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
16045 публикаций
Поиск: 157 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1633 с найденным полным текстом
From 1929 until 1972, the Alberta Eugenics Board (the Board) recommended that 4,739 individuals be sterilized. The original 1928 act that legalized eugenic sterilization stipulated that the surgery itself required the consent of the individual or their caregiver; however, in 1937, the Alberta government removed the consent requirement for such cases where the Board determined individual patients to be "mental defectives." By analyzing published reports, case histories, medical journals, and primary sources from the Board, we situate the concept of "mental defective" in a historical context to
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.
Growing impact of poststroke upper extremity (UE) functional limitations entails newer dimensions in assessment methodologies. This has compelled researchers to think way beyond traditional stroke assessment scales during the out-patient rehabilitation phase. In concurrence with this, sensor-driven quantitative evaluation of poststroke UE functional limitations has become a fertile field of research. Here, we have emphasized an instrumented wearable for systematic monitoring of stroke patients with right-hemiparesis for evaluating their grasp abilities deploying intelligent algorithms. An inst
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.
Wechsler Intelligence Test for Children-IV core subtest scores of 472 children were cluster analyzed to determine if reliable and valid subgroups would emerge. Three subgroups were identified. Clusters were reliable across different stages of the analysis as well as across algorithms and samples. With respect to external validity, the Globally Low cluster differed from the other two clusters on Wechsler Individual Achievement Test-II Word Reading, Numerical Operations, and Spelling subtests, whereas the latter two clusters did not differ from one another. The clusters derived have been identif
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.
Artificial Intelligence (AI) is transforming speech-language pathology (SLP) and dysphagia management, offering innovative solutions for assessment, diagnosis, and rehabilitation. This narrative review examines AI applications in these fields from 2014 to 2024, with particular focus on implementation challenges in Latin America. We analyze key AI technologies-including deep learning, machine learning algorithms, and natural language processing-that have demonstrated high accuracy in detecting voice disorders, analyzing swallowing function, and supporting personalized rehabilitation. The review
СтатьяОбзорПоиск 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.
OBJECTIVES: To examine the accuracy and impact of artificial intelligence (AI) software assistance in lung cancer screening using CT.
METHODS: A systematic review of CE-marked, AI-based software for automated detection and analysis of nodules in CT lung cancer screening was conducted. Multiple databases including Medline, Embase and Cochrane CENTRAL were searched from 2012 to March 2023. Primary research reporting test accuracy or impact on reading time or clinical management was included. QUADAS-2 and QUADAS-C were used to assess risk of bias. We undertook narrative synthesis.
RESULTS: Elev
Систематический обзорСтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: To study the association of neonatal blood calcium levels with perinatal factors and neonatal urinary calcium levels measured by an intelligent urine test system.
METHODS: The medical data of 96 full-term singleton neonates with mild diseases were collected by a cross-sectional survey, who were hospitalized in the Department of Neonatology, The First Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University, from June to August 2018. Urinary calcium levels measured by an intelligent urine test system, total blood calcium levels, ionized calcium levels, and the mother's calcium and vitamin D
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 elucidate whether the results of an intelligence test at preschool age are predictive of reading difficulty (RD) at school age among very low birth weight infants (VLBWI).
METHODS: Subjects were 48 Japanese children whose birth weight was <1500 g and who regularly visited a follow-up clinic. All subjects completed the Wechsler Intelligence Scale for Children-III (WISC-III) during the last grade of kindergarten, and four reading tasks during the second to fourth grade of elementary school. All participants had a full-scale intelligence quotient score of 85 or higher. Subjects wit
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.
Objectives: To systematically evaluate the diagnostic accuracy, clinical applicability, and methodological maturity of artificial intelligence (AI)-based methods for temporomandibular disorders (TMD), temporomandibular joint (TMJ) abnormalities, and related cranio-cervico-mandibular (CCM) musculoskeletal conditions compared with conventional diagnostic methods and accepted reference standards. Materials and Methods: This systematic review and exploratory diagnostic test accuracy meta-analysis was conducted in accordance with PRISMA 2020 and PRISMA-DTA. The protocol was retrospectively register
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.
Aiming at an intelligent point-of-care imaging technology for rheumatology clinics, a fully automatic 3D photoacoustic (PA) and ultrasound (US) dual-modality system driven by a robot and powered by deep learning (DL)-based image processing was developed. Automated scanning of volumetric images from patient joints, plus DL-based tissue segmentation and quantification of imaging biomarkers, ensures that the measurements from this system are objective and reproducible. Clinical validation was conducted via a longitudinal study on 43 finger joints from patients affected by inflammatory arthritis.
