Maiorca wheat malt: A comprehensive analysis of physicochemical properties, volatile compounds, and sensory evaluation in brewing process and final product quality

This study explores the potential of Maiorca wheat malt as an alternative ingredient in beer production, investigating its impact on the brewing process and beer quality at different recipe contents (50 %, 75 %, 100 %). The study encompasses a comprehensive analysis of key malt parameters, revealing Maiorca malt's positive influence on maltose, glucose, filterability, extract, free amino nitrogen, and fermentability. Notably, the malt exhibited heightened levels of α-amylase and β-amylase enzymes compared to conventional commercial malt. Furthermore, the analysis of aroma compounds and subsequent sensory evaluations unveiled a significant correlation between the proportion of Maiorca malt in the formulation and intensified estery, fruity, malty, honey, complemented by a reduction in attributes such as aromatic compounds, phenolic, yeasty, sulfury, oxidized, and solvent-like odors. This research underscores the favorable contribution of Maiorca wheat malt to enhancing both the brewing process and final beer quality, highlighting its potential as an innovative ingredient in brewing practices

CT radiomics-based machine learning classification of atypical cartilaginous tumours and appendicular chondrosarcomas

Background Clinical management ranges from surveillance or curettage to wide resection for atypical to higher-grade cartilaginous tumours, respectively. Our aim was to investigate the performance of computed tomography (CT) radiomics-based machine learning for classification of atypical cartilaginous tumours and higher-grade chondrosarcomas of long bones. Methods One-hundred-twenty patients with histology-proven lesions were retrospectively included. The training cohort consisted of 84 CT scans from centre 1 (n=55 G1 or atypical cartilaginous tumours; n=29 G2-G4 chondrosarcomas). The external test cohort consisted of the CT component of 36 positron emission tomography-CT scans from centre 2 (n=16 G1 or atypical cartilaginous tumours; n=20 G2-G4 chondrosarcomas). Bidimensional segmentation was performed on preoperative CT. Radiomic features were extracted. After dimensionality reduction and class balancing in centre 1, the performance of a machine-learning classifier (LogitBoost) was assessed on the training cohort using 10-fold cross-validation and on the external test cohort. In centre 2, its performance was compared with preoperative biopsy and an experienced radiologist using McNemar's test. Findings The classifier had 81% (AUC=0.89) and 75% (AUC=0.78) accuracy in identifying the lesions in the training and external test cohorts, respectively. Specifically, its accuracy in classifying atypical cartilaginous tumours and higher-grade chondrosarcomas was 84% and 78% in the training cohort, and 81% and 70% in the external test cohort, respectively. Preoperative biopsy had 64% (AUC=0.66) accuracy (p=0.29). The radiologist had 81% accuracy (p=0.75). Interpretation Machine learning showed good accuracy in classifying atypical and higher-grade cartilaginous tumours of long bones based on preoperative CT radiomic features

