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
1316 публикаций
Поиск: 137 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Postoperative agitation (EA) is a common complication in pediatric patients, and its early identification is crucial for improving perioperative safety. This study aims to identify the risk factors for EA and develop an interpretable machine learning model.
METHODS: This multicenter retrospective study included 445 pediatric patients. Data from 321 patients from one center were used for model development, and 124 patients from another center were selected as an independent validation set. The development dataset was randomly divided into training and validation sets in a 8:2 ratio
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоиск 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: Acute kidney injury (AKI) is a prevalent and common complication in critically ill patients with septic shock, associated with increased morbidity, mortality, and healthcare resource utilization in the intensive care unit (ICU). While inflammatory indices derived from standard laboratory tests - such as the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet lymphocyte ratio (PLR), monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR), systemic immune-inflammation index (SII), systemic inflammation response index (SIRI), neutrophil percentage to albumin ratio (NPAR) and aggregate index of systemic inflamm
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.
AIMS/BACKGROUND: The differentiation of benign and malignant breast nodules, particularly those categorized as Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) 3-4, remains a clinical challenge due to the subjectivity and operator dependence of conventional ultrasound assessment. This study aimed to evaluate the diagnostic value of intratumoral and peritumoral ultrasound radiomics features in distinguishing benign from malignant BI-RADS 3-4 breast nodules and to construct interpretable machine learning models.
METHODS: Ultrasound images and parameters (BI-RADS classification) of breast nodu
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.
ABSTRACT: Moderate and high levels of anticardiolipin antibodies (aCL) are associated with pregnancy-related complications, thrombosis, and other cardiovascular diseases. However, the clinical impact of isolated low IgM aCL levels on pregnancy outcomes has not yet been demonstrated in large-scale analyses. This study aimed to evaluate whether isolated low aCL levels induce epigenetic changes at early stages of gestation in otherwise normally ongoing pregnancies. The expression of 29 microRNAs linked to adverse obstetric outcomes and cardiovascular risk was assessed in 40 singleton normal term
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: Differentiating lung cancer from pulmonary tuberculosis in patients with solitary pulmonary nodules (SPNs) remains clinically challenging, particularly in tuberculosis-endemic settings, because these two conditions may show overlapping computed tomography (CT) morphological features. This study aimed to develop and internally validate machine learning (ML) diagnostic models integrating these routinely available variables and to identify stable discriminative features using feature-importance analyses.
METHODS: This single-center retrospective diagnostic prediction model developmen
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: Osteoporotic vertebral fractures (OVFs) are common in older adults and often lead to disability if not properly diagnosed and classified. With the increased use of computed tomography (CT) imaging and the development of radiomics and deep learning technologies, there is potential to improve the classification accuracy of OVFs.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate the efficacy of a deep learning radiomics model, derived from CT imaging, in accurately classifying OVFs.
METHODS: The study analyzed 981 patients (aged 50-95 years; 687 women, 294 men), involving 1098 vertebrae, from
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: Cancer is a life-threatening disease and a leading cause of death worldwide, with an estimated 611,000 deaths and over 2 million new cases in the United States in 2024. The rising incidence of major cancers, including among younger individuals, highlights the need for early screening and monitoring of risk factors to manage and decrease cancer risk.
OBJECTIVE: This study aimed to leverage explainable machine learning models to identify and analyze the key risk factors associated with breast, colorectal, lung, and prostate cancers. By uncovering significant associations between ris
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.
The objective of this study was to create a framework for training and selecting machine learning algorithms (MLA) to classify cow health status daily using data from multiple automated health monitoring systems (AHMS), including wearable and nonwearable sensors, combined with nonsensor data of potential value for predicting cow health. The work presented in this manuscript is part of a series of studies aimed at identifying a single candidate algorithm that, upon extensive refinement and further development, could be deployed in a commercial dairy operation to identify cows potentially affect
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: Transcutaneous transhepatic gallbladder drainage (PTGBD) has shown significant efficacy in the treatment of elderly patients with acute cholecystitis. The goal of this study is to develop a machine learning-based web calculator aimed at predicting the optimal timing for cholecystectomy (LC) after PTGBD in elderly patients with acute cholecystitis (AC) to achieve precise personalized medicine.
METHODS: A retrospective analysis of 979 elderly patients with acute cholecystitis admitted to Jinzhou Central Hospital and the First Affiliated Hospital of Jinzhou Medical University from 20
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: The application of artificial intelligence (AI) in medicine has garnered significant attention in recent years, offering new possibilities for improving patient care across various domains. For herpes zoster, a viral infection caused by the reactivation of the varicella-zoster virus, AI technologies have shown remarkable potential in enhancing disease diagnosis, treatment, and management.
OBJECTIVE: This study aims to investigate the current research status in the use of AI for herpes zoster, offering a comprehensive synthesis of existing advancements.
