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
31090 публикаций
Поиск: 483 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2750 с найденным полным текстом
BACKGROUND: There is a recent surge in interest in the application of artificial intelligence (AI) in prostate cancer (PCa). When evaluating PSMA PET scans, AI has shown promise in detecting intraprostatic cancer and metastatic disease. This systematic review aims to assess the ability of AI to detect or predict the progression of PCa during AS.
METHODS: This systematic review was registered on PROSPERO (ID CRD42024529354) and conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) guidelines. A comprehensive literature search was performed on Me
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.
Steinstrasse is an important complication following extracorporeal shock wave lithotripsy; however, predictive models for risk factors in pediatric populations remain limited. This study aimed to develop and externally validate an explainable machine learning model for predicting steinstrasse formation after ESWL in children. This two-center retrospective study included 807 pediatric patients (< 18 years) who underwent ESWL for renal stones (2015–2025). The internal cohort comprised 685 patients (Adıyaman), while the external validation cohort consisted of 122 patients (Adana). Twenty-six preo
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.
The column purification process plays a critical role in the production of ginkgo ketone ester tablets, and monitoring the concentrations of key compounds is essential for ensuring final product quality. Herein, a quality‑by‑artificial‑intelligence concept integrating real‑time spectral monitoring with predictive modeling was proposed, utilizing portable Raman and near‑infrared spectrometers (NIRS) to acquire spectral data from 217 eluate samples. UPLC‑MS/MS was employed to quantify seven key compounds, including four terpene lactones (bilobalide, ginkgolides A-C) and three flavonol glycosides
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.
Thoracic radiotherapy for lung cancer patients followed by radiation pneumonitis (RP) has significant clinical side effects. Risk-adaptive treatment planning can be supported by accurate early RP prediction. Using thoracic CT scans, this study suggests an efficient deep learning algorithm for RP prediction. An analysis was conducted on a retrospective cohort of 548 patients with lung cancer who received thoracic radiotherapy between 2010 and 2021. According to established toxicity criteria, clinically significant RP was classified as Grade ≥ 2 and evaluated during post-treatment follow-up. Cli
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: Liposomes, bilayered vesicles capable of encapsulating both hydrophilic and hydrophobic compounds, are widely utilized in cosmetic formulations owing to their superior biocompatibility. However, their structural integrity can be compromised by surfactants and polyols, which are essential components in the formulation process. Therefore, it is imperative to evaluate how the concentrations of these additives influence the stability and release behavior of liposomes.
METHOD: To analyze the impact of Tween 85 and five different polyols on liposomal release, second-order multiple lin
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: Women were disproportionately affected by sexually transmitted infections (STIs), both physically and psychologically. The underlying reasons are likely multifaceted, ranging from individual behavior to relationship power, gender norms, and economic inequities. This study aims to identify predictors of STIs risk in women and men and to explore gender differences in the behavioral patterns that may contribute to STIs risk. METHODS: We analyzed the data from the third United Kingdom National Survey of Sexual Attitudes and Lifestyles, including 15,162 participants aged 16–74 from 2010
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: Nutritional epidemiological research is shifting its focus from individual nutrients to dietary patterns, which challenges traditional statistical methods. Here, we aim to apply various machine learning algorithms to identify and predict dietary patterns in the Dutch population.
METHODS: Data on food consumption, sociodemographic and lifestyle factors from 867 males and 866 females participating in the Dutch National Food Consumption Survey (DNFCS) were analysed. K-means, K-medoids, and hierarchical clustering were compared to identify dietary patterns by sex. Six classifiers (naïve
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: In advanced-stage lung cancer management, the brain emerges as the predominant metastatic site. Accurately forecasting both the likelihood of intracranial metastasis and patient survival duration has become a critical clinical priority, though existing predictive systems demonstrate insufficient precision.
MATERIALS AND METHOD: This study conducted a retrospective cohort study utilizing SEER database records of lung cancer cases spanning 2010‒2015, incorporating demographic and clinical data. Multivariate logistic regression was initially employed for variable selection, followed b
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Despite increased awareness of its clinical consequences, personalized risk stratification in patients with moderate aortic stenosis (AS) remains ambiguous. We studied predictors of progression and clinical outcomes in moderate AS to improve risk stratification and add to the existing literature.
METHODS: Data collected through the Tempus Next care pathway intelligence platform at our tertiary referral center were retrospectively analyzed. The reports of echocardiograms performed from October 2017 to January 2020 were screened for descriptive or quantitative evidence of moderate A
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: Prolonged length of stay (PLOS) in hospitals is a critical metric representing quality and efficiency of care, especially for patients with traumatic brain injury (TBI). Machine learning offers the potential to predict PLOS, although class imbalance, limited sample size, or lack of generalizability impact their real-world application. This study benchmarks machine learning models from prior studies and explores ensemble models to predict PLOS in TBI patients and address domain adaptation concerns in surgical settings.
