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本研究利用来自 984 名患有糖尿病的中国老年人的全国性数据，采用网络分析法将“感到抑郁”识别为核心症状，并将特定的功能性和情感性条目识别为驱动抑郁症状与日常生活活动能力障碍共现的桥接节点，这表明针对这些关键症状进行靶向干预可以有效减轻共病。
这项回顾性队列研究表明，孕前使用肥胖药物（尤其是受孕前六个月内使用）与过度妊娠期体重增加以及不良母体和新生儿结局的风险显著增加相关，强调了开展针对性孕前咨询和产前体重管理策略的必要性。
本研究利用对 FDA 不良事件报告系统进行的透明且完全可复现的分析，证实了五种 GLP-1 受体激动剂在胃排空受损方面存在显著的不成比例报告信号，同时明确指出这些发现反映的是报告模式，而非已确定的临床发生率或因果关系。
本研究利用对 FDA 不良事件报告系统（FAERS）进行的透明且可复现的分析，证实了包括九种 GLP-1 受体激动剂产品在内的全类别不成比例报告信号，其中基于司美格列肽的疗法显示出最强的信号，同时强调这些发现反映的是报告模式，而非已确定的临床风险或因果关系。
这项针对巴勒斯坦诊断网络二十年间 1,849 条特异性 IgE 记录的回顾性分析揭示了显著的食物过敏致敏负担，其特征表现为幼儿期达到高峰、男性显著占优、以甲壳类和乳制品为主的谱系，以及由于检测覆盖范围扩大而导致的阳性率下降。
这项针对 2005 年至 2025 年间 836 篇出版物的文献计量学分析揭示了全球及中国在结直肠癌衰弱研究领域稳步扩张的态势，强调了将综合老年评估、身体成分评估以及术前康复整合进围手术期管理中，以改善患者预后的关键趋势。
本研究表明，利用特定 ABUS 冠状面特征（如回缩现象和导管变化）的机器学习模型在区分良性与恶性 BI-RADS 4 类乳腺病变方面达到了专家级的诊断性能，为改善风险分层和减少诊断变异性提供了一种具有可重复性的工具。
本研究提出了一种基于 RSNA 2024 腰椎间盘数据集训练的单阶段 EfficientNet-B4 深度学习模型，旨在同时对所有椎间盘层级的五种腰椎退行性疾病进行多标签序数分类，并具备椎间盘层级的 Grad-CAM 可解释性，该模型在 L4–L5 处的严重疾病检测方面表现出高灵敏度，但由于整体一致性（QWK 0.22）有限，在未经过进一步优化和外部验证的情况下无法立即投入临床应用。
这项在伊朗西南部进行的回顾性医院登记研究（2020–2025年）确定了大肠埃希菌为主要的泌尿道致病菌，并具有显著的抗生素耐药性，同时确立了膀胱输尿管反流、尿路异常、导尿史以及慢性便秘是五岁以下儿童复发性尿路感染的独立危险因素。
这项利用 MIMIC-IV 数据库的回顾性队列研究表明，基于首日临床数据的 XGBoost 机器学习模型能够有效预测老年患者住院死亡或 ICU 住院时间延长（>7 天）这一复合不良结局，其 AUROC 达到 0.853，且在简化为 10 个特征的版本中仍保持了强劲的性能。