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

Cette étude introduit ResNet-CLAC, un nouveau cadre d'apprentissage profond incorporant une attention multi-échelle et une fusion croisée à porte, qui atteint une précision de l'état de l'art dans la prédiction de l'instabilité microsatellitaire à partir de lames d'histologie de cancer gastro-intestinal, offrant ainsi une alternative rentable et interprétable aux méthodes de diagnostic traditionnelles.

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

Cette étude de cohorte par appariement sur score de propension a révélé que la chirurgie cardiaque néonatale immédiate pour une sélection de nouveau-nés présentant une cardiopathie congénitale critique est réalisable et n'augmente pas les risques périopératoires par rapport à la chirurgie néonatale conventionnelle, tout en réduisant potentiellement le taux de réinterventions imprévues après la sortie de l'hôpital.

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

Cette étude démontre que la gravité des complications postopératoires est un moteur majeur des coûts hospitaliers après une chirurgie du cancer du côlon, les procédures d'urgence engendrant des dépenses nettement plus élevées que les procédures électives pour tous les grades de complications, particulièrement pour les complications sévères (grade IV de la classification 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

Cette étude pilote démontre qu'un modèle de régression de Ridge interprétable à 30 variables, entraîné sur des données exemptes de fuites, améliore significativement la précision de la prédiction du poids de naissance fœtal et standardise la performance entre les échographistes de différents niveaux d'expérience par rapport à la formule traditionnelle 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

Cette étude quasi expérimentale menée à Qom, en Iran, démontre qu'un programme éducatif de thérapie cognitivo-comportementale de huit séances a significativement réduit la peur de l'accouchement et amélioré les connaissances et les attitudes chez les femmes enceintes par rapport à celles recevant des soins prénatals de routine.

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

Cet article propose un nouveau cadre pour le dépistage de l'ostéoporose à l'aide de radiographies standards qui combine une division par blocs adaptative guidée par l'entropie, un codage symbolique inspiré de l'ADN avec des caractéristiques CGR/FCGR, et un modèle d'apprentissage profond hybride HTGCA-Net afin d'atteindre une grande précision dans les tâches de classification binaire et multiclasse.

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

Cette étude a développé et validé un modèle d'apprentissage automatique utilisant cinq paramètres cliniques facilement disponibles (NLR, AST, BUN, CysC et la concentration plasmatique de PQ) qui prédit avec précision l'insuffisance rénale aiguë chez les patients victimes d'un empoisonnement au paraquat, démontrant une performance supérieure par rapport au score traditionnel du Severity Index of Paraquat Poisoning (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

Cette étude rétrospective portant sur des patients hospitalisés en soins palliatifs non oncologiques a révélé que le rapport neutrophiles-lymphocytes à l'admission et le volume plaquettaire moyen n'étaient pas associés de manière indépendante à la présence ou au stade d'escarres, un résultat nul attribué à l'effet de confusion des plaies chroniques préexistantes dans un contexte de recours thérapeutique, et soulignant les scores de risque clinique comme les principaux corrélats exploitables.

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

Cette étude contrôlée non randomisée a révélé que, bien qu'une plateforme de télémédecine destinée aux patients et aux proches de maladies rares n'ait pas amélioré de manière significative la qualité de vie ou la dépression par rapport aux soins en personne, elle a considérablement augmenté la satisfaction thérapeutique et réduit les coûts de santé, malgré des barrières de mise en œuvre techniques et administratives.

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

Cette étude rétrospective de huit patients immunodéprimés dans la province du Jiangxi caractérise les infections à *Candida auris* comme survenant principalement chez des individus ayant subi des procédures invasives et une exposition préalable aux antibiotiques à large spectre, coïncidant souvent avec des bacilles Gram négatif et étant associées à des issues défavorables malgré le traitement antifongique.

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