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
21359 публикаций
Поиск: 190 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1553 с найденным полным текстом
BACKGROUND: The published literatures indicate that patients with osteoporotic vertebral compression fractures (OVCFs) benefit significantly from percutaneous kyphoplasty (PKP), but this surgical technique is associated with frequent postoperative recollapse, a complication that severely limits long-term postoperative functional recovery.
METHODS: This study retrospectively analyzed single-segment OVCF patients who underwent bilateral PKP at our academic center from January 1, 2017 to September 30, 2019. Comparing the plain films of patients within 3 days after surgery and at the final follow
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: Early onset preeclampsia (eoPE) is a hypertensive disorder of pregnancy with endothelial dysfunction manifested before 34 weeks where expectant management is usually attempted. However, the timing of hospitalization, corticosteroids, and delivery remain a challenge. We aim to develop a prediction model using machine-learning tools for the need for delivery within 7 days of diagnosis (model D) and the risk of developing hemolysis, elevated liver enzymes, and low platelets (HELLP) syndrome or abruptio placentae (model HA).
MATERIALS AND METHODS: A retrospective cohort of singleton p
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.
AIM: Few personalised medicine investigations have been conducted for mental health. We aimed to generate and validate a risk tool that predicts adult attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD).
METHODS: Using logistic regression models, we generated a risk tool in a representative population cohort (ALSPAC - UK, 5113 participants, followed from birth to age 17) using childhood clinical and sociodemographic data with internal validation. Predictors included sex, socioeconomic status, single-parent family, ADHD symptoms, comorbid disruptive disorders, childhood maltreatment, ADHD symptoms
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.
ETHNOPHARMACOLOGICAL RELEVANCE: Polygonum multiflorum Thunb. (PM), synonymous with Reynoutria multiflora (Thunb.) Moldenke is known as He Shou Wu in traditional Chinese medicine. Despite its long history of use, PM has been associated with drug-induced liver injury (PM-DILI), a rare but potentially serious adverse event. Therefore, identifying reliable biomarkers is crucial for the early detection of PM-DILI, risk prediction, and the safe and rational clinical use of PM.
AIM OF THE STUDY: To identify candidate diagnostic biomarkers for PM-DILI and obtain preliminary mechanistic insights by 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.
PURPOSE: Acute pesticide poisoning (APP) is a life-threatening emergency with substantial mortality. This study aimed to evaluate whether the systemic inflammatory response index (SIRI) is associated with short-term prognosis in APP and to explore whether SIRI-containing machine learning models can support preliminary risk stratification. Because only 17 deaths occurred in this small single-center retrospective cohort and no external validation cohort was available, the analysis was designed and interpreted as exploratory rather than as development of a clinically deployable prediction model.
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: Anthracycline-induced cardiotoxicity is a major cause of late heart failure (HF) in cancer survivors. Yet early identification of individuals at risk for accelerated cardiotoxic progression remains a clinical challenge. This study leveraged a rat model of long-latency doxorubicin cardiotoxicity to identify early features associated with progression to a prespecified 7-month HF endpoint and to develop a machine learning risk-stratification framework.
METHODS: Doxorubicin-treated rats (both sexes, n = 32 doxorubicin treated and n = 22 saline) were monitored with monthly echocardiogr
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: Patients with coronary artery calcification exhibit notable sex differences in clinical presentation, particularly concerning the role of cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) risk factors and their impact on prognoses. However, the precise nature of these sex-specific differences remains incompletely understood.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate sex disparities in CKM risk factors among patients with moderate-to-severe coronary artery calcification (MSCAC) and elucidate their association with adverse clinical outcomes.
METHODS: A total of 2418 patients with MSCAC underg
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.
OBJECTIVES: This study aims to develop a reliable and interpretable predictive model for long-term survival in Type A aortic dissection (TAAD) patients, utilizing machine learning (ML) algorithms.
METHODS: We retrospectively reviewed the clinical data of patients diagnosed with TAAD who underwent open surgical repair at the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, from September 2017 to December 2020, and at the Chongqing University Central Hospital between October 2019 and April 2020. Cases with less than 20% missing data were imputed using random forest algorithms. To iden
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: Benign prostatic hyperplasia (BPH) is associated with multiple long-term urinary complications, including obstructive renal failure if left untreated. Transurethral thulium laser enucleation of the prostate (ThuLEP) has become an increasingly popular method in the treatment of BPH, as it has reduced postoperative bleeding compared to surgery. However, it requires correct plane removal and capsular integrity maintenance, resulting in a steep learning curve. Thus, identifying BPH patients for whom ThuLEP is feasible, despite the increased difficulty, may aid in optimizing their care.
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.
Gestational diabetes mellitus (GDM) significantly increases the risk of developing type 2 diabetes (T2D) postpartum. Early identification of high-risk women using machine learning (ML) models could enable targeted interventions and improve outcomes. This systematic review aims to evaluate the performance, predictive features, and methodological quality of ML models designed to predict the transition from GDM to T2D. A comprehensive search was conducted across PubMed, Scopus, IEEE Xplore, and Web of Science, yielding 178 records. After removing duplicates and screening for eligibility, 13 studi
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.
