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
62172 публикаций
Поиск: 398 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 4130 с найденным полным текстом
Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension2026eng
Excessive salt intake contributes to hypertension, heart failure, and chronic kidney disease (CKD). Assessing individual dietary salt intake is essential for promoting awareness of dietary salt reduction. We previously developed a dietary salt intake questionnaire that demonstrated high clinical utility because it identified the foods that contributed the most to an individual's salt intake. In this study, we developed a revised version of a self-administered dietary salt questionnaire based on data obtained from previous studies. We assessed the salt content of specific dishes and food groups
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: To develop and validate machine learning (ML) models for predicting early postoperative corneal edema (CE) after phacoemulsification in patients with normal preoperative corneal endothelium.
METHODS: A retrospective cohort study analyzed data from 1128 eyes undergoing uncomplicated phacoemulsification at Tianjin Medical University Eye Hospital (May 2024-May 2025). CE was diagnosed on postoperative day 1 based on central corneal thickness increase > 50 μm, central stromal opacification, and blurred iris texture. Lasso regression preliminarily screened 26 clinical features to 9 key var
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.
Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology2026eng
AIMS: Accuracy data for non-invasive electrocardiographic imaging (ECGi) in defining the arrhythmogenic substrate for scar-dependent ventricular tachycardia (VT) is lacking. This study evaluated the accuracy of ECGi mapping to localize the arrhythmogenic substrate and assessed the relationship to myocardial scar, isthmus, exit, and successful ablation sites.
METHODS AND RESULTS: A total of 48 VTs in 31 patients were mapped with both ECGi (View into Ventricular Onset, VIVO) and electro-anatomical maps (EAM) to define the arrhythmogenic substrate. Myocardial segments were assigned for the VT-ex
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.
Vibrational spectroscopy has gained significant attention in medical diagnosis due to its high sensitivity and nondestructive nature. Raman spectroscopy and infrared spectroscopy complement each other in their selection rules, vibration responses, and wavenumber coverage. Combining these two techniques can overcome the limitations of individual spectra, enhancing the accuracy of molecular structure identification. However, existing deep learning fusion methods often overlook the diagnostic advantages of different modalities, leading to overreliance on strong modalities or interference from wea
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.
OBJECTIVE: Accurate imaging-based differentiation of benign and malignant parotid tumors is essential for determining appropriate therapy. We investigated whether a deep learning (DL)-based computer-aided diagnosis (CAD) system provides incremental clinical value by improving reader performance in MRI-based evaluation of parotid gland tumors.
METHODS: This study included patients who underwent surgery between 2000 and 2022. A DL model (EfficientNet-based CNN) was developed using MRI data from 170 histologically confirmed cases; model evaluation used five-fold cross-validation with patient-wis
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: Distant metastases (DM) in differentiated thyroid carcinoma (DTC) are uncommon but markedly worsen patient prognosis. Existing risk prediction models frequently show limited accuracy because key clinicopathological predictors are not fully integrated. This study aimed to identify risk factors for DM and to develop a decision tree-based predictive model.
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed the medical records of 15,591 patients with DTC who underwent initial surgery at three tertiary centers between 2000 and 2018. Thirty-seven patients with DM and complete clinicopat
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПолный 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: Management of multiple sclerosis (MS) revolves around timely initiation of effective disease-modifying therapy. Here we investigate the additive predictive value of age-adjusted normalised neurofilament light chain (NfL) concentrations when combined with a clinicodemographic model of treatment response.
METHODS: Data were obtained from three sources: the University Hospital Basel, the SET cohort in Prague, and EIMS and IMSE cohorts from Sweden. NfL samples were collected within 90 days of baseline, age-adjusted and normalised using a reference population. Principal component ana
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: Cervical cancer is a major global health burden, disproportionately affecting women in low- and middle-income countries (LMICs), where access to traditional human papillomavirus (HPV) screening is limited. Menstrual blood (MB), a non-invasive and passively collectable biospecimen, may offer a culturally acceptable alternative. This review evaluates the diagnostic accuracy of MB-based high-risk HPV detection compared to clinician-collected cervical samples.
METHODS: We included diagnostic accuracy studies and randomized controlled trials (RCTs) evaluating self-collected MB for high-ri
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.
INTRODUCTION: Tongue diagnosis is a fundamental technique in traditional Chinese medicine (TCM), where clinicians evaluate the tongue's appearance to infer the condition of pathological organs. However, most existing research on intelligent tongue diagnosis primarily focuses on analyzing tongue images, often neglecting the important descriptive text that accompanies these images. This text is an essential component of clinical diagnosis. To overcome this gap, we propose a novel Cross-Modal Pathological Organ Diagnosis Model that integrates tongue images and textual descriptions for more accura
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.