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: Tuberculosis remains the leading cause of death by a single infectious agent globally, with Ethiopia among the highest tuberculosis- and human immunodeficiency virus/tuberculosis-burden countries. Diagnostic gaps-particularly among household contacts (HHCs) unable to expectorate-hinder early case detection. Computer-aided detection software for chest radiography and nonrespiratory molecular assays, such as stool-based Xpert MTB/RIF testing, represent promising strategies for scalable screening.
METHODS: We conducted a prospective diagnostic accuracy study at St Luke Catholic Hospi
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.
INTRODUCTION: Recent advancements in diagnosing tropical fevers increasingly use artificial intelligence (AI). These innovations focus on diagnosing single or multiple diseases, significantly reducing the global burden of tropical fevers. This protocol helps to identify the key factors required for a systematic review of AI-based machine learning (ML) diagnostic test accuracy-based studies to obtain a view on the pooled performance of different types of available tools. This systematic review protocol aims to review the type of ML-based AI tools and pool the performance metrics of the currentl
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.
PURPOSE: The primary aim was to investigate the diagnostic performance of an Artificial Intelligence (AI) algorithm for pneumoperitoneum detection in patients with acute abdominal pain who underwent an abdominal CT scan.
METHOD: This retrospective diagnostic test accuracy study used a consecutive patient cohort from the Acute High-risk Abdominal patient population at Herlev and Gentofte Hospital, Denmark between January 1, 2019 and September 25, 2019. As reference standard, all studies were rated for pneumoperitoneum (subgroups: none, small, medium, and large amounts) by a gastrointestinal ra
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 number of patients affected by chronic diseases with special vaccination needs is burgeoning. In this scenario, predictive markers of immunogenicity, as well as signatures of immune responses are typically missing even though it would especially improve the identification of personalized immunization practices in these populations. We aimed to develop a predictive score of immunogenicity to Influenza Trivalent Inactivated Vaccination (TIV) by applying deep machine learning algorithms using transcriptional data from sort-purified lymphocyte subsets after in vitro stimulation. Peripheral blo
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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: Red Blood Cell (RBC) transfusion in cardiac surgery is associated with risks. Conventional prediction scores lack accuracy, conflicting with Patient Blood Management (PBM) principles. Artificial Intelligence (AI) offers a potential avenue for developing precise, data-driven predictive models to enhance clinical decision-making and optimize patient outcomes.
METHODS: A systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies was conducted following PRISMA guidelines, searching PubMed, Embase, and Cochrane Library databases until April 2025. Studies developing AI mode
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
INTRODUCTION: Military personnel face heightened cancer risks from exposure to burn-pit emissions, per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), jet fuel, and radiation. Veterans show elevated malignancy rates, and active-duty personnel remain vulnerable because of ongoing operational exposures, underscoring the need for early detection. Traditional screening methods are invasive and have limited sensitivity for early-stage disease. This study evaluates the feasibility of artificial intelligence/machine learning (AI/ML)-based cell-free DNA (cfDNA) methylation analysis for early cancer detection
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.
OBJECTIVES: Loss of intelligibility is a major complaint for patients with speech disorders, as it affects their everyday communication and thus contributes to a decrease in their quality of life. Several tests are available to measure intelligibility, but these tests do not take into account the evaluators' ability to restore distorted sequences. Due to this ability, the evaluator will tend to recognize words despite phonetic distortions, and speech production deficit can go undetected. The results of these tests therefore overestimate the intelligibility of patients and may mask real functio
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.
Preadmission testing (PAT) is a critical step in perioperative care that supports risk stratification, triage, and optimization. Tools such as the American Society of Anesthesiologists Physical Status (ASA-PS) classification have limitations. This review mapped evidence on artificial intelligence–enabled clinical decision support systems (AI-enabled CDSS) and risk prediction tools in PAT and perioperative assessment, with particular attention to their implications for perioperative efficiency and patient safety. A scoping review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systema
СтатьяScoping ReviewПолный 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.
Rising patient volumes, the increasing use of computed tomography (CT) imaging in emergency departments and the resulting prolonged waiting times highlight the urgent need for efficient and accurate diagnostic tools, especially given that the number of experienced healthcare professionals is not increasing at the same pace. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool to support fracture detection on CT scans, with the potential to streamline diagnostic workflows in emergency care. However, concerns exist regarding dataset bias, limited external testing, and methodological vari
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: Appropriate risk prediction is essential to inform long-term management in patients with symptomatic severe aortic stenosis after transcatheter aortic valve implantation (TAVI). We aimed to develop multimodal artificial intelligence (AI)-based models to predict long-term mortality of patients with symptomatic severe aortic stenosis following TAVI.
METHODS: In this multicentre development, validation, and testing study, multimodal data (including clinical assessments, laboratory values, electrocardiograms, echocardiograms, cardiac catheterisation results, CT scans, and procedural p
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.