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Development of an automated, reliable, and clinically meaningful artificial intelligence (AI) tool for diagnosing cardiac disease from conventional cardiovascular magnetic resonance (CMR) images

Questo studio presenta un framework di IA di prova di concetto che combina la cura automatizzata dei dati basata su referti con modelli di visione fondativi perfezionati per ottenere una diagnosi multimodale ad alta accuratezza di varie malattie cardiache da immagini di risonanza magnetica cardiovascolare, supportando così i clinici nell'interpretazione di risultati complessi.

Sina Amirrajab, Volker Vehof, Michael Bietenbeck, Nuriye Akyol, Redouane Bouras, Khuraman Isgandarova, Alexandru Zlibut (…)2026-08-26
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An integrative network medicine approach identifies Erlotinib as a repurposed therapeutic candidate for obesity

Questo studio stabilisce un framework di medicina integrativa specifico per tipo cellulare che identifica e valida il farmaco antitumorale riposizionato Erlotinib come potenziale candidato terapeutico per l'obesità, attraverso il targeting di BMP2K per modulare il metabolismo lipidico e l'infiammazione.

Kun Liu, Lei Xiong, Yu-kai Ge, Xue Yu, Ling Liu, Jin-Rui Lv, Shen-Shu Yang, Chun-Hong Dong, Hua-Ping Xie2026-08-26
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Plant-based protein foods consumption and its associated factors among adolescent girls in Northwest Ethiopia: a cross-sectional study

Questo studio trasversale nel nord-ovest dell'Etiopia rivela che solo il 36,94% delle adolescenti consuma alimenti proteici di origine vegetale, con l'impegno quotidiano nella preparazione e la partecipazione alle attività dei club scolastici identificati come significativi predittori positivi di tale consumo.

Fantahun Ayenew Mekonnen, Gashaw Andargie Biks, Telake Azale, Netsanet Worku Mengistu2026-08-26
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Machine learning approach to evaluate the significance of clinical factors and laboratory markers in predicting postpartum hemorrhage

Sebbene questo studio di coorte prospettico abbia identificato associazioni significative tra l'emorragia postpartum e fattori quali i livelli di lattato sierico, la preeclampsia e l'età gestazionale, i modelli di apprendimento automatico valutati hanno dimostrato una scarsa capacità predittiva, indicando la necessità di approcci migliorati per prevedere accuratamente questa condizione.

Firouzeh Forouzandeh, Neda Hashemi, Maryam Kashanian, Nooshin Eshraghi, Mahtab Motevasselian, Tahmineh Ezazi Bojnordi, A (…)2026-08-26
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Clinical data-driven machine learning for predicting molar-incisor hypomineralization and hypomineralized second primary molars

Questo studio dimostra che i modelli di machine learning interpretabili, in particolare LightGBM e XGBoost addestrati su dati clinici e socioeconomici diversificati, possono prevedere efficacemente l'ipomineralizzazione molare-incisiva e i secondi molari decidui ipomineralizzati per supportare la stratificazione del rischio precoce e la cura preventiva.

Orlando Aguirre Guedes, Jordana Aparecida Silva Freire, Ingrid Gabrielle Ribeiro Cruz, Ana Carolina Brito Mendonça, Luca (…)2026-08-26
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A Prediction Model for Anterior Tooth Root Resorption after Premolar Extraction Orthodontics Based on Bone Density and Crowding: A GLMM Approach

Questo studio ha sviluppato e validato un modello lineare misto generalizzato (GLMM) utilizzando la densità dell'osso alveolare e la gravità del affollamento per prevedere efficacemente il rischio di riassorbimento significativo delle radici dei denti anteriori negli adulti sottoposti a ortodonzia con estrazione dei primi premolari, dimostrando un'elevata accuratezza e utilità clinica per la stratificazione del rischio personalizzata.

Yan Yang, Yan Xue, Zelin Wang, Tao Fu, Jianzhao Lv, Shiping Chang, Fang Jin2026-08-26
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The governance gap in certified cancer centers: organisational autonomy between clinical and corporate governance

Questo studio rivela un significativo divario di governance nei centri oncologici certificati in Germania, Austria e Svizzera, dove un'elevata autonomia clinica e di gestione della qualità coesiste con una limitata autonomia finanziaria, suggerendo che la certificazione spinga gli standard clinici ma non riesca a garantire l'indipendenza delle risorse necessaria per una cura sostenibile.

Markus Knott, Alexander Geissler2026-08-26
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Collaborative Reasoning With Multimodal Large Models for Predicting the Risk of Infection With Multidrug-Resistant Organisms

Questo articolo presenta un modello di grandi dimensioni multimodale basato sul ragionamento collaborativo cross-modale tra i dati clinici del paziente e le caratteristiche genomiche/spettrali del patogeno, che supera gli approcci esistenti nella previsione del rischio di infezione da organismi multiresistenti integrando efficacemente fonti di dati asincrone ed eterogenee per consentire un processo decisionale clinico precoce, progressivo e interpretabile.

Yupeng Xie, Weizheng Li, Yin Long, Yanying Yang, Pei Yang2026-08-26
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Training Exposure and Limb-Specific Postural Stability Are Associated With Running-Related Injury History in Recreational Runners: A Cross-Sectional Study

Questo studio trasversale su corridori amatoriali ha rilevato che una maggiore frequenza di allenamento, una più lunga esperienza nella corsa e una minore stabilità posturale dell'arto non dominante sono indipendentemente associate a una storia di infortuni correlati alla corsa, con la stabilità specifica dell'arto che fornisce un valore predittivo oltre le sole variabili di allenamento.

Marta Kubisa, Damian Wiśniewski, Bartosz Machnio, Anna Kupczak, Jakub Domański, Anna Akbas, Przemysław Krakowski2026-08-26
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A Rare Case of Incidental Gastric Hemangioma in the Setting of Non-Cirrhotic Portal Hypertension : A Case Report

Questo caso clinico descrive un raro caso di emangioma cavernoso gastrico scoperto incidentalmente durante uno screening endoscopico per ipertensione portale non cirrotica in un paziente asintomatico, sottolineando l'importanza di una diagnosi accurata per prevenire interventi non necessari.

Kevin Almeida Dos Santos, Sophie Kasmi, Alexander Coukos, Montserrat Fraga, Jeanine Wakim El-Khoury2026-08-26