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L'epidemiologia studia come le malattie si diffondono nelle popolazioni e quali fattori influenzano la salute pubblica. Questo campo è fondamentale per capire i focolai, prevenire epidemie e guidare le decisioni sanitarie che ci riguardano tutti, trasformando dati complessi in azioni concrete per la comunità.

Su Gist.Science, selezioniamo ogni nuovo preprint pubblicato su medRxiv in questa categoria, garantendo l'accesso immediato alle ricerche più recenti. Per ogni documento, offriamo sia un riassunto tecnico approfondito che una spiegazione semplice, rendendo la scienza avanzata comprensibile a tutti senza perdere precisione.

Di seguito trovate l'elenco aggiornato degli ultimi studi in epidemiologia disponibili su medRxiv, pronti per essere esplorati nelle nostre sintesi.

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Environmental reservoirs of high-risk ESBL- and carbapenemase-producing E. coli and Klebsiella in maternity wards in Yaounde (Cameroon): Whole-genome sequencing and antimicrobial susceptibility studies

Uno studio genomico e fenotipico condotto negli ospedali di Yaoundé (Camerun) ha rivelato la presenza diffusa di ceppi ad alto rischio di *E. coli* e *Klebsiella* produttori di ESBL e carbapenemasi sulle superfici delle sale parto, evidenziando l'ambiente ospedaliero come un serbatoio critico di resistenza antimicrobica che minaccia madri e neonati.

Bessala, G. C., Abomo, G. D., Ngamaleu, R., Essiben, F., Wheeler, N., Buckner, M. M. C., Kreft, J. U., Bougnom, B. P.2026-03-18
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Genomic epidemiology of ESBL-producing Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae across the human-animal-environment interface in peri-urban pig farms in Yaounde, Cameroon

Questo studio applica un approccio genomico "One Health" per dimostrare la circolazione e la persistenza trasversale di ceppi di *E. coli* e *K. pneumoniae* produttori di ESBL tra esseri umani, maiali e l'ambiente nelle fattorie suine peri-urbane di Yaoundé, in Camerun, evidenziando la necessità di una sorveglianza rafforzata della resistenza antimicrobica.

Abomo, G. D., Bessala, G. C., Dah, I., Buckner, M., Kreft, J., Bougnom, B.2026-03-18
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Resurgence of Large-Scale Influenza A (H1N1) Outbreaks: Modeling the Interplay of Transmission, Loss of Immunity, and Vaccination.

Questo studio utilizza un modello meccanicistico con tassi variabili nel tempo per analizzare la dinamica delle grandi ricadute di influenza A(H1N1), rivelando come l'interazione tra trasmissione, perdita di immunità e vaccinazione spieghi i pattern osservati nei dati reali di nove località.

Kottegoda, C., Codeco, C. T., Struchiner, C. J., Martins Stolerman, L.2026-03-17
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Triangulation of evidence to examine selection bias in lifecourse Mendelian randomization studies: an example using early life adiposity and breast cancer.

Questo studio utilizza un approccio di triangolazione che combina analisi empiriche e simulazioni per dimostrare che i meccanismi di selezione plausibili non sono sufficienti a spiegare l'effetto protettivo osservato dell'adiposità precoce sul rischio di cancro al seno, sostenendo così un'interpretazione causale di tale associazione.

Power, G. M., Sanderson, E., Gkatzionis, A., Richardson, T. G., Tilling, K., Davey Smith, G., Hemani, G.2026-03-17
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Sustained High Prevalence of Multiple Antimalarial Drug Resistance Markers in Uganda in 2023-24

Uno studio condotto in Uganda nel 2023-24 rivela una persistente e diffusa resistenza ai farmaci antimalarici, caratterizzata da un'alta prevalenza geograficamente eterogenea di mutazioni K13 associate alla resistenza all'artemisinina e di marcatori di resistenza agli antifolati, sottolineando la necessità di una sorveglianza molecolare nazionale continua per guidare le politiche terapeutiche.

Katairo, T., Asua, V., Semakuba, F. D., Nsengimaana, B., Kigaya, S., Hathaway, N. J., Murie, K., Tukwasibwe, S., Wiringi (…)2026-03-17
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TrialScout links published results to trial registrations using a large language model

Il paper presenta TrialScout, un programma basato su modelli linguistici di grandi dimensioni che collega in modo affidabile ed efficiente i registri degli studi clinici su ClinicalTrials.gov alle pubblicazioni dei risultati su PubMed, superando le prestazioni umane in termini di velocità e identificando errori nelle valutazioni manuali.

Ahnström, L., Bruckner, T., Aspromonti, D. A., Caquelin, L., Cummins, J., DeVito, N. J., Axfors, C., Ioannidis, J. P. A (…)2026-03-17
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Depression and anxiety as causes and consequences of urinary incontinence in women: a population-based study

Uno studio basato sulla popolazione ha dimostrato una relazione bidirezionale tra depressione, ansia, nevroticismo e incontinenza urinaria nelle donne, evidenziando che i disturbi mentali aumentano il rischio di sviluppare l'incontinenza e, viceversa, l'incontinenza predice l'insorgenza di depressione e ansia.

Burrows, K., Tilling, K., Drake, M. J., Knight, R., Palmer, T. M., Joinson, C.2026-03-17
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THE PREVALENCE AND FACTORS ASSOCIATED WITH INTIMATE PARTNER VIOLENCE AMONG PREGNANT WOMEN IN TANZANIA: A CROSS-SECTIONAL ANALYSIS OF THE 2022 TANZANIA DEMOGRAPHIC AND HEALTH SURVEY AND MALARIA INDICATOR SURVEY (2022-TDHS-MIS)

Uno studio trasversale basato sui dati del 2022 in Tanzania rivela che il 27,46% delle donne incinte subisce violenza da parte del partner, prevalentemente di natura emotiva, con fattori di rischio significativi legati al consumo di alcol da parte del compagno, alla poligamia e alla durata dell'unione.

Mathayo, C., Mpebeni, R., Chilembu, J., Tesha, A., Ngowi, G., Kishimba, R. S., Ismail, H. R., Faru, S., Masatu, J.2026-03-16
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A Machine Learning Framework for Constructing Heterogeneous Contact Networks: Implications for Epidemic Modelling

Il paper presenta un framework di machine learning che utilizza dati di sondaggi sociali per costruire reti di contatto eterogenee e strutturate per età, dimostrando come questi modelli più realistici riducano le dimensioni delle epidemie e migliorino la valutazione degli interventi di sanità pubblica rispetto ai modelli tradizionali.

Murray Kearney, L., Davis, E. L., Keeling, M. J.2026-03-16
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Hitchhiker bias distorts symptom-based surveillance of infectious diseases

Questo studio introduce il concetto di "bias dell'autostoppista", dimostrando come la sorveglianza basata sui sintomi possa distorcere la percezione della gravità e della tempistica di un patogeno asintomatico o lieve quando coinfecta individui già testati per sintomi gravi causati da un altro virus, e propone un modello matematico per correggere tale errore.

Kumari, K., Kramer, S. C., Domenech de Celles, M.2026-03-15