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
21251 публикаций
Поиск: 216 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1553 с найденным полным текстом
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
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: Predictive modeling has the potential to improve preoperative planning and resource allocation in lumbar fusion surgery. This study aimed to identify the 20 most important variables for predicting prolonged postoperative length of stay (pLOS) using machine learning (ML).
METHODS: The ACS-NSQIP database was queried for lumbar fusion procedures performed between 2012 and 2022, including ALIF, PlatIF, PLIF, and combined PLIF+PlatIF. Variable selection was performed using MUVR and Boruta, followed by hierarchical clustering and 5-fold cross-validation to ensure feature robustness. The
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: The incidence of microorganisms with extended-spectrum beta-lactamase (ESBL) is on the rise, posing a significant public health concern. The current application of machine learning (ML) focuses on predicting bacterial resistance to optimize antibiotic therapy. This study employs ML to forecast the occurrence of bacteria that generate ESBL and demonstrate resistance to multiple antibiotics (MDR).
METHODS: Six popular ML algorithms were initially trained on antibiotic resistance test patient reports (n = 489) collected from Al-Hussein/Salt Hospital in Jordan. Trained outcome models
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.
OBJECTIVES: Tobacco smoking remains a major public health risk, responsible for millions of deaths worldwide. While smoking patterns in Mexico differ from those in countries with higher rates, comorbidities such as diabetes pose a health risk. Although many smokers want to quit, access to cessation services is limited. Internet-based cessation (I-BC) services are a promising modality that offers accessibility and machine learning (ML) has been successfully used to predict tobacco outcomes. This study uses ML to identify characteristics associated with requesting I-BC through an online self-ass
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: Water quality has been compromised and endangered by different contaminants due to Pakistan's rapid population development, which has resulted in a dramatic rise in waterborne infections and afflicted many regions of Pakistan. Because of this, modeling and predicting waterborne diseases has become a hot topic for researchers and is very important for controlling waterborne disease pollution.
METHODS: In our study, first, we collected typhoid and malaria patient data for the years 2017-2020 from Ayub Medical Hospital. The collected data set has seven important input features. In th
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.
To achieve water quality objectives of the zero pollution action plan in Europe, rapid methods are needed to identify the presence of toxic substances in complex water samples. However, only a small fraction of chemicals detected with nontarget high-resolution mass spectrometry can be identified, and fewer have ecotoxicological data available. We hypothesized that ecotoxicological data could be predicted for unknown molecular features in data-rich high-resolution mass spectrometry (HRMS) spectra, thereby circumventing time-consuming steps of molecular identification and rapidly flagging molecu
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.
This paper aims to propose an effective paroxysmal atrial fibrillation (PAF) predictor which is based on the analysis of the heart rate variability (HRV) signal. Predicting the onset of PAF, based on non-invasive techniques, is clinically important and can be invaluable in order to avoid useless therapeutic interventions and to minimize the risks for the patients. This method consists of four steps: Preprocessing, feature extraction, feature reduction, and classification. In the first step, the QRS complexes are detected from the electrocardiogram (ECG) signal and then the HRV signal is extrac
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/AIM: Cisplatin resistance remains a major obstacle in advanced gastric cancer (GC). This study aimed to identify key molecular determinants of cisplatin resistance, with a focus on interferon-stimulated genes (ISGs), and to systematically investigate the functional role of interferon-stimulated gene 15 (ISG15) in mediating chemoresistance.
MATERIALS AND METHODS: Candidate genes associated with cisplatin resistance were first identified through transcriptomic profiling of gastric cancer tissues. An integrative machine learning framework was applied to prioritize these genes: least 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.
BACKGROUND: Acute appendicitis often presents diagnostic challenges, especially in pediatric and elderly patients. Delays can cause serious complications. While imaging aids diagnosis, it is not always accessible. Machine learning offers a promising solution. This study aimed to develop a simple, accurate model using basic demographic and laboratory data to improve diagnosis in low-resource settings.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective, single-center study analyzed 453 patients undergoing appendectomy for suspected acute appendicitis. Clinical, laboratory, and histopathological data wer
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.
OBJECTIVES: Diagnostic delay in Crohn's disease (CD) may increase the risk of poor prognosis. This study developed and validated a machine learning (ML) model for clinicians to conduct preliminary diagnosis and refer suspected patients.
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study.
METHODS: This retrospective dual-center study analyzed electronic medical records (EMRs) from two Chinese tertiary hospitals (2020-2024). Patients with a first-time CD diagnosis and disease duration ≤24 months were included, while those aged <18 years, with incomplete medical histories, or prior use of aminosalicylate
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.
