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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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该研究通过对雅温得产科病房环境样本进行表型药敏试验和全基因组测序，揭示了产 ESBL 及碳青霉烯酶的高风险大肠杆菌和克雷伯菌克隆（如 ST131、ST1193 等）在病房表面的广泛存在，证实了医院环境是威胁母婴安全的重要耐药菌储存库，并呼吁加强感染防控与基因组监测。
该研究利用“全健康”基因组学方法，揭示了喀麦隆雅温得城郊养猪系统中人、猪及环境间存在多种基因型的产ESBL大肠杆菌和肺炎克雷伯菌的循环传播，并证实了特定克隆株（如ST3580和ST1535）在不同宿主与环境中跨月持续存在的现象。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。