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
17584 публикаций
Поиск: 44 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 955 с найденным полным текстом
Technology is playing an important role is healthcare particularly as it relates to disease prevention and detection. This is evident in the COVID-19 era as different technologies were deployed to test, detect and track patients and ensure COVID-19 protocol compliance. The White Spot Disease (WSD) is a very contagious disease caused by virus. It is widespread among shrimp farmers due to its mode of transmission and source. Considering the growing concern about the severity of the disease, this study provides a predictive model for diagnosis and detection of WSD among shrimp farmers using visua
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.
Introduction: Congenital long QT syndrome (LQTS) is a cardiac ion channelopathy that predisposes affected individuals to spontaneous ventricular tachycardia/fibrillation (VT/VF) and sudden cardiac death (SCD). The main aims of the study were to: (1) provide a description of the local epidemiology of LQTS, (2) identify significant risk factors of ventricular arrhythmias in this cohort, and (3) compare the performance of traditional Cox regression with that of random survival forests. Methods: This was a territory-wide retrospective cohort study of patients diagnosed with congenital LQTS between
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
To improve risk prediction for oropharyngeal cancer (OPC) patients using cluster analysis on the radiomic features extracted from pre-treatment Computed Tomography (CT) scans. 553 OPC Patients randomly split into training (80%) and validation (20%), were classified into 2 or 3 risk groups by applying hierarchical clustering over the co-occurrence matrix obtained from a random survival forest (RSF) trained over 301 radiomic features. The cluster label was included together with other clinical data to train an ensemble model using five predictive models (Cox, random forest, RSF, logistic regress
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Calcific aortic valve stenosis (CAVS) is a fatal disease and there is no pharmacological treatment to prevent the progression of CAVS. This study aims to identify genes potentially implicated with CAVS in patients with congenital bicuspid aortic valve (BAV) and tricuspid aortic valve (TAV) in comparison with patients having normal valves, using a knowledge-slanted random forest (RF).
RESULTS: This study implemented a knowledge-slanted random forest (RF) using information extracted from a protein-protein interactions network to rank genes in order to modify their selection probabil
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.
In this work, an attempt has been made to assess the texture variations of brainstem occurring in the Early Mild Cognitive Impairment (EMCI) condition. Fractal dimension is calculated for the segmented brainstem volume using Higuchi's and Detrending moving average (DMA) method. These measures are validated using Random forest classifier. DMA shows better performance when compared to Higuchi's method in categorising EMCI stage. Thus, the proposed approach using brainstem image's DMA fractal measures with random forest can be used in diagnosis of EMCI.
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.
Hemiplegia is a form of paralysis that typically has the symptom of dysbasia. In current clinical rehabilitations, to measure the level of hemiplegia gaits, clinicians often conduct subject evaluations through observations, which is unreliable and inaccurate. The Microsoft Kinect sensor (MS Kinect) is a widely used, low-cost depth sensor that can be used to detect human behaviors in real time. The purpose of this study is to investigate the usage of the Kinect data for the classification and analysis of hemiplegia gait. We first acquire the gait data by using a MS Kinect and extract a set of g
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.
Being a globally emerging mite-borne zoonotic disease, scrub typhus is a serious public health concern in Nepal. Mapping environmental suitability and quantifying the human population under risk of the disease is important for prevention and control efforts. In this study, we model and map the environmental suitability of scrub typhus using the ecological niche approach, machine learning modeling techniques, and report locations of scrub typhus along with several climatic, topographic, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and proximity explanatory variables and estimated population u
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.
Classification of abnormalities from medical images using computer-based approaches is of growing interest in medical imaging. Timely detection of abnormalities due to diabetic retinopathy and age-related macular degeneration is required in order to prevent the prognosis of the disease. Computer-aided systems using machine learning are becoming interesting to ophthalmologists and researchers. We present here one such technique, the Random Forest classifier, to aid medical practitioners in accurate diagnosis of the diseases. A computer-aided diagnosis system is proposed for detecting retina abn
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
СтатьяКомментарийПоиск 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: Chronic atrophic gastritis (CAG) is a significant precancerous condition of gastric cancer (GC). CAG often lacks typical symptoms in its early stages, and clinical diagnosis relies on gastroscopy and pathological examination, which are invasive and have limitations such as poor patient compliance. Therefore, developing a noninvasive, simple, and generalizable prediction tool is crucial for the early identification of CAG.
AIM: To construct and validate a CAG risk prediction model to achieve noninvasive and accurate identification of high-risk patients.
