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
51898 публикаций
Поиск: 379 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом
Clinical and applied thrombosis/hemostasis : official journal of the International Academy of Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis2026eng
ObjectiveTo develop and validate machine learning models for early prediction of sepsis-induced coagulation dysfunction (SIC) risk at intensive care unit (ICU) admission, before diagnostic criteria are fully met.MethodsThis retrospective cohort study enrolled 197 septic ICU patients. The cohort was randomly split into training (n=159, 80.7%) and internal validation sets (n=38, 19.3%). An independent external cohort of 91patients served for validation. Feature screening used least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) followed by multivariate logistic regression (P<0.05). Four model
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: Critically ill patients with chronic kidney disease (CKD) are at high risk for New-Onset Atrial Fibrillation (NOAF), which significantly increases their risk of adverse events. Early detection of NOAF is crucial for prompt intervention and better outcomes. This study aims to develop and validate predictive models for the early identification and stratification of NOAF risk in this vulnerable population.
METHODS: We developed and validated a predictive model using a cohort of 6,476 critically ill patients with CKD from the Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-IV) da
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 prevalence of insomnia and gastralgia has recently increased. Traditional Chinese Medicine (TCM) offers unique advantages in treating these conditions. Accurate syndrome differentiation is essential for effective treatment. However, as a common syndrome in TCM for these conditions, the diagnostic criteria for Liver-Spleen Disharmony Syndrome (LSDS) currently lack uniformity.
OBJECTIVE: To develop a machine learning-based diagnostic model for LSDS in patients with insomnia and/or gastralgia.
METHODS: In this prospective observational study, clinical data from 575 patients with
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: Chronic atrophic gastritis (CAG) is a key precancerous condition, but its screening in the elderly is hindered by the invasiveness, high cost, and limited accessibility of endoscopy. This study aimed to develop and validate interpretable machine learning (ML) models for predicting CAG in elderly patients and identify key predictive factors.
METHODS: We adopted a retrospective cohort study design using data from the Endoscopy Department of Shanghai Tenth People's Hospital. Two independent cohorts were included: a development cohort (January 2023 to December 2024, n = 1,268) for mod
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: Syphilis is a sexually transmitted disease (STD) caused by Treponema pallidum (TP) which could progress to neurosyphilis affecting the nervous system. However, the pathogenesis of neurosyphilis remain unknown. In addition, current diagnosis of neurosyphilis is mainly based on serological tests and cerebrospinal fluid (CSF) analysis, with limitations in terms of sensitivity and specificity.
METHODS: From April 2021 to April 2023, 129 patients with syphilis were enrolled and divided into the non-neurosyphilis group (common syphilis, CS, n=19), asymptomatic neurosyphilis group (AN, n
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: Endometriosis is a chronic gynecological disease associated with pain, infertility, and delayed diagnosis. Non-invasive biomarkers are urgently needed to facilitate earlier detection and reduce the reliance on diagnostic laparoscopy. MicroRNAs (miRNAs) are stable in body fluids and hold promise as diagnostic tools.
METHODS: In this pilot study, urine samples from 34 patients with histologically confirmed endometriosis and 18 control patients (laparoscopically confirmed absence of disease) were analyzed using next-generation miRNA sequencing. Differential expression analysis was pe
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 prognosis of patients with metastatic (M1) breast cancer is controversial, and the prognostic value of local therapy has not been well established. We aimed to develop and validate explainable machine learning (ML)-based survival models to predict overall survival (OS) in this population.
METHODS: We retrospectively identified 10,214 female patients with histologically confirmed M1 breast cancer diagnosed between January 2013 and December 2018 from the Surveillance, Epidemiology, and End Result (SEER) database, each with a single malignant lesion. Patients with ambiguous or 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.
Background/Objectives: Autoimmune hepatitis (AIH) is a chronic immune-mediated inflammatory liver disease that, if not diagnosed and treated promptly, leads to cirrhosis and liver failure. Data on AIH in Central Asia, including Kazakhstan, remain limited. The aim of this study was to characterize the clinical profile of AIH in a Kazakhstani patient cohort, determine the timeliness of diagnosis, and develop an interpretable machine learning model for detecting liver fibrosis based on routine clinical and laboratory parameters. Methods: A retrospective observational study of adult patients with
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: Bangladesh has achieved notable progress in maternal and child health; however, maternal and neonatal mortality remain high, partly due to inadequate access to skilled birth attendants (SBA) during delivery. This study aims to identify key socioeconomic and demographic factors influencing SBA utilization in Bangladesh.
METHODS: Data were obtained from the 2022 Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS), a nationally representative cross-sectional survey which was conducted from June 27 to December 12, 2022. The outcome variable was skilled birth attendants during delivery, de
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.
