305 篇论文
流行病学关注疾病如何在人群中传播、为何爆发以及如何被有效遏制。这一领域不仅追踪流感或新冠等传染病的动向，更深入探究影响健康的各种社会与环境因素，是守护公共安全的科学基石。
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以下为您呈现来自流行病学领域的最新研究成果。
本文介绍了一种结合了 COVID-Twitter-BERT 和 BERTopic 的新型时空框架，用于分析 240 万条带有地理位置信息的推文，揭示了 COVID-19 的叙事方式和情感如何在不同的疫情阶段演变，并在美国和欧洲地区之间表现出显著差异。
这项研究估计，美国针对发电单元、移动源和港口活动的空气污染控制政策在2005年至2019年间显著降低了环境污染物浓度，从而避免了纽约市、洛杉矶和亚特兰大大量的呼吸系统急诊就诊，以及纽约市和洛杉矶的心血管系统就诊。
本研究提出了一种新颖的“全健康”（One Health）建模方法，该方法将因果贝叶斯网络与水文学病原体传输相结合，以识别斐济的钩端螺旋体病热点地区，证明了纳入专家知识评估能显著提高预测准确性，并支持设计有针对性的、基于环境的疾病预防策略。
这项在肯尼亚基安布主监狱（Kiambu Main Prison）进行的混合方法研究揭示了男性囚犯中高达54.8%的疥疮患病率，并将卫生习惯不佳、过度拥挤以及机构资源限制确定为关键决定因素，同时建议通过加强筛查、教育和治疗方案来减轻传播。
本研究通过对 r/electronic_cigarette 子版块中超过 1000 万条帖子的数据驱动分析，旨在识别并分类公众对电子烟的具体健康担忧，结果显示呼吸系统问题（如脂质性肺炎）是提及频率最高的风险。
该研究介绍了 PureBioX Xpurify 层析柱，这是一种新型高容量直接捕获层析柱，通过将处理通量提高 58% 并通过去除 RT-PCR 抑制剂来提高病毒 RNA 检测灵敏度，尽管总核酸产量略有下降，但增强了基于废水的流行病学研究。
SymPerturb 是一个虚拟扰动框架，它通过应用四种原始算子和三种分析程序，将症状网络结构转化为可审计、经排序的干预假设，从而生成用于指导未来纵向和实验性测试的虚拟扰动优先级评分（VPPS）。
这项针对重症监护病房（ICU）的前瞻性基因组监测研究表明，尽管存在患者间的传播，但万菌素耐药肠球菌（VRE）在患者之间的移动主要是通过医护人员的手部和环境表面实现的，这凸显了仅依赖患者采样会显著低估 VRE 的真实负担及传播途径。
本文介绍了 BUDS，这是一个用于选择两阶段单臂 II 期临床试验设计的框架，该框架通过在合理的结局范围范围内优化效率，考虑了历史基准的不确定性，从而在防止 I 类错误膨胀的同时，为二元终点和生存时间终点提供了鲁棒性与样本量效率之间的明确权衡。
这项针对尼日利亚埃布伊州435名商业巴士司机的研究揭示了医疗保险的严重匮乏，以及心血管代谢和肾脏疾病未被诊断的高发率，并伴随着近乎普遍的自我服药行为，凸显了对整合了常规筛查与关于未经监督用药危险教育的针对性职业健康计划的紧迫需求。