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Beyond Binary Recurrence: ICD Therapy Burden Reduction as a Marker of Success of Catheter Ablation for Ventricular Tachycardia in Ischemic Heart Disease; and the Association of Scar Metrics with Arrhythmia Recurrence

Em pacientes com cardiomiopatia isquêmica submetidos à ablação de taquicardia ventricular, uma maior carga de cicatriz e uma fração de ejeção mais baixa predizem a recorrência, contudo o procedimento reduz significativamente a carga de terapia de CDI mesmo naqueles com recorrência, sugerindo que a redução da carga de arritmia é um marcador de sucesso clínico mais abrangente do que a ausência de recorrência isoladamente.

Ahmed Almarzuqi, Mina Garas, Eileen Ju, Ahmed T. Moustafa, Allan Skanes, Lorne Gula, Peter Leong-Sit, Danielle Prestia (…)2026-07-08
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Subtype-specific benefit of adjuvant chemotherapy in non-metastatic muscle-invasive bladder cancer with histologic variants: a four-endpoint, subtype-stratified analysis

Este estudo demonstra que, embora a quimioterapia adjuvante melhore significativamente a sobrevida em todos os desfechos no câncer de bexiga invasivo de músculo não metastático, o impacto prognóstico das variantes histológicas é impulsionado primariamente pela diferenciação sarcomatoide e escamosa ao longo do eixo metastático, com respostas distintas específicas de subtipo variando de quimioresistência em variantes escamosas a benefícios marcantes na sobrevida livre de recorrência em variantes plasmocitoides.

Young Hwii Ko, Jungmin Jo, Hyun Suk Yoon, Myung Soo Kim, Hoyoung Ryu, Jung Hyun Shin, Tae Young Shin, Sanghui Park, Hyo (…)2026-07-08
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Risk Factors for Prognosis in Intracranial Tuberculosis Patients Based on Contrast-Enhanced MRI

Este estudo identifica a idade, o infarto cerebral agudo e a hidrocefalia como preditores independentes de um mau prognóstico a longo prazo em pacientes com tuberculose intracraniana, demonstrando que a RM com contraste é uma ferramenta crítica para a avaliação precoce de risco e o manejo clínico.

Yi-Jing Wang, Xiao-Wei Qiu, An-Long Wang, Ya-Nan Hu, Wen-Qing Li, Xiao-Shan Huang2026-07-08
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3DAS: A Score to Evaluate the Fidelity of STL and Printed 3D Models: A Pilot Study

Este estudo piloto introduz e valida o 3-Dimensional Accuracy Score (3DAS), uma nova métrica composta para avaliar a fidelidade anatômica de modelos impressos em 3D e arquivos STL, revelando que a qualidade da segmentação durante a conversão de DICOM para STL é a principal fonte de erro e destacando a necessidade de verificação padronizada em fluxos de trabalho odontológicos terceirizados.

David Pastorino, Aleix Solà, Catalin Caliniuc, Costa Nikolopoulos, Luc Vrielinck, Carlos Aparicio2026-07-08
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Artificial Intelligence for ICU Mortality Prediction:Comparative Machine Learning Models and the Role of Surgical Patients

Este estudo retrospectivo unicêntrico de 769 admissões em UTI demonstra que modelos de floresta aleatória alcançam uma predição de mortalidade superior (AUC 0,91) em comparação com outras abordagens de aprendizado de máquina, ao mesmo tempo em que identificam o status cirúrgico, sepse e marcadores de gravidade aguda como preditores clinicamente informativos fundamentais.

MEHMET TARIK BARAN, Mehmet KABAK, Barış Çil2026-07-08
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Onset Timing and Prognostic Value of Retinopathy of Prematurity Across Gestational Age Strata

Este estudo de coorte retrospectivo de 5.727 bebês prematuros na China demonstra que a idade pós-menstrual no primeiro diagnóstico de retinopatia da prematuridade é um marcador prognóstico independente para a gravidade da doença e para a carga de retratamento, com o grupo de idade gestacional extremamente baixa (<25 semanas) enfrentando riscos significativamente maiores e uma necessidade desproporcional de múltiplas intervenções, apoiando, assim, a adoção de cronogramas de triagem estratificados por idade gestacional.

Jianxun Wang, Songfu Feng, Jing Li, Xiaohe Lu2026-07-08
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Development and External Validation of an Interpretable Machine-Learning Model for Predicting Synchronous Distant Metastasis in Invasive Bladder Cancer: A SEER Population-Based Study

Este estudo desenvolveu e validou externamente um modelo de aprendizado de máquina interpretável utilizando apenas variáveis clínicas disponíveis no diagnóstico para prever com precisão metástase distante sincrônica no câncer de bexiga invasivo, demonstrando desempenho superior ao estadiamento TNM tradicional e oferecendo uma ferramenta online de acesso gratuito para avaliação de risco individualizada pré-tratamento.

Xiongwu Peng, Lingxing Duan, Xiongbing Lu2026-07-08
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The application of blood serum ATR-FTIR spectroscopy for the identification of Colorectal cancer

Este estudo demonstra que a espectroscopia ATR-FTIR combinada com a análise de aprendizado de máquina de soro sanguíneo pode distinguir eficazmente pacientes com câncer colorretal de controles saudáveis com alta acurácia (90,9%), sensibilidade (88,9%) e especificidade (92,9%), oferecendo uma ferramenta diagnóstica minimamente invasiva promissora.

wanli yang, nan pang, jia shi, wei zhang, Jin Han, ao song, Chao yang, Jun Leng, Degao Zhang2026-07-08
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Measuring What Future Physicians Know About Contraception: Development and Validation of the Clinical Contraceptive Knowledge Test (CCKT) in Vietnam Using Item Response Theory

Este estudo desenvolveu e validou o Teste de Conhecimento Clínico sobre Contracepção de 18 itens (CCKT-18) utilizando a Teoria de Resposta ao Item entre estudantes de medicina vietnamitas, demonstrando ser um instrumento robusto, unidimensional e preciso para avaliar o conhecimento contraceptivo e orientar melhorias curriculares.

Nguyen Dinh Ky, Nguyen Quynh Anh, Nguyen Ngoc Minh, Pham The Lam, Do Hoa Cham, To Khanh Linh, Nguyen Dang Linh Chi, Pham (…)2026-07-08
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Time to metastasis predicts prognosis and improves the Bellmunt score in metastatic urothelial carcinoma

Este estudo retrospectivo multicêntrico demonstra que o tempo para metástase (TTM) é um fator prognóstico independente no carcinoma urotelial metastático e que sua incorporação ao escore de Bellmunt melhora significativamente a precisão da estratificação de risco e a utilidade clínica.

Tomoya Hatayama, Keisuke Goto, Yoshinori Nakano, Ryoken Yamanaka, Hiroyuki Shikuma, Shinsaku Tasaka, Naofumi Nomura, Yuk (…)2026-07-08