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
52032 публикаций
Поиск: 380 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом
The automated diagnosis of lumbar spondylolisthesis lacks standardized criteria and the diagnostic of lumbar spondylolisthesis itself inherently relies on the subjective judgment of experts, resulting in a lack of standardized criteria. The objective of this study is to develop a novel, fully automated diagnostic system for lumbar spondylolisthesis. A two-stage system was developed, consisting of a Mask R-CNN with Prime Sample Attention (PISA) for vertebral segmentation in the first stage and a Light Gradient Boosting Machine (LGBM) for spondylolisthesis diagnosis in the second stage. The trai
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: Innovative algorithms for wearable devices and garments are critical for diagnosing and monitoring disease (such as lateral epicondylitis (LE)) progression. LE affects individuals across various professions and causes daily problems.
METHODS: We analyzed signals from the forearm muscles of 14 healthy controls and 14 LE patients using high-density surface electromyography. We discerned significant differences between groups by employing phase-amplitude coupling (PAC) features. Our study leveraged PAC, Daubechies wavelet with four vanishing moments (db4), and state-of-the-art techni
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.
Chronic social isolation (CSIS) of rats serves as an animal model of depression and generates CSIS-resilient and CSIS-susceptible phenotypes. We aimed to investigate the prefrontal cortical synaptoproteome profile of CSIS-resilient, CSIS-susceptible, and control rats to delineate biochemical pathways and predictive biomarker proteins characteristic for the resilient phenotype. A sucrose preference test was performed to distinguish rat phenotypes. Class separation and machine learning (ML) algorithms support vector machine with greedy forward search and random forest were then used for discrimi
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.
INTRODUCTION: The clinicopathological characteristics and prognosis of placental site trophoblastic tumor (PSTT) and epithelioid trophoblastic tumor (ETT) have not been well summarized. Consequently, we conducted the largest to date series of samples of both types and employed machine learning (ML) to assess treatment effectiveness and develop accurate prognostic models for patients with GTN. Gestational choriocarcinoma (GCC) was used as the control group to show the clinical features of PTSS and ETT.
METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database provided the data u
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.
This study proposes a novel gait rehabilitation method that uses a hybrid system comprising a powered ankle-foot orthosis (PAFO) and FES, and presents its coordination control. The developed system provides assistance to the ankle joint in accordance with the degree of volitional participation of patients with post-stroke hemiplegia. The PAFO adopts the desired joint angle and impedance profile obtained from biomechanical simulation. The FES patterns of the tibialis anterior and soleus muscles are derived from predetermined electromyogram patterns of healthy individuals during gait and persona
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.
We used machine learning to investigate the residual visual field (VF) deficits and macula retinal ganglion cell (RGC) thickness loss patterns in recovered optic neuritis (ON). We applied archetypal analysis (AA) to 377 same-day pairings of 10-2 VF and optical coherence tomography (OCT) macula images from 93 ON eyes and 70 normal fellow eyes ≥ 90 days after acute ON. We correlated archetype (AT) weights (total weight = 100%) of VFs and total retinal thickness (TRT), inner retinal thickness (IRT), and macular ganglion cell-inner plexiform layer (GCIPL) thickness. AA showed most ON eyes had a 10
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 use unsupervised machine learning to identify phenotypic clusters with increased risk of arrhythmic mitral valve prolapse (MVP). Materials and Methods This retrospective study included patients with MVP without hemodynamically significant mitral regurgitation or left ventricular (LV) dysfunction undergoing late gadolinium enhancement (LGE) cardiac MRI between October 2007 and June 2020 in 15 European tertiary centers. The study end point was a composite of sustained ventricular tachycardia, (aborted) sudden cardiac death, or unexplained syncope. Unsupervised data-driven hierarchical
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: The diagnosis of Gaucher disease (GD) presents a major challenge due to the high variability and low specificity of its clinical characteristics, along with limited physician awareness of the disease's early symptoms. Early and accurate diagnosis is important to enable effective treatment decisions, prevent unnecessary testing, and facilitate genetic counseling. This study aimed to develop a machine learning (ML) model for GD screening and GD early diagnosis based on real-world clinical data using the Maccabi Healthcare Services electronic database, which contains 20 years of longit
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.
Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver2024eng
BACKGROUND: We aimed to establish a prognostic predictive model based on machine learning (ML) methods to predict the 28-day mortality of acute-on-chronic liver failure (ACLF) patients, and to evaluate treatment effectiveness.
METHODS: ACLF patients from six tertiary hospitals were included for analysis. Features for ML models' development were selected by LASSO regression. Models' performance was evaluated by area under the curve (AUC) and accuracy. Shapley additive explanation was used to explain the ML model.
RESULTS: Of the 736 included patients, 587 were assigned to a training set and 1
СтатьяМногоцентровое 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: Although cancer prognosis is most commonly estimated by tumor stage, survival is multifactorial. Our objective was to develop an American College of Surgeons "Biliary Tract Cancer Survival Calculator" prototype using machine learning to generate personalized survival estimates based on patient, tumor, and treatment factors.
