Background: Traditional aphasia therapy is often limited by insufficient dosage, a barrier that AI-assisted digital therapies are poised to overcome. However, it remains unclear whether gains on specific tasks translate to functional, real-world communication. This systematic review evaluates the effectiveness of these novel interventions and investigates the potential for a “generalization gap” when compared to conventional treatments for post-stroke aphasia rehabilitation. Methods: Following PRISMA guidelines, we systematically reviewed randomized controlled trials (2010–2024) from six databases. We included studies examining AI-powered digital platforms for adults with chronic post-stroke apha-sia that reported standardized language outcomes. Results: Our analysis of five trials (n = 366) shows that AI-assisted therapies successfully deliver high-dose interventions, leading to significant improvements in trained language skills, including word retrieval (up to 16.4% gain) and auditory comprehension. However, a critical “generalization gap” was consistently identified: these impairment-level gains rarely transferred to functional, real-world communication. Conclusions: AI-assisted digital therapies effectively solve the dosage problem in aphasia care and improve specific linguistic deficits. Their primary limitation is the failure to generalize skills to everyday use. Future platforms must therefore be strategically redesigned to incorporate therapeutic principles that explicitly target the transfer of skills, bridging the gap between clinical improvement and functional communication.

Background/Objectives: Digital twins are emerging as a transformative technology in diabetes management, promising a shift from standardized protocols to highly personalized care. This scoping review aims to systematically map the current landscape of digital twin applications in diabetes, synthesizing evidence on their implementation architectures, analytical models, performance metrics, and clinical integration strategies to identify key trends and critical gaps. Methods: A systematic search was conducted across five electronic databases in accordance with PRISMA-ScR guidelines to identify empirical studies on digital twins for diabetes. Data from the selected articles were extracted to analyze bibliographic characteristics, population data, technological components, performance outcomes, and integration levels. A narrative synthesis was performed to map the evidence. Results: Seventeen studies were included, revealing a rapid increase in publications since 2022, with a notable concentration of research in India. The technological architecture shows a convergence toward machine learning models (e.g., LSTM) powered by data from IoT devices and wearables. Certain interventional studies have reported significant clinical impacts, including HbA1c reductions of up to 1.9% and T2DM remission rates as high as 76.5% in one trial. However, major implementation barriers were identified, including fragmented interoperability standards and low rates of full integration into clinical workflows (35.3%). Conclusions: Digital twins are emerging as powerful tools that show the potential to drive significant clinical outcomes in diabetes care. However, to translate this promise into widespread practice, future efforts must focus on overcoming the critical challenges of standardized interoperability and deep clinical integration. Rigorous, independently validated, long-term trials in diverse populations are essential to confirm these promising findings.

Introducción: El cáncer colorrectal es la tercera neoplasia maligna más incidente en el mundo. Aunque la incidencia y mortalidad ha disminuido en varios países de Latinoamérica durante los últimos años, existen excepciones. Metodología: Se realizó un estudio bibliométrico en Pubmed y Scopus para evaluar el estado de la investigación sobre adenocarcinoma colorrectal en América Latina en los últimos 11 años (enero de 2013- diciembre de 2023). Resultados: Se identificaron 234 artículos en PubMed y 952 en Scopus. El tipo de artículo más abundante en las dos bases de datos fue el Original. Los países con más publicaciones fueron Brasil (n=488), México (n=185) y Colombia (n=87). El artículo más citado hasta la fecha tiene 4 692 citaciones, y fue publicado en 2013 por la revista “Nature Communications” con la participación de un autor de afiliación mexicana. La revista que más publicaciones ha tenido en relación al tema, ha sido “Journal Of Coloproctology”. Conclusiones: A pesar de que ha existido un incremento progresivo entre 2013 y 2023, este análisis bibliométrico indica la necesidad de ampliar la investigación sobre cáncer colorrectal en América Latina.

Objetivo. Analizar la producción científica en el ámbito del dolor en el trabajo de parto en Latinoamérica. Métodos. Se realizó un análisis bibliométrico utilizando las bases de datos PubMed, Scopus y la Biblioteca Virtual en Salud, recopilando artículos publicados desde enero de 2011 hasta diciembre de 2021 e identificando la frecuencia y tipo de publicaciones, la distribución temporal y los principales países contribuyentes. Resultados. Se revisaron 731 artículos científicos relacionados con el dolor en el trabajo de parto. Se hallaron que los artículos originales constituyen la mayoría de las publicaciones en todas las bases de datos consultadas. Brasil, Colombia y Chile emergen como los principales contribuyentes en la región. La distribución temporal de las publicaciones muestra fluctuaciones, con un incremento significativo en 2019. Conclusiones. La investigación sobre este tema es limitada en toda la región, lo que resalta la necesidad de promover una mayor colaboración y financiamiento para abordar esta problemática de manera más amplia y equitativa.