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
174106 публикаций
Поиск: 385 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3934 с найденным полным текстом
Machine learning (ML) has emerged as a novel tool for generating large-scale land surface data in recent years. ML can learn the relationship between input and target, e.g. meteorological variables and in-situ soil moisture, and then estimate soil moisture across space and time, independently of prior physics-based knowledge. Here we develop a high-resolution (0.1°) daily soil moisture dataset in Europe (SoMo.ml-EU) using Long Short-Term Memory trained with in-situ measurements. The resulting dataset covers three vertical layers and the period 2003-2020. Compared to its previous version with a
DatasetСтатьяПоиск 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.
Peripheral artery disease (PAD) manifests from atherosclerosis, which limits blood flow to the legs and causes changes in muscle structure and function, and in gait performance. PAD is underdiagnosed, which delays treatment and worsens clinical outcomes. To overcome this challenge, the purpose of this study is to develop machine learning (ML) models that distinguish individuals with and without PAD. This is the first step to using ML to identify those with PAD risk early. We built ML models based on previously acquired overground walking biomechanics data from patients with PAD and healthy con
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.
Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver2022eng
The use of artificial intelligence is rapidly increasing in medicine to support clinical decision making mostly through diagnostic and prediction models. Such models derive from huge databases (big data) including a large variety of health-related individual patient data (input) and the corresponding diagnosis and/or outcome (labels). Various types of algorithms (e.g. neural networks) based on powerful computational ability (machine), allow to detect the relationship between input and labels (learning). More complex algorithms, like recurrent neural network can learn from previous as well as a
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Motor learning experiments with transcranial direct current stimulation (tDCS) at 2 mA have produced mixed results. We hypothesize that tDCS boosts motor learning provided sufficiently high field intensity on the motor cortex.
METHODS: In a single-blinded design, 108 healthy participants received either anodal (N = 36) or cathodal (N = 36) tDCS at 4 mA total, or no stimulation (N = 36) while they practiced a 12-min sequence learning task. Anodal stimulation was delivered across four electrode pairs (1 mA each), with anodes above the right parietal lobe and cathodes
Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка 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: Evaluation of new treatment policies is often costly and challenging in complex conditions, such as hepatitis C virus (HCV) treatment, or in limited-resource settings. We sought to identify hypothetical policies for HCV treatment that could best balance the prevention of cirrhosis while preserving resources (financial or otherwise).
METHODS: The cohort consisted of 3792 HCV-infected patients without a history of cirrhosis or hepatocellular carcinoma at baseline from the national Veterans Health Administration from 2015 to 2019. To estimate the efficacy of hypothetical treatment po
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Impulsivity is a personality trait of healthy individuals, but in extreme forms common in mental disorders. Previous behavioral testing of wild-caught bank voles and wood mice suggested impulsiveness in bank voles. Here, we compared behavioral performance of bank voles and wood mice in tests for response control in the IntelliCage. In the reaction time task, a test similar to the five-choice serial-reaction time task (5CSRTT), bank voles made more premature responses. Impulsivity in the reaction time task was associated with smaller medial habenular nucleus in bank voles. Additional tests reve
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 & AIMS: Machine learning (ML) provides new approaches for prognostication through the identification of novel subgroups of patients. We explored whether ML could support disease sub-phenotyping and risk stratification in primary biliary cholangitis (PBC).
METHODS: ML was applied to an international dataset of PBC patients. The dataset was split into a derivation cohort (training set) and a validation cohort (validation set), and key clinical features were analysed. The outcome was a composite of liver-related death or liver transplantation. ML and standard survival analysis were pe
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.
BackgroundCognitive impairment is a common symptom of Parkinson's disease (PD) that increases in risk and severity as the disease progresses. An accurate prediction of the risk of progression from the mild cognitive impairment (MCI) stage to the dementia (PDD) stage is an unmet clinical need.MethodsWe investigated the use of a supervised learning algorithm called the support vector machine (SVM) to retrospectively stratify patients on the basis of brain fluorodeoxyglucose-PET (FDG-PET) scans. Of 43 patients with PD-MCI according to the baseline scan, 23 progressed to PDD within a 5-year period
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.
The aim of this research is to clarify student learning and the issues they faced in the practice of gerontological nursing that our students completed online from home during the COVID-19 pandemic. A survey was conducted involving 71 third-year students who completed practical training in October 2020, and their choice of answers regarding "students' online learning environment" and free text answers regarding "what they have learned through practical training" were investigated through e-Learning systems. A total of 68 valid responses were analyzed, and the following 5 categories regarding s
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.
