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Deep Learning for Microsatellite Instability Prediction in Gastrointestinal Cancer via Multi-Scale Attention and Gated Cross-Layer Fusion

Este estudio presenta ResNet-CLAC, un novedoso marco de aprendizaje profundo que incorpora atención multiescala y fusión de capas cruzadas con compuerta, el cual logra una precisión de vanguardia en la predicción de la inestabilidad de microsatélites a partir de laminillas histológicas de cáncer gastrointestinal, ofreciendo una alternativa rentable e interpretable a los métodos de diagnóstico tradicionales.

Zhoulan Pan, Boyuan Shi, Hanjin Yang, Zhengrong Mao2026-07-03
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Immediate postnatal cardiac surgery versus conventional neonatal cardiac surgery for critical congenital heart disease: a propensity score-matched cohort study

Este estudio de cohorte con emparejamiento por puntaje de propensión encontró que la cirugía cardíaca posnatal inmediata para neonatos seleccionados con cardiopatía congénita crítica es factible y no aumenta los riesgos perioperatorios en comparación con la cirugía neonatal convencional, mientras que potencialmente reduce la tasa de reintervenciones no programadas tras el alta.

Weiran Duan, Qiang Wang, Gang Li, Han Zhang, Zhiying Song2026-07-03
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Postoperative Complications and Hospital Costs Following Elective and Emergency Colon Cancer Surgery: A Clavien-Dindo Grade-Specific Cost Analysis

Este estudio demuestra que la gravedad de las complicaciones postoperatorias es un factor determinante de los costes hospitalarios tras la cirugía de cáncer de colon, siendo los procedimientos de urgencia los que incurren en gastos significativamente mayores que los electivos en todos los grados de complicación, particularmente para las complicaciones graves (Grado IV de Clavien-Dindo).

Sandra Bech-Larsen, Tomas V edin, Jenny Engdahl, Astrid Öberg, Stefan Öberg2026-07-03
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A Pilot Study of an Interpretable Machine Learning Model for Fetal Birth Weight Estimation: Standardizing Accuracy Across Sonographer Experience

Este estudio piloto demuestra que un modelo de regresión Ridge interpretable de 30 características, entrenado con datos libres de fugas, mejora significativamente la precisión de la predicción del peso al nacer del feto y estandariza el rendimiento entre ecografistas de distintos niveles de experiencia en comparación con la fórmula tradicional de Hadlock 4.

Qiaoqian Chen, Kai Wang, Yufang Ye, Peiwen Wang, Lifang Ge, Zhengping Wang, Guilong Jin2026-07-03
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The impact of educational intervention based on Cognitive-Behavioral Therapy on fear of childbirth in pregnant women; a quasi-experimental intervention study

Este estudio cuasiexperimental realizado en Qom, Irán, demuestra que un programa educativo de terapia cognitivo-conductual de ocho sesiones redujo significativamente el miedo al parto y mejoró los conocimientos y las actitudes entre las mujeres embarazadas en comparación con aquellas que recibieron la atención prenatal habitual.

Siamak Mohebi, Ehsan Vesali-Monfared, Abolfazl Mohammadbeigi, Bentolhoda Kolahkaj, Maryam Yousefi, Ashraf Khoramirad2026-07-03
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DNA-Inspired Symbolic Encoding with Adaptive Block-level Hybrid CGR-FCGR Features for Osteoporosis Progression Detection

Este artículo propone un nuevo marco para el cribado de la osteoporosis mediante radiografías simples que combina la división de bloques adaptativa guiada por entropía, la codificación simbólica inspirada en el ADN con características CGR/FCGR y un modelo de aprendizaje profundo híbrido HTGCA-Net para lograr una alta precisión tanto en tareas de clasificación binaria como multiclase.

Lipika Dinda, Jitesh Pradhan, Manish Raj, Tapan Kumar Dey2026-07-03
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Machine Learning Predicts Acute Kidney Injury in Paraquat Poisoning

Este estudio desarrolló y validó un modelo de aprendizaje automático utilizando cinco parámetros clínicos fácilmente disponibles (NLR, AST, BUN, CysC y la concentración de PQ plasmática) que predice con precisión la lesión renal aguda en pacientes con intoxicación por paraquat, demostrando un rendimiento superior en comparación con la puntuación tradicional del Índice de Severidad de la Intoxicación por Paraquat (SIPP).

YING YANG, GUO TANG, Yiqing Xia, Shiyuan Tang, Rong Yao2026-07-03
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Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio and Mean Platelet Volume in Relation to Pressure Ulcer Stages in a Palliative Care Unit: A Retrospective Single-Center Study

Este estudio retrospectivo de pacientes hospitalizados en cuidados paliativos no oncológicos encontró que la relación neutrófilo-linfocito al ingreso y el volumen plaquetario medio no estuvieron asociados de forma independiente con la presencia o el estadio de las úlceras por presión, un resultado nulo atribuido al efecto de confusión de las heridas crónicas preexistentes en un entorno de derivación y que destaca las escalas de riesgo clínico como los principales correlatos accionables.

Mustafa Gökhan Bayram, Dinçer Fırat Şeker2026-07-03
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Implementation and effectiveness of a telemedicine platform among patients with rare diseases and their caregivers: A non-randomized controlled study

Este estudio controlado no aleatorizado encontró que, si bien una plataforma de telemedicina para pacientes y cuidadores de enfermedades raras no mejoró significativamente la calidad de vida o la depresión en comparación con la atención presencial, aumentó sustancialmente la satisfacción con el tratamiento y redujo los costos de atención médica, a pesar de enfrentar barreras de implementación técnicas y administrativas.

Youngshin Joo, Jisoo Baek, Jong-Hee Chae, Soo Yeon Kim, Seungbok Lee, Young Jin Kwon2026-07-03
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Clinical Characteristics and Predisposing Factors in Candida auris Infection: A Retrospective Analysis

Este estudio retrospectivo de ocho pacientes inmunocomprometidos en la provincia de Jiangxi caracteriza las infecciones por *Candida auris* como procesos que ocurren predominantemente en individuos con procedimientos invasivos y exposición previa a antibióticos de amplio espectro, frecuentemente coexistiendo con bacilos Gram negativos y asociándose con resultados desfavorables a pesar del tratamiento antifúngico.

Qingqing Xu, Jing Li, Huaming Guo, Minyu Liu, Xia Chen, Jiaxin Tu, Ling Zeng, Xiu-Hua Kang2026-07-03