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Retrieval-Assisted Instantiation of Natural-Language Optimization Problems

Este artigo apresenta uma estrutura transparente e assistida por recuperação que fundamenta evidências numéricas em linguagem natural em esquemas de otimização estruturados, demonstrando que, embora a recuperação de esquemas seja altamente eficaz, o principal gargalo para automatizar a instanciação de problemas de otimização reside na tarefa subsequente de corresponder com precisão os números extraídos aos seus respectivos campos.

Soroush Vahidi2026-07-27
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Population-Scale Functional Fall-Risk Indicator Assessment in Medicare Annual Wellness Visits Using Conversational AI

Este estudo demonstra que a integração da IA conversacional nas Visitas Anuais de Bem-Estar do Medicare permite uma triagem de risco de queda funcional multidomínio e escalável que identifica eficazmente um substancial "fardo oculto" de alto risco de queda entre idosos que não autorrelatam um histórico de quedas.

Martha L. Buckley, Meenesh Bhimani, Avik Ray, Herprit Mahal, Michelle Voisard, Jonathan D. Agnew2026-07-27
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Spatial Distribution and Determinants of Zero-Dose and Under- Vaccinated Children in Ghana: A Cross-Sectional Analysis of the 2022 Ghana Demographic and Health Survey

Este estudo analisa os dados do Inquérito Demográfico e de Saúde de 2022 de Gana para revelar que as crianças com dose zero e subvacinadas estão desproporcionalmente concentradas nas regiões do Norte e entre populações rurais, menos instruídas e com limitado envolvimento nos cuidados de saúde materna, destacando a necessidade de intervenções geograficamente direcionadas e aconselhamento pré-natal integrado.

Joseph Oteng, Jerdu Bin-eranaa Nuhu, Benjamine Kwasi Amoako, Richard Kwaku Essien, Ernest Kansangabata2026-07-27
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Regional sequence and embedding divergence among five grass OsNAC25-like proteins

Este estudo analisa cinco proteínas do tipo OsNAC25 em gramíneas para demonstrar que, embora a identidade de sequência e a confiança da predição estrutural mostrem consistentemente uma maior conservação no domínio de ligação ao DNA N-terminal em comparação com a região C-terminal, os embeddings de modelos de linguagem de proteínas são significativamente influenciados pela identidade específica do candidato, destacando a sequência do milhete-dedo como uma prioridade para investigação filogenética adicional.

Neil Sumanth2026-07-27
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Inclusive Disaster Risk Reduction for Children with Disabilities in Remote Archipelagic Regions: A Systematic Literature Review

Esta revisão sistemática da literatura sintetiza 78 estudos para revelar que crianças com deficiência em regiões arquipelágicas remotas permanecem desproporcionalmente vulneráveis devido à exclusão do planejamento de Redução de Riscos de Desastres, levando à proposta do Framework IDRR-CDAR para orientar políticas e práticas inclusivas.

MA Muazar Habibi, Jundu Muhammad Mufakkirul Islami2026-07-27
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RareLens: A Quantitative Framework for Identifying Research Funding Disparities in Rare and Autoimmune Diseases Relative to Patient Burden

O artigo apresenta o RareLens, uma estrutura quantitativa de acesso aberto que revela disparidades significativas entre o financiamento de pesquisa do NIH e a carga sobre os pacientes para doenças raras e autoimunes, demonstrando que mais da metade das condições analisadas é subfinanciada em relação ao seu impacto, com a Síndrome da Taquicardia Ortostática Postural (POTS) exibindo a lacuna de financiamento mais severa.

Aditi Kishore¹2026-07-27
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A Specific and sensitive analytical method development and validation for Atorvastatin for pharmaceutical preparation with a green chemistry perspective by high performance liquid chromatography

Este estudo apresenta o desenvolvimento e a validação de um método RP-HPLC-UV rápido, sensível e ambientalmente sustentável para quantificar atorvastatina em formulações farmacêuticas, utilizando uma fase móvel à base de etanol para alcançar eficiência cromatográfica superior e limites de detecção mais baixos em comparação com métodos convencionais.

Md Nazmus Sakib Chowdhury2026-07-27
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BoneNet: A Multimodal Deep Learning Framework with Dual-Modality Explainability for Automated Peri-Implant Bone Loss Detection and Severity Grading

Este estudo introduz o BoneNet, um framework de aprendizado profundo multimodal que integra uma espinha dorsal YOLOv8m com blocos de atenção residual dilatada e fusão de dados tabulares para alcançar detecção automatizada de alta precisão, gradação de severidade e estimativa de profundidade explicável da perda óssea peri-implantar, identificando transparentemente as limitações de desempenho em casos graves.

Muralidhar Billa, Merin Thomas, Vidya M J2026-07-27