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
46313 публикаций
Поиск: 530 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3802 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Current clinical diagnostic models lack sufficient sensitivity and specificity for Hepatoblastoma (HB) individualized prediction. This study aimed to identify robust hub genes for HB diagnosis and molecular subtyping by integrating multiple transcriptomic datasets and machine learning algorithms.
METHODS: Four merged GEO hepatoblastoma datasets (GSE131329, GSE132037, GSE104766, GSE133039) were analyzed by differential expression and WGCNA to identify HB-related genes. Further use three algorithms (LASSO, SVM-RFE, Random Forest) to identify central genes. In addition, consensus clu
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: People on hemodialysis experience high rates of cognitive impairment and are prescribed complex medication regimens, increasing their risk of medication errors. Although hemodialysis units are convenient settings for medication education, it is unclear whether patients can effectively learn a new regimen during a hemodialysis session.
METHODS: We conducted a secondary analysis of multicenter, cross-sectional data from Toronto, Canada. One hundred one participants completed the Medication Management Ability Assessment (MMAA), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Lawton-Brody I
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.
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder associated with structural brain alterations detectable by structural magnetic resonance imaging (sMRI). Accurate classification of normal control (NC), mild cognitive impairment (MCI), and AD remains challenging because disease-related changes are subtle, spatially distributed across multiple brain regions, and difficult to interpret in a biologically meaningful manner. Existing deep learning methods often rely on either whole-brain volumetric features or two-dimensional slice-level representations, which may limit the integ
СтатьяVideo-Audio MediaПолный 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.
Liver microsomal metabolic stability is a key determinant of in vivo exposure and an essential filter in lead optimization, yet cross-species prediction remains difficult because of heterogeneous metabolic pathways and limited model interpretability. We propose a cross-species multitask learning framework that integrates complementary molecular modalities-SMILES-derived fingerprints (Morgan and MACCS/RDKit), molecular graphs, and in silico absorption, distribution, metabolism, and excretion (ADME)/physicochemical descriptors-to predict binary microsomal stability (unstable: t 1/2 ≤ 30 min; sta
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: Disordered eating behaviors are often associated with adverse metabolic outcomes, yet their relationship with type 2 diabetes mellitus(T2DM) risk in young adults is less clear. This study aimed to evaluate the impact of disordered eating behaviors on diabetes risk among university students, using both traditional statistical methods and machine learning approaches.
METHODS: A total of 1,302 university students participated in this cross-sectional study. Disordered eating behavior was assessed using the Eating Attitudes Test-40 (EAT-40), a validated screening tool for abnormal eati
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.
Aging is a major risk factor for neurodegeneration. However, the mechanisms by which age-related disruptions in brain homeostasis induce neurodegeneration remain controversial. To clarify this, we analyzed how age-related changes in blood components induce blood-brain barrier (BBB) structure disruption and neurodegeneration using 6-month-old senescence-accelerated mouse-prone 8 (SAMP8) mice. First, we found that 6-month-old SAMP8 mice showed a decline in learning and memory abilities. We used the senescence-associated β-galactosidase marker to visualize which brain regions were responsible 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.
Emerging evidence implicates cerebellar degeneration-related protein 1 antisense transcript (CDR1as) and alpha-synuclein (α-Syn) in diabetes and cognitive decline, suggesting their potential to serve as biomarkers. This study aimed to evaluate their diagnostic efficacy for type 2 diabetes mellitus-associated mild cognitive impairment (T2DM-MCI) and establish a corresponding diagnostic model using machine learning. T2DM-MCI-associated differentially expressed genes were identified from the hippocampus using the Gene Expression Omnibus and predictive databases. The study involved 529 T2DM patien
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.
Although Danzhi Jiangtang Capsule (DJC) is a traditional Chinese herbal preparation used clinically for diabetes, how it may protect the kidney during diabetic nephropathy (DN) has not been fully clarified. This investigation was designed to explore potential mechanisms by which DJC affects DN, with a focus on the NLR family pyrin domain-containing 3 (NLRP3)/Caspase-1/Gasdermin D (GSDMD) pyroptosis-related signaling cascade. An integrated strategy combining network pharmacology and machine learning was employed. The Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platfo
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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: Despite recent advances, Primary Sclerosing Cholangitis (PSC)-a chronic obstructive biliary disease-still lacks effective therapies to prevent disease progression or the need for liver transplantation. Moreover, up to 30% of transplant recipients experience recurrence. Long non-coding RNA H19 (H19) has been implicated in promoting PSC progression, yet the cellular and molecular mechanisms underlying its pathogenic role remain incompletely understood.
RESULTS: Liver tissues from age- and sex-matched wild type (WT), H19 knockout (H19KO), Mdr2 knockout (Mdr2KO), and double-knockout (
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: Benzo[a]pyrene (BaP) is a recognized mutagen and carcinogen, yet epidemiological links to breast cancer (BC) remain inconclusive.
METHODS: We integrated network toxicology, machine learning, and bioinformatics. BaP targets (ChEMBL, PharmMapper, SEA, GeneCards, OMIM) were intersected with BC genes, followed by Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment. Core regulatory genes were further screened using diverse machine-learning algorithms, and their expression levels, diagnostic performance, and associations with the tumor immune microenvironmen
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.
