Epidemiologia&Prevenzione
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L’attuale crisi globale, un intreccio pericoloso di conflitti armati, dipendenza energetica e collasso climatico in accelerazione, mette a dura prova non solo la nostra stabilità emotiva, ma anche la bussola etica dell’epidemiologia e della sanità pubblica. Quando le emergenze geopolitiche sembrano giustificare deroghe agli impegni ambientali, la comunità scientifica ha il dovere di ricordare una verità scomoda: non c’è salute in un pianeta in fiamme; il futuro energetico è impensabile senza le fonti rinnovabili; né può esserci transizione ecologica senza una cultura e una pratica della pace.


Il 14 aprile 2026, in occasione della riunione conclusiva del progetto Sistema di monitoraggio dello stato di salute e dell'assistenza sanitaria alla popolazione immigrata dell’INMP, è stata presentata la nuova piattaforma contenente i dati del monitoraggio della salute della popolazione immigrata residente nel territorio italiano; i dati sono stati raccolti da otto regioni e due province autonome, con una copertura del 72% della popolazione straniera, nel periodo 2016-2024. 


I flussi migratori stanno modificando il quadro epidemiologico delle patologie croniche in Europa. Sebbene l’etnia sia un determinante noto dell’impatto del diabete, le evidenze sulla prevalenza del diabete, sui percorsi di cura e sulla mortalità tra i vari sottogruppi della popolazione con background migratorio sono ancora limitate. Gli autori di questo articolo contribuiscono a colmare questa lacuna.


Lo screening del tumore della prostata rappresenta uno dei casi più complessi e controversi nella storia della prevenzione oncologica. Nel corso degli ultimi trent’anni, è stato definito una promessa, un errore, una necessità, un rischio. Oggi potremmo definirlo un’araba fenice: periodicamente messo in discussione, talvolta considerato superato, eppure capace di rinascere grazie all’evoluzione delle evidenze scientifiche e delle tecnologie diagnostiche. 


L’ATS di Milano ha addestrato una rete neurale LSTM per predire la codifica accurata di topografia e morfologia dei casi di tumore raccolti dal Registro tumori di Milano. È stata valutata l’accuratezza di questo strumento di intelligenza artificiale, che può offrire nuove opportunità di automatizzazione del processo di codifica, attualmente svolto a livello manuale tramite un iter complesso e che richiede tempi lunghi.


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