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
5203 публикаций
Поиск: 272 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1979 с найденным полным текстом
Human glucose-6-phosphate dehydrogenase (G6PD) is a crucial enzyme in the pentose phosphate pathway, and serves an important role in biosynthesis and the redox balance. G6PD deficiency is a major cause of neonatal jaundice and acute hemolyticanemia, and recently, G6PD has been associated with diseases including inflammation and cancer. The aim of the present study was to conduct a search of the National Center for Biotechnology Information PubMed library for articles discussing G6PD. Genes that were identified to be associated with G6PD were recorded, and the frequency at which each gene appea
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.
CONTEXT: Currently most automated methods to identify patient safety occurrences rely on administrative data codes; however, free-text searches of electronic medical records could represent an additional surveillance approach.
OBJECTIVE: To evaluate a natural language processing search-approach to identify postoperative surgical complications within a comprehensive electronic medical record.
DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: Cross-sectional study involving 2974 patients undergoing inpatient surgical procedures at 6 Veterans Health Administration (VHA) medical centers from 1999 to 2006.
MAIN OU
СтатьяПоддержка 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.
Identifying patient diagnoses from hospital discharge letters is essential for large-scale cohort selection and epidemiological research, but traditional supervised approaches require extensive manual annotation, which is often impractical for large textual datasets. We present a weakly supervised Natural Language Processing (NLP) pipeline for classifying Italian discharge letters without document-level manual annotation. The method extracts diagnosis-related sentences, generates semantic embeddings using a transformer model further pre-trained on Italian medical documents, and applies a two-l
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: Alcohol Behavioral Couple Therapy (ABCT) is an efficacious treatment for Alcohol Use Disorder (AUD). Research increasingly focuses on identifying predictors of treatment outcomes to guide the continued refinement of ABCT for diverse AUD populations and relationship typologies, with language spoken by couples emerging as a promising behavioral domain for understanding treatment success. Leveraging natural language processing (NLP) methods and a prospective design, the present study examined a broad range of linguistic features exhibited by couples as predictors and moderators of t
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: The COVID-19 pandemic has highlighted the challenges posed by the rapid spread of misinformation and disinformation, exacerbating societal polarization and institutional distrust. Understanding how misinformation and disinformation is understood and framed in public discourse is essential to developing strategies for building societal resilience and promoting informed decision-making during crises.
OBJECTIVE: This study explores the use of the terms misinformation and disinformation across Swiss public discourse during the COVID-19 pandemic, examining their framing within newspape
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: Entrustable professional activities (EPAs) are core assessment tools for competency based education. EPA assessments provide a comment section to enrich the context of the assessment that is crucial for learner growth. Previous studies developed the Quality of Assessment for Learning score (QuAL), a validated rating tool for assessing the quality of narrative comments in competency-based medical education. We applied QuAL scoring to a large assessment database to assess the quality of comments.
DESIGN: Assessment comments from a nationwide digital medical education platform were ev
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: Firearm injuries are a leading cause of pediatric mortality, but may not be adequately identified by International Classification of Diseases (ICD) codes. Natural language processing (NLP) could improve identification. We derived an NLP model from medical narratives and compared the sensitivity and specificity of ICD codes and the NLP models to identify pediatric acute firearm injury (AFI).
METHODS: Retrospective study of ED visits by patients (aged 0 to 17 y) presenting to 7 pediatric emergency departments (ED) with a potential AFI between 2011 and 2019. A medical narrative revie
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.
INTRODUCTION: Vertebral fracture identification using administrative codes is challenging because diagnoses often occur outside hospital and orthopedic care settings. Outpatient diagnoses improve capture but increase misclassification. Accurate methods are important for population-level research and care.
OBJECTIVE: To develop an accurate natural language processing (NLP) algorithm to apply to radiology reports for vertebral fractures.
METHODS: Adult members of an integrated health care delivery system who were aged 50-89 years at bisphosphonate initiation (1998-2019) and members 3 years lat
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: Social Determinants of Health (SDoH) have a significant effect on health outcomes and inequalities. SDoH can be extracted from electronic health records (EHR) to aid policy development and research to improve population health. Automated extraction using artificial intelligence (AI) can improve efficiency and cost-effectiveness. The focus of this study was to autonomously extract comprehensive SDoH details from EHR using a natural language processing (NLP)-based AI pipeline.
MATERIALS AND METHODS: A curated set of 1,000 BC Cancer clinical documents with concentrated SDoH information
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.
