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
31070 публикаций
Поиск: 329 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2750 с найденным полным текстом
BACKGROUND: The interactions between pathogen proteins and their hosts allow pathogens to manipulate host cellular mechanisms to their advantage. The identification of host proteins that are targeted by virulent pathogen proteins is crucial to increase our understanding of infection mechanisms and to propose new therapeutics that target pathogens. Understanding the virulence mechanisms of pathogens requires a detailed molecular description of the proteins involved, but acquiring this knowledge is time consuming and prohibitively expensive. Therefore, we develop a statistical method based on hy
СтатьяПоддержка 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: It is difficult for orthodontists to accurately predict the growth trend of the mandible in children with anterior crossbite. This study aims to develop a deep learning model to automatically predict the mandibular growth result into normal or overdeveloped using cephalometric radiographs.
METHODS: A deep convolutional neural network (CNN) model was constructed based on the algorithm ResNet50 and trained on the basis of 256 cephalometric radiographs. The prediction behavior of the model was tested on 40 cephalograms and visualized by equipped with Grad-CAM. The prediction performa
СтатьяПоддержка 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.
We tested the predictive validity of personality disorder (PD) indicators at different levels of aggregation, ranging from general PD severity to PD syndrome scales to individual PD criteria. We compared the predictive validity of models on these levels based on interview data on all 78 DSM-IV PD criteria, by using 19 outcome scales in three different samples (N = 651, N = 552, and N = 1,277). We hypothesized that criteria of personality pathology yield a significant increase in predictive validity compared with scales that are aggregated at the syndrome- or general severity-level. We assessed
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.
This article delves into the integration of artificial intelligence (AI) in predicting treatment prognosis in endodontics. It explores how different AI models analyze clinical and radiographic data to enhance diagnostic precision and forecast treatment outcomes. Key topics include the role of AI algorithms in assessing case difficulty and decision-making, deep caries management, regenerative endodontic procedures, nonsurgical root canal treatment and retreatment, endodontic microsurgery, postoperative pain, and flare ups. Limitations and future directions are also discussed.
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.
Forty-year experience with surgical treatment of generalized myasthenia (GM) based on 2977 cases is analyzed. Role of special methods of mediastinum examination (CT, MRT) is demonstrated, indications to thymectomy are validated. It is noted that developed diagnostic algorithm, surgical technique, management before and after surgery improved significantly immediate and long-term results. Development of clinical, immunological and morphologic criteria of thymectomy effect permitted to predict course of GM and to optimize complex therapy after surgical treatment.
Аннотация на английскомИсторическая статьяСтатьяПоиск полного текста в очередиОригинал на русском
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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in the management of aortic dissection, particularly type B aortic dissection (TBAD), in which diagnosis, risk stratification, and procedural decision-making remain complex and time sensitive. This narrative review aims to synthesize current evidence and highlight evolving applications of AI, including machine learning, deep learning, and computational modeling, across the continuum of TBAD care. AI-driven computer vision models have demonstrated high accuracy in automated detection, classification, and segmentation of aortic di
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.
In Korean medicine (KM), kidney deficiency represents age-related physiological decline theoretically linked to depression. However, its empirical predictive value in modern clinical frameworks remains underexplored. This study aimed to develop and validate a machine learning model predicting depression in middle-aged adults by integrating kidney deficiency with psychosocial variables. We analyzed baseline data from 1000 community-dwelling adults aged 50-65 from the Korean Medicine for Aging Cohort study. Depression was defined using the Geriatric Depression Scale Short Form (GDS-SF-K ≥ 5). Pr
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.
PURPOSE: Frailty is increasingly recognized as a predictor of poor surgical outcomes, yet its preoperative assessment in patients with non-small-cell lung cancer (NSCLC) remains challenging. This study aimed to develop and validate a high-performance predictive model for assessing frailty risk using routinely available clinical parameters and machine learning (ML) techniques.
METHODS: This single-center, cross-sectional study enrolled 489 preoperative patients with NSCLC hospitalized from April to October 2024. Participants were randomly divided into training (n = 342) and validation (n = 147
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.
BACKGROUNDSuboptimal fetal growth (SFG), being born small for gestational age (SGA), and catch-up (CU) growth are, individually and together, linked to cardiometabolic risks. However, not all develop adverse outcomes. This study aimed to validate a transcriptomic signature to identify individuals at greatest cardiometabolic risk.METHODSUsing National Heart, Lung and Blood Institute (NHLBI) criteria to define cardiometabolic risk, healthy and prehypertensive 17-year-olds were identified in the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC) (UK) childhood cohort. Epigenomic and transcr
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: To develop a machine learning-based modeling approach for extracting elastic stiffness estimates from Ocular Response Analyzer (ORA) waveforms.
DESIGN: Prospective observational cohort study with model training and testing using a development dataset and validation with an independent validation dataset.
METHODS: Participants were prospectively enrolled into 6 cohorts for the development dataset, including control subjects, individuals diagnosed with keratoconus, diabetes mellitus with retinopathy and without retinopathy, primary open-angle glaucoma, and ocular hypertension. An inde
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.