METHODS: An anonymized dataset of 263 adult TBI patients admi
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 AND OBJECTIVES: Noncontrast head computed tomography is the mainstay imaging modality to guide the management of intracranial hemorrhage (ICH); however, manual measurements can be time-consuming. In our study, we evaluate the performance of an artificial intelligence (AI) machine learning algorithm, Viz ICH-Plus, to automatically quantify ICH and bilateral lateral ventricular (BLV) volumes as well as midline shift (MLS).
METHODS: ICH patients considered for external ventricular drain with an initial noncontrast head computed tomography, and at least 1 follow-up scan within 48 hours
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: An NGS-based assay was developed to determine the presence or absence of paternally inherited genetic variants in cfDNA derived from the fetus in the plasma of pregnant women. This assay can be used in connection with NGS-based prenatal prediction of fetal blood groups in immunised pregnant women. The purpose of the assay is to minimise the risk of a false-negative outcome in the situation with a prediction of the absence of a blood group allele from the fetus.
METHODS: The underlying principle was to examine genetic markers, with each single marker giving a small contribution to
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.
OBJECTIVES: Anaplastic large cell lymphoma-anaplastic lymphoma kinase (ALCL-ALK) positive is a rare subtype of peripheral T-cell lymphoma with generally favorable prognosis but marked clinical heterogeneity. Due to limited research and complex prognostic factors, accurately predicting survival outcomes remains a clinical challenge.
METHODS: This retrospective cohort study extracted data on 473 patients diagnosed with ALCL-ALK positive between 2016 and 2021 from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. A multi-algorithm ensemble machine-learning framework was constructe
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: A major concern for cancer survivors after treatment is the Fear of Cancer Recurrence (FCR), which is the fear that cancer will reappear or progress. This fear can be exacerbated by medical uncertainty about the future, leading to harmful obsession and having a negative impact on quality of life. This study aims to develop a predictive Machine Learning (ML) model using healthcare reimbursement data to better predict FCR and understand the factors influencing FCR in women with breast cancer five years after their diagnosis.
MATERIALS AND METHODS: We used data from the VICAN (VIe apr
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.
Acute graft versus host disease (GVHD) is a common and serious complication of allogeneic hematopoietic cell transplantation (HCT) in children but overall clinical grade at onset only modestly predicts response to treatment and survival outcomes. Two tools to assess risk at initiation of treatment were recently developed. The Minnesota risk system stratifies children for risk of nonrelapse mortality (NRM) according to the pattern of GVHD target organ severity. The Mount Sinai Acute GVHD International Consortium (MAGIC) algorithm of 2 serum biomarkers (ST2 and REG3α) predicts NRM in adult patie
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: Duodenal stump leakage is one of the most critical complications following gastrectomy surgery, with a high mortality rate. The present study aimed to establish a predictive model based on machine learning for forecasting the occurrence of duodenal stump leakage in patients who underwent laparoscopic gastrectomy for gastric cancer.
MATERIALS AND METHODS: The present study included the data of 4,070 patients with gastric adenocarcinoma who received laparoscopic gastrectomy. Five algorithms, namely, k-nearest neighbors, logistic regression, random forest, support vector machine, and
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.
Identifying diabetic patients at risk of developing foot ulcers, as one of the most significant complications of diabetes, is a crucial healthcare concern. This study aimed to develop an associative classification model (CBA) using the Apriori algorithm to predict diabetic foot ulcers (DFU). This retrospective cohort study included 666 patients with type 2 diabetes referred to Shahid Beheshti Hospital in Iran between April 2020 and August 2022, of which 279 (42%) had DFU. Data on 29 specific baseline features were collected, which were preprocessed by discretizing numerical variables based on
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.
Automated video interviews (AVIs) that use machine learning (ML) algorithms to assess interviewees are increasingly popular. Extending prior AVI research focusing on noncognitive constructs, the present study critically evaluates the possibility of assessing cognitive ability with AVIs. By developing and examining AVI ML models trained to predict measures of three cognitive ability constructs (i.e., general mental ability, verbal ability, and intellect [as observed at zero acquaintance]), this research contributes to the literature in several ways. First, it advances our understanding of how c
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.
Bladder cancer is the fourth most common malignancy in men with poor prognosis. Programmed cell death (PCD) exerts crucial functions in many biological processes and immunotherapy responses of cancers. Cell death signature (CDS) is novel gene signature comprehensively considering the characteristics of 15 patterns of programmed cell death, which could affect the prognosis and immunotherapy benefits of cancer patients. Integrative machine learning procedure including 10 algorithms was conducted to construct a prognostic CDS using TCGA, GSE13507, GSE31684, GSE32984 and GSE48276 datasets. Immunop
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: Although evidence indicates that extracorporeal shockwave therapy (ESWT) is effective in treating calcifying shoulder tendinitis, incomplete resorption and dissatisfactory results are still reported in many cases. Data mining techniques have been applied in health care in the past decade to predict outcomes of disease and treatment.
PURPOSE: To identify the ideal data mining technique for the prediction of ESWT-induced shoulder calcification resorption and the most accurate algorithm for use in the clinical setting.
STUDY DESIGN: Case-control study.
METHODS: Patients with painfu
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.