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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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一项针对孟加拉国达卡120份牛奶样本的研究发现，虽然15分钟的家庭煮沸显著降低了环丙沙星和恩诺沙星的残留水平，但未能使绝大多数受污染样本降至欧盟最高残留限量以下，从而使饮食暴露风险基本保持不变。
本研究利用具有全国代表性的育儿数据来重建美国幼儿的日常接触模式，揭示了现有模型显著低估了该年龄段的接触频率，并因此误报了如麻疹等传染病爆发的频率和影响。
这项利用“布拉德福德出生队列”（Born in the Bradford）出生队列数据进行的研究所表明，不良童年经历广泛存在，影响了近三分之二的儿童在进入青春期早期时的状况，且其流行率因种族和母亲物质匮乏程度而显著不同，从而凸显了制定针对性早期政策以解决这些差异的必要性。
本研究通过数学建模证明，纳米比亚只有通过将跨境旅行管理与在邻国安哥拉和赞比亚加强媒介控制相结合的协调区域战略相结合，才能在2034年前实现疟疾消除预警目标，因为孤立的国家层面努力不足以应对输入压力。
这项生态学研究利用公民科学数据和前门因果模型表明，美国白尾鹿数量的增加与 -半乳糖综合征病例数的上升相关，尽管作者警告称，测量误差和数据限制使得对这些估计值的解释需保持谨慎。
这项针对涉及3,512名印度儿童及青少年的11项研究进行的系统评价和荟萃分析显示，非酒精性脂肪肝的总患病率较高（35.4%），其中超重或肥胖的高风险群体所承受的负担（59.7%）显著高于普通人群（10.7%）。
一项在乌干达西部进行的研究发现，Leptocheck-WB IgM 快速检测试剂盒在检测由当地循环血清型引起的急性钩体病时，其敏感度接近于零（1.1–2.2%），尽管其特异性完美，但这使得该试剂盒不适用于该环境下的筛查或监测。
本研究表明，利用来自埃塞俄比亚人口与健康调查的孕早期及社会人口统计学数据，可解释的机器学习模型（尤其是 XGBoost）能够准确预测低出生体重风险，从而在资源有限的环境中促进及时且有针对性的干预措施。
这项具有全国代表性的研究发现，与非使用者相比，使用补充与替代疗法的美国成年人中，睡眠时间短和失眠症状的患病率更高，这种关系很可能是由反向因果关系驱动的，即患有睡眠障碍的个体会寻求这些治疗方法。
这项在沙特阿拉伯开展的全国性研究表明，童年时期同伴欺凌的频率与成年后不良的精神及行为健康结果之间存在显著的剂量效应关系，揭示了频繁的欺凌行为——尤其是针对宗教目标的言语虐待——会大幅增加物质滥用、焦虑和自杀意念的风险，且这些影响会被社会经济地位的劣势所放大，并被父母的监督作用部分缓解。