427 artículos
La epidemiología es la ciencia que rastrea cómo se propagan las enfermedades en nuestras comunidades y busca entender los factores que las impulsan. En Gist.Science, transformamos la investigación de vanguardia en conocimientos accesibles para todos. Cada nuevo prepublicación que aparece en medRxiv dentro de esta categoría es procesado por nuestro equipo, ofreciendo tanto resúmenes técnicos detallados como explicaciones en lenguaje sencillo para que cualquier persona pueda comprender los hallazgos más recientes sin necesidad de un doctorado.
Nuestro objetivo es cerrar la brecha entre la investigación compleja y el público general, asegurando que los avances críticos sobre brotes y prevención lleguen a quienes más los necesitan. A continuación, encontrará la lista actualizada de los últimos artículos en epidemiología seleccionados de medRxiv.
Este estudio evalúa modelos estadísticos para pronosticar la incidencia global de COVID-19 bajo cambios estructurales, demostrando que el rendimiento de los modelos depende críticamente del horizonte temporal y que las líneas base simples, como la deriva, a menudo superan a métodos más complejos en datos de vigilancia epidemiológica no estacionarios.
Este estudio de cohorte estadounidense revela que el consumo frecuente de alcohol en la adolescencia, especialmente cuando se combina con el tabaquismo, tiene un impacto desproporcionadamente mayor en el riesgo de enfermedades cardiovasculares e hipertensión en la edad adulta para los individuos provenientes de entornos familiares con dificultades financieras.
El estudio demuestra que la estrategia más efectiva y duradera para controlar el dengue en ciudades hasta 2050 consiste en combinar las nuevas intervenciones a corto plazo con cambios estructurales permanentes en el desarrollo urbano para eliminar los criaderos de mosquitos, logrando reducciones superiores al 90% en la carga de la enfermedad.
Este estudio integra análisis proteogenómicos en poblaciones del Reino Unido y China para identificar nuevos clusters moleculares y dianas terapéuticas causales que explican la heterogeneidad de la diabetes tipo 2 y apoyan estrategias de prevención y tratamiento de precisión.
Este estudio analiza datos de serología infantil en Inglaterra (2007-2012) mediante un modelo matemático de cinética de anticuerpos para estimar tasas de infección y ataque anuales frente a variantes del norovirus GII.4, revelando tasas de infección más altas que las reportadas por síntomas clínicos, evidencia de inmunidad de impronta y la relación entre la emergencia de nuevas variantes y los picos epidémicos.
Este estudio demuestra que la diversidad de reservorios mamíferos es el predictor más fuerte de la endemicidad de la coccidioidomicosis en el oeste de Estados Unidos, superando a los factores ambientales tradicionales y permitiendo identificar áreas de subnotificación mediante un marco que integra datos ecológicos y epidemiológicos.
Este estudio demuestra que un mayor nivel educativo atenúa la influencia de la predisposición genética al sobrepeso en las mujeres a lo largo de la vida adulta, un efecto protector que no se observa en los hombres.
Este estudio compara biomarcadores de envejecimiento multimodales con firmas proteómicas plasmáticas en la cohorte LBC1936, revelando que, aunque la aceleración del envejecimiento hepático, inmunitario y cardíaco se asocia con un mayor riesgo de mortalidad, biomarcadores como el volumen cerebral total, la función cognitiva y la velocidad al caminar muestran una asociación más fuerte, además de identificar 202 proteínas plasmáticas, destacando GDF15, CST3 y COL18A1, como predictores significativos de mortalidad.
Este estudio presenta un marco analítico integrado de cinco fases que combina aprendizaje automático e inferencia causal para analizar datos sintéticos de violencia de género basados en la Encuesta Demográfica y de Salud de Kenia de 2022, demostrando su viabilidad para identificar predictores clave y evaluar mecanismos causales directos.
Este estudio demuestra que la aparente interferencia entre el VRS y la COVID-19 en datos de vigilancia de EE. UU. no es robusta al ajustar por la propensión compartida a realizarse pruebas, aunque advierte que el método utilizado, al ser conservador, no puede descartar definitivamente la existencia de interferencia biológica real.