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
3364 публикаций
Поиск: 62 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
International journal of laboratory hematology2020eng
INTRODUCTION: Bacteraemia in pregnancy and the post-partum period can lead to maternal and newborn morbidly. The purpose of this study was to use machine learning tools to identify if bacteraemia in pregnant or post-partum women could be predicted by full blood count (FBC) parameters other than the white cell count.
METHODS: The study was performed on 129 women with a positive blood culture (BC) for a clinically significant organism, who had a FBC taken at the same time. They were matched with controls who had a negative BC taken at the same time as a FBC. The data were split in to a training
Клиническое исследованиеСтатьяПолный 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.
Vascular Endothelial Growth Factor Receptor 2 (VEGFR2) is a critical therapeutic target in cancer due to its role in pathological angiogenesis and tumor progression. Despite available FDA-approved VEGFR2 tyrosine kinase inhibitors (TKIs), challenges like resistance, off-target toxicities, and low discovery success rates persist, necessitating more efficient and scalable approaches to identify novel inhibitors. We trained five machine learning (ML) and two deep learning (DL) models on a dataset of 17,750 compounds derived from three public databases (e.g., PubChem, ChEMBL, and BindingDB). The b
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.
OBJECTIVE: Immune system dysfunction is hypothesised to contribute to structural brain changes through aberrant synaptic pruning in schizophrenia. However, evidence is mixed and there is a lack of evidence of inflammation and its effect on grey matter volume (GMV) in patients. We hypothesised that inflammatory subgroups can be identified and that the subgroups will show distinct neuroanatomical and neurocognitive profiles.
METHODS: The total sample consisted of 1067 participants (chronic patients with schizophrenia n = 467 and healthy controls (HCs) n = 600) from the Australia Schizophrenia R
Клинический случайСтатьяПоддержка 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.
Despite commercial availability of software to facilitate sleep-wake scoring of electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG) in animals, automated scoring of rodent models of abnormal sleep, such as narcolepsy with cataplexy, has remained elusive. We optimize two machine-learning approaches, supervised and unsupervised, for automated scoring of behavioral states in orexin/ataxin-3 transgenic mice, a validated model of narcolepsy type 1, and additionally test them on wild-type mice. The supervised learning approach uses previously labeled data to facilitate training of a classifier f
СтатьяПоддержка 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.
Deregulated splicing machinery components have shown to be associated with the development of several types of cancer and, therefore, the determination of such alterations can help the development of tumor-specific molecular targets for early prognosis and therapy. Determining such splicing components, however, is not a straightforward task mainly due to the heterogeneity of tumors, the variability across samples, and the fat-short characteristic of genomic datasets. In this work, a supervised machine learning-based methodology is proposed, allowing the determination of subsets of relevant spl
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.
This research focuses on the application of Artificial Intelligence (AI) methodologies to the problem of classifying vehicles involved in lethal pedestrian collisions. Specifically, the vehicle type is predicted on the basis of traumatic injury suffered by casualties, exploiting machine learning algorithms. In the present study, AI-assisted diagnosis was shown to have correct prediction about 70% of the time. In pedestrians struck by trucks, more severe injuries were appreciated in the facial skeleton, lungs, major airways, liver, and spleen as well as in the sternum/clavicle/rib complex, wher
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.
No studies have examined the immune fingerprint of major neurocognitive psychosis (MNP) or deficit schizophrenia using M1 macrophage cytokines in combination with chemokines such as CCL2 and CCL11. The present study delineated the neuroimmune fingerprint of MNP by analyzing plasma levels of IL-1β, sIL-1RA, TNFα, sTNFR1, sTNFR2, CCL2, and CCL11 in 120 MNP versus 54 healthy controls in association with neurocognitive scores (as assessed with the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia) and PHEMN (psychotic, hostility, excitation, mannerism and negative) symptoms. MNP was best predicted by
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.
Cryo-electron microscopy (cryo-EM) is the only technique capable of visualizing the lipid bilayer of extracellular vesicles (EVs), enabling their distinction from non-EV particles. However, the application of cryo-EM for EV sample characterization has been limited by a combination of low imaging throughput and complex image analysis of the structurally diverse EVs. To address these challenges, we developed a workflow combining automated cryo-EM image acquisition with supervised machine learning (sML)-assisted particle detection and classification. Automated image acquisition facilitates the ro
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.
OBJECTIVE: To evaluate supervised machine learning (ML) models for classifying temporomandibular joint (TMJ) disc displacement on MRI using morphometric and signal intensity features.
METHODS: This retrospective study analyzed 324 TMJs from 162 individuals who underwent 3T MRI. Extracted features included condylar anteroposterior and mediolateral diameters, disc and condyle morphology, and lateral pterygoid muscle signal intensity ratios. Six ML algorithms (Random Forest, Gaussian Naïve Bayes, Logistic Regression, AdaBoost, Gradient Boost, and k-Nearest Neighbor) were evaluated using stratifi
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: Sepsis-associated acute kidney injury (S-AKI) substantially increases mortality. The recent Phoenix criteria have redefined pediatric sepsis, yet AKI risk factors under this framework remain unclear. This study aimed to develop a machine learning (ML) model to identify key predictors of AKI in pediatric patients with sepsis as defined by the Phoenix criteria.