Rationale: One in 10 children experiences sleep-disordered breathing (SDB). Untreated SDB is associated with poor cognition, but the underlying mechanisms are less understood. Objectives: We assessed the relationship between magnetic resonance imaging-derived upper airway volume and children's cognition and regional cortical gray matter volumes. Methods: We used 5-year data from the Adolescent Brain Cognitive Development study (N = 11,875 children; 9-10 yr old at baseline). Upper airway volumes were derived using a deep learning model applied to 5,552,640 brain magnetic resonance imaging slice
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Rheumatoid arthritis (RA) is distinguished by the presence of modified bone microarchitecture, also known as 'texture,' in the periarticular regions. The radiographic detection of such alterations in RA can be challenging. To train and to validate a deep learning model to quantitatively produce periarticular texture features directly from radiography and predict the diagnosis of early RA without human reading. Two kinds of deep learning models were compared for diagnostic performance. Anterior-posterior bilateral hands radiographs of 891 early RA (within one year of initial diagnosis) and 1237
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: The recurrence rate of post-tuberculosis chronic pulmonary aspergillosis (post-TB CPA) is alarmingly high. This study aims to establish a risk prediction model utilizing machine learning algorithms to forecast the one-year recurrence risk of post-TB CPA.
METHODS: This retrospective study included all patients diagnosed with pulmonary tuberculosis complicated by chronic pulmonary aspergillosis at Wuhan Pulmonary Hospital in 2022. Ultimately, 220 patients were included for the significance analysis.The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator LASSO regression analysis was util
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: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a common neurodevelopmental disorder that affects behavior, attention, and learning. Current diagnoses rely heavily on subjective assessments, underscoring the need for objective imaging-based methods. This study aims to explore whether structural connectivity networks derived from MRI can reveal alterations associated with ADHD and support data-driven understanding.
METHODS: We collected brain MRI data from 947 individuals (aged 7-26 years; 590 males, 356 females, 1 unspecified) across eight centers, sourced from the Neuro Bureau
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: Delirium is a common and acute neuropsychiatric syndrome that requires timely intervention to prevent its associated morbidity and mortality. Yet, its diagnosis and symptoms are often overlooked due to its variable clinical presentation and fluctuating nature. Thus, in this study, we address the barriers to delirium diagnosis by utilizing a machine learning-based predictive algorithm for incident delirium that relies on archived electronic health records (EHRs) data.
METHODS: We used the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) database to create a detailed dataset for i
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.
OBJECTIVE: End-stage renal disease (ESRD) commonly manifests with disrupted calcium balance, leading to renal osteodystrophy. We posited that variations in the genetic makeup of vitamin D and calcium-sensing receptors, specifically single nucleotide polymorphisms (SNPs), could affect calcium homeostasis. This study aimed to identify the genetic predictors related to vitamin D and calcium-sensing receptors on calcium metabolism using machine learning algorithm analysis in ESRD.
PATIENTS AND METHODS: We conducted a cross-sectional analysis on adults with ESRD. We gathered comprehensive demograp
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: Adolescents with perinatally acquired HIV (AWH) are at an increased risk of poor cognitive development yet the underlying mechanisms remain unclear. Circulating galectin-9 (Gal-9) has been associated with increased inflammation and multimorbidity in adults with HIV despite antiretroviral therapy (ART); however, the relationship between Gal-9 in AWH and cognition remain unexplored.
DESIGN: A cross-sectional study of two independent age-matched cohorts from India [AWH on ART ( n = 15), ART-naive ( n = 15), and adolescents without HIV (AWOH; n = 10)] and Myanmar [AWH on ART ( n =
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Objective. Schizophrenia(SCZ) is a severe mental disorder associated with persistent or recurrent psychosis, hallucinations, delusions, and thought disorders that affect approximately 26 million people worldwide, according to the World Health Organization. Several studies encompass machine learning (ML) and deep learning algorithms to automate the diagnosis of this mental disorder. Others study SCZ brain networks to get new insights into the dynamics of information processing in individuals suffering from the condition. In this paper, we offer a rigorous approach with ML and deep learning tech
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.
BACKGROUND: Hypokalaemia is a side-effect of diuretics. We aimed to use machine learning to identify features predicting hypokalaemia risk in hypertensive patients.
METHODS: Participants with hypertension in the United States National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2018 were included for analysis. To select the most suitable algorithm, we tested and evaluated five machine learning algorithms commonly employed in epidemiological studies: Logistic Regression, k-Nearest Neighbor, Random Forest, Recursive Partitioning and Regression Trees, and eXtreme Gradient Boosting. These algori
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: Post-stroke dysphagia is common and associated with significant morbidity and mortality, rendering bedside screening of significant clinical importance. Using voice as a biomarker coupled with deep learning has the potential to improve patient access to screening and mitigate the subjectivity associated with detecting voice change, a component of several validated screening protocols.
METHODS: In this single-center study, we developed a proof-of-concept model for automated dysphagia screening and evaluated the performance of this model on training and testing cohorts. Patients w
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.