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: 267 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 799 с найденным полным текстом
Objective: To develop a risk score model for the occurrence of composite cardiovascular events (CVE) in patients with stable angina pectoris (SA) combined with coronary heart disease (CHD) by comparing the modeling effects of various machine learning (ML) algorithms. Methods: In this prospective study, 690 patients with SA combined with CHD attending the Department of Integrative Cardiology, China-Japan Friendship Hospital, from October 2020 to October 2021 were included. The data set was randomly divided into a training group and a testing group in a 7:3 ratio in the per-protocol set (PPS). 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.
INTRODUCTION: When predicting future events, we often rely on analyzing past occurrences and projecting them forward. This methodology is crucial in various fields, including toxicology, in which predicting outcomes in poisoned patients plays a vital role in guiding treatment decisions and improving patient care.
IMPORTANCE OF PREDICTING OUTCOMES IN POISONED PATIENTS: In cases of poisoning, understanding a patient's medical history, current physiological status, and the toxicokinetics of the ingested substance is essential for predicting potential outcomes and determining appropriate interven
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: Identifying structural heart diseases (SHDs) early can change the course of the disease, but their diagnosis requires cardiac imaging, which is limited in accessibility.
OBJECTIVE: To leverage images of 12-lead ECGs for automated detection and prediction of multiple SHDs using an ensemble deep learning approach.
METHODS: We developed a series of convolutional neural network models for detecting a range of individual SHDs from images of ECGs with SHDs defined by transthoracic echocardiograms (TTEs) performed within 30 days of the ECG at the Yale New Haven Hospital (YNHH). SHDs wer
СтатьяПрепринтПолный 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 primate visual system is often described as a hierarchical feature-conjunction pathway, whereby each level represents an increasingly complex combination of image elements, culminating in the representation of whole coherent images in anterior inferior temporal cortex. Although many models of the ventral visual stream emphasize serial feedforward processing ((Poggio T, Mutch J, Leibo J, Rosasco L, Tacchetti A. The computationalmagic of the ventral stream: sketch of a theory (and why some deep architectures work). TechRep MIT-CSAIL-TR-2012-035. MIT CSAIL, Cambridge, MA. 2012); (Yamins DLK,
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоддержка 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.
Alzheimer's disease is the most common type of dementia, being highly prevalent in elderly women. The advanced progression may be due to decreased hormone synthesis during post-menopause as estradiol and progesterone both have neuroprotective potentials. We aimed to confirm that female hormone depletion aggravates the progression of dementia in a triple transgenic mouse model of Alzheimer's disease (3xTg-AD). As pathological hallmarks are known to appear in 6-month-old animals, we expected to see disease-like changes in the 4-month-old 3xTg-AD mice only after hormone depletion. Three-month-old
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.
Cleavage of Amyloid precursor protein by β- and γ-secretases lead to Aβ formation. The widely accepted pathogenic model states that these mutations cause AD via an increase in Aβ formation and accumulation of Aβ in Amyloid plaques. APP mutations cause early onset familial forms of Alzheimer's disease (FAD) in humans. We generated App-Swedish (Apps ) knock-in rats, which carry a pathogenic APP mutation in the endogenous rat App gene. This mutation increases β-secretase processing of APP leading to both augmented Aβ production and facilitation of glutamate release in Apps/s rats, via a β-secreta
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: Accurate, pragmatic risk stratification for postoperative delirium (POD) is necessary to target preventative resources toward high-risk patients. Machine learning (ML) offers a novel approach to leveraging electronic health record (EHR) data for POD prediction. We sought to develop and internally validate a ML-derived POD risk prediction model using preoperative risk features, and to compare its performance to models developed with traditional logistic regression.
METHODS: This was a retrospective analysis of preoperative EHR data from 24,885 adults undergoing a procedure requirin
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: The study developed accurate explainable machine learning (ML) models for predicting first-time acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (COPD, AECOPD) at an individual level.
METHODS: We conducted a retrospective case-control study. A total of 606 patients with COPD were screened for eligibility using registry data from the COPD Pay-for-Performance Program (COPD P4P program) database at Changhua Christian Hospital between January 2017 and December 2019. Recursive feature elimination technology was used to select the optimal subset of features for predicting the
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.
Alzheimer's disease is the most common form of dementia, and epidemiological studies support that type 2 diabetes (T2D) is a major contributor. The relationship between both diseases and the fact that Alzheimer's disease (AD) does not have a successful treatment support the study on antidiabetic drugs limiting or slowing down brain complications in AD. Among these, liraglutide (LRGT), a glucagon-like peptide-1 agonist, is currently being tested in patients with AD in the Evaluating Liraglutide in Alzheimer's Disease (ELAD) clinical trial. However, the effects of LRGT on brain pathology when AD
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.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a predictive model based on Automated Machine Learning (AutoML) to achieve early and precise warning of Carbapenem-resistant Organisms (CRO) infections in hospitalized patients, thereby providing technological support for proactive prevention and control.