The carcinogenic relevance of environmental contaminant bisphenol A (BPA) to colorectal cancer (CRC) has gained growing attention, yet the molecular networks potentially linking BPA exposure to CRC remain incompletely characterized. This study integrated network toxicology and machine learning to predict candidate molecular targets and putative signaling networks associated with BPA-correlated colorectal carcinogenesis. The study's methodology involved an initial differential expression screening across several CRC transcriptomic datasets to establish a disease-specific gene signature. Subsequ
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: Time to local failure after stereotactic radiosurgery (SRS), including Gamma Knife radiosurgery (GKRS), for gastrointestinal (GI) brain metastases is difficult to predict and may vary substantially across tumors and patients. We developed and internally evaluated a survival machine learning framework to estimate tumor-specific time to local failure using pre-SRS features.
METHODS: We performed a retrospective study of GI brain metastases treated with GKRS. Local failure was modeled as a time-to-event outcome under right censoring. A Random Survival Forest survival model was traine
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: This study aims to develop Machine Learning models to predict 30-day unplanned readmissions in cancer patients treated at a private hospital in Brazil.
METHODS: This retrospective cohort study included admission records of hospitalizations lasting >24 hours, with a corresponding diagnosis of a solid malignancy. The primary outcome was 30-day unplanned readmission. We tested five supervised Machine Learning algorithms to develop predictive models: a "48-hour" model, which used data from the first 48 hours after admission, and a "discharge" model, which used data from the entire hosp
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.
Early detection of pancreatic cancer (PC) remains challenging largely due to the low population incidence and few known risk factors. However, screening in at-risk populations and detection of early cancer has the potential to significantly alter survival. In this study, we aim to develop a predictive model to identify patients at risk for developing new-onset PC at two and a half to three year time frame. We used the Electronic Health Records (EHR) of a large medical system from 2000 to 2021 (N = 537,410). The EHR data analyzed in this work consists of patients' demographic information, diagn
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: Early diagnosis and intervention for chronic kidney disease (CKD) can significantly improve patient's quality of life and prognosis. Besides routine laboratory indicators and medical history, risk prediction models can predict CKD outcome. However, there is currently a lack of CKD prognostic prediction models based on transcriptomics and machine learning.
METHODS: Utilizing weighted correlation network analysis (WGCNA) and random forest algorithms in GSE137570, three core gene sets of different sizes were constructed, which were externally validated in GSE66494 and GSE180394, and
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: Cellular senescence, a hallmark of aging, significantly contributes to the pathology of ulcerative colitis (UC). Despite this, the role of senescence-related genes in UC remains largely undefined. This study seeks to clarify the impact of cellular senescence on UC by identifying key senescence-related genes and developing diagnostic models with potential clinical utility.
METHODS: Clinical data and gene expression profiles were obtained from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Senescence-related differentially expressed genes (sene-DEGs) between patients with UC and health
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.
To achieve non-invasive early diagnosis and severity monitoring of periodontal disease, this study employed silver nanoparticles as a surface-enhanced Raman Scattering (SERS) substrate for the detection and analysis of salivary SERS spectra from a control group (periodontal health group) and groups with periodontal disease of varying severities (including gingivitis, as well as mild, moderate, and severe periodontitis). The results demonstrated significant differences in salivary SERS spectra between the control group and the gingivitis group, between the control group and the mild periodontit
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.
INTRODUCTION: This study examines the synergistic effects of multi-pollutant exposure on hepatic lipid accumulation in non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) through the application of an explainable machine learning framework. This approach addresses the limitations of traditional models in managing complex environmental interactions.
METHODS: Using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2015-2016 (n = 494), we developed a stacked ensemble model that integrates LASSO, support vector machines (SVM), neural networks, and XGBoost to analyze urinary biomarkers
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.
This study developed a machine learning model using data from 142 children and adolescents with hyperthyroidism, with external validation conducted on 63 patients from another institution. Input variables included age, sex, height SDS, weight SDS, BMI SDS, T3, free T4, TSH, follow-up interval, and previous methimazole dose. SHAP analysis identified T3, TSH, and free T4 as the most influential factors. The model demonstrated robust performance with an RMSE of 5.15 mg (internal validation) and 3.54 mg (external validation), highlighting the potential of machine learning to optimize methimazole d
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVE: To predict COVID-19 in hospitalized patients with SARS in a city in southern Brazil by using machine learning algorithms.
METHODS: The study sample consisted of patients ≥ 18 years of age admitted to the emergency department with SARS and hospitalized in the Hospital Escola - Universidade Federal de Pelotas between March and December of 2020. Epidemiological, clinical, and laboratory data were processed by machine learning algorithms in order to identify patterns. Mean AUC values were calculated for each combination of model and oversampling/undersampling techniques during cross-va
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: Insomnia is a significant independent risk factor for depression and suicidality. However, these conditions often go undetected, particularly in individuals presenting with sleep complaints. This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models for the indirect screening of suicidal ideation (SI) and depression and to specifically evaluate their performance in a population reporting at least subthreshold insomnia.
METHODS: Data were obtained from a Slovenian nationwide community sample (N = 2,989) via an online questionnaire. Logistic regression models were develop
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.