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An Unusual Left-Sided Chilaiditi Sign: An Incidental Radiological Finding
本文报告了一例61岁女性患者出现的罕见左侧奇拉迪蒂征（Chilaiditi sign）偶然性、无症状病例，强调识别这一放射学发现对于避免误诊和不必要的干预至关重要。
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8364 篇论文
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Serial Patient Data Can Mislead Predictive AI When Futures Are Ambiguous
本研究表明，当患者病史向冲突的未来分支时，将序列临床数据纳入医学人工智能模型可能会产生误导，因此主张使用预测分支比（PBR）来识别模糊病例，并确保仅在可比病史能可靠地指向单一结果时才进行预测。
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Alzheimer disease risk estimates lose clinical calibration across study phases despite useful patient ranking
尽管阿尔茨海默病风险模型在不同研究阶段仍能保持有效的患者排序，但其绝对概率估计存在显著的校准漂移，因此当招募或测量实践发生变化时，必须对概率尺度进行重新验证。
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Information, Not AI Model Sophistication, Limits Resolution of Disease Progression in COPDGene
这项针对 COPDGene 队列的研究表明，对 COPD 疾病进展的分辨率受限，主要是由于现有数据的有效信息量有限，而非模型复杂度的限制，因为尽管患者匹配的分子信息未能增强整体层面的群体预测能力，但仅在区分个体轨迹方面产生了微小且可重复的改进。
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Prediction Error Masquerades as Individual Treatment Response: A Placebo-Controlled Falsification Study in Pooled ALS Trials
本研究表明，在肌萎缩侧索硬化症（ALS）临床试验中，通过数字孪生或合成对照组来识别个体治疗反应所使用的预后残差，很大程度上反映的是预测误差而非真实的治疗效应，因为在安慰剂患者中也观察到了相似的“响应者”和“受损”率，这强调了在将此类残差解释为经过验证的个体获益之前，建立经安慰剂校准的假阳性对照控制的至关重要性。
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The Relationship Between Improper Sitting Posture and Mental Health in Office Workers: The Mediating Effect of Musculoskeletal Pain
这项针对500名办公室人员的研究表明，不当的坐姿通过增加肌肉骨骼疼痛间接损害心理健康，这表明有效的干预措施应将心理支持与针对姿势和肌肉失衡的物理矫正治疗相结合。
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Mother Infant Bonding Among Mothers in the Postpartum Period
这项针对产后6周母亲进行的横断面研究发现，尽管绝大多数母亲表现出正常的母婴纽带，但这种依恋质量受到家庭支持、怀孕计划和母乳喂养实践等因素的显著影响，凸显了进行常规评估和针对性干预的必要性。
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The Role of the Lean Six Sigma Methodology in Improving the Performance of Malnutrition Treatment Centers in Hospitals in Sana’a Governorate: A Field Study
这项针对也门萨那六家公立医院108名受访者的实地研究表明，精益六西格玛方法论显著提升了治疗性喂养中心（TFC）的绩效，其中技术与信息系统以及DMAIC循环是主要的预测驱动因素，使严重急性营养不良入院病例达到了4.5–4.7西格玛的运营水平。
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Rural-Urban Differences and Associated Socio-economic Factors in Menstrual Hygiene Practices among Adolescent Girls: A Comparative Study in XXX
这项在纳辛迪县（Narsingdi District）进行的比较研究表明，虽然城市青春期女性在月经卫生实践方面普遍优于农村同龄女性，但社会经济阶层是卫生巾使用和卫生频率最强的独立预测因子，这强调了通过针对性干预措施来解决结构性不平等问题的紧迫性。
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AI as a Biological Primitive: Optimal Intervention Inversion in Paediatric Glioma Using a Simulated Tumour Primitive
这项回顾性研究利用针对小儿胶质瘤数据的人工智能驱动逆向建模方法，旨在证明致命性的肿瘤轨迹——特别是中线部位仅进行活检的情况——可以通过优化的手术减瘤和化疗时机得到显著的转向，而进展型轨迹则对这些干预措施基本无反应。