METHODS: A retrospective cohort study design was employed. Data from 958 hospitalized patients with CRO and Carbapenem-susceptible Organisms (CSO) infections were collected at CR and WISCO General Hospital between January 2022 and June 2025. An AutoML framework based on an Improved Hannibal Barcid Optim
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 systematically compare the differences in urinary organic acid metabolic profiles between patients with urinary calculi and non-calculi individuals, to screen disease-specific characteristic metabolic biomarkers and key signaling pathways, and to elucidate the potential mechanism underlying the occurrence and progression of urinary calculi at the metabolic level, so as to provide a theoretical basis for basic research and screening of intervention targets for urinary calculi.
METHODS: A total of 99 patients with urinary calculi and 57 non-calculi subjects were enrolled. Twenty-f
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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: Growing evidence suggests that disruptions in rest-activity rhythms may serve as relevant markers of posttraumatic stress disorder (PTSD). Despite the emergence of machine learning methods applied to actigraphy and self-report data, few studies have used these approaches to identify individuals with clinically diagnosed PTSD. Prior work has focused on predicting probable PTSD based on self-report measures, yet discrepancies exist between clinical diagnoses and probable PTSD derived from self-reports.
OBJECTIVE: This study explored whether wrist actigraphy and sleep logs could be u
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.
BACKGROUND: The accurate classification of operative notes is essential for surgical outcomes research; however, CPT code classification is notoriously nonspecific for many procedures. In such situations, the operative note (or "dictation") must be reviewed manually, a process that is labor-intensive and unsustainable. Natural language processing demonstrates tremendous potential for improving the efficiency and accuracy of procedure classification from unstructured operative notes. To date, it remains unexplored whether natural language processing can reliably differentiate between complex, m
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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.
Distinguishing tuberculous spondylodiscitis (TS) from pyogenic spondylodiscitis (PS) on imaging remains clinically important because the two entities differ in antimicrobial strategy, surgical timing, and the urgency of microbiological workup, yet no single imaging sign is pathognomonic for either diagnosis. When tissue confirmation is delayed, imaging becomes the primary tool that shifts pre-test probability and guides biopsy strategy-a role that is particularly critical in culture-negative disease, in antibiotic-exposed patients, and in settings with limited access to rapid mycobacterial dia
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.
OBJECTIVE: We aimed to develop and internally validate a radiomics classification model based on multiphase computed tomography (CT) scans for preoperative differentiation of retroperitoneal non-fatty dedifferentiated liposarcoma (DDL) from leiomyosarcoma (LMS).
METHODS: This retrospective study enrolled 78 DDL patients and 51 LMS patients who underwent surgical resection and pathological confirmation at our hospital between January 2011 and April 2023. Enhanced CT scans were performed within two weeks prior to surgery. An experienced radiologist manually delineated the tumor regions of inter
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
UNLABELLED: A typical clinical manifestation of growth hormone deficiency (GHD) is a short stature resulting from delayed growth, but GHD affects bone health, cardiovascular function and metabolic profile and therefore quality of life. Although early GH treatment during childhood has been shown to improve outcomes, no single biochemical parameter is currently available for the accurate diagnosis of GHD in children. There is hence a need for non-invasive biomarkers. In this study, the relative abundance of serum proteins from GHD children and healthy controls was measured by next-generation pro
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.
BACKGROUND: Pulmonary hypertension (PH) is a progressive vascular disorder where early diagnosis is critical for improving patient outcomes. While right heart catheterization (RHC) remains the gold standard for diagnosis, its invasive nature often leads to delayed PH detection. This study aimed to develop a machine learning-based predictive model incorporating MRI-derived parameters to facilitate early PH diagnosis. METHODS: In this retrospective study, after data filtering, 323 participants (161 RHC-confirmed PH patients and 162 controls) who underwent cardiac MRI at Zhongnan Hospital, Wuhan
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: Accurate staging is pivotal for tailoring treatment intensity, optimizing resource allocation, and improving long-term patient outcomes in IBD. The intestinal microbiota and transcriptional profiles emerge as critical determinants in IBD staging, demonstrating promise as non-invasive biomarkers for predicting disease progression and informing personalized therapeutic strategies.
METHODS: We recruited 97 participants (IBD patients and healthy controls) at the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, collecting fecal and serum samples for integrated multi-omics ana
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: Depression is a prevalent mental disorder that is undiagnosed and untreated in half of all cases. Wearable activity trackers collect fine-grained sensor data characterizing the behavior and physiology of users (ie, digital biomarkers), which could be used for timely, unobtrusive, and scalable depression screening.
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the predictive ability of digital biomarkers, based on sensor data from consumer-grade wearables, to detect risk of depression in a working population.
METHODS: This was a cross-sectional study of 290 healthy working adult
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.
Staphylococcus aureus is a worldwide leading cause of numerous diseases ranging from food-poisoning to lethal infections. Methicillin-resistant S. aureus (MRSA) has been found capable of acquiring resistance to most antimicrobials. MRSA is ubiquitous and diverse even in terms of antimicrobial resistance (AMR) profiles, posing a challenge for treatment. Here, we present a comprehensive study of S. aureus in China, addressing epidemiology, phylogenetic reconstruction, genomic characterization, and identification of AMR profiles. The study analyzes 673 S. aureus isolates from food as well as from
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.