METHODS: A systematic liter
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Early risk assessment is a routine part of neurocritical care, yet mortality prediction remains difficult because neurological injury often coexists with respiratory, circulatory, renal, and inflammatory dysfunction. This study aimed to develop and externally validate an interpretable machine learning (ML) model for predicting in-hospital mortality in neurocritical-care patients using variables available within the first 24 h after intensive care unit (ICU) admission.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study using two public critical-care databases. The Medical Informati
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.
BACKGROUND: Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) affects an estimated 6% of adults in the United States and contributes to a significant economic burden. Telehealth has emerged as a vital tool in the management of ADHD, offering improved access to care, especially for individuals in underserved communities. Despite its growing role, there remain critical gaps in understanding how social determinants of health (SDOH) are associated with disparities in telehealth utilization for ADHD treatment.
OBJECTIVES AND METHODS: This study analyzed data from the National Center for Health Stati
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 exploratory study aimed to: (1) verify whether session-RPE (sRPE) can serve as a reliable workload-monitoring indicator in female adolescent swimmers aged 13-17 years; (2) compare the same-week injury-classification performance of sRPE-, exponentially weighted moving average (EWMA)-, and robust exponential decreasing index (REDI)-derived indicators using a multilayer perceptron (MLP) model; and (3) identify candidate indicator combinations for future prospective validation in youth swimming. Design: A 12-week prospective observational tracking study was conducted with 20 female
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: Spinal cord injury (SCI) causes substantial disability by disrupting spinal pathways, making functional independence a central rehabilitation goal. In 2024, approximately 15.4 million people worldwide were living with SCI. Despite its clinical relevance, traditional prognostic tools, notably the International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury (ISNCSCI), have limitations. Furthermore, access to advanced diagnostics constrains prediction. Existing models often fail to estimate independence, limiting goal setting and resource planning.
OBJECTIVE: This st
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: Sepsis-associated liver injury (SALI) is a severe complication of sepsis that contributes to increased mortality and morbidity. Early identification of SALI can improve patient outcomes; however, sepsis heterogeneity makes timely diagnosis challenging. Traditional diagnostic tools are often limited, and machine learning techniques offer promising solutions for predicting adverse outcomes in patients with sepsis.
OBJECTIVE: This study aims to develop an explainable machine learning model, incorporating stacking techniques, to predict the occurrence of liver injury in patients with
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоиск 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: A clinical study regarding the potential of range verification in proton therapy (PT) by prompt gamma imaging (PGI) is carried out at our institution. Manual interpretation of the detected spot-wise range shift information is time-consuming, highly complex, and therefore not feasible in a broad routine application.
PURPOSE: Here, we present an approach to automatically detect and classify treatment deviations in realistically simulated PGI data for head-and-neck cancer (HNC) treatments using convolutional neural networks (CNNs) and conventional machine learning (ML) approaches.
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.
BACKGROUND: Accurately evaluating axillary lymph nodes (ALNs) is essential for guiding both staging and treatment strategies in breast cancer (BC) patients. Currently, traditional pathological staging methods still rely on invasive biopsies or surgeries. This study aimed to construct, evaluate, and validate a semisupervised classifier utilizing radiomic and machine learning (ML) techniques to noninvasively identify axillary nodal disease.
METHODS: Data from 4191 ALNs in 494 patients with invasive BC were retrospectively analyzed at the Second Xiangya Hospital of Central South University betwe
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 World Health Organization predicts that by 2030, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) will be the third leading cause of death and the seventh leading cause of morbidity worldwide. Pulmonary function tests (PFT) are the gold standard for COPD diagnosis. Since COPD is an incurable disease that takes a considerable amount of time to diagnose, even by an experienced specialist, it becomes important to provide an analysis of abnormalities in a simple manner. Although many deep learning (DL) methods based on computed tomography (CT) have been developed to identify COPD, 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.
PURPOSE: To explore the value of constructing a radiomics combined model based on preoperative dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) for predicting lymphovascular invasion (LVI) in breast cancer.
MATERIALS AND METHODS: Retrospective data collection was performed from December 2022 to November 2025, involving 912 patients with pathologically confirmed breast cancer who underwent DCE-MRI examinations at two medical centers. Data from 757 patients at Center 1 (Guangdong Provincial Maternal and Child Health Hospital) were used as the model development set. Through stratif
СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное исследованиеПоиск 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aims to evaluate the feasibility and effectiveness of deep transfer learning (DTL) and clinical-radiomics in differentiating thymoma from thymic cysts.
MATERIALS AND METHODS: Clinical and imaging data of 196 patients pathologically diagnosed with thymoma and thymic cysts were retrospectively collected from center 1. (training cohort: n = 137; internal validation cohort: n = 59). An independent external validation cohort comprised 68 thymoma and thymic cyst patients from center 2. Region of interest (ROI) delineation was performed on contrast-enhanced chest
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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.