Deze sectie brengt het dynamische veld van de epidemiologie onder de aandacht, waar onderzoekers bestuderen hoe ziektes zich verspreiden en wat we kunnen doen om dat te voorkomen. Het gaat hier om de wetenschap achter de cijfers, van het traceren van uitbraken tot het begrijpen van de effectiviteit van ingrepen in de maatschappij.

Op Gist.Science houden we de nieuwste inzichten van medRxiv nauwlettend in de gaten. Wij verwerken elk nieuw preprint dat in deze categorie verschijnt en bieden zowel een begrijpelijke samenvatting voor iedereen als een gedetailleerde technische analyse voor specialisten. Hierdoor blijft u direct op de hoogte van de laatste wetenschappelijke ontwikkelingen zonder de complexe taalbarrière.

Hieronder vindt u de meest recente publicaties uit deze categorie, zorgvuldig samengevat en direct toegankelijk gemaakt.

Resurgence of Large-Scale Influenza A (H1N1) Outbreaks: Modeling the Interplay of Transmission, Loss of Immunity, and Vaccination.

Deze studie onderzoekt de dynamiek van grote H1N1-resurgenties door een mechanisch model te gebruiken dat de interactie tussen transmissie, afnemende immuniteit en vaccinatie simuleert, waarmee de auteurs in staat zijn om opwaartse pieken in negen locaties te reproduceren en te verklaren.

Kottegoda, C., Codeco, C. T., Struchiner, C. J., Martins Stolerman, L.2026-03-17📊 epidemiology

Triangulation of evidence to examine selection bias in lifecourse Mendelian randomization studies: an example using early life adiposity and breast cancer.

Deze studie concludeert dat plausibele selectiebias-mechanismen de waargenomen beschermende causale relatie tussen adipositeit in het vroege leven en een lager risico op borstkanker niet volledig kunnen verklaren, wat de geldigheid van lifecourse Mendeliaanse randomisatie-studies ondersteunt.

Power, G. M., Sanderson, E., Gkatzionis, A., Richardson, T. G., Tilling, K., Davey Smith, G., Hemani, G.2026-03-17📊 epidemiology

Sustained High Prevalence of Multiple Antimalarial Drug Resistance Markers in Uganda in 2023-24

Een studie in Uganda uit 2023-24 toont aan dat de prevalentie van meerdere genetische markers voor resistentie tegen antimalariamiddelen, waaronder artemisinin en antifolaten, hoog blijft en geografisch varieert, wat de noodzaak onderstreept van landelijke moleculaire surveillance om behandelings- en chemopreventiebeleid te sturen.

Katairo, T., Asua, V., Semakuba, F. D., Nsengimaana, B., Kigaya, S., Hathaway, N. J., Murie, K., Tukwasibwe, S., Wiringilimaana, I., Nakasaanyaa, J., Mwubahaa, C., Achom, K. B., Esilua, T. E., Ayitewa (…)2026-03-17📊 epidemiology

TrialScout links published results to trial registrations using a large language model

Deze studie introduceert TrialScout, een tool die gebruikmaakt van een groot taalmodel om klinische proefregistraties op ClinicalTrials.gov succesvol te koppelen aan hun gepubliceerde resultaten in PubMed, waardoor de snelheid en efficiëntie van het vinden van trialresultaten aanzienlijk wordt verbeterd.

Ahnström, L., Bruckner, T., Aspromonti, D. A., Caquelin, L., Cummins, J., DeVito, N. J., Axfors, C., Ioannidis, J. P. A., Nilsonne, G.2026-03-17📊 epidemiology

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)

Deze cross-sectionele analyse van de 2022-TDHS-MIS-gegevens toont aan dat 27,46% van de zwangere vrouwen in Tanzania slachtoffer is van partnergeweld, waarbij emotioneel geweld het meest voorkomt en factoren zoals alcoholgebruik door de partner, polygamie en een langdurig huwelijk het risico vergroten.

Mathayo, C., Mpebeni, R., Chilembu, J., Tesha, A., Ngowi, G., Kishimba, R. S., Ismail, H. R., Faru, S., Masatu, J.2026-03-16📊 epidemiology

A Machine Learning Framework for Constructing Heterogeneous Contact Networks: Implications for Epidemic Modelling

Deze studie presenteert een robuust machine learning-framework dat survey-data gebruikt om heterogene contactnetwerken te construeren, waardoor epidemische modellen realistischer worden door zowel leeftijdsstructuur als contactvariabiliteit te integreren, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen van epidemieomvang en effecten van maatregelen.

Murray Kearney, L., Davis, E. L., Keeling, M. J.2026-03-16📊 epidemiology

Bias and Variance of Adjusting for Instruments

Deze simulatiestudie concludeert dat het aanpassen voor instrumentvariabelen binnen het kader van Large-Scale Propensity Score-modellen slechts een verwaarloosbaar kleine bias introduceert, zelfs wanneer deze variabelen een grote variantie in de behandeling verklaren, zolang de correlatie met de behandeling onder de 0,5 blijft en de equipoise boven de 0,5 ligt.

Hripcsak, G., Anand, T., Chen, H. Y., Zhang, L., Chen, Y., Suchard, M. A., Ryan, P. B., Schuemie, M. J.2026-03-15📊 epidemiology