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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该研究通过数学模型预测，单纯依赖新干预措施虽能短期降低登革热负担，但长期效果会因人群易感性积累而减弱，唯有将短期新干预与长期城市环境改造（清除蚊虫栖息地）相结合，才能在 25 年内实现所有城市登革热疾病负担超过 90% 的持久性大幅下降。
这项研究通过整合英国和中国人群的蛋白质组、代谢及人体测量数据，利用贝叶斯非负矩阵分解识别出五个反映糖尿病异质性的蛋白质簇（包括两个新发现的簇），并进一步通过遗传学分析确定了多个因果蛋白及其潜在的治疗靶点，从而深化了对2型糖尿病分子机制的理解并支持精准防治策略。
该研究利用 2007 至 2012 年英格兰儿童的血清学数据，结合多变异抗体动力学数学模型，揭示了诺如病毒 GII.4 变异株的年度感染率、年龄分布特征及免疫印记效应，并指出基于血清学的感染估计值高于仅基于临床症状的报告，表明存在大量无症状感染。
该研究通过整合生态与流行病学数据，发现哺乳动物宿主多样性是预测美国西部球孢子菌病（谷热）分布的最强指标，并据此揭示了传统基于人类病例数据所遗漏的潜在疫情报告盲区。
该研究基于亨特队列数据发现，教育程度能显著调节女性 BMI 遗传易感性的表达（高学历削弱遗传影响），但在男性中未观察到这种调节作用，揭示了社会经济因素对 BMI 遗传效应的性别特异性影响。
该研究在洛锡安 1936 年出生队列中系统比较了血浆蛋白组学器官年龄与多种多模态衰老生物标志物对全因死亡的预测能力，发现尽管加速的肝脏、免疫和心脏衰老与死亡风险显著相关，但表观遗传年龄（GrimAge2）、脑影像指标及认知功能等标志物表现出更强的预测效力，同时鉴定出 202 种与死亡风险相关的血浆蛋白特征。
该研究提出并验证了一个整合描述性流行病学、机器学习变量筛选、逻辑回归、中介分析及证据综合的五阶段分析框架，通过基于肯尼亚人口与健康调查参数的合成数据演示，展示了该方法在识别性别暴力预测因子及解析其因果机制方面的可行性。
该研究开发了一种引入比率惩罚项的统计模型，用于校正检测倾向性对病毒干扰信号的影响，发现调整后的 RSV 与 COVID-19 之间的表观干扰效应大幅减弱且不再显著，表明现有监测数据中的干扰信号主要源于检测行为偏差而非生物学相互作用，但该方法因保守性设计无法完全排除真实干扰存在的可能性。
这项基于美国州级数据的研究发现，在疫苗普及前的疫情期间，解除而非维持COVID-19管控措施仅带来了短暂的心理困扰缓解，表明长期的管控政策并非该时期心理困扰持续上升的主要原因。
这项基于 2023 年美国行为风险因素监测系统数据的生态分析研究表明，各州长新冠患病率的差异主要受新冠病毒感染率和疫苗接种率驱动，其中疫苗接种显示出显著的保护作用，而急性期严重程度和慢性病负担则未表现出独立关联。