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
1332 публикаций
Поиск: 579 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом
Background/Objectives: Post-Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography Pancreatitis (PEP) is a clinically significant complication of ERCP, occurring in approximately 2-10% of general cases and at higher rates in high-risk patients. Early prediction of PEP risk may support timely intervention and improved patient management. This retrospective single-center study comparatively evaluated tabular clinical data, endoscopic image data, and multimodal fusion approaches for PEP prediction. Methods: Retrospective data collected from the Sindh Institute of Advanced Endoscopy and Gastroenterology w
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 and reproducible assessment of endometrial receptivity is essential for optimizing in vitro fertilization (IVF) success, yet traditional histological dating suffers from observer variability. This study investigated whether deep learning of hematoxylin and eosin histology images could support cumulative live birth prediction in IVF. An end-to-end ResNet-18 was compared with a UNI2-h-based pipeline, using UNI2-h as a frozen feature extractor. Ten-fold cross-validation ensembles were developed from natural-cycle endometrial biopsies and evaluated in an internal held-out cohort with liv
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.
Radial artery puncture, a routine arterial cannulation procedure for perioperative and critical care settings, is limited by high first-attempt failure and hematoma risk under experience-based practice. We aim to develop artificial intelligence (AI) - powered precise puncture guidance to reduce procedure-related complications and improve patient experience. In this study, Synthetic Data Vault (SDV) algorithm is used to generate patient data as training set data according to the real data provided by Biostudies. Ten machine learning models were built via Python, and performance was evaluated us
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: The 70-gene signature (MammaPrint) guides risk assessment and treatment in the hormone receptor-positive/human epidermal growth factor receptor 2-negative (HR+/HER2-) early breast cancer but is limited by cost and laboratory requirements. This study aimed to develop and externally validate an interpretable MRI radiomics-clinical machine learning model to predict 70-gene signature status in patients with HR+/HER2- early-stage breast cancer.
MATERIALS AND METHODS: This study retrospectively enrolled patients with HR+/HER2- breast cancer from three medical centers, comp
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
BACKGROUND: Osteoporosis is a common chronic condition in older adults, characterized by reduced bone mineral density and increased fracture risk. Dual-energy X-ray absorptiometry is the diagnostic gold standard, but its cost and limited availability restrict large-scale screening in primary and community care. There is a need for auxiliary diagnostic systems that use routinely collected clinical data to identify individuals at high risk of osteoporosis. METHODS: Data from the 2017–2020 National Health and Nutrition Examination Survey were analysed. Adults aged 50 years or older with valid dua
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: Sudden cardiac death (SCD) is a major contributor to cardiovascular mortality, but reliable long-term risk prediction in community-based populations remains limited. Machine learning (ML) offers potential advantages, yet its application to SCD prediction remains comparatively limited, particularly in community-based populations.
METHODS: We used data from the Chin-Shan Community Cardiovascular Cohort (CCCC), a prospective community-based cohort in Taiwan enrolling adults aged ≥ 35 years from 14 villages. Participants were geographically partitioned into training/internal validatio
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.
AIM: Postoperative pain is a frequent clinical concern following endodontic treatment. This study aimed to develop and validate supervised machine learning models to predict the occurrence of postoperative pain in cases of irreversible pulpitis.
METHODOLOGY: A prospective sample of 354 patients aged 18 to 60 years undergoing standardised endodontic treatment was analysed. In the original randomised clinical trials from which the data were derived, each patient had only one eligible tooth included. Clinical variables included postoperative pain at 24 and 72 h, treated tooth group, occlusal red
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: Primary Sjögren's syndrome (pSS) is a systemic autoimmune disease. Osteoporosis (OP) is a common complication in patients with pSS (pSS-OP), which significantly affects their quality of life and prognosis. Currently, there is a lack of efficient and objective clinical tools for the early identification of pSS patients at high risk of osteoporosis, limiting the implementation of precise interventions.
OBJECTIVE: This study aims to integrate clinical indicators and immunological characteristics to develop and validate a machine learning model for predicting the risk of osteoporosis
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.
Background: The rapid advancement of radiomics and artificial intelligence (AI) technology has provided novel tools for the diagnosis of esophageal cancer. This study innovatively combines muscle imaging features with conventional esophageal imaging features to construct deep learning diagnostic models. Methods: This retrospective study included 1066 patients undergoing radical esophagectomy. Preoperative computed tomography (CT) images covering esophageal, stomach, and muscle (bilateral iliopsoas and erector spinae) regions were segmented automatically with manual adjustments. Diagnostic mode
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: Acute pancreatitis (AP) in the intensive care unit (ICU) is linked to elevated in-hospital mortality rates. Timely identification of high-risk patients remains challenging. This study aimed to develop an interpretable machine learning model for predicting in-hospital mortality in ICU patients with AP and to identify key contributing factors.