METHODS: This retrospective cohort study included 2424 pediatric patients with a diagnosis of sepsis, of whom 484 developed AKI according to Kidney Disease: Improving Global Outcomes criteria. Data from the first 24 hours of
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: Falls in older adults pose a significant health risk and reliable predictive models for assessing the risk of falling would be highly beneficial and clinically relevant. This study evaluates the performance of various supervised machine learning (ML) algorithms in predicting the risk of falling (≥ 1 self-reported fall in the past year) using balance and functional ability measures.
METHODS: Data from 94 older adults were analyzed incorporating comprehensive assessments of physical function and balance, including the five-repetition sit-to-stand test (5XSTS), 30-second chair stand
СтатьяСравнительное 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.
The exact mechanism of desmoplastic stromal reaction (DSR) formation is still unclear. The interaction between cancer cells and cancer-associated fibroblasts (CAFs) has an important role in tumor progression, while stromal changes are a poor prognostic factor in pleural mesothelioma (PM). We aimed to assess the impact of CAFs paracrine signaling within the tumor microenvironment and the DSR presence on survival, in a cohort of 77 PM patients. DSR formation was evaluated morphologically and by immunohistochemistry for Fibroblast activation protein alpha (FAP). Digital gene expression was analyz
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.
Neurodegenerative disease often affects speech. Speech acoustics can be used as objective clinical markers of pathology. Previous investigations of pathological speech have primarily compared controls with one specific condition and excluded comorbidities. We broaden the utility of speech markers by examining how multiple acoustic features can delineate diseases. We used supervised machine learning with gradient boosting (CatBoost) to delineate healthy speech from speech of people with multiple sclerosis or Friedreich ataxia. Participants performed a diadochokinetic task where they repeated al
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.
BACKGROUND CONTEXT: The number of elective spinal fusion procedures performed each year continues to grow, making risk factors for post-operative complications following this procedure increasingly clinically relevant. Nonhome discharge (NHD) is of particular interest due to its associations with increased costs of care and rates of complications. Notably, increased age has been found to influence rates of NHD.
PURPOSE: To identify aged-adjusted risk factors for nonhome discharge following elective lumbar fusion through the utilization of Machine Learning-generated predictions within stratifi
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.
Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) has become one of the most popular genre of online video games played by gamers worldwide. Previous studies have exhibited that excessive engagement in games can lead to Internet Gaming Disorder (IGD). Internet Gaming Disorder has been associated with psychological disorders like impulsivity, anxiety and Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). In this study, we propose an approach to use the game and player statistics along with self-esteem measure of a PlayerUnknown's Battlegrounds (PUBG, a MOBA game) player to predict whether he/she suffers fro
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.
OBJECTIVE: The use of machine-learning algorithms to classify alerts as real or artifacts in online noninvasive vital sign data streams to reduce alarm fatigue and missed true instability.
DESIGN: Observational cohort study.
SETTING: Twenty-four-bed trauma step-down unit.
PATIENTS: Two thousand one hundred fifty-three patients.
INTERVENTION: Noninvasive vital sign monitoring data (heart rate, respiratory rate, peripheral oximetry) recorded on all admissions at 1/20 Hz, and noninvasive blood pressure less frequently, and partitioned data into training/validation (294 admissions; 22,980 moni
СтатьяНаблюдательное 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.
UNLABELLED: This study assesses machine-learning approaches to predict core temperature (Tc) in workers wearing high-level personal protective equipment (PPE), hypothesizing improved accuracy over conventional methods.
METHODS: Fifty participants (48 male, 2 female) performed exercise protocols while wearing high-level PPE in one of two conditions (NORM [n = 14]: 25-26°C, 45% humidity, HYPR [n = 36]: 35-36°C, 45-50% humidity). The variables collected were skin temperature (Tsk), heart rate (HR), time, respiratory rate (RR), and rate of skin temperature acquisition per minute (Tsk/min). A tota
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: The relative benefit of neoadjuvant therapies remains controversial for patients with (borderline) resectable pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). The purpose of this study was to create a model to predict response to multiagent neoadjuvant chemotherapy (NAC) followed by radiotherapy with elective nodal irradiation (ENI).
METHODS: Using the National Cancer Database (NCDB), we identified patients with cT1-4N0M0 PDAC diagnosed between 2006 and 2020 treated with multiagent NAC, radiation with ENI, followed by curative resection with nodal dissection. A LASSO logistic regression 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.
Challenging samples in capillary electrophoresis (CE)-based short tandem repeat (STR) analysis often produce artefactual signals that cannot be completely filtered out by expert electropherogram (EPG) reading systems, complicating allele interpretation. Previous studies have demonstrated the potential of artificial intelligence (AI) to address this issue by accurately distinguishing allele signals from artefacts in EPGs. Traditional machine learning models offer significant advantages in enhancing the interpretability and transparency of AI models used in DNA analysis, particularly in criminal
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.
The progress of research focused on cholangiocytes and the biliary tree during development and following injury is hindered by limited available quantitative methodologies. Current techniques include two-dimensional standard histological cell-counting approaches, which are rapidly performed, error prone, and lack architectural context or three-dimensional analysis of the biliary tree in opacified livers, which introduce technical issues along with minimal quantitation. The present study aims to fill these quantitative gaps with a supervised machine-learning model (BiliQML) able to quantify bil
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.