Resurgence of Large-Scale Influenza A (H1N1) Outbreaks: Modeling the Interplay of Transmission, Loss of Immunity, and Vaccination.
该研究通过构建包含时变感染率、免疫力丧失及疫苗接种的机制模型，结合九地数据拟合，揭示了环境驱动、群体免疫与病毒变异之间的复杂相互作用，从而阐明了甲型 H1N1 流感大流行后出现大规模复发的关键机制。
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epidemiology
235 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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Triangulation of evidence to examine selection bias in lifecourse Mendelian randomization studies: an example using early life adiposity and breast cancer.
该研究通过实证分析与模拟相结合的三角验证框架，证实尽管选择偏倚可能影响孟德尔随机化估计，但合理的偏倚机制不足以完全解释早期生命期脂肪量对乳腺癌风险的保护性效应，从而支持了二者之间存在因果关系的结论。
Sustained High Prevalence of Multiple Antimalarial Drug Resistance Markers in Uganda in 2023-24
这项针对乌干达 2023-2024 年的研究揭示了多种抗疟药物耐药性标志物（包括青蒿素部分耐药相关的 K13 突变、氯喹耐药标志物及抗叶酸耐药突变）在该国持续高流行且呈现显著地理异质性，凸显了加强全国性分子监测以指导治疗与预防政策的紧迫性。
TrialScout links published results to trial registrations using a large language model
该研究介绍了利用大语言模型开发的 TrialScout 工具，该工具能够高效、可靠地将 ClinicalTrials.gov 上的临床试验注册信息与 PubMed 中的结果发表文献进行匹配，从而显著加速了试验结果的检索与报告监测过程。
Depression and anxiety as causes and consequences of urinary incontinence in women: a population-based study
这项基于英国生物样本库的大规模人群研究通过前瞻性分析和孟德尔随机化方法，证实了女性的抑郁、焦虑及神经质与尿失禁之间存在双向关联，即心理因素可预测尿失禁的发生，而尿失禁也会增加抑郁和焦虑的风险。
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)
该研究利用 2022 年坦桑尼亚人口与健康调查数据发现，该国孕妇中亲密伴侣暴力发生率为 27.46%，其中情感暴力最为普遍，且伴侣酗酒、一夫多妻及较长婚龄是主要风险因素，而持有结婚证和仅有一个孩子则具有保护作用。
A Machine Learning Framework for Constructing Heterogeneous Contact Networks: Implications for Epidemic Modelling
该研究提出了一种基于机器学习的通用框架，利用社会接触调查数据构建同时保留年龄结构混合与接触异质性的异质接触网络，从而显著提升了传染病传播模拟的准确性，并揭示了年龄结构与接触度异质性对降低疫情规模及优化公共卫生干预策略的关键作用。
Hitchhiker bias distorts symptom-based surveillance of infectious diseases
该研究提出并量化了“搭车者偏差”（hitchhiker bias）对基于症状的传染病监测的扭曲影响，指出当无症状或轻症病原体与重症病原体共感染时，会导致前者住院数据被高估，并通过建立 SEIR 共感染模型及校正框架，证明了该偏差会严重误导对病毒致病性和流行高峰的判断，而新模型能有效还原真实情况。
Bias and Variance of Adjusting for Instruments
该研究通过模拟表明，在大型倾向评分（LSPS）框架下，只要协变量与治疗的关联系数低于 0.5 且偏好评分大于 0.5，即使纳入工具变量，其引入的偏差也远小于未调整混杂因素造成的偏差，从而支持了纳入大量预治疗协变量优于仅筛选有限混杂因素的策略。
A Mechanistic Framework for Modeling Social Gradients in Emerging Infectious Disease Mortality: Evidence from Brazil
该研究通过构建结合根本原因理论与地理空间流行病模型的机制性框架，以巴西新冠疫情为例证实：虽然既有的社会不平等是死亡率差异的主要驱动因素且不平等干预加剧了这一梯度，但优先向最脆弱地区分配疫苗并配合公平的干预措施可有效逆转并消除这种不平等。