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Coronal-Plane Feature Analysis in Automated Breast Ultrasound for Differentiating Benign and Malignant BI-RADS 4 Lesions

Este estudio demuestra que un modelo de aprendizaje automático que utiliza características específicas del plano coronal de la ABUS, como el fenómeno de retracción y los cambios ductales, logra un rendimiento diagnóstico de nivel experto en la diferenciación entre lesiones mamarias BI-RADS 4 benignas y malignas, ofreciendo una herramienta reproducible para mejorar la estratificación del riesgo y reducir la variabilidad diagnóstica.

Xiajuan Ding, Shangqing Liu, Min Wang, Chengcheng Zhu, Yingxin Lin, Xingping Liu, Jinwei Zhang, Suzhen Ran2026-07-01
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Single-Stage Deep Learning Pipeline for Multi-Label Ordinal Classification of Lumbar Spine Degenerative Disease from Multisequence MRI with Disc-Level Grad-CAM Explainability Analysis

Este estudio presenta un modelo de aprendizaje profundo EfficientNet-B4 de etapa única entrenado en el conjunto de datos RSNA 2024 LumbarDISC para realizar simultáneamente la clasificación ordinal multietiqueta de cinco condiciones degenerativas lumbares en todos los niveles de disco con explicabilidad Grad-CAM a nivel de disco, logrando una alta sensibilidad para la enfermedad severa en L4–L5 pero un acuerdo general limitado (QWK 0.22) que imposibilita su despliegue clínico inmediato sin una optimización adicional y validación externa.

Lochan Shrestha, Huma Subhani2026-07-01
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Epidemiology, Microbial Profile, and Risk Factors of Urinary Tract Infections in Children Under 5 Years: A Retrospective Hospital Registry-Based Study in Southwest Iran (2020–2025)

Este estudio retrospectivo basado en un registro hospitalario en el suroeste de Irán (2020–2025) identifica a *Escherichia coli* como el uropatógeno predominante con una resistencia antimicrobiana significativa y establece el reflujo vesicoureteral, las anomalías urinarias, los antecedentes de cateterismo y el estreñimiento crónico como factores de riesgo independientes para las infecciones del tracto urinario recurrentes en niños menores de cinco años.

Abdolkarim Ghadimi Moghadam, Razia Rahian, Maryam Seyed-Nezhad, Soleiman Alivand, Mohammad Moradi-Joo2026-07-01
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Machine Learning-Based Prediction of Composite Adverse Outcomes in Elderly Intensive Care Unit Patients: A Retrospective Cohort Study

Este estudio de cohorte retrospectivo que utiliza la base de datos MIMIC-IV demuestra que un modelo de aprendizaje automático XGBoost basado en datos clínicos del primer día predice eficazmente el desenlace adverso compuesto de mortalidad intrahospitalaria o estancia prolongada en la UCI (>7 días) en pacientes de edad avanzada, alcanzando un AUROC de 0,853 y manteniendo un sólido rendimiento incluso con una versión simplificada de 10 características.

Jingyuan Zhang, Bo Zhang, Huaran Zhang, Xiaoying Xu, Zhiyu Liu, Jinhong Xia2026-07-01
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Impact of cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome multistaging on all-cause and cardiovascular mortality in type 2 diabetes: a retrospective cohort study

Este estudio de cohorte retrospectivo de 21.918 adultos chinos con diabetes tipo 2 demuestra que los estadios avanzados del síndrome cardiovascular-renal-metabólico (CKM) están asociados de forma independiente con un aumento progresivamente graduado tanto en la mortalidad por todas las causas como en la mortalidad cardiovascular, lo que subraya la necesidad de estrategias de gestión adaptadas a cada estadio.

Qichao Sheng, Huiqin Mei, Guomiao Zhang, Mengtin Yin, Yan Fang, Kailong Liu, Yixin Shou, Xiaoyu Zhang, Chao Zhen, Fang S (…)2026-07-01
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Interpretable Machine Learning for Identifying High SBS-Related Symptom Burden Among Endoscopy-Center Staff: A Multicenter Cross-Sectional Study Across 184 Hospitals

Este estudio multicéntrico desarrolló y validó un modelo de regresión logística interpretable que identifica con precisión al personal de los centros de endoscopia con altas cargas de síntomas del síndrome del edificio enfermo, revelando que la calidad del aire en el lugar de trabajo, el estrés psicosocial y los síntomas de los compañeros de trabajo son los principales factores contribuyentes.

Xianhuang Li, Weixiang Liu, Ruoyun Hu, Yiyi Liu, Tong Wang, Haojun Chen, Ziyi Li, Haixia Liu, Xi Huang, Jiuhong Ma2026-07-01
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Lingually Bonded Partial Ceramic Veneer for Restoring an Incisal Defect in a Mandibular Anterior Tooth: A Case Report

Este reporte de caso demuestra que una carilla de disilicato de litio unida lingualmente y mínimamente invasiva es una opción de tratamiento viable y conservadora para restaurar defectos incisales en dientes anteriores mandibulares, combinando con éxito la preservación de la estructura dental con la estabilidad funcional y estética.

Xiangxia Li, Jiarun Li, Yaxiong Yin2026-07-01
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Network structure of daily life difficulties in children with attention- deficit/hyperactivity disorder: a cross-sectional network analysis

Este análisis de red transversal de 1.188 niños con TDAH revela que las deficiencias en la vida diaria exhiben una clara agrupación temporal con rutinas específicas de la mañana y la noche como nodos centrales, mientras demuestra que el estrés parental y el ajuste familiar tienen asociaciones dependientes de la fase con estas dificultades, sugiriendo así la necesidad de intervenciones orientadas al sistema familiar y adaptadas temporalmente.

Ran Wei, Shanshan Ding, Hua Jin, Yiyuan Chen, Hui Zhong, Lei Xu, Tianyu Lei, Kan Ye2026-07-01
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Model construction and validation of Dual-Energy CT multi-parameters combined with clinical indicators for predicting lymph node metastasis in pancreatic ductal adenocarcinoma

Este estudio desarrolló y validó un modelo preoperatorio que combina multiparámetros de TC de doble energía (específicamente la pendiente de atenuación de la fase venosa y la necrosis intratumoral) con los niveles de CA19-9 para predecir eficazmente la metástasis en ganglios linfáticos en el adenocarcinoma ductal pancreático, demostrando una precisión diagnóstica y una utilidad clínica favorables.

HONGJI Zhu, Shuai Ming, Peng Cheng, Wuyang Zhang, Jingyu Li, Bin Wang, Meimei Jiang, Chenglin Zhu, Aiyun Sun, Wei Wei2026-07-01
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Association of the C-reactive Protein–Albumin–Lymphocyte Index With Long-term All-cause Mortality After Percutaneous Coronary Intervention for Acute Coronary Syndrome: A Retrospective Cohort Study

Este estudio de cohorte retrospectivo de 388 pacientes con síndrome coronario agudo sometidos a intervención coronaria percutánea demuestra que un índice de proteína C reactiva-albúmina-linfocito basal más alto está asociado independientemente con una mortalidad por todas las causas a largo plazo significativamente menor, lo que sugiere su utilidad potencial como biomarcador pronóstico para la estratificación del riesgo.

Yuan-Bo Zhang, Chi Chen, Tao Zheng2026-07-01