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Class-Wide Disproportionate Reporting of Impaired Gastric Emptying Across Nine Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonist Products: A Signal-Detection Analysis of the FDA Adverse Event Reporting System

Questo studio utilizza un'analisi trasparente e riproducibile del sistema di segnalazione degli eventi avversi della FDA per confermare un segnale di segnalazione sproporzionata a livello di classe per lo svuotamento gastrico rallentato in nove prodotti agonisti del recettore GLP-1, con le terapie a base di semaglutide che mostrano i segnali più forti, pur sottolineando che tali risultati riflettono modelli di segnalazione piuttosto che un rischio clinico o una causalità accertata.

Igor Eduardo2026-07-01
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Two Decades of Food Allergen Sensitization in Palestine A Retrospective Analysis of 1,849 Specific-IgE Test Records from a Multi-Branch Diagnostic Laboratory Network, 2004-2026

Questa analisi retrospettiva di 1.849 record di IgE specifiche rivelati da una rete diagnostica palestinese nell'arco di due decenni rivela un carico sostanziale di sensibilizzazione agli allergeni alimentari caratterizzato da un picco nella prima infanzia, una significativa predominanza maschile, un profilo dominato da crostacei e latticini, e un tasso di positività in declino probabilmente guidato dall'espansione dell'accesso ai test.

Ibrahim Salhi, Ansam Mazraawi, Zaina Badran2026-07-01
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A Bibliometric Analysis of the Research Landscape of Frailty in Colorectal Cancer

Questa analisi bibliometrica di 836 pubblicazioni dal 2005 al 2025 rivela una costante espansione della ricerca globale e cinese sulla fragilità nel cancro del colon-retto, evidenziando tendenze chiave quali l'integrazione di valutazioni geriatriche complete, della valutazione della composizione corporea e della preabilitazione nella gestione perioperatoria per migliorare gli esiti dei pazienti.

Mengjin Wang, Jinming Wei, Zichun Xu, Min Wang2026-07-01
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Coronal-Plane Feature Analysis in Automated Breast Ultrasound for Differentiating Benign and Malignant BI-RADS 4 Lesions

Questo studio dimostra che un modello di apprendimento automatico che utilizza specifiche caratteristiche del piano coronale ABUS, come il fenomeno della retrazione e i cambiamenti duttali, raggiunge una performance diagnostica di livello esperto nel differenziare le lesioni mammarie BI-RADS 4 benigne da quelle maligne, offrendo uno strumento riproducibile per migliorare la stratificazione del rischio e ridurre la variabilità diagnostica.

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

Questo studio presenta un modello di deep learning EfficientNet-B4 a stadio singolo, addestrato sul dataset RSNA 2024 LumbarDISC per eseguire simultaneamente la classificazione ordinale multi-label di cinque condizioni degenerative lombari attraverso tutti i livelli discali con spiegabilità Grad-CAM a livello di disco, raggiungendo un'alta sensibilità per la malattia grave in L4–L5 ma un accordo complessivo limitato (QWK 0,22) che preclude l'immediata implementazione clinica senza ulteriore ottimizzazione e validazione esterna.

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)

Questo studio retrospettivo basato su un registro ospedaliero nel sud-ovest dell'Iran (2020–2025) identifica l'*Escherichia coli* come l'uropatogeno predominante con una significativa resistenza antimicrobica ed stabilisce il reflusso vescico-ureterale, le anomalie del tratto urinario, la storia di cateterismo e la stipsi cronica come fattori di rischio indipendenti per le infezioni delle vie urinarie ricorrenti nei bambini sotto i cinque anni.

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

Questo studio di coorte retrospettivo che utilizza il database MIMIC-IV dimostra che un modello di machine learning XGBoost basato sui dati clinici del primo giorno predice efficacemente l'esito avverso composito di mortalità ospedaliera o degenza prolungata in terapia intensiva (>7 giorni) nei pazienti anziani, raggiungendo un AUROC di 0,853 e mantenendo una prestazione elevata anche con una versione semplificata a 10 variabili.

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

Questo studio di coorte retrospettivo su 21.918 adulti cinesi con diabete di tipo 2 dimostra che l'avanzamento degli stadi della sindrome cardiovascolare-renale-metabolica (CKM) è associato indipendentemente a un aumento progressivamente graduato sia della mortalità per tutte le cause che della mortalità cardiovascolare, sottolineando la necessità di strategie di gestione personalizzate in base allo stadio.

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

Questo studio multicentrico ha sviluppato e validato un modello di regressione logistica interpretabile che identifica accuratamente il personale dei centri di endoscopia con elevati carichi di sintomi della sindrome dell'edificio malato, rivelando che la qualità dell'aria sul posto di lavoro, lo stress psicosociale e i sintomi dei colleghi sono i principali fattori contribuenti.

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

Questo caso clinico dimostra che un veneer parziale in disilicato di litio con adesione linguale minimamente invasiva è un'opzione di trattamento valida e conservativa per il ripristino di difetti incisali nei denti anteriori mandibolari, combinando con successo la preservazione della struttura dentale con la stabilità funzionale ed estetica.

Xiangxia Li, Jiarun Li, Yaxiong Yin2026-07-01