METHODS: The National Cancer Database was used to identify all patients with biliary tract malignancies between 2010 and 2017 including intrahepatic bile duct, extrahepatic bile duct, and gallbladder cancers. Included variables were determined based on random f
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning model for predicting mortality-associated prognostic factors in order to reduce in-hospital mortality rates among HIV/AIDS patients with Cryptococcus infection in Guangxi, China.
METHODS: This retrospective prognostic study included HIV/AIDS patients with cryptococcosis in the Fourth People's Hospital of Nanning from October 2011 to June 2019. Clinical features were extracted and used to train ten machine learning models, including Logistic Regression, KNN, DT, RF, Adaboost, Xgboost, LightGBM, Catboost, SVM, and NBM, to predict the outcome
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: To use artificial intelligence to identify relationships between morphological characteristics of the Meibomian glands (MGs), subject factors, clinical outcomes, and subjective symptoms of dry eye.
METHODS: A total of 562 infrared meibography images were collected from 363 subjects (170 contact lens wearers, 193 non-wearers). Subjects were 67.2 % female and were 54.8 % Caucasian. Subjects were 18 years of age or older. A deep learning model was trained to take meibography as input, segment the individual MG in the images, and learn their detailed morphological features. Morphological
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 & OBJECTIVE: The progression of dengue fever to severe dengue (SD) is a major public health concern that impairs the capacity of the medical system to predict and treat dengue patients. Hence, the present study used a metabolomic approach integrated with machine models to identify differentially expressed metabolites in patients with SD compared to nonsevere patients and healthy controls.
METHODS: Comprehensively, the plasma was collected at different clinical phases during dengue without warning signs (DWOW, N = 10), dengue with warning signs (DWW, N = 10), and SD (N = 10) at 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.
Antimicrobial resistance (AMR) is a growing public health crisis that requires innovative solutions. Current susceptibility testing approaches limit our ability to rapidly distinguish between antimicrobial-susceptible and -resistant organisms. Salmonella Typhimurium (S. Typhimurium) is an enteric pathogen responsible for severe gastrointestinal illness and invasive disease. Despite widespread resistance, ciprofloxacin remains a common treatment for Salmonella infections, particularly in lower-resource settings, where the drug is given empirically. Here, we exploit high-content imaging to gener
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.
Salmonellosis is one of the most common foodborne diseases worldwide, with the ability to infect humans and animals. Antimicrobial resistance (AMR) and, particularly, multidrug resistance (MDR) among Salmonella enterica poses a risk to human health. Antimicrobial use (AMU) regulations in livestock have been implemented to reduce AMR and MDR in foodborne pathogens. In this study, we used an integrated machine learning approach to investigate Salmonella AMR and MDR patterns before and after the implementation of AMU restrictions in agriculture in the United States. For this purpose, Salmonella i
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 investigate whether machine learning (ML)-based algorithms, namely logistic regression (LR), random forest (RF), k-nearest neighbor (k-NN), and gradient-boosting decision tree (GBDT), utilizing early post-onset parameters can predict facial synkinesis resulting from Bell's palsy or Ramsay Hunt syndrome more accurately than the conventional statistics-based LR.
METHODS: This retrospective study included 362 patients who presented to a facial palsy outpatient clinic. Median follow-up of synkinesis-positive and -negative patients was 388 (range, 177-1922) and 198 (range, 190-3021)
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: Pulmonary embolism (PE) is a severe condition that causes significant mortality and morbidity. Due to its acute nature, scores have been developed to stratify patients at high risk of 30-day mortality. Here we develop a machine-learning based score to predict 30-day, 90-day, and 365-day mortality in PE patients.
METHODS: The Birmingham and Black Country Venous Thromboembolism registry (BBC-VTE) of 2183 venous thromboembolism patients is used. Random forests were trained on a 70% training cohort and tested against 30% held-out set. The outcomes of interest were 30-day, 90-day, and
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.
Delayed functional recovery after injury is associated with significant personal and socioeconomic burden. Identification of patients at risk for a prolonged recovery after a musculoskeletal injury is thus of high relevance. The aim of the current study was to show the feasibility of using a machine learning assisted model to predict functional recovery based on the pre- and immediate post injury patient activity as measured with wearable systems in trauma patients. Patients with a pre-existing wearable (smartphone and/or body-worn sensor), data availability of at least 7 days prior to their i
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.
Endotracheal tube (ET) misplacement is common in pediatric patients, which can lead to the serious complication. It would be helpful if there is an easy-to-use tool to predict the optimal ET depth considering in each patient's characteristics. Therefore, we plan to develop a novel machine learning (ML) model to predict the appropriate ET depth in pediatric patients. This study retrospectively collected data from 1436 pediatric patients aged < 7 years who underwent chest x-ray examination in an intubated state. Patient data including age, sex, height weight, the internal diameter (ID) of the ET
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.
INTRODUCTION: Intradialytic hypotension (IDH) is prevalent and associated with high hospitalization and mortality rates. The purpose of this study was to explore the risk factors for IDH and use artificial intelligence to establish an early alert system before hemodialysis sessions to identify patients at high risk of IDH.
MATERIALS AND METHODS: We obtained data on 314,534 hemodialysis sessions conducted at Sichuan Provincial People's Hospital from the renal disease treatment information system. IDH was defined as a systolic blood pressure drop ≥20 mm Hg, a mean arterial pressure drop ≥10 mm
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.