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
51983 публикаций
Поиск: 874 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом
Computational intelligence and neuroscience2022eng
Stroke-related disabilities can have a major negative effect on the economic well-being of the person. When left untreated, a stroke can be fatal. According to the findings of this study, people who have had strokes generally have abnormal biosignals. Patients will be able to obtain prompt therapy in this manner if they are carefully monitored; their biosignals will be precisely assessed and real-time analysis will be performed. On the contrary, most stroke diagnosis and prediction systems rely on image analysis technologies such as CT or MRI, which are not only expensive but also hard to use.
СтатьяОтозванная публикацияПолный 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.
Acoustic neuroma is a common benign tumor that is frequently associated with postoperative complications such as facial nerve dysfunction, which greatly affects the physical and mental health of patients. In this paper, clinical data of patients with acoustic neuroma treated with microsurgery by the same operator at Xiangya Hospital of Central South University from June 2018 to March 2020 are used as the study object. Machine learning and SMOTE-ENN techniques are used to accurately predict postoperative facial nerve function recovery, thus filling a gap in auxiliary diagnosis within the field
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.
Nowadays, the better assessment of low back pain (LBP) is an important challenge, as it is the leading musculoskeletal condition worldwide in terms of years of disability. The objective of this study was to evaluate the relevance of various machine learning (ML) algorithms and Sample Entropy (SampEn), which assesses the complexity of motion variability in identifying the condition of low back pain. Twenty chronic low-back pain (CLBP) patients and 20 healthy non-LBP participants performed 1-min repetitive bending (flexion) and return (extension) trunk movements. Analysis was performed using 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.
The reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) test is considered the current gold standard for the detection of coronavirus disease (COVID-19), although it suffers from some shortcomings, namely comparatively longer turnaround time, higher false-negative rates around 20-25%, and higher cost equipment. Therefore, finding an efficient, robust, accurate, and widely available, and accessible alternative to RT-PCR for COVID-19 diagnosis is a matter of utmost importance. This study proposes a complete blood count (CBC) biomarkers-based COVID-19 detection system using a stacking machin
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.
Analysis of epitranscriptomic RNA modifications by deep sequencing-based approaches brings an essential contribution to the general knowledge on their precise locations and relative stoichiometry in cellular RNAs. To reveal RNA modifications, several analytical approaches have been proposed, including antibody-driven enrichment, analysis of RT-signatures and specific chemical treatments. However, analysis and interpretation of these massive datasets, especially for low abundant cellular RNAs (e.g. mRNA and lncRNA) is not easy nor straightforward, since the insufficient specificity and selectiv
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.
Acid mine drainage (AMD) is the term used to describe drainage from coal mines with high sulfur-bearing rocks. The oxidative weathering of metal sulfides leads to AMD. The acidic environment corrodes more harmful compounds in the soil, which is spread throughout the working area. One such significant metal is copper, which is extracted in massive quantities from ores rich in sulfide. A copper-extraction resin might be created by combining diatomaceous earth (DE) particles with polyethyleneimine (PEI), which is shown to have great selectivity and affinity for copper. In this effort, PEI-DE part
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.
Rapid screening and early treatment of lung infection are essential for effective control of many epidemics such as Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Recent studies have demonstrated the potential correlation between lung infection and the change of back skin temperature distribution. Based on these findings, we propose to use low-cost, portable and rapid thermal imaging in combination with image-processing algorithms and machine learning analysis for non-invasive and safe detection of pneumonia. The proposed method was tested in 69 subjects (30 normal adults, 11 cases of fever without pneu
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: Machine learning (ML) has been used to build high performance prediction model. Patients with congestive heart failure (CHF) are vulnerable to acute kidney injury (AKI) which makes treatment difficult. We aimed to establish an ML-based prediction model for the early identification of AKI in patients with CHF.
METHODS: Patients data were extracted from the Medical Information Mart for Intensive Care III (MIMIC-III) database, and patients with CHF were selected. Comparisons between several common ML classifiers were conducted to select the best prediction model. Recursive feature el
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.
We created an online calculator using machine learning (ML) algorithms to impute the partial pressure of oxygen (PaO2)/fraction of delivered oxygen (FiO2) ratio using the non-invasive peripheral saturation of oxygen (SpO2) and compared the accuracy of the ML models we developed to published equations. We generated three ML algorithms (neural network, regression, and kernel-based methods) using seven clinical variable features (N = 9900 ICU events) and subsequently three features (N = 20,198 ICU events) as input into the models. Data from mechanically ventilated ICU patients were obtained from
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.
Heterogeneity and limited comprehension of chronic autoimmune disease pathophysiology cause accurate diagnosis a challenging process. With the increasing resources of single-cell sequencing data, a reasonable way could be found to address this issue. In our study, with the use of large-scale public single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data, analysis of dataset integration (3.1 × 105 PBMCs from fifteen SLE patients and eight healthy donors) and cellular cross talking (3.8 × 105 PBMCs from twenty-eight SLE patients and eight healthy donors) were performed to identify the most crucial informati
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: The evolution of patients hospitalized with coronavirus disease 2019 (COVID-19) is still hard to predict, even after several months of dealing with the pandemic.
