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Estudo liga os componentes da síndrome metabólica ao aumento do risco de insuficiência cardíaca na Appalachia.

Analisando o impacto da depressão na recuperação da cirurgia de CABG.

A ETSEF melhora o diagnóstico usando de forma eficiente os dados médicos limitados.

Um estudo revela que pacientes com COVID-19 têm risco maior de doenças nos rins em comparação com os de influenza.

Um novo método melhora a modelagem de dados em áreas com informações limitadas.

Uma olhada nos algoritmos de ligação de registros e seu impacto na análise de dados.

A pesquisa investiga testes de sangue eficazes para diagnosticar tuberculose, especialmente os casos extrapulmonares.

Analisando a ligação entre mTBI e problemas persistentes de equilíbrio através da neuroimagem.

A pesquisa destaca as características competitivas da cepa ST111 em ambientes de saúde.

Uma abordagem estruturada pra encontrar relações espaciais significativas em diversas áreas.

Estudo revela o papel do microbioma intestinal no desenvolvimento cerebral de bebês prematuros.

Um novo método pra melhorar modelos pequenos de linguagem usando gráficos de conhecimento pra fazer uma análise causal melhor.

Esse artigo fala sobre os benefícios e desafios da inferência causal colaborativa.

Uma nova iniciativa tem como objetivo melhorar o atendimento médico para crianças na Suíça.

CAF-PoNo melhora a análise causal usando flows de normalização, garantindo invertibilidade em relações complexas.

Pesquisas mostram que a fosfomicina é eficaz no tratamento de infecções do trato urinário, mesmo com o aumento da resistência aos medicamentos.

Novo método melhora a precisão da segmentação do disco óptico e da cavidade em imagens de retina.

Um método pra analisar os efeitos do tratamento em pacientes usando dados existentes.

Analisando como traços individuais afetam as respostas a medicamentos através de métodos estatísticos.

Novas pesquisas mostram a importância da escolha da vacina para uma proteção eficaz.

Uma ferramenta para cálculos precisos de tamanho de amostra em ensaios clínicos, levando em conta a não conformidade.

Este artigo fala sobre como lidar com os efeitos do tratamento mesmo com a falta de conformidade dos participantes.

Novos métodos melhoram a privacidade dos dados enquanto mantêm a precisão da análise.

Este estudo analisa as ligações entre CVD e depressão por meio de fatores biológicos.

Redes de Soma-Produto Intervencionais Características melhoram a inferência causal em dados mistos.

O ISLES’24 tem como objetivo melhorar a previsão de danos por derrame usando dados de imagem e clínicos.

Pesquisas mostram como A. baumannii muda pra sobreviver aos tratamentos com antibióticos.

Um estudo sobre o impacto da vacina contra a gripe em crianças em Hong Kong.

Um estudo revela informações sobre a filariose e seu impacto na saúde global.

Um novo método pra avaliar o desempenho de modelos usando validação cruzada aninhada exaustiva.

Este estudo replica descobertas sobre internações por diabetes após a COVID-19 usando dados nacionais.

Explorando os riscos de infecção ligados a cateteres venosos e interações das células imunológicas.

Explorando os impactos da hipercolesterolemia familiar nos resultados da gravidez.

Um estudo sobre infecções respiratórias entre trabalhadores da saúde no Reino Unido durante o inverno de 2022-2023.

Pesquisas confirmam que o nirsevimabe protege muito os bebês de problemas de saúde relacionados ao RSV.

Air-HOLP melhora a triagem de recursos em conjuntos de dados complexos, equilibrando precisão e eficiência.

Um modelo de CNN melhora a precisão do diagnóstico de vaginose bacteriana.

GeoMatching melhora as estimativas de efeito do tratamento considerando a geometria dos dados.

Estudo revela a eficácia de diferentes métodos para parar de fumar na Inglaterra.

Modelos não paramétricos oferecem uma visão sobre relações complexas de dados não normais.