METHODS: A retrospective analysis was performed on 306 ICU patients diagnosed with AP. After data preprocessing and feature selection via the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), seven machine learning models were developed
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.
South Africa was the most affected country in Africa by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, where over 4 million confirmed cases of COVID-19 and over 102,000 deaths have been recorded since 2019. Aside from clinical methods, artificial intelligence (AI)-based solutions such as machine learning (ML) models have been employed in treating COVID-19 cases. However, limited application of AI for COVID-19 in Africa has been reported in the literature. This study aimed to investigate the performance and interpretability of several ML algorithms, including deep multilayer perceptron (Deep
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: Contrast-induced acute kidney injury (CI-AKI) is a common complication of lower limb percutaneous transluminal angioplasty (PTA). Common risk models are based on cardiology cohorts for percutaneous coronary intervention. They include a mix of preoperative and perioperative variables, but do not include important information such as inflammatory parameters and preoperative medications. None make use of machine learning. We aimed to develop an accurate preoperative risk model for CI-AKI in lower limb PTA using machine learning methods and comparing these with conventional logistic re
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.
Low rates of screening for elder mistreatment preclude early detection and harm reduction. No validated tools currently exist to identify elder mistreatment with high sensitivity. We developed, internally validated, and tested a preliminary prediction model to improve elder mistreatment screening of older adults. This retrospective observational study used 20% national Medicare Fee-for-Service claims data for the logistic regression and machine learning approaches (random forest, gradient boosted decision tree, and multilayer perceptron classifier). We included beneficiaries aged 66 and older
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is a global health concern that necessitates early screening and timely intervention to improve prognosis. The current diagnostic protocols for MASLD involve complex procedures in specialised medical centres. This study aimed to explore the feasibility of utilising machine learning models to accurately screen for MASLD in large populations based on a combination of essential demographic and clinical characteristics.
METHODS: A total of 10,007 outpatients who underwent transient elastography at the First Affiliated Ho
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.
Prostate cancer is a prevalent and serious health concern, ranking among the most frequently diagnosed cancers and a leading cause of cancer-related deaths in men worldwide. Early detection and accurate diagnosis are crucial for improving patient outcomes by limiting disease progression. Histopathological image analysis remains the gold standard for prostate cancer detection; however, manual interpretation is time-consuming and requires specialized expertise. To address these challenges, this study proposes a hybrid deep learning framework that combines an ensemble of transfer-learned CNNs (VG
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.
AIMS: Adult spinal deformity (ASD) surgery can reduce pain and disability. However, the actual surgical efficacy of ASD in doing so is far from desirable, with frequent complications and limited improvement in quality of life. The accurate prediction of surgical outcome is crucial to the process of clinical decision-making. Consequently, the aim of this study was to develop and validate a model for predicting an ideal surgical outcome (ISO) two years after ASD surgery.
METHODS: We conducted a retrospective analysis of 458 consecutive patients who had undergone spinal fusion surgery for ASD be
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.
Characteristics of the mandible structures have been relevant in anthropological and forensic studies for sex prediction. This study aims to evaluate the coronoid process, condyle, and sigmoid notch patterns in sex prediction through supervised machine learning algorithms. Cephalometric radiographs from 410 dental records of patients were screened to investigate the morphology of the coronoid process, condyle, and sigmoid notch and the Co-Gn distance. The following machine learning algorithms were used to build the predictive models: Decision Tree, Gradient Boosting Classifier, K-Nearest Neigh
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 objective of this study was to identify the risk factors that influence metastasis and prognosis in patients with nodular melanoma (NM), as well as to develop and validate a prognostic model using artificial intelligence (AI) algorithms.
METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database was queried for 4,727 patients with NM based on the inclusion/exclusion criteria. Their clinicopathological characteristics were retrospectively reviewed, and logistic regression analysis was utilized to identify risk factors for metastasis. This was followed by employing
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.
BACKGROUND: CD8+ T lymphocyte infiltration is closely associated with the prognosis and immunotherapy response of gastric cancer (GC). For now, the examination of CD8 infiltration levels relies on endoscopic biopsy, which is invasive and unsuitable for longitude assessment during anti-tumor therapy.
PURPOSE: This work aims to develop and validate a noninvasive workflow based on contrast-enhanced CT (CECT) images to evaluate the CD8+ T-cell infiltration profiles of GC.
METHODS: GC patients were retrospectively and consecutively enrolled and randomly assigned to the training (validation) or te
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: Colorectal cancer is a prevalent malignancy of the digestive system, with an increasing incidence. Lower extremity deep vein thrombosis (DVT) is a frequent postoperative complication, occurring in up to 40% of cases.
OBJECTIVE: This research aims to develop and validate a machine learning model (ML) to predict the risk of lower limb deep vein thrombosis in patients with colorectal cancer, facilitating preventive and therapeutic measures to enhance recovery and ensure safety.
METHODS: In this retrospective cohort study, we collected data from 429 colorectal cancer patients from Ja
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.