Psychoactive substances used for recreational purposes have mind-altering effects, but systematic evaluation of these effects is largely limited to self-reports. Automated analysis of expressed language (speech and written text) using natural language processing (NLP) tools can provide objective readouts of mental states. In this pre-registered systematic review, we investigate findings from applying the emerging field of computational linguistics to substance use with specific focus on identifying short-term effects of psychoactive drugs. From the literature identified to date, we note that a
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
In this retrospective observational study, we aimed to investigate the potential of natural language processing (NLP) for drug repositioning by analyzing the preventive effects of cardioprotective drugs against anthracycline-induced cardiotoxicity (AIC) using electronic medical records. We evaluated the effects of angiotensin II receptor blockers/angiotensin-converting enzyme inhibitors (ARB/ACEIs), beta-blockers (BBs), statins, and calcium channel blockers (CCBs) on AIC using signals extracted from clinical texts via NLP. The study included 2935 patients prescribed anthracyclines at a single
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.
PURPOSE: To use automated clinical data extraction to investigate long-term corneal endothelial cell density (ECD) changes and associated risk factors following glaucoma filtration surgery.
METHODS: This retrospective study analyzed 136 patients (107 with primary open-angle glaucoma [POAG] and 29 with exfoliation glaucoma [EXG]) who underwent filtration surgery between August 2020 and May 2023. Clinical data from 36,561 consecutive visits were extracted using a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)-based natural language processing system. Mixed-effects regression 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.
In the United States, more than 12% of the population will experience thyroid dysfunction. Patient symptoms often reported with thyroid dysfunction include fatigue and weight change. However, little is understood about the relationship between these symptoms documented in the outpatient setting and ordering patterns for thyroid testing among various patient groups by age and sex. We developed a natural language processing and deep learning pipeline to identify patient-reported outcomes of weight change and fatigue among patients with a thyroid stimulating hormone test. We built upon prior work
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.
Venous thromboembolism (VTE) is a leading cause of preventable in-hospital mortality. Monitoring VTE cases is limited by the challenges of manual medical record review and diagnosis code interpretation. Natural language processing (NLP) can automate the process. Rule-based NLP methods are effective but time consuming. Machine learning (ML)-NLP methods present a promising solution. We conducted a systematic review and meta-analysis of studies published before May 2023 that use ML-NLP to identify VTE diagnoses in the electronic health records. Four reviewers screened all manuscripts, excluding s
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Social determinants of health (SDOH) have been shown to be important predictors of health outcomes. Here we developed methods to extract them from inpatient electronic medical record (EMR) data using techniques compatible with current EMR systems.
METHODS: Four social determinants were targeted: patient language barriers, employment status, education, and whether the patient lives alone. Inpatients aged 18 and older with records in the Calgary-wide EMR system were studied. Algorithms were developed on the January 2019 hospital admissions (n=8,999) and validated on the January 2018
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 global research on pandemics or epidemics and mental health has been growing exponentially recently, which cannot be integrated through traditional systematic review. Our study aims to systematically synthesize the evidence using natural language processing (NLP) techniques.
METHODS: Multiple databases were searched using titles, abstracts, and keywords. We systematically identified relevant literature published prior to Dec 31, 2023, using NLP techniques such as text classification, topic modelling and geoparsing methods. Relevant articles were categorized by content, date, a
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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: Abstracting cerebrovascular disease (CeVD) from inpatient electronic medical records (EMRs) through natural language processing (NLP) is pivotal for automated disease surveillance and improving patient outcomes. Existing methods rely on coders' abstraction, which has time delays and under-coding issues. This study sought to develop an NLP-based method to detect CeVD using EMR clinical notes.
METHODS: CeVD status was confirmed through a chart review on randomly selected hospitalized patients who were 18 years or older and discharged from 3 hospitals in Calgary, Alberta, Canada, bet
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.
RATIONALE: Therapeutic administration of psychedelics has shown significant potential in historical accounts and recent clinical trials in the treatment of depression and other mood disorders. A recent randomized double-blind phase-IIb study demonstrated the safety and efficacy of COMP360, COMPASS Pathways' proprietary synthetic formulation of psilocybin, in participants with treatment-resistant depression.
OBJECTIVE: While the phase-IIb results are promising, the treatment works for a portion of the population and early prediction of outcome is a key objective as it would allow early identif
Клиническое исследование II фазыСтатьяРандомизированное 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.
PURPOSE: CDKL5 deficiency disorder (CDD) is a developmental and epileptic encephalopathy with multisystemic comorbidities. Cardiovascular involvement in CDD was shown in animal models but is yet poorly described in CDD cohorts.
METHODS: We identified 38 individuals with genetically confirmed CDD through the Cleveland Clinic CDD specialty clinic and matched 190 individuals with non-genetic epilepsy to them as a comparison group. Natural language processing was applied to yield Human Phenotype Ontology (HPO) terms from medical records. We conducted HPO association testing and manual chart revie
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.