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
11381 публикаций
Поиск: 150 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 799 с найденным полным текстом
Background/Objectives: Artificial intelligence (AI) is increasingly being evaluated for ophthalmic diagnosis, screening, and triage, yet its role in paediatric eye care remains less established than in adult ophthalmology. This systematic review aimed to synthesise evidence on AI-enabled tools for paediatric ophthalmic diagnosis, screening, triage, surveillance, and referral, with an emphasis on diagnostic performance, safety, workflow integration, equity, and implementation readiness in primary, community, and primary care-relevant settings. Methods: A PRISMA-guided systematic review was cond
СтатьяОбзорПолный 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: Postoperative delirium (POD) is a frequent neurological complication associated with adverse outcomes after esophagectomy. Existing risk-assessment tools may provide limited individualized prognostic information. This study aimed to develop and internally validate an interpretable machine learning (ML) prognostic prediction model for POD after esophagectomy.
METHODS: This single-center retrospective study included 1,089 patients who underwent esophagectomy for esophageal cancer at Shengjing Hospital of China Medical University between May 2022 and January 2025. Patients with pre-e
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.
Colonization factors (CFs) comprise CF-associated gene families related to microbial establishment, persistence, host interaction, and gut ecological fitness, but their organization and variation in the mouse gut microbiome remain poorly defined. We integrated the Mouse Gut Genome Catalogue and the Mouse Gut Protein Catalogue, clustered at 90% amino acid identity, to define CF repertoires. A total of 79 conserved CF families, comprising over 2.4 million homologs, were identified across 112,951 genomes from 2,824 microbial species. Species-level CF-associated gene profiles exhibited a clear phy
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.
PURPOSE: Machine learning (ML) has transformed oncological risk prediction by enabling personalized therapeutic strategies. Local tumor control remains a critical endpoint in anal cancer management. This study aimed to develop and validate an explainable ML model for predicting local recurrence at 3 years in patients with anal cancer.
METHODS AND MATERIALS: We analyzed data from the prospective multicentric FFCD-Anabase cohort, comprising 1,015 patients with anal cancer treated with chemoradiotherapy across 60 French centers between January 2015 and April 2020. The endpoint was local recurren
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.
BACKGROUND: Malaysia, an upper middle-income country in the Asia-Pacific region, has an HIV epidemic that has transitioned from needle sharing to sexual transmission, mainly in men who have sex with men (MSM). MSM are the most vulnerable population for HIV in Malaysia. In 2022, our team developed a web-based artificial intelligence (AI) chatbot and tested its feasibility and acceptability among MSM in Malaysia to promote HIV testing. To enhance the usability of the AI chatbot, we made it accessible to the public through the website called MYHIV365 and tested it in an observational study.
OBJE
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Chemotherapy-induced nausea and vomiting increase the healthcare burden and lead to adverse clinical outcomes in cancer patients. Although many risk prediction models for chemotherapy-induced nausea and vomiting have been developed, their methodological quality and applicability remain uncertain.
OBJECTIVES: To systematically review and evaluate existing studies on risk prediction models for chemotherapy-induced nausea and vomiting in cancer patients.
METHODS: PubMed, the Cochrane Library, Embase, Web of science, CINAHL, Scopus, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Chi
СтатьяСистематический обзорПолный 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: This study aimed to develop and validate a stroke risk prediction model based on machine learning (ML) and regional healthcare big data, and determine whether it may improve the prediction performance compared with the conventional Logistic Regression (LR) model.
METHODS: This retrospective cohort study analyzed data from the CHinese Electronic health Records Research in Yinzhou (CHERRY) (2015-2021). We included adults aged 18-75 from the platform who had established records before 2015. Individuals with pre-existing stroke, key data absence, or excessive missingness (>30 %) were
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: Older adults with diabetes are at high risk of severe hypoglycemia (SH). Many machine-learning (ML) models predict short-term hypoglycemia are not specific for older adults and show poor precision-recall. We aimed to develop a multidimensional, electronic health record (EHR)-based ML model to predict one-year risk of SH requiring hospitalization in older adults with diabetes.
METHODS AND FINDINGS: We adopted a case-control design for a retrospective territory-wide cohort of 1,456,618 records from 364,863 unique older adults (age ≥65 years) with diabetes and at least 1 Hong Kong Ho
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.
BACKGROUND: Breast cancer-related lymphedema (BCRL) is one of the common complications after breast cancer surgery. It can easily lead to limb swelling, deformation and upper limb dysfunction, which has a serious impact on the physical and mental health and quality of life of patients. Previous studies have mostly used statistical methods such as linear regression and logistic regression to analyze the influencing factors, but all of them have certain limitations. Machine learning (ML) is an important branch of artificial intelligence, which can effectively overcome the problems of multivariat
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.
OBJECTIVES: To evaluate the performance of an artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) model for first-trimester screening for pre-eclampsia in a large Asian population.
METHODS: This was a secondary analysis of a multicenter prospective cohort study in 10 935 participants with singleton pregnancies attending for routine pregnancy care at 11-13+6 weeks of gestation in seven regions in Asia between December 2016 and June 2018. We applied the AI+ML model for the first-trimester prediction of preterm pre-eclampsia (<37 weeks), term pre-eclampsia (≥37 weeks), and any pre-eclampsia,
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.
