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
9961 публикаций
Поиск: 1393 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3641 с найденным полным текстом
Journal of neurology, neurosurgery, and psychiatry1967eng
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
UNLABELLED: Increasing performance figures and the necessity to save expenses oblige transfusion services to automatize their donors' laboratory examination. Sufficient hard- and software for sample distribution and processing is now available. Following aspects should be regarded when switching to automatic serial screening:
SAFETY: The identity of blood-donor, donation and laboratory result will be achieved by machine readable labeling and on-line communication between working-stations and central administration. Flexibility: Easy automatic selective laboratory screening will be possible us
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Karl Wittmaack, head of the otology department at Greifswald (1904-1908) and professor of otorhinolaryngology at the universities of Jena (1908-1925) und Hamburg (1926-1946) created a unique histological collection of human and animal temporal bones that is thought to be the largest of its kind in the world. The serial sections of more than 1700 human temporal bones still represent current otological problems--many of which are now rare but are still encountered--such as tuberculosis, lues or diphtheria of the ear. Complications following acute otitis--which were much more frequent and dangero
БиографияАннотация на английскомИсторическая статьяСтатьяПоиск 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: This study aimed to use natural language processing to predict the presence of intra-abdominal injury using unstructured data from electronic medical records.
METHODS: This was a random-sample retrospective observational cohort study leveraging unstructured data from injured patients taken to one of 9 acute care hospitals in an integrated health system between 2015 and 2021. Patients with International Classification of Diseases External Cause of Morbidity codes were identified. History and physical, consult, progress, and radiology report text from the first 8 hours of care were
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: 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.
BACKGROUND: As opioid prescriptions have risen, there has also been an increase in opioid use disorder (OUD) and its adverse outcomes. Accurate and complete epidemiologic surveillance of OUD, to inform prevention strategies, presents challenges. The objective of this study was to ascertain prevalence of OUD using two methods to identify OUD in electronic health records (EHR): applying natural language processing (NLP) for text mining of unstructured clinical notes and using ICD-10-CM diagnostic codes.
METHODS: Data were drawn from EHR records for hospital and emergency department patient visi
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 use of routinely recorded electronic health record (EHR) data is increasingly common, especially in epidemiological research. However, data must be processed and prepared for secondary use, and decisions made during this process could significantly impact research outcomes. A demonstration of the extent of these consequences is necessary.
OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the influence of data processing steps on research outcomes derived from the secondary use of EHR data.
METHODS: EHR data from 8 Dutch general practices from 2019 were used. These practices
СтатьяНаблюдательное 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.
We developed a program for personal computers which selects platelet donors for a given patient according to the following criteria: 1. Anti-CMV-status, 2. ABO-compatibility of various degrees, and 3. HLA-incompatibility. For evaluation of HLA-incompatibility, we created a score which presently provides the following classification: 0 = identical antigen, 5 = same supertypic antigen or blank in the donor, 50 = very frequently cross-reactive antigen, 75 = frequently cross-reactive antigen, very rare antigen or antigen poorly expressed on platelets in the donor, 100 = mismatch.
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Propionic acidemia (PA) is a rare autosomal recessive organic acidemia that classically presents within the first days of life with a metabolic crisis or via newborn screening and is confirmed with laboratory tests. Limited data exist on the natural history of patients with PA describing presentation, treatments, and clinical outcomes.
OBJECTIVE: To retrospectively describe the natural history of patients with PA in a clinical setting from a real-world database using both structured and unstructured electronic health record (EHR) data using novel data extraction techniques in a un
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.
INTRODUCTION: Measuring long-term housing outcomes is important for evaluating the impacts of services for individuals with homeless experience. However, assessing long-term housing status using traditional methods is challenging. The Veterans Affairs (VA) Electronic Health Record (EHR) provides detailed data for a large population of patients with homeless experiences and contains several indicators of housing instability, including structured data elements (e.g., diagnosis codes) and free-text clinical narratives. However, the validity of each of these data elements for measuring housing sta
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.