OBJECTIVE: With pancreatic cancer’s dismal prognosis, developing accurate predictive tools is crucial for personalized treatment. This study aims to develop and evaluate a radiomics-3D deep learning fusion model to enhance survival prediction accuracy and explore its potential for clinical risk stratification in pancreatic cancer patients. METHODS: This study retrospectively analyzed from pancreatic cancer patients treated at two hospitals between 2013 and 2023. Patients were split into training and test cohorts (7:3). Baseline clinical data and portal venous phase contrast-enhanced CT images
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.
Postpartum depression (PPD) affects 10-20% of new mothers globally, yet detection and treatment rates remain low, particularly in underserved populations. Artificial intelligence (AI)-here spanning supervised machine-learning prediction, natural-language and acoustic analysis, and generative conversational agents-is increasingly promoted as a solution, from risk prediction to chatbot-delivered therapy. Drawing on selected evidence from clinical informatics, digital mental health, public-health ethics, and implementation science, we argue that although AI may genuinely expand reach, its current
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.
Feature reduction of genetic markers and its impact on genomic selection has been studied extensively. Prior information borrowed from genome-wide association studies (GWAS) can improve genomic selection accuracy. However, the effect of integration of posterior inclusion probability (PIP) information from fine mapping algorithm and linkage disequilibrium (LD) on genomic selection remains less studied. Here, three marker prioritization strategies-genome-wide fine-mapping (GWFM), LD pruning (LDFM), and GWAS-informed LD pruning ((GWAS + LD)FM)-were evaluated, using Bayesian fine-mapping integrate
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.
Gastric and gastroesophageal junction adenocarcinoma (GC) is a biologically challenging malignancy associated with suboptimal clinical outcomes due to limited effective treatment options. The recent incorporation of immune checkpoint inhibitors (ICIs) into therapeutic algorithms has improved the clinical prospects of subsets of GC patients. However, responses to anti-PD-1/PD-L1 agents remain highly heterogeneous, with only some patients deriving long-term benefits. This variability highlights the importance of identifying optimal biomarkers to enhance patient selection, thereby enabling tailor
СтатьяОбзорПолный 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.
Cardiovascular disease remains a leading cause of death among individuals with Type 2 diabetes mellitus (T2DM). To better direct preventative care, many risk assessment tools have been developed to determine whether T2DM patients will develop cardiovascular disease. This paper analyzes three specific tools: UKPDS (United Kingdom Prospective Diabetes Study), the Framingham Risk Score, and the QRISK (QRESEARCH cardiovascular risk algorithm) calculator, with a focus on their predictive utility and limitations in clinical practice. All these models were designed using a variety of patient informat
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: The prognostic and therapeutic implications of R-loop regulators in lower-grade glioma (LGG) remain largely unexplored.
METHODS: We constructed a R-loop prognostic index (RLPI) by benchmarking 9 machine-learning algorithms through nested cross-validation. Associations between RLPI and clinical outcomes, immune microenvironment, and metabolic features were assessed across -11 bulk transcriptomic, 2 single-cell RNA-sequencing, and 1 spatial transcriptomic LGG cohorts. Functional validation was performed for key RLPI genes.
RESULTS: Among the 9 algorithms tested, Elastic Net demonst
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: Quantitative polymerase chain reaction (qPCR) is a fundamental tool for disease detection; however, the relatively large number of amplification cycles can restrict its responsiveness in time-critical situations such as infectious disease outbreaks. Artificial intelligence (AI) offers the potential to enable earlier interpretation of amplification curves and thereby accelerate qPCR-based diagnosis, particularly for COVID-19.
METHODS: A quick qPCR (q-qPCR) algorithm based on a bidirectional long short-term memory (BiLSTM) network is introduced to predict fluorescence signals from e
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.
The functional decline of the hematopoietic system during aging affects organismal function and contributes to reduced healthspan. Quantifying hematopoietic aging holds great scientific and clinical relevance. Alterations in chromatin architecture are a well-established hallmark of aging that encode rich and informative signatures of the aging process, yet they remain largely unexplored as quantitative markers. Here, we present an interpretable deep learning approach based on convolutional neural networks, ChromAgeNet, that learns changes in the spatial features of chromatin architecture upon
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.
Classical statistical analysis is a frequently employed methodology in numerous domains of genetic research. In recent times, however, there has been a notable increase in the interest accorded to the deployment of Bayesian statistics in the field of genetics, as it incorporates a priori hypotheses about genetic knowledge into the problem. The potential risk of developing a genetic disease is influenced by the patient's genetics, ethnicity, gender, age, and family history. The objective of this study is there[Formula: see text]fore to provide molecular pathologists working with genetic testing
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.
Lymph node metastasis is a critical factor for determining therapeutic strategies and assessing the prognosis of early gastric cancer. This work aimed to establish a more dependable predictive model for identify lymph node metastasis in early gastric cancer. The study utilized both univariate and multivariate logistic regression analyses to identify independent risk factors for lymph node metastasis of early gastric cancer, while employing five distinct algorithms to calculate feature weights. The optimal feature combination for each algorithm model was determined by combining the six highest
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.