) is a growing public health problem worldwide. CKD not only leads to renal function decline but also increases the risk of multiple complications, sarcopenia being particularly common and severe. At present, there is a lack of prediction tools specifically for the risk of sarcopenia in CKD patients. Based on the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS) data, this study aims to establish a prediction model (Nomogram) for the risk of sarcopenia in Chinese CKD patients to identify high-risk patients early and implement interventions. This study was based
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.
The primary progressive aphasias are rare, language-led dementias, with three main variants: semantic, non-fluent/agrammatic and logopenic. Although the semantic variant has a clear neuroanatomical profile, the non-fluent/agrammatic and logopenic variants are difficult to discriminate from neuroimaging. Previous phenotype-driven studies have characterized neuroanatomical profiles of each variant on MRI. In this work, we used a machine learning algorithm known as SuStaIn to discover data-driven neuroanatomical 'subtype' progression profiles and performed an in-depth subtype-phenotype analysis t
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 validate machine learning (ML) models to predict choroidal nevus transformation to melanoma based on multimodal imaging at initial presentation.
DESIGN: Retrospective multicenter study.
PARTICIPANTS: Patients diagnosed with choroidal nevus on the Ocular Oncology Service at Wills Eye Hospital (2007-2017) or Mayo Clinic Rochester (2015-2023).
METHODS: Multimodal imaging was obtained, including fundus photography, fundus autofluorescence, spectral domain OCT, and B-scan ultrasonography. Machine learning models were created (XGBoost, LGBM, Random Forest, Extra Tree) and
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: Rheumatoid arthritis (RA) is an autoimmune disorder with systemic inflammation and may be induced by oxidative stress that affects an inflamed joint. Our objectives were to examine isotypes of autoantibodies against 4-hydroxy-2-nonenal (HNE) modifications in RA and associate them with increased levels of autoantibodies in RA patients.
METHODS: Serum samples from 155 female patients [60 with RA, 35 with osteoarthritis (OA), and 60 healthy controls (HCs)] were obtained. Four novel differential HNE-modified peptide adducts, complement factor H (CFAH)1211-1230, haptoglobin (HPT)78-108
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.