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
31065 публикаций
Поиск: 391 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2750 с найденным полным текстом
PURPOSE: To describe the development of the post-myopic laser vision correction (LVC) version of the PEARL-DGS intraocular lens (IOL) calculation formula and to evaluate its outcomes on an independent test set.
DESIGN: Retrospective, single-center case series.
METHODS: A modified lens position prediction algorithm was designed along with methods to predict the posterior corneal curvature radius and correct the corneal power measurement error. A different set of previously operated eyes that underwent LVC was used to evaluate the prediction precision of the post-LVC formula.
RESULTS: Post-LV
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.
An important approach to dynamic prediction of time-to-event outcomes using longitudinal data is based on modeling the joint distribution of longitudinal and time-to-event data. The widely used joint model for this purpose is the shared random effect model. Presumably, adding more longitudinal predictors improves the predictive accuracy. However, the shared random effect model can be computationally difficult or prohibitive when a large number of longitudinal variables are used. In this paper, we study an alternative way of modeling the joint distribution of longitudinal and time-to-event data
СтатьяПоддержка 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.
The coagulation cascade comprises numerous chemical reactions between many proteins, that finally lead to the formation of a clot to stop bleeding. Many numerical models have attempted to translate understanding of this cascade into mathematical equations that simulate the chain reactions. However, their predictions have not been validated against clinical data stemming from patients. In this paper, we propose an extensive validation of five available models, by comparing in healthy and haemophilic subjects, thrombin generation measured in vitro to thrombin generation predicted by the models i
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
The advent of cost-effective genotyping and sequencing methods have recently made it possible to ask questions that address the genetic basis of phenotypic diversity and how natural variants interact with the environment. We developed Camelot (CAusal Modelling with Expression Linkage for cOmplex Traits), a statistical method that integrates genotype, gene expression and phenotype data to automatically build models that both predict complex quantitative phenotypes and identify genes that actively influence these traits. Camelot integrates genotype and gene expression data, both generated under
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
OBJECTIVE: Pulmonary infection (PI) remains a prevalent and severe complication in patients recovering from spontaneous deep subcortical intracerebral hemorrhage (deep SICH). Accurate prediction of PI risk is crucial for early intervention and optimized clinical management. The aim of this study was to develop a machine learning (ML) model for predicting PI risk in patients during the recovery phase of deep SICH and to investigate the contributions of individual risk factors through explainable artificial intelligence techniques.
METHODS: We conducted a retrospective study involving 649 patie
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.
IMPORTANCE: A leading cause of surgically remediable, drug-resistant focal epilepsy is focal cortical dysplasia (FCD). FCD is challenging to visualize and often considered magnetic resonance imaging (MRI) negative. Existing automated methods for FCD detection are limited by high numbers of false-positive predictions, hampering their clinical utility.
OBJECTIVE: To evaluate the efficacy and interpretability of graph neural networks in automatically detecting FCD lesions on MRI scans.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: In this multicenter diagnostic study, retrospective MRI data were collated
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: For preoxygenation, German guidelines consider non-invasive ventilation (NIV) as a possible method in prehospital trauma care in the absence of aspiration, severe head or face injuries, unconsciousness, or patient non-compliance. As data on the utilization and characteristics of patients receiving NIV are lacking, this study aims to identify predictors of NIV usage in trauma patients using machine learning and compare these findings with the current national guideline.
METHODS: A cross-regional registry of prehospital emergency services in southwestern Germany was searched for cas
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: The efficacy of neoadjuvant therapy (NAT) and surgical prognosis stratification in patients with colorectal cancer liver metastasis (CRLM) remain unclear.
PURPOSE: This study aims to develop and validate two radiomics models using baseline and delta radiomics features to predict the response to NAT and prognosis in CRLM.
METHODS: Baseline and Delta MRI radiomics features were extracted from 116 CRLM patients who underwent NAT combined with hepatectomy in the training set. Radiomics and clinical features were selected using Boruta algorithm to construct predictive models. In the 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.
Protein structure modeling from the prediction algorithm has become a valuable tool in biology and medicine with computational advances. Accurate protein structure prediction is critical in druglike compound discovery, disease mechanism understanding, and protein engineering because it provides molecular level insights into protein folding and its effects on molecular and cellular function. This chapter covers the evolution of protein structure prediction, from traditional methods like homology modeling, threading, and ab initio procedures and the new emerging AlphaFold's influence. AlphaFold'
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: The WHO's Integrated Management of Childhood Illnesses (IMCI) algorithm for diagnosis of child pneumonia relies on counting respiratory rate and observing respiratory distress to diagnose childhood pneumonia. IMCI case defination for pneumonia performs with high sensitivity but low specificity, leading to overdiagnosis of child pneumonia and unnecessary antibiotic use. Including lung auscultation in IMCI could improve specificity of pneumonia diagnosis. Our objectives are: (1) assess lung sound recording quality by primary healthcare workers (HCWs) from under-5 children with the
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНаблюдательное 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.