IMPORTANCE: High myopia is a global concern due to its escalating prevalence and the potential risk of severe visual impairment caused by pathologic myopia. Using artificial intelligence to estimate future visual acuity (VA) could help clinicians to identify and monitor patients with a high risk of vision reduction in advance.
OBJECTIVE: To develop machine learning models to predict VA at 3 and 5 years in patients with high myopia.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This retrospective, single-center, cohort study was performed on patients whose best-corrected VA (BCVA) at 3 and 5 years was k
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.
AIMS: Predicting the risk of malignant arrhythmias (MA) in hospitalized patients with heart failure (HF) is challenging. Machine learning (ML) can handle a large volume of complex data more effectively than traditional statistical methods. This study explored the feasibility of ML methods for predicting the risk of MA in hospitalized HF patients.
METHODS AND RESULTS: We evaluated the baseline data and MA events of 2794 hospitalized HF patients in the HF cohort in Anhui Province and randomly divided the study population into training and validation sets in a 7:3 ratio. The Lasso-logistic regre
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.
IMPORTANCE: Occult peritoneal metastasis frequently occurs in patients with advanced gastric cancer and is poorly diagnosed with currently available tools. Because the presence of peritoneal metastasis precludes the possibility of curative surgery, there is an unmet need for a noninvasive approach to reliably identify patients with occult peritoneal metastasis.
OBJECTIVE: To assess the use of a deep learning model for predicting occult peritoneal metastasis based on preoperative computed tomography images.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: In this multicenter, retrospective cohort study, a
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Despite well-established benefits of physical activity for knee osteoarthritis (OA), nine of ten people with knee OA are inactive. People with knee OA who are inactive often believe that physical activity is dangerous, fearing that it will further damage their joint(s). Such unhelpful beliefs can negatively influence physical activity levels. We aim to evaluate the clinical- and cost-effectiveness of integrating physiotherapist-delivered pain science education (PSE), an evidence-based conceptual change intervention targeting unhelpful pain beliefs by increasing pain knowledge, with
Протокол клинического исследованияСтатьяПолный 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: Whereas cardiovascular disease (CVD) metrics define risk in individuals >40 years of age, the earliest lesions of CVD appear well before this age. Despite the role of metabolism in CVD antecedents, studies in younger, biracial populations to define precise metabolic risk phenotypes are lacking.
METHODS: We studied 2330 White and Black young adults (mean age, 32 years; 45% Black) in the CARDIA study (Coronary Artery Risk Development in Young Adults) to identify metabolite profiles associated with an adverse CVD phenome (myocardial structure/function, fitness, vascular calcification
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Inbred mouse strains differ greatly in social behaviors, making them a valuable resource to study genetic and non-genetic mechanisms underlying social deficits relevant to autism spectrum disorders. A hallmark symptom of autism is a lack of ability to understand other people's thoughts and intentions, which leads to impairments in adjusting behaviors in response to ever-changing social situations in daily life. We compared the ability of BTBR T+tf/J (BTBR), a strain with low sociability, and C57BL/6J (B6), a strain with high sociability, for their abilities to modulate responses to social cues
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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: Distant metastasis (DM) at diagnosis is a key determinant of risk stratification, treatment intensity and prognosis in pediatric neuroblastoma (NB). However, an interpretable risk-estimation tool based only on routinely available variables at diagnosis or during baseline diagnostic/pathological assessment and assessed through temporal validation remains limited. This study aimed to develop and temporally validate an interpretable machine-learning model for estimating DM risk at diagnosis.
METHODS: We constructed a population-based pediatric cancer registry cohort of patients aged
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: Cardiovascular and cerebrovascular diseases, driven by arteriosclerosis, are China's leading causes of death. Smartwatch-measured pulse wave velocity (SW-PWV) is an algorithm-derived estimate of carotid-femoral pulse wave velocity (cfPWV) generated using a built-in machine-learning algorithm. A previous validation study showed good agreement between smartwatch-estimated cfPWV and Complior Analyse measurements, with a concordance correlation coefficient of 0.9045 and a mean absolute error of 0.66 m/s.
OBJECTIVE: This study aimed to describe the distribution of smartwatch-measured p
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: Proptosis is the principal quantitative measure of disease severity in thyroid eye disease (TED), but Hertel exophthalmometry has substantial interobserver variability and requires in-person specialist visits. Existing deep learning (DL) proptosis-from-photograph models require studio-acquired images. We aimed to validate, in a multicenter multiethnic study, a DL model fine-tuned to estimate proptosis (mm) from nonstudio facial photographs-smartphone selfies or clinician-taken photographs.
METHODS: This validation study included 361 patients with confirmed or suspected TED at thre
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.
IMPORTANCE: Reliable early response biomarkers for overall survival (OS) are lacking for patients receiving immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy for advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). Existing imaging-based measures, such as Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) and tumor volume change (TVC), have limited predictive value for long-term outcomes, and advanced imaging-based biomarkers may enhance decision-making in clinical practice and clinical trials.
OBJECTIVE: To develop and validate a fully automated deep-learning imaging-based biomarker using pretherapy and
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.