PURPOSE: Idiopathic membranous nephropathy (IMN) is a common immune-mediated glomerular disease, but the key molecules driving its progression remain unclear. This study integrated bulk RNA sequencing (RNA-seq), machine learning, and single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) to screen and preliminarily validate key molecules, providing a basis for subsequent research.
PATIENTS AND METHODS: We analyzed our published urinary bulk RNA-seq data, as well as IMN kidney datasets obtained from the GEO database. Differentially expressed genes were identified and subjected to enrichment analysis. Three ma
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: Acute brain injury (ABI) is a major cause of mortality and morbidity during extracorporeal membrane oxygenation (ECMO), yet early diagnosis remains challenging because neuroimaging is often impractical in critically ill patients. We evaluated whether quantitative electroencephalography (qEEG) combined with machine learning could identify ABI and predict mortality in patients receiving ECMO. Methods: Consecutive adult ECMO patients who underwent a standardized neuromonitoring protocol with continuous EEG during sedation interruption were retrospectively analyzed. Quantitative EEG fe
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: Early and accurate etiological diagnosis of congenital disorders of adrenal steroidogenesis (CDAS) is critical as timely targeted management can prevent life-threatening complications and improve long-term outcomes.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning-assisted decision tree model for classifying CDAS using plasma steroid hormone profiles quantified by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS/MS).
METHODS: A development cohort of 1027 participants (325 genetically confirmed CDAS patients representing 8 subtypes/702 controls) was used for model construction.
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.
Pancreatitis is a severe and increasingly prevalent disease that affects the digestive system. Early detection and accurate diagnosis of this condition are crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. Therefore, the development of novel diagnostic markers is essential for enhancing clinical management and advancing the understanding of pancreatitis. The initial phase involved applying the ssGSEA method to extract hypoxia scores from these samples. Subsequently, a thorough differential expression analysis was performed, complemented by functional assessments and various
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning model for predicting postoperative corneal ectasia risk after refractive surgery by integrating multidimensional preoperative and postoperative biomechanical parameters.
METHODS: A retrospective cohort of 200 patients who underwent LASIK or SMILE at Shenyang Xingqi Eye Hospital between January 2023 and December 2024 was analyzed. Variables including corneal morphology, biomechanics, and early postoperative changes were screened using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression. Multiple algorithms-generalized linear
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: The clinical presentation of individuals infected with Plasmodium falciparum is exceptionally diverse, ranging from asymptomatic parasitemia to life-threatening disease. Frequent previous exposure to Plasmodium spp results in partial protection from severe disease; however, this protection wanes in individuals emigrating from holoendemic regions, and there are currently no reliable biomarkers that accurately indicate this semi-immunity.
METHODS: Data were analyzed from 1392 adults infected with P falciparum in Gabon and Germany. Full blood count parameters and ratios were evaluate
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: Exposure to heavy metals represents a significant risk factor for hypertension and blood pressure disorders. Notably, current evidence indicates that the key biological processes of oxidative stress, inflammation, and endothelial dysfunction are related to metal exposure and blood pressure dysregulation, ultimately contributing to cardiovascular pathogenesis. However, their underlying biological mechanisms remain incompletely characterized.
METHODS: A longitudinal study was performed among 45 healthy university students in Caofeidian, China. These participants were followed up in
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.
Systemic lupus erythematosus (SLE) is a complex autoimmune disease characterised by immune dysregulation leading to inflammation and organ damage. Despite the rising global incidence of SLE, its aetiology remains unclear. We applied Mendelian randomisation (MR), multi-omics integration, machine learning (ML), and SHAP to identify key metabolites and genes associated with SLE, revealing the crucial role of the glutathione pathway. MR analysis was performed on 1400 serum metabolites, revealing significant enrichment in the glutathione metabolic pathway. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) dat
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.
INTRODUCTION: Common variable immunodeficiency (CVID) is characterized by recurrent sinopulmonary infections. However, in the pediatric population, recurrent sinopulmonary infections early in life are common, which can render key clinical features of CVID less distinctive. Accordingly, the diagnosis of CVID is often delayed owing to the heterogeneous nature of the presentation and the broad range of ages of onset. A 10-year lag in diagnosis has been found for CVID, and there is a critical need for improved time to diagnosis.
OBJECTIVE: Our aim was to utilize machine learning techniques to ide
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.
PURPOSE: The clinical outcomes of kidney transplantation from deceased donors have seen significant improvements with the use of machine perfusion (MP), now a standard practice in transplant centers. However, the use of perfusate biomarkers for assessing organ quality remains a subject of debate. Despite this, some centers incorporate them into their decision-making process for donor kidney acceptance. Recent studies have indicated that lactate dehydrogenase (LDH), glutathione S-transferase, interleukin-18, and neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) could predict post-transplant out
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.