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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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该研究通过对巴西亚马逊地区 773 个市镇的纵向分析发现，尽管疟疾总体呈下降趋势，但森林砍伐和极端贫困仍是导致传播持续的关键驱动因素，而人口密度则表现出保护作用，表明要实现 2035 年消除目标，必须采取整合环境保护与社会发展的“同一健康”策略。
该研究利用德国 MuSPAD 队列数据，结合可解释机器学习与差分隐私技术，证明了血清流行率及人口队列数据不仅能准确预测新冠局部发病率，还能识别出感染史、疫苗接种及行为改变等关键传播驱动因素，为数字流行病学和公共卫生决策提供了互补且隐私保护的洞察。
本研究开发并验证了一套适用于撒哈拉以南非洲的移动实验室工作流程，通过整合牛津纳米孔测序、多重 metabarcoding 和 Biomeme qPCR 技术，结合优化的核酸提取与离线生物信息学分析，实现了对废水及环境样本中病原体、微生物群落及耐药基因的高效、实时监测与风险评估。
该研究提出了一种基于高分辨率环境协变量和生成式机器学习集成方法（One-Class SVM）的细粒度空间模型，用于预测巴西森林黄热病的环境适宜性，结果显示南部地区适宜性最高，且土地利用/覆盖是主要影响因子，同时揭示了北部地区数据收集亟需加强。
该研究利用 2018 年和 2024 年赞比亚人口与健康调查数据，通过多层有序回归和空间分析发现，赞比亚育龄妇女贫血患病率约为 30%，其严重程度与 HIV 感染、妊娠及农村居住等因素显著相关，且呈现出从西部向西北和卢阿普拉省扩展的非随机地理聚集特征。
这项研究利用多种因果推断方法分析发现，英国实施的“二孩福利上限”政策显著恶化了多子女家庭父母的心理健康、总体健康和财务状况，且对低收入、男性及少数族裔父母的影响尤为严重。
这项基于英国布拉德福德出生队列的研究发现，儿童期不同健康问题的发病时间和种族差异具有特异性：巴基斯坦裔英国儿童更早且更频繁地出现特应性疾病和超重/肥胖，而白种英国儿童则在青春期更早且更频繁地被诊断出心理健康和神经发育障碍。
这项在瑞士伯尔尼州进行的横断面调查显示，参与未来大流行病准备队列研究的意愿受社会经济因素和疫苗接种态度的显著影响，其中对疫苗接种持反对态度及情感极化现象均会降低参与意愿，而高学历和高收入人群则表现出更高的参与意愿。
该研究利用全球疾病负担数据，系统评估了 1990 至 2023 年全球儿童及青少年哮喘疾病负担的时空演变、影响因素与健康不平等状况，并预测未来趋势，揭示了患病率与发病率上升但死亡率与伤残调整生命年率下降的复杂特征，为制定针对性的公共卫生干预政策提供了关键依据。
该研究通过分析多项社会接触调查数据及模拟实验，发现样本量低于 200 会导致基本再生数（R）估计高度波动，而将样本量提升至约 1,200 至 1,300 人即可在流行病学建模中实现精度与成本效益的最佳平衡。