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

Questo studio introduce ResNet-CLAC, un nuovo framework di deep learning che incorpora l'attenzione multi-scala e la fusione cross-layer a porta (gated cross-layer fusion), il quale raggiunge un'accuratezza allo stato dell'arte nella previsione dell'instabilità microsatellitare da vetrini istologici di cancro gastrointestinale, offrendo un'alternativa economica e interpretabile ai metodi diagnostici tradizionali.

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

Questo studio di coorte con punteggio di propensione appaiato ha rilevato che l'intervento cardiochirurgico postnatale immediato per neonati selezionati con cardiopatie congenite critiche è fattibile e non aumenta i rischi perioperatori rispetto alla chirurgia neonatale convenzionale, riducendo potenzialmente il tasso di riinterventi non pianificati dopo la dimissione.

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

Questo studio dimostra che la gravità delle complicazioni postoperatorie è un fattore determinante dei costi ospedalieri a seguito di un intervento chirurgico per il cancro al colon, con le procedure d'urgenza che comportano spese significativamente più elevate rispetto a quelle elettive in tutti i gradi di complicazione, in particolare per le complicazioni gravi (Grado IV di 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

Questo studio pilota dimostra che un modello di regressione Ridge interpretabile a 30 variabili, addestrato su dati privi di leakage, migliora significativamente l'accuratezza della previsione del peso alla nascita fetale e standardizza le prestazioni tra ecografisti di diversi livelli di esperienza rispetto alla tradizionale formula di 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

Questo studio quasi-sperimentale condotto a Qom, in Iran, dimostra che un programma educativo di terapia cognitivo-comportamentale di otto sessioni ha ridotto significativamente la paura del parto e migliorato le conoscenze e gli atteggiamenti tra le donne incinte rispetto a quelle che hanno ricevuto cure prenatali di 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

Questo articolo propone un nuovo framework per lo screening dell'osteoporosi mediante radiografie convenzionali che combina la divisione a blocchi adattiva guidata dall'entropia, la codifica simbolica ispirata al DNA con caratteristiche CGR/FCGR e un modello di deep learning ibrido HTGCA-Net per raggiungere un'elevata accuratezza sia nei compiti di classificazione binaria che in quelli 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

Questo studio ha sviluppato e validato un modello di machine learning utilizzando cinque parametri clinici facilmente reperibili (NLR, AST, BUN, CysC e concentrazione di PQ plasmatica) che predice accuratamente l'insufficienza renale acuta nei pazienti con avvelenamento da paraquat, dimostrando una prestazione superiore rispetto al tradizionale punteggio SIPP (Severity Index of Paraquat Poisoning).

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

Questo studio retrospettivo su pazienti di cure palliative non oncologiche ricoverati ha riscontrato che il rapporto neutrofili-linfociti all'ammissione e il volume piastrinico medio non erano indipendentemente associati alla presenza o allo stadio delle piaghe da decubito, un risultato nullo attribuito all'effetto confondente delle ferite croniche preesistenti in un contesto basato sull'invio di pazienti e che evidenzia i punteggi di rischio clinico come i principali correlati azionabili.

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

Questo studio controllato non randomizzato ha rilevato che, sebbene una piattaforma di telemedicina per pazienti e caregiver affetti da malattie rare non abbia migliorato significativamente la qualità della vita o la depressione rispetto alle cure in presenza, essa ha aumentato sostanzialmente la soddisfazione per il trattamento e ridotto i costi sanitari, nonostante l'aver affrontato barriere di implementazione tecniche e amministrative.

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

Questo studio retrospettivo su otto pazienti immunocompromessi nella provincia di Jiangxi caratterizza le infezioni da *Candida auris* come occorrenti prevalentemente in individui sottoposti a procedure invasive e con precedente esposizione a antibiotici ad ampio spettro, spesso coesistendo con bacilli Gram-negativi e associate a esiti infausti nonostante il trattamento antifungino.

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