AIMS: To develop and validate a score to predict outcomes in patients hospitalized with COVID-19.
METHODS: All consecutive adults hospitalized for COVID-19 from February to April 2020 were included in a nationwide observational study. Primary composite outcome was transfer to an intensive care unit from an emergency department or conventional ward, or in-hospital death. A score that estimates the risk of experiencing the
Наблюдательное исследованиеСтатьяПоиск 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 aimed to analyze major predictors of adverse birth outcomes in very low birth weight (VLBW) infants including particulate matter concentration (PM10), using machine learning and the national prospective cohort. Data consisted of 10,423 VLBW infants from the Korean Neonatal Network database during January 2013-December 2017. Five adverse birth outcomes were considered as the dependent variables, i.e., gestational age less than 28 weeks, gestational age less than 26 weeks, birth weight less than 1000 g, birth weight less than 750 g and small-for-gestational age. Thirty-three predictor
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Brain development during embryogenesis and in early postnatal life is particularly complex and involves the interplay of many cellular processes and molecular mechanisms, making it extremely vulnerable to exogenous insults, including ionizing radiation (IR). Microcephaly is one of the most frequent neurodevelopmental abnormalities that is characterized by small brain size, and is often associated with intellectual deficiency. Decades of research span from epidemiological data on in utero exposure of the A-bomb survivors, to studies on animal and cellular models that allowed deciphe
Систематический обзорСтатьяПоддержка 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.
The authors of this study developed the use of attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy (ATR-FTIR) combined with machine learning as a point-of-care (POC) diagnostic platform, considering neonatal respiratory distress syndrome (nRDS), for which no POC currently exists, as an example. nRDS can be diagnosed by a ratio of less than 2.2 of two nRDS biomarkers, lecithin and sphingomyelin (L/S ratio), and in this study, ATR-FTIR spectra were recorded from L/S ratios of between 1.0 and 3.4, which were generated using purified reagents. The calibration of principal componen
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 kidney injury (AKI), a prevalent non-neurological complication following traumatic brain injury (TBI), is a major clinical issue with an unfavorable prognosis. This study aimed to develop and validate machine learning models to predict severe AKI (stage 3 or greater) incidence in patients with TBI.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted by using two public databases: the Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC)-IV and the eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD). Recursive feature elimination was used to select candidate predictors obtained
СтатьяПоддержка 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.
Visually induced motion sickness (VIMS) is a common sensation when using visual displays such as smartphones or Virtual Reality. In the present study, we investigated whether Machine Learning (ML) techniques in combination with physiological measures (ECG, EDA, EGG, respiration, body and skin temperature, and body movements) could be used to detect and predict the severity of VIMS in real-time, minute-by-minute. A total of 43 healthy younger adults (25 female) were exposed to a 15-minute VIMS-inducing video. VIMS severity was subjectively measured during the video using the Fast Motion Sicknes
СтатьяПоддержка 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: Although fasciculation on muscle ultrasonography (MUS) is useful in diagnosing amyotrophic lateral sclerosis (ALS), its applicability to early diagnosis remains unclear. We aimed to develop and validate diagnostic models especially beneficial to early-stage ALS via machine learning.
METHODS: We investigated 100 patients with ALS, including 50 with early-stage ALS within 9 months from onset, and 100 without ALS. Fifteen muscles were bilaterally observed for 10 s each and the presence of fasciculations was recorded. Hierarchical clustering and nominal logistic regression, neural netw
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVES: Nearly 20% of pregnancies in patients with SLE result in an adverse pregnancy outcome (APO). We previously developed an APO prediction model using logistic regression and data from Predictors of pRegnancy Outcome: bioMarkers In Antiphospholipid Antibody Syndrome and Systemic Lupus Erythematosus (PROMISSE), a large multicentre study of pregnant women with mild/moderate SLE and/or antiphospholipid antibodies. Our goal was to determine whether machine learning (ML) approaches improve APO prediction and identify other risk factors.
METHODS: The PROMISSE data included 41 predictors fro
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Adolescent idiopathic scoliosis is a 3D lateral spinal curvature coupled with axial vertebral rotation (AVR). Measuring AVR during clinic is important because it affects treatment options and predicts the risk of scoliosis progression. However, manual measurements are time consuming and have high inter-rater and intra-rater errors. This study aimed to develop a machine learning algorithm based on convolutional neural networks (CNNs) to automatically calculate AVR on posteroanterior radiographs using three different segmentations including spinal column, individual vertebra, and pedicles. Separ
СтатьяПоддержка 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.
INTRODUCTION: Hospitalization is the primary driver of inflammatory bowel disease (IBD)-related healthcare costs and morbidity. Traditional prediction models have poor performance at identifying patients at highest risk of unplanned healthcare utilization. Identification of patients who are high-need and high-cost (HNHC) could reduce unplanned healthcare utilization and healthcare costs.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study in adult patients hospitalized with IBD using the Nationwide Readmissions Database (model derivation in the 2013 Nationwide Readmission Database and validati
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.