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Questo studio prospettico multicentrico dimostra che, sebbene i risultati dell'ecografia polmonare non differenzino la BPCO, specifici pattern di POCUS cardiaca (vista parasternale scarsa e vista sottocostale preservata) combinati con fattori clinici identificano accuratamente la BPCO, raggiungendo un AUC di 0,94 e un elevato valore predittivo negativo.
Questo studio trasversale condotto su 495 anziani residenti nella comunità negli Emirati Arabi Uniti rivela una prevalenza del rischio di sarcopenia del 29,7%, identificando la scarsa performance fisica, il deterioramento cognitivo e uno stato nutrizionale inadeguato come principali predittori indipendenti, sottolineando al contempo la necessità di uno screening geriatrico e di interventi completi.
Questo studio retrospettivo su 102 pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule in stadio localmente avanzato trattati con chemio-radioterapia definitiva ha rilevato che un basso indice prognostico nutrizionale pretrattamento (PNI ≤ 43,5) è un predittore indipendente di una peggiore sopravvivenza libera da progressione e globale, mentre altri marcatori immuno-nutrizionali come NLR e PLR non hanno mostrato alcuna associazione significativa.
Questo studio di Dubai Health dimostra che il coinvolgimento precoce dei dipendenti nella trasformazione del sistema sanitario migliora significativamente il loro senso di appartenenza e riduce la territorialità, sebbene non influenzi significativamente l'autoefficacia, l'autoidentità o la responsabilità.
Questo caso clinico descrive un paziente con cancro del colon-retto positivo per la fusione NTRK1 che ha avuto una risposta di breve durata al larotrectinib, evidenziando la necessità di ulteriori indagini sui meccanismi di resistenza, come le mutazioni secondarie o l'attivazione di vie alternative, per guidare le successive strategie terapeutiche.
Questo studio dimostra che combinare l'ecografia Doppler colore con la misurazione della pressione intravascolare per la puntura della vena femorale migliora significativamente i tassi di successo, riduce i tempi della procedura e abbassa i rischi di complicazioni rispetto alle tecniche convenzionali.
Questo studio ha sviluppato e validato internamente un framework di machine learning basato sulla radiomica interpretabile, specificamente un modello XGBoost, che raggiunge un'elevata accuratezza nella previsione non invasiva dello stato delle strutture linfoidi terziarie nei pazienti con adenocarcinoma duttale pancreatico, offrendo una strategia promettente per il fenotipizzazione immunitaria e la stratificazione dei pazienti.
Questo studio dimostra che le valutazioni formative multi-fonte attraverso i domini cognitivo, procedurale e comunicativo forniscono una validità incrementale significativa nella previsione della performance negli esami di diagnostica medica degli studenti universitari, supportando così la progettazione di sistemi di valutazione programmatica multidominio e sottolineando al contempo i limiti dei compiti teorici dovuti agli effetti soffitto.
Questo studio dimostra che un modello di IA completamente automatizzato per l'analisi della composizione corporea a livello L3 predice efficacemente sia le complicazioni chirurgiche a breve termine che gli esiti di sopravvivenza a lungo termine nei pazienti sottoposti a pancreatectomia, identificando la sarcopenia e la miosteatosi come indicatori critici per la stratificazione del rischio e il processo decisionale clinico personalizzato.
Questo studio ha sviluppato e valutato un modello di rete neurale convoluzionale addestrato su immagini TC senza contrasto che ha raggiunto un'elevata accuratezza (94,6%) ed un'eccellente performance discriminativa nel differenziare calcoli ureterali distali, calcificazioni vascolari e casi normali per assistere i radiologi nel processo decisionale clinico.