HYPOTHESIS: Emergency Medical Services (EMS) systems have developed protocols for prehospital activation of the cardiac catheterization laboratory for patients with suspected ST-elevation myocardial infarction (STEMI) to decrease first-medical-contact-to-balloon time (FMC2B). The rate of "false positive" prehospital activations is high. In order to decrease this rate and expedite care for patients with true STEMI, the American Heart Association (AHA; Dallas, Texas USA) developed the Mission Lifeline PreAct STEMI algorithm, which was implemented in Los Angeles County (LAC; California USA) in 20
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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: Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) remains a critical condition associated with high mortality rates, prolonged hospitalization, and reduced quality of life despite advances in critical care. The albumin-corrected anion gap (ACAG), an emerging biomarker reflecting acid-base disturbances, has been linked to poor outcomes in various critical illnesses. However, its prognostic value for mortality in ARDS patients remains unexplored.
METHODS: This retrospective study analyzed data from ARDS patients admitted to intensive care units (ICUs) in the MIMIC-IV database. Patients wer
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 triglyceride-glucose (TyG) index serves as a marker for insulin resistance. Research exploring the link between the TyG index and adverse outcomes among patients suffering from congestive heart failure (CHF) and diabetes mellitus (DM) is limited. This investigation endeavors to uncover the connection between the TyG index and mortality risk in subjects suffering from CHF and DM.
METHODS: We obtained clinical data for patients with CHF and DM from the MIMIC-IV (3.1) database. The optimal cutoff value for the TyG index was determined using X-tile software, and patients were clas
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: Childhood infectious diseases and related symptoms, such as fever, cough, and diarrhea among children constitute the leading cause of death in low and middle-income countries (LMICs). We examined the environmental predictors of double and triple burden (D/TB) of infection symptoms among under-five children using multilevel machine learning (ML) methods.
METHODS: We used Demographic and Health Surveys (DHS) data from 58 LMICs between 2000 and 2023. These data were merged with cluster-level particulate matter and nitrogen dioxide from the National Aeronautics and Space Administratio
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.
OBJECTIVE: To develop a computed tomography (CT)-radiomics-based machine-learning algorithm for prediction of functional recovery in paraplegic dogs with acute intervertebral disc extrusion (IVDE).
STUDY DESIGN: Multivariable prediction model development.
SAMPLE POPULATION: Paraplegic dogs with acute IVDE: 128 deep-pain positive and 86 deep-pain negative (DPN).
METHODS: Radiomics features from noncontrast CT were combined with deep-pain perception in an extreme gradient algorithm using an 80:20 train-test split. Model performance was assessed on the independent test set (Testfull) and on th
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.
PROBLEM: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is considered a highly lethal cancer due to its advanced stage diagnosis. The five-year survival rate after diagnosis is less than 10%. However, if diagnosed early, the five-year survival rate can reach up to 70%. Early diagnosis of PDAC can aid treatment and improve survival rates by taking necessary precautions. The challenge is to develop a reliable, data privacy-aware machine learning approach that can accurately diagnose pancreatic cancer with biomarkers.
AIM: The study aims to diagnose a patient's pancreatic cancer while ensuring the conf
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.
INTRODUCTION: Hematoma expansion (HE) in patients with intracerebral hemorrhage (ICH) is a key predictor of poor prognosis and potentially amenable to treatment. This study aimed to build a classification model to predict HE in patients with ICH using deep learning algorithms without using advanced radiological features.
METHODS: Data from the ATACH-2 trial (Antihypertensive Treatment of Acute Cerebral Hemorrhage) was utilized. Variables included in the models were chosen as per literature consensus on salient variables associated with HE. HE was defined as increase in either >33% or 6 mL in
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.
Breast cancer is a major health threat, with early detection crucial for improving cure and survival rates. Current systems rely on imaging technology, but digital pathology and computerized analysis can enhance accuracy, reduce false predictions, and improve medical care for breast cancer patients. The study explores the challenges in identifying benign and malignant breast cancer lesions using microscopic image datasets. It introduces a low-dimensional multiple-channel feature-based method for breast cancer microscopic image recognition, overcoming limitations in feature utilization and comp
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.
Today, doctors rely heavily on medical imaging to identify abnormalities. Proper classification of these abnormalities enables them to take informed actions, leading to early diagnosis and treatment. This paper introduces the "EfficientKNN" model, a novel hybrid deep learning approach that combines the advanced feature extraction capabilities of EfficientNetB3 with the simplicity and effectiveness of the k-Nearest Neighbors (k-NN) algorithm. Initially, EfficientNetB3, pre-trained on ImageNet, is repurposed to serve as a feature extractor. Subsequently, a GlobalAveragePooling2D layer is applied
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: Hartmann's reversal, a complex elective surgery, reverses and closes the colostomy in individuals who previously underwent a Hartmann's procedure due to colonic pathology like cancer or diverticulitis. It demands careful planning and patient optimisation to help reduce postoperative complications. Preoperative evaluation of body composition has been useful in identifying patients at high risk of short-term postoperative outcomes following colorectal cancer surgery. We sought to explore the use of our in-house derived Artificial Intelligence (AI) algorithm to measure body compositio
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.