PURPOSE: Accurate prediction of recurrence risk is crucial for personalizing therapy in human epidermal growth factor receptor 2-positive (HER2-positive) breast cancer. We aimed to develop an interpretable machine learning model integrating multimodal data to address this need.
METHODS: This retrospective study enrolled 148 patients with human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive breast cancer between 2017 and 2021. On preoperative ultrasound images, the intratumoral region (region of interest B, ROIB) was manually delineated by experienced radiologists. Based on the manually se
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: Ulcerative colitis (UC) is a lifelong, chronic inflammatory disorder, characterized by recurrent and diffuse inflammation of the rectal and colonic mucosa. Increasing evidence suggests that impaired mitophagy contributes to immune dysregulation and epithelial injury in UC. However, the mitophagy-related molecular landscape and its therapeutic potential remain largely unexplored.
METHODS: Mitophagy-related genes (MRGs) were intersected with differentially expressed genes to identify UC-associated MRGs. Functional enrichment, immune infiltration, and consensus clustering analyses
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.
Artificial intelligence (AI) is changing the field of synthetic biology research. This approach has the potential to make the design-build-test-learn (DBTL) cycle more predictable by improving design prioritization, experimental planning, and data analysis. This review aims to analyze the application of artificial intelligence (AI), including machine learning (ML), deep learning (DL), and language models, across synthetic biology, specifically neural networks for genetic circuit design, protein engineering, metabolic pathway optimization, and multi-omics data analysis. The main focus is to ide
СтатьяОбзорПоиск 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: Endovascular aneurysm repair (EVAR) requires lifelong imaging surveillance because endoleaks, aneurysm sac expansion, and severe adverse events occur in up to one-third of the patients. Conventional follow-up based on sac diameter and visual assessment may fail to detect early microstructural changes that precede clinical deterioration. Methods: This narrative review summarizes the current evidence on texture-based radiomics and artificial intelligence (AI) applied to computed tomography (CT) and CT angiography (CTA) for post-EVAR outcome prediction and surveillance. Original studi
СтатьяОбзорПолный 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: Alzheimer's disease (AD) is increasingly understood as a biologically defined and heterogeneous continuum, requiring models that move beyond symptom-based diagnosis toward individualized risk prediction, stratification, and intervention.
OBJECTIVE: This mini-review outlines how precision neuroscience frameworks may support the characterization of AD by integrating multimodal biomarkers, systems biology, systems neurophysiology, digital health markers, and artificial intelligence (AI).
METHODS: We synthesize recent developments across multi-omics profiling, neuroimaging and electr
СтатьяОбзорПолный 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.
Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico2026eng
In the rapidly developing world, artificial intelligence (AI) is one of the emerging applications in the medical domain. Early detection of cancer is one of the most difficult processes, especially when it comes to the differentiation of cancer's structure, length, and size. AI methodology offers innovations and decision-making applicable to specific processes like data collecting, management, results, and conclusions. Due to the lack of particular indicators, the difficult location of the pancreas, and the absence of early symptoms, pancreatic cancer (PC) is difficult to identify with low and
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate a prediction model that integrates radiomics with clinical characteristics, employing interpretable machine learning methods. The goal was to assist in the differential diagnosis of pheochromocytoma (PHEO) and adrenal adenoma, thereby providing a reference for decision-support information for patients with adrenal tumors. METHODS: We retrospectively included 107 patients with PHEO and 230 patients with adrenal adenoma, all of whom were pathologically confirmed. Based on contrast-enhanced CT scans, we extracted 1,316 radiomics features and pe
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.
Dengue is an arboviral disease of high public health relevance, characterized by pronounced temporal variability, nonlinearity, and recurrent outbreaks, which pose challenges to epidemiological surveillance and decision-making. This study evaluated the performance of machine learning methods for short-term forecasting of the weekly dengue morbidity rate in the 27 Brazilian capital cities, comprising the 26 state capitals and Brasília, Federal District, with horizons up to 4 weeks. Epidemiological, climatic, and socioeconomic data were compiled for these capital cities and used to compare a Gat
СтатьяСравнительное 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.
INTRODUCTION: Avian Pathogenic Escherichia coli (APEC) causes colibacillosis in poultry, which leads to tremendous economic losses. Traditional control methods, including antibiotics and conventional vaccines, are less effective due to the genetic diversity of APEC and developing antimicrobial resistance (AMR). Novel epitope- and peptide-based vaccines, supported by machine learning (ML), hold high promise.
OBJECTIVES: This meta-analysis and systematic review evaluated the effectiveness of epitope- and peptide-vaccine-based candidates against APEC-related morbidity and mortality, production f
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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: Therapeutic antibodies have emerged as a prominent class of new drugs due to their high specificity and their ability to bind to several protein targets. Once an initial antibody has been identified, its design and characteristics are refined using structural information, when it is available. Cryo-EM is currently the most effective method to obtain 3D structures. It relies on well-established methods to process raw data into a 3D map, which may, however, be noisy and contain artifacts. To fully interpret these maps the number, position, and structure of antibodies and other protei
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.