Teoria, tecnica e didattica della pallacanestro in carrozzina

Le capacità prestative degli individui, siano essi normodotati o con disabilità, è risaputo, migliorano notevolmente con l’aumentare del loro stato di salute psicofisico (Battaglia e coll. 2013). Un organismo stressato da una condizione patologica cronica necessità di svolgere un’attività fisica adattata allo stato di salute che lo caratterizza, poiché senza di essa finirebbe per perdere il senso più concreto dell'esistenza: “il movimento”. Il punto centrale non è dunque l'attività fisica di per sé o il tempo impiegato per svolgerla, ma piuttosto riguarda le modalità con le quali la si svolge. La scienza del movimento guarda all'individuo e alla sua complessità attraverso una valutazione articolata di tutti i livelli che ne caratterizzano le capacità vitali e le funzioni, in una dimensione multidimensionale. L’allenamento viene visto, oggi, come “un processo pedagogico - educativo complesso, che si concretizza con l’organizzazione dell’esercizio fisico ripetuto in quantità ed intensità tali da produrre carichi progressivamente crescenti, che stimolino i processi fisiologici di supercompensazione e migliorino le capacità fisiche, psichiche, tecniche e tattiche dell’atleta al fine di esaltarne e consolidarne il rendimento in gara” (C. Vittori, 1969). Il fine dell’allenamento è dunque l’incremento delle capacità di prestazione e la stabilizzazione di tali miglioramenti attraverso una corretta somministrazione di mezzi e metodi di allenamento. Con l’avvento della tecnologia moderna, studiare le prestazioni di un atleta è diventato ormai un’attività molto frequente nel mondo sportivo. Attraverso l’analisi degli adattamenti fisiologici e dei cambiamenti di prestazione indotti dall’allenamento la metodologia di allenamento si va sempre più perfezionando, individualizzando e specializzando in base al modello prestativo dello sport e alle qualità morfo-funzionali di ogni singolo atleta. Lo Sport, in questo senso, può pertanto essere considerato un’attività importante per il benessere personale dell’individuo. Se lo sport occupa un posto di rilievo nella vita di un soggetto normodotato, è da considerarsi fondamentale e imprescindibile nella vita di un soggetto diversamente abile. Generalmente soggetti con disabilità specifiche, derivanti da paralisi cerebrale e spina bifida, e soggetti con lesioni midollari mostrano una riduzione della capacità vitale/prestativa (Berlowitz et al. 2016) e una riduzione degli scambi interpersonali (Hutzler et al. 2013; Scelza et al. 2005). L'attività sportiva è fortemente incoraggiata in soggetti giovani con disabilità fisica, per aiutarli a superare le paure psicologiche, spesso associate alla loro disabilità (Hutzler et al. 2013; Scelza et al. 2005; Tasiemski et al. 2004), ma agisce anche a livello fisiologico migliorando le funzioni vitali (Sherrill, C., & Hutzler, Y. 2008, Cavedon, V et al. 2015). Già nel secondo dopoguerra attività sportive come la pallacanestro in carrozzina venivano utilizzate dal neurologo inglese sir. Ludwig Guttmann come terapia riabilitativa per i reduci di guerra. Le discipline sportive che gradualmente emergevano erano quelle che disponevano di alcuni fattori indispensabili per la pratica di esse, come impianti adeguati e accessibili, numero minimo di utenti ed eventuali disponibilità di ausili. Questa era una delle ragioni che costringeva la pratica solamente nei centri di riabilitazione, i quali disponevano di palestre accessibili, attrezzi, piscine o spazi adeguati. Come in Inghilterra, anche in Italia la pallacanestro in carrozzina è stata utilizzata, presso il Centro Paraplegici di Ostia dell’INAIL, come terapia riabilitativa per i reduci della Seconda guerra mondiale. La pallacanestro in carrozzina è uno sport di situazione caratterizzato da fondamentali tecnico-tattici individuali e di squadra complessi (Open-Skill), ovvero una disciplina sportiva nella quale non è possibile predeterminare le azioni che si verificheranno. Le situazioni di gioco, infatti, mutano continuamente in base al livello degli atleti e delle caratteristiche del modello di prestazione. In Italia, la tutela della salute degli atleti con disabilità è sancita dal Decreto Ministeriale (D.M.) 4 marzo 1993, che conferisce al Comitato Italiano Paralimpico (CIP) il compito di raggruppare e qualificare a livello agonistico le attività sportive sulla base dell’impegno muscolare e cardiorespiratorio in: - attività ad impegno muscolare e cardiorespiratorio lieve-moderato (Gruppo A) - attività ad impegno muscolare e cardiorespiratorio elevato (Gruppo B). Nel 2017 il Comitato Organizzativo Cardiologico per l’idoneità allo Sport (COCIS) riporta, nella quinta edizione dei “Protocolli cardiologici per il giudizio di idoneità allo sport agonistico”, la pallacanestro in carrozzina tra gli sport ad impegno muscolare e cardiorespiratorio elevato di tipo misto (Gruppo B) caratterizzata da rapidi incrementi (vicino a valori massimali) e decrementi di FC (frequenza cardiaca) e GC (gittata cardiaca). Dal punto di vista bioenergetico la pallacanestro in carrozzina, in quanto sport con palla tipo intermittente, può essere classificata come un’attività sportiva con fasi aerobico-anaerobiche alternate. Tali caratteristiche ci aiutano a comprendere quanto l’adattamento e la pratica di tale tipologia di sport possa essere rilevante dal punto di vista fisiologico, con conseguenze differenti in base alla tipologia di disabilità. In caso di atleti con disabilità locomotoria praticanti pallacanestro in carrozzina sono stati rilevati sul campo valori di VO2 (consumo di ossigeno) medio corrispondenti ad intensità medie del VO2picco e valori massimi di VO2 e FC simili a quelli osservati in laboratorio. Da queste considerazioni appare evidente come un allenamento costante di elevata intensità (intorno all’80% del VO2picco) e spesa energetica sia in grado di determinare in atleti paralimpici, che praticano un’attività sportiva in postura seduta, incrementi del VO2picco, della capacità lattacida, della forza muscolare e del volume di scarica sistolica, con miglioramenti della composizione corporea (COCIS 2017)

