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Network Analysis of Depressive Symptoms and Activities of Daily Living Disability in Older Adults with Diabetes: A nationwide population-based study

Utilizando dados de todo o país de 984 adultos chineses mais velhos com diabetes, este estudo emprega análise de rede para identificar o "sentir-se deprimido" como o sintoma central e itens funcionais e afetivos específicos como nós de ponte que impulsionam a coocorrência de sintomas depressivos e incapacidade nas atividades de vida diária, sugerindo que intervenções direcionadas nesses sintomas-chave poderiam mitigar eficazmente a comorbidade.

Dongrui Miao, Jiangyan Dong, Dong Song, Yanxia Guo, Yuqing Zhang, Jiaojiao Zhu, Ran Chen, Yuanling Xu2026-07-01
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The association between pre-pregnancy use of obesity medications and gestational weight gain: a retrospective cohort study

Este estudo de coorte retrospectivo revela que o uso de medicamentos para obesidade antes da gravidez, particularmente nos seis meses anteriores à concepção, está associado a um aumento significativo no risco de ganho de peso gestacional excessivo e de desfechos maternos e neonatais adversos, ressaltando a necessidade de aconselhamento pré-concepcional direcionado e de estratégias de gestão de peso pré-natal.

Helena Piccinini-Vallis, Janet Green, Kristyn Reeves, Megan Campbell2026-07-01
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Substance-Level Disproportionate Reporting of Impaired Gastric Emptying for Five Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists: A Reproducible Signal-Detection Analysis of the FDA Adverse Event Reporting System

Este estudo utiliza uma análise transparente e totalmente reprodutível do Sistema de Relato de Eventos Adversos da FDA para confirmar um sinal significativo de relato desproporcional de esvaziamento gástrico prejudicado em cinco agonistas do receptor de GLP-1, ao mesmo tempo em que esclarece explicitamente que esses achados refletem padrões de relato em vez de incidência clínica ou causalidade estabelecidas.

Igor Eduardo2026-07-01
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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

Este estudo utiliza uma análise transparente e reprodutível do Sistema de Notificação de Eventos Adversos da FDA para confirmar um sinal de notificação desproporcional em toda a classe para esvaziamento gástrico prejudicado em nove produtos agonistas do receptor de GLP-1, com as terapias baseadas em semaglutida apresentando os sinais mais fortes, ao mesmo tempo em que enfatiza que esses achados refletem padrões de notificação em vez de risco clínico ou causalidade estabelecidos.

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

Esta análise retrospectiva de 1.849 registros de IgE específica de uma rede de diagnóstico palestina ao longo de duas décadas revela uma substancial carga de sensibilização a alérgenos alimentares caracterizada por um pico na primeira infância, um predomínio masculino significativo, um perfil dominado por crustáceos e laticínios, e uma taxa de positividade em declínio provavelmente impulsionada pelo acesso expandido a testes.

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

Esta análise bibliométrica de 836 publicações de 2005 a 2025 revela uma expansão constante da pesquisa global e chinesa sobre fragilidade no câncer colorretal, destacando tendências fundamentais como a integração de avaliações geriátricas abrangentes, avaliação da composição corporal e pré-habilitação no manejo perioperatório para melhorar os desfechos dos pacientes.

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

Este estudo demonstra que um modelo de aprendizado de máquina utilizando características específicas do plano coronal do ABUS, tais como o fenômeno de retração e alterações ductais, alcança um desempenho diagnóstico de nível especialista na diferenciação de lesões mamárias BI-RADS 4 benignas de malignas, oferecendo uma ferramenta reprodutível para melhorar a estratificação de risco e reduzir a variabilidade diagnóstica.

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

Este estudo apresenta um modelo de aprendizagem profunda EfficientNet-B4 de estágio único, treinado no conjunto de dados RSNA 2024 LumbarDISC para realizar simultaneamente a classificação ordinal multirrótulo de cinco condições degenerativas lombares em todos os níveis discais com explicabilidade Grad-CAM ao nível do disco, alcançando alta sensibilidade para doença grave em L4–L5, mas concordância geral limitada (QWK 0,22) que impede a implantação clínica imediata sem otimização adicional e validação externa.

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)

Este estudo retrospectivo baseado em registro hospitalar no sudoeste do Irã (2020–2025) identifica a *Escherichia coli* como o uropatógeno predominante com resistência antimicrobiana significativa e estabelece o refluxo vesicoureteral, anormalidades urinárias, histórico de cateterismo e constipação crônica como fatores de risco independentes para infecções do trato urinário recorrentes em crianças com menos de cinco anos.

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

Este estudo de coorte retrospectivo utilizando o banco de dados MIMIC-IV demonstra que um modelo de aprendizado de máquina XGBoost baseado em dados clínicos do primeiro dia prevê de forma eficaz o desfecho adverso composto de mortalidade hospitalar ou permanência prolongada na UTI (>7 dias) em pacientes idosos, alcançando uma AUROC de 0,853 e mantendo um desempenho sólido mesmo com uma versão simplificada de 10 variáveis.

Jingyuan Zhang, Bo Zhang, Huaran Zhang, Xiaoying Xu, Zhiyu Liu, Jinhong Xia2026-07-01