Measuring medication discontinuation in claims data primarily relies on the gaps between prescription fills, but such definitions are rarely validated. This study aimed to establish a natural language processing (NLP)-based validation framework to evaluate the performance of claims-based discontinuation algorithms for commonly used medications against NLP-based reference standards from electronic health records (EHRs). A total of 36,656 patients receiving antipsychotic medications (APMs), benzodiazepines (BZDs), warfarin, or direct oral anticoagulants (DOACs) were identified from the Mass Gene
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Novel and automated means of opioid use and relapse risk detection are needed. Unstructured electronic medical record data, including written progress notes, can be mined for clinically relevant information, including the presence of substance use and relapse-critical markers of risk and recovery from opioid use disorder (OUD). In this study, we used natural language processing (NLP) to automate the extraction of opioid relapses, and the timing of these occurrences, from veteran patients' electronic medical record. We then demonstrated the utility of our NLP tool via analysis of pre-/post-COVI
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: Natural language processing (NLP)-based data extraction from electronic health records (EHRs) holds significant potential to simplify clinical management and aid research. This review aims to evaluate the current landscape of NLP-based data extraction in prostate cancer (PCa) management. Materials and Methods: We conducted a literature search of PubMed and Google Scholar databases using the keywords: "Natural Language Processing," "Prostate Cancer," "data extraction," and "EHR" with variations of each. No language or time limits were imposed. All results were collected in a stand
СтатьяОбзорПоиск 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.
PURPOSE: To enhance automated methods for accurately identifying opioid-related overdoses and classifying types of overdose using electronic health record (EHR) databases.
METHODS: We developed a natural language processing (NLP) software application to code clinical text documentation of overdose, including identification of intention for self-harm, substances involved, substance abuse, and error in medication usage. Using datasets balanced with cases of suspected overdose and records of individuals at elevated risk for overdose, we developed and validated the application using Kaiser Perman
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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: As data-driven medical research advances, vast amounts of medical data are being collected, giving researchers access to important information. However, issues such as heterogeneity, complexity, and incompleteness of datasets limit their practical use. Errors and missing data negatively affect artificial intelligence-based predictive models, undermining the reliability of clinical decision-making. Thus, it is important to develop a quality management process (QMP) for clinical data.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a rules-based QMP to address errors and impute missing value
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: Sepsis remains a leading cause of death for burn patients, yet the condition is hard to spot early. Hospitals generally rely on the International Classification of Diseases (ICD) codes for surveillance, but these codes are assigned late and often miss active cases.
OBJECTIVES: We developed and validated a scalable, electronic health record (EHR)-based digital phenotype that improves identification of burn-related sepsis compared with ICD codes alone.
METHODS: We performed a retrospective cohort study of adult burn inpatients (n = 1,371) admitted to Loyola University Medical Cente
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.
Electronic health record (EHR) systems have become widely adopted, prompting a growing interest in leveraging EHR data for secondary use to improve clinical knowledge and enhance patient care, for example, by prediction modelling. A common challenge in EHR-derived healthcare datasets is missing data, which is frequently insufficiently addressed in publications. Missing data must be handled appropriately to ensure the quality of prediction models. We propose that combined data-centred and clinical domain expertise is needed for this. This paper demonstrates a stepwise decision-making process fo
СтатьяОбзорПолный 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.
Cryo-EM has become a dominant method for high-resolution structural determination of biological macromolecules. As the number of institutional cryo-EM facilities grows worldwide, a persistent challenge has emerged: the data infrastructure required to support these facilities is routinely underplanned. Modern cryo-EM instruments paired with direct electron detectors (DEDs) generate between 2 and 5 TB of raw data per day, and a 20-user facility can accumulate approximately 2 PB of data within a single operational year. Processing this data demands dedicated GPU computing nodes, high-speed intern
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.