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
83312 публикаций
Поиск: 477 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3052 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Pharmacology represents the lowest-performing subcategory in oral and maxillofacial surgery (OMFS) evaluations of large language models (LLMs), yet no study has simultaneously compared the leading commercial LLMs across multiple pharmacological domains and question formats. This study evaluated ChatGPT 5.3, Gemini 3.1 Pro, and Claude 4.6 Sonnet in OMFS pharmacology.
METHODS: Thirty-six OMFS pharmacology questions spanning five clinical domains (antibiotic prophylaxis, analgesics, drug-drug interactions, anesthetic pharmacology, special populations) and three formats (open-ended, m
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.
Doping prevention has increasingly shifted toward education as a central strategy for promoting clean sport. This evolution reflects a growing consensus that effective prevention must go beyond the transmission of rules and sanctions and instead develop athletes' competencies to make informed, autonomous, and ethically grounded decisions. Doping Awareness Literacy (DAL) framework defines anti-doping literacy as comprising three complementary dimensions: (1) functional literacy (i.e., knowledge of anti-doping rules and associated health risks); (2) interactive literacy (i.e., ability to use thi
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.
What is this summary about? This summary describes the α-CORRECT study and its key results. The study evaluated a new blood test that looks for tiny traces of cancer in patients with stage III colorectal cancer after treatment. What is the purpose of this plain language summary? The purpose of this plain language summary is to help readers understand the main findings of the α-CORRECT study. Why was this study done? Colorectal cancer is a leading cause of cancer death. Many patients with stage III colorectal cancer are treated with surgery to remove the tumor, followed by chemotherapy to kill
Редакционная 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.
This narrative, practice-oriented review maps the 2024-2025 landscape of AI-enabled prescribing in opioid use disorder (OUD) care, where the evidence base is most developed, while noting cautious extension to other substance use disorders (SUDs). We link concrete clinical decisions to fit-for-purpose tools across four domains: EHR-embedded prediction and safety nudges; PDMP-derived analytics and risk scores; clinician-facing large language model (LLM) copilots; and prescription digital therapeutics, just-in-time adaptive interventions (JITAIs), and personal sensing systems. The regulatory anal
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Опубликованное исправлениеПоиск 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 assess the ability of GPT-4o in adjuvant treatment decision making in hormone receptor-positive (HR+)/human epidermal growth factor receptor 2-negative (HER2-) early breast cancer by comparing its recommendations with those of clinicians including Oncotype DX data, and to explore its potential as a decision-support tool in routine clinical practice.
METHODS: We compared clinician and GPT-4o recommendations in patients tested with Oncotype DX in routine practice at the University of Naples Federico II (n = 607, cohort 1 [C1]) and within the prospective, multicenter PRO BONO study (
СтатьяМногоцентровое 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.
Tuning protein expression in non-model organisms is often constrained by the lack of validated genetic parts and predictive design tools. Translational tuning through the modulation of upstream untranslated regions (5'-UTRs) offers a potentially organism-agnostic route, but existing methods typically rely on mechanistic assumptions, prior knowledge that may not be available in non-model contexts, or the screening of sequence libraries. Here, we present a simple generative approach for creating synthetic 5'-UTR libraries based solely on the genomic sequence statistics of any desired organism. T
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: Pediatric urolithiasis is an increasingly important health concern, and affected children and their families require information that is both accurate and easily understandable. Artificial intelligence (AI)-powered chatbots have become widely used sources of health information; however, the readability, quality, and reliability of their outputs remain insufficiently evaluated. This study aimed to assess the effectiveness and reliability of AI chatbots in providing patient-oriented information on pediatric kidney stone disease and to identify factors influencing the quality and read
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.
This study investigated Chinese second language learners' learning motivation, second language learning (SLL) vocabulary learning strategies (VLSs), and their relationships with vocabulary knowledge (VK), especially with vocabulary size. Data were collected from 275 non-English major students at a university in Wuhan (230 valid responses, effective rate 83.63%), spanning from freshmen to seniors, predominantly composed of first-year and second-year students (90.9%), with limited representation from third- and fourth-year students across three semesters (2024 spring, 2024 autumn, and 2025 autum
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: This study explores the potential of Natural Language Processing (NLP) tools, specifically ChatGPT-4o and Data Analyst, in supporting health commissions with disability assessments.
METHODS: Nine realistic patient scenarios were created to reflect typical cases in disability evaluations, encompassing conditions like stroke, cerebral palsy, traumatic injuries, and hereditary disorders, each involving varied motor and functional impairments. These scenarios were input into ChatGPT-4o and Data Analyst. Their outputs were evaluated using a 5-point Likert scale on alignment with expert gu
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.