To address the public health issue of renal failure and the global shortage of nephrologists, an AI-based system has been developed to automatically identify kidney diseases. Recent advancements in machine learning, deep learning (DL), and artificial intelligence (AI) have unlocked new possibilities in healthcare. By harnessing these technologies, we can analyze data to gain insights into symptoms and patterns, ultimately facilitating remote patient care. To create an AI-based diagnosis system for kidney disease, this paper focused on the three major categories of kidney diseases: stones, cyst
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Cancer tumor modeling is crucial for understanding tumor dynamics, treatment strategies, and the effects of therapies on progression. While extensive research exists on fractional cancer models, innovation is limited in incorporating fuzzy-fractional calculus into cancer diffusion models. This paper introduces a fuzzy-fractional diffusion cancer model solved using the He-Laplace algorithm in the Liouville-Caputo sense. A novel hybrid algorithm, combining homotopies, perturbation techniques, and Laplace transforms, is developed to solve this complex model. Our method employs triangular fuzzy nu
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/PURPOSE: Traditional caries detection relies on visual and radiographic analysis. While deep learning has been applied to classify caries extent, no studies classify caries depth using radiomic features in intraoral photographic images. This study evaluated a radiomics-based approach with machine learning (ML) to classify caries extent and depth, traditionally assessed via radiographs, using intraoral photographs.
MATERIALS AND METHODS: Standardized intraoral photographs were taken with a Nikon D7500 and Macro Flash MF-R76. Only images of healthy teeth or carious lesions were inclu
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.
Wearable sensors are widely used to assess spatiotemporal gait parameters and their variability, which are critical for fall risk prediction. However, the impact of gait analysis accuracy and precision on fall risk prediction remains unexplored. This study collected gait data from 95 older adults using instrumented footwear on an instrumented walkway which is recognized as a system with gold standards during the 6-minute walking test. Participants were classified into fallers and non-fallers based on retrospective fall history (falls in the 6 months prior to completing the experiment), prospec
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.
Cervical cancer remains a significant cause of female mortality worldwide, primarily due to abnormal cell growth in the cervix. This study proposes an automated classification method to enhance detection accuracy and efficiency, addressing contrast and noise issues in traditional diagnostic approaches. The impact of image enhancement on classification performance is evaluated by comparing transfer learning-based Convolutional Neural Network (CNN) models trained on both original and enhanced images. This study employs transfer learning with pre-trained CNNs to classify preprocessed Pap smear im
СтатьяСравнительное 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.
OBJECTIVE: This study aims to establish and validate a two-stage deep learning framework that enables reliable and cost-effective identification of sagittal and vertical skeletal malocclusions based on 2D facial photographs.
METHODS: 2854 photographs were retrospectively collected from 1427 patients, along with corresponding lateral cephalograms and metadata (sex and age). A two-stage deep learning model (FaceDSM-Net) was developed using MobileNetV3-Large as the backbone, integrating facial photographs with metadata. The model was trained and tested internally, with performance evaluated by a
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.
While deficits in 'cold' executive functioning (EF) have been linked to Generalized Anxiety Disorder (GAD), no study has systematically examined whether specific EF domains are disproportionately impaired. Addressing this gap is crucial for clarifying the role of EF in the persistence of anxiety and cognitive inefficiencies associated with GAD. This systematic review and meta-analytic investigation synthesized data from 13,084 participants across 32 studies to provide a comprehensive neuropsychological profile of GAD across the lifespan. Studies exploring GAD diagnosis and GAD symptoms/severit
СтатьяМетаанализСистематический обзорПолный 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.
Rehabilitation after a stroke is vital for regaining functional abilities. However, a shortage of rehabilitation professionals leads to many patients with severe disabilities. Traditional rehabilitation methods can be time-consuming and hard to measure for progress. This study introduces an innovative machine learning (ML) approach for lower limb rehabilitation in stroke patients. The proposed methodology integrates two models: a fuzzy logic rule-based system and a K-Nearest Neighbor(K-NN) machine learning model. The rule-based model utilizes the Fugl-Meyer Assessment to evaluate lower limb an
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: Symptom severity cutoffs for body dysmorphic disorder (BDD) are lacking, hindering communication between professionals and with the patient community.
METHOD: We pooled data from 11 clinical trials or high-quality cohort studies from specialist clinics, totaling 804 individuals with BDD (80 % girls/women, 67 % adults). All participants had baseline scores on the adult or adolescent versions of the Yale-Brown Obsessive-Compulsive Scale Modified for BDD (BDD-YBOCS) and the Clinical Global Impressions-Severity scale (CGI-S). Receiver-operating characteristic analyses were used to ide
СтатьяМетаанализПоддержка 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.
Pneumonia is a severe respiratory disease caused by bacterial, viral, or fungal infections and remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, particularly among high-risk populations such as infants, young children, the elderly, and immunocompromised individuals. Early and accurate diagnosis is crucial for improving patient outcomes. In this study, we propose a novel Dual-Branch Attention Fusion Network (D-BAFN) based on transfer learning to enhance the accuracy of pneumonia classification in chest x-ray images. The proposed network adopts a dual-branch feature extraction archit
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.
Ocular diseases can significantly affect vision and overall quality of life, with diagnosis often being time-consuming and dependent on expert interpretation. While previous computer-aided diagnostic systems have focused primarily on medical imaging, this paper proposes VisionTrack, a multi-modal AI system for predicting multiple retinal diseases, including Diabetic Retinopathy (DR), Age-related Macular Degeneration (AMD), Diabetic Macular Edema (DME), drusen, Central Serous Retinopathy (CSR), and Macular Hole (MH), as well as normal cases. The proposed framework integrates a Convolutional Neu
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.