How the COVID-19 Pandemic Affected Attendance at a Tertiary Orthopedic Center Emergency Department: A Comparison between the First and Second Waves

Italy was the first European country to face the SARS-CoV-2 virus (COVID-19) pandemic in 2020. The country quickly implemented strategies to contain contagions and re-organize medical resources. We evaluated the COVID-19 effects on the activity of a tertiary-level orthopedic emergency department (ED) during the first and second pandemic waves. We retrospectively collected and compared clinical radiological data of ED admissions during four periods: period A, first pandemic wave; period B, second pandemic wave; period C, three months before the COVID-19 outbreak; period D, same timeframe of the first wave but in 2019. During period A, we found a reduction in ED admissions (−68.2% and −59.9% compared with periods D and C) and a decrease in white codes (non-urgent) (−7.5%) compared with pre-pandemic periods, with a slight increase for all other codes: +6.3% green (urgent, not critical), +0.8% yellow (moderately critical) and +0.3% red (highly urgent, risk of death). We observed an increased rate of fracture diagnosis in period A: +14.9% and +13.3% compared with periods D and C. Our study shows that the COVID-19 pandemic caused a drastic change in the ED patient flow and clinical radiological activity, with a marked reduction in admissions and an increased rate of more severe triage codes and diagnosed fractures

Diagnostic Performance in Differentiating COVID-19 from Other Viral Pneumonias on CT Imaging: Multi-Reader Analysis Compared with an Artificial Intelligence-Based Model

Growing evidence suggests that artificial intelligence tools could help radiologists in differentiating COVID-19 pneumonia from other types of viral (non-COVID-19) pneumonia. To test this hypothesis, an R-AI classifier capable of discriminating between COVID-19 and non-COVID-19 pneumonia was developed using CT chest scans of 1031 patients with positive swab for SARS-CoV-2 (n = 647) and other respiratory viruses (n = 384). The model was trained with 811 CT scans, while 220 CT scans (n = 151 COVID-19; n = 69 non-COVID-19) were used for independent validation. Four readers were enrolled to blindly evaluate the validation dataset using the CO-RADS score. A pandemic-like high suspicion scenario (CO-RADS 3 considered as COVID-19) and a low suspicion scenario (CO-RADS 3 considered as non-COVID-19) were simulated. Inter-reader agreement and performance metrics were calculated for human readers and R-AI classifier. The readers showed good agreement in assigning CO-RADS score (Gwet’s AC2 = 0.71, p < 0.001). Considering human performance, accuracy = 78% and accuracy = 74% were obtained in the high and low suspicion scenarios, respectively, while the AI classifier achieved accuracy = 79% in distinguishing COVID-19 from non-COVID-19 pneumonia on the independent validation dataset. The R-AI classifier performance was equivalent or superior to human readers in all comparisons. Therefore, a R-AI classifier may support human readers in the difficult task of distinguishing COVID-19 from other types of viral pneumonia on CT imaging