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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
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Network structure of daily life difficulties in children with attention- deficit/hyperactivity disorder: a cross-sectional network analysis

Questa analisi di rete trasversale su 1.188 bambini con ADHD rivela che le compromissioni della vita quotidiana esibiscono un chiaro raggruppamento temporale con specifiche routine mattutine e notturne come nodi centrali, dimostrando al contempo che lo stress genitoriale e l'adattamento familiare presentano associazioni dipendenti dalla fase con tali difficoltà, suggerendo così la necessità di interventi orientati al sistema familiare e temporalmente personalizzati.

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

Questo studio ha sviluppato e validato un modello preoperatorio che combina i multiparametri della TC a doppia energia (nello specifico la pendenza dell'attenuazione nella fase venosa e la necrosi intratumorale) con i livelli di CA19-9 per prevedere efficacemente la metastasi linfonodale nell'adenocarcinoma duttale pancreatico, dimostrando un'accurata precisione diagnostica e un'utilità clinica favorevole.

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

Questo studio di coorte retrospettivo su 388 pazienti con sindrome coronarica acuta sottoposti a intervento coronarico percutaneo dimostra che un indice proteina C-reattiva–albumina–linfociti basale più elevato è indipendentemente associato a una mortalità per tutte le cause a lungo termine significativamente inferiore, suggerendo la sua potenziale utilità come biomarcatore prognostico per la stratificazione del rischio.

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