METHODS: This study include
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.
Flooding is among the most frequent and damaging natural hazards globally, yet the population dynamics of repeatedly flooded areas remain poorly understood, particularly the phenomenon of maladaptation population growth in hazard-prone zones despite repeated flood exposure. This study integrated annual population estimates (LandScan, 2018-2024), multi-year flood records (2018, 2021, 2022), and topographic variables (TWI, slope, DEM, distance to streams) across 1159 spatial units in a flood-prone region of Thailand. We employed trajectory classification to identify late_growth pixels (populatio
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.
Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)2025eng
INTRODUCTION: Medical imaging faces critical challenges in radiation dose management and protocol standardisation. This study introduces a machine learning approach using a random forest algorithm to classify Computed Tomography (CT) scan protocols. By leveraging dose monitoring system data, we provide a data-driven solution for establishing Diagnostic Reference Levels while minimising computational resources.
MATERIALS AND METHOD: We developed a classification workflow using a Random Forest Classifier to categorise CT scans into anatomical regions: head, thorax, abdomen, spine, and complex m
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.
Non-small cell lung cancer (NSCLC) is the leading cause of cancer-related mortality worldwide. Accurate determination of epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation status is essential for selecting patients eligible for tyrosine kinase inhibitors (TKIs). However, invasive genotyping is often limited by tissue accessibility and sample quality. This study presents a non-invasive machine learning model combining clinical data, CT morphological features, and radiomic descriptors to predict EGFR mutation status. A retrospective cohort of 138 patients with confirmed EGFR status and pre-treatme
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: Thoracic injury can cause impairment of lung function leading to respiratory complications such as pneumonia (PNA). There is increasing evidence that central memory T cells of the adaptive immune system play a key role in pulmonary immunity. We sought to explore whether assessment of cell phenotypes using flow cytometry (FCM) could be used to identify pulmonary infection after thoracic trauma.
METHODS: We prospectively studied trauma patients with thoracic injuries who survived >48 hours at a Level 1 trauma center from 2014 to 2020. Clinical and FCM data from serum samples collect
СтатьяПоддержка 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: To establish a risk prediction model of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) and provide management strategies for preventing this disease.
METHODS: A total of 200 inpatients and physical examinees were collected from the Department of Gastroenterology and Endocrinology and Physical Examination Center. The data of physical examination, laboratory examination, and abdominal ultrasound examination were collected. All subjects were randomly divided into a training set (70%) and a verification set (30%). A random forest (RF) prediction model is constructed to predict the occurrence
СтатьяРандомизированное 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.
Central nervous system (CNS) infections cause substantial morbidity and mortality worldwide, with mounting concern about new and emerging neurologic infections. Stratifying etiologies based on initial clinical and laboratory data would facilitate etiology-based treatment rather than relying on empirical treatment. Here, we report the epidemiology and clinical outcomes of patients with CNS infections from a prospective surveillance study that took place between 2013 and 2016 in Singapore. Using multiple correspondence analysis and random forest, we analyzed the link between clinical presentatio
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
КомментарийПисьмо в редакциюПоиск 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.
Age estimation is important for the identification of unknown cadavers in forensic practice. Previous studies have shown that gut microbiota is associated with host age, but most evidence has been derived from fecal samples of living individuals. In this study, shotgun metagenomic sequencing was performed on mid-colon tissue samples from 76 cadavers to explore age-associated taxonomic and predicted functional patterns in cadaveric colon microbiota and to evaluate their potential value for forensic age estimation. After quality control and taxonomic annotation, 3980 microbial species were ident
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.
The development of biomaterials with tunable mechanical properties is important for addressing stiffness mismatch between implants and bone, although the present study focuses on computational material design rather than implant-level performance. In this work, a novel composite design is proposed in which a 3D re-entrant honeycomb auxetic fiber is incorporated within a solid matrix. A series of 670 finite element models was analyzed by systematically manipulating the elastic modulus ratio of fiber to matrix (Ef/Em, where Ef is the elastic modulus of the fiber and Em is the elastic modulus of
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.
By using generalized estimating equation, random intercept model, random coefficients model, and generalized linear model respectively, this study obtained residuals for predictors and outcomes as new predictors and outcomes for multivariate random forest (MRF) analysis. Simulation experiments were conducted to compare the performance of these methods in confounding adjustment under scenarios with varying outcome correlations, causal effect magnitudes, numbers of confounding factors, and sample sizes. United Kingdom Biobank data were used for further validation. Simulation results showed that
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.