Maternal and newborn mortality remain stubbornly high in low-resource settings, driven by limited access to timely, personalized and emotionally supportive care during pregnancy. Large language models/generative pre-trained transformer (LLM/GPTs), particularly GPT-driven conversational agents, have emerged as scalable, versatile digital health tools capable of delivering evidence-based information, mental health support and risk stratification for complications such as preeclampsia, gestational diabetes and preterm birth. This systematic review aimed to synthesize global evidence on the design
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: To characterize the etiology and clinical course of patients with subcapsular renal hematoma (SRH) in order to better understand and manage patients in the acute and chronic settings.
MATERIALS AND METHODS: A natural language processing algorithm screened computed tomography and magnetic resonance imaging studies for "subcapsular renal hematoma" across 10 inpatient facilities from 2011 to 2021. Patients with at least three cross-sectional exams were included. Retrospective chart review assessed etiology, clinical course, and management of SRH.
RESULTS: A total of 105 patients with a
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.
OBJECTIVES: To assess whether contingently administered caregivers' infant-directed voice in a multisensory intervention would have a larger effect than standard care on preterm neural speech-sound differentiation and to determine if effects of the intervention causally mediated differences in 2-year language outcomes.
STUDY DESIGN: A randomized controlled trial of the MIND (Multisensory support to Improve Neural processing and Development) intervention (contingent caregiver's recorded voice, scent cloth, holding by therapist in kangaroo binder; 20 sessions, 20 minutes each, over 2-3 weeks) c
СтатьяРандомизированное 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.
BACKGROUND: Early prediction of pregnancy syndromes such as preeclampsia, gestational diabetes mellitus (GDM), and preterm birth is critical for improving maternal and fetal outcomes. Traditional risk assessment tools rely primarily on structured clinical data and often fail to fully utilize the rich unstructured textual information contained in electronic health records (EHRs).
OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate an Adaptive Penguin-Improved Long Short-Term Memory (AP-ILSTM) model that integrates natural language processing (NLP) of clinical narratives with structured longitu
СтатьяНаблюдательное 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.
BACKGROUND: Over 100,000 patients undergo ACLR each year in the United States, providing rich electronic medical record data to improve outcomes, but manual chart review can be time-consuming and expensive. Natural language processing (NLP) methods have been successfully used to extract information for other orthopaedic operative procedures (e.g., hip and knee arthroplasties). Different subspecialities, however, use diverse terminology or "sublanguages" to describe clinical concepts and NLP models perform better concept extraction when trained on specialty-specific texts. Therefore, the purpos
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Accurate fracture interpretation on plain radiographs is critical for both trauma care and medico-legal decision-making, where reproducibility is as important as point accuracy. Although vision language models (VLMs) have shown promising diagnostic performance, their temporal stability in forensic radiography remains unclear.
METHODS: We analyzed 300 forensic radiographs (150 fracture-positive, 150 fracture-negative) from six long bones, independently evaluated by three emergency medicine physicians, three forensic medicine physicians, and three VLMs (ChatGPT-5.2, Gemini 3 Pro, Cl
СтатьяСравнительное 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: In chronic diseases the length and redundancy of medical records can hamper the accurate interpretation of the individual clinical history, and we hypothesize that Natural Language Processing (NLP) may be used to optimize information from unstructured texts in electronic health records (EHRs). We developed an NLP-based classifier to discriminate rheumatoid (RA) and psoriatic arthritis (PsA) versus non-inflammatory rheumatic diseases (NIRD), namely osteoarthritis and fibromyalgia, from notes in the rheumatology practice. METHODS: A retrospective cross-sectional study was conducted
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/Objectives: Spinal cord stimulation (SCS) is usually evaluated through pain relief, yet the published language of therapeutic success is broader. This structured narrative review examined success language in the SCS literature to map how outcome terminology has accumulated across domains. Methods: A PubMed/MEDLINE corpus was retrieved on 23 May 2026 using the strategy ("Spinal Cord Stimulation"[Mesh] OR "Spinal Cord Stimulation"[Title/Abstract]). The search returned 5719 records from 1961 to 2026. Title-and-abstract screening was performed independently by two authors, with pre-cons
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.
BACKGROUND: Cancer staging data is vital for treatment planning, outcome prediction, clinical research, and healthcare resource allocation. Collection at the population level can improve insights, however existing manual methods are resource intensive. This study aimed to develop rules-based natural language processing (NLP) systems to: (1) extract explicit tumour, node, and metastasis (TNM) entities from data reported to the Western Australian Cancer Registry; (2) extract implicit entities translatable to individual TNM values; and (3) translate these values into cancer stages for melanoma, b
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: Rule-based natural language processing (NLP) tools can identify pulmonary embolism (PE) via radiology reports. However, their external validity remains uncertain.
METHODS: In this cross-sectional study, 1,712 hospitalized patients (with and without PE) at Mass General Brigham (MGB) hospitals (2016-2021) were analyzed. Two previously published NLP algorithms were applied to radiology reports to identify PE. Chart review by two physicians was the reference standard. We tested three approaches: (A) NLP applied to all patients; (B) NLP limited to radiology reports of patients with pri
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.