Multiplex assays that provide simultaneous measurement of multiple analytes in biological samples have now developed into widely used technologies in the study of diseases, drug discovery, and other medical areas. These approaches span multiple assay systems and can provide readouts of specific assay components with similar accuracy as the respective single assay measurements. Multiplexing allows the consumption of lower sample volumes, lower costs, and higher throughput compared with carrying out single assays. A number of recent studies have demonstrated the impact of multiplex assays in the
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: Xanthogranulomatous cholecystitis (XGC) is a rare benign chronic inflammatory disease of the gallbladder that is sometimes indistinguishable from gallbladder cancer (GBC), thereby affecting the decision of the choice of treatment. Thus, this study aimed to analyse the radiological characteristics of XGC and GBC to establish a diagnostic prediction model for differential diagnosis and clinical decision-making.
METHODS: We investigated radiological characteristics confirmed by the RandomForest and Logistic regression to establish computed tomography (CT), magnetic resonance imaging
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.
CONTEXT: The COVID-19 pandemic created a worldwide public health emergency, in which hospitals created new COVID departments and doctors from different disciplines had to work together. In the Netherlands, a large proportion of doctors in these departments were residents. With knowledge of the disease developing only gradually, the influx of COVID-19 patients called for adaptability, innovative work behavior, and intraprofessional collaboration (intraPC) between residents and between residents and medical specialists.
RESEARCH GOAL: This study investigates how the delivery of COVID-19 care in
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.
Early diagnosis of Alzheimer's disease plays a pivotal role in patient care and clinical trials. In this study, we have developed a new approach based on 3D deep convolutional neural networks to accurately differentiate mild Alzheimer's disease dementia from mild cognitive impairment and cognitively normal individuals using structural MRIs. For comparison, we have built a reference model based on the volumes and thickness of previously reported brain regions that are known to be implicated in disease progression. We validate both models on an internal held-out cohort from The Alzheimer's Disea
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: Serotonin-reuptake inhibitors (SRIs) are first-line pharmacotherapy for the treatment of body dysmorphic disorder (BDD), a common and severe disorder. However, prior research has not focused on or identified definitive predictors of SRI treatment outcomes. Leveraging precision medicine techniques such as machine learning can facilitate the prediction of treatment outcomes.
METHODS: The study used 10-fold cross-validation support vector machine (SVM) learning models to predict three treatment outcomes (i.e. response, partial remission, and full remission) for 97 patients with BDD r
Клиническое исследованиеСтатьяПолный 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: Early detection and characterization of increased left ventricular (LV) wall thickness can markedly impact patient care but is limited by under-recognition of hypertrophy, measurement error and variability, and difficulty differentiating causes of increased wall thickness, such as hypertrophy, cardiomyopathy, and cardiac amyloidosis.
OBJECTIVE: To assess the accuracy of a deep learning workflow in quantifying ventricular hypertrophy and predicting the cause of increased LV wall thickness.
DESIGN, SETTINGS, AND PARTICIPANTS: This cohort study included physician-curated cohorts fro
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.
Until recently, conventional mitral valve surgery has been the treatment of choice even in secondary mitral regurgitation. Recent evidence, however, advocates the use of transcatheter edge-to-edge mitral valve repair (TEER) of the mitral valve. This has been reflected by the change in guidelines of the American College of Cardiology/American Heart Association. We reviewed the literature to shed light on the risks and benefits of all interventions, surgical, transcatheter and guideline-directed medical therapy. Secondary mitral regurgitation occurs due to an imbalance between closing forces and
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.
People with a learning disability can experience significant problems in accessing healthcare and this may be partly reflected in worse health outcomes compared with the general population, including a shorter life expectancy. The Equality Act (2010) requires that organisations and individuals make changes to the way services are provided for all disabled people to mitigate, as far as possible, any disadvantage they may face in accessing these services. These changes are termed 'reasonable adjustments'. This article describes the reasonable adjustments that can be made to facilitate the admiss
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.
OBJECTIVE: Defensive functioning (i.e., unconscious process used to manage real or perceived threats) may play a role in the development of various psychopathologies. It is typically assessed via observer rating measures, however, human coding of defensive functioning is resource-intensive and time-consuming. The purpose of this study was to develop a machine learning approach to automate coding of defense mechanisms from interview transcripts.
METHOD: Participants included a clinical sample of women with binge-eating disorder (n = 92) and a community sample without binge-eating disorder (n =
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.
Deep learning provides the healthcare industry with the ability to analyse data at exceptional speeds without compromising on accuracy. These techniques are applicable to healthcare domain for accurate and timely prediction. Convolutional neural network is a class of deep learning methods which has become dominant in various computer vision tasks and is attracting interest across a variety of domains, including radiology. Lung diseases such as tuberculosis (TB), bacterial and viral pneumonias, and COVID-19 are not predicted accurately due to availability of very few samples for either of the l
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.
Sam Foster, Chief Nurse, Oxford University Hospitals, reports on an initiative centred on ensuring that staff working with this client group are equipped with the requisite knowledge and skills to provide appropriate care.
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.