427 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。
在 Gist.Science，我们直接从 medRxiv 获取该领域的所有最新预印本，并逐一进行深度处理。无论您是寻求通俗解读的公众，还是渴望掌握技术细节的研究者，我们都能为您提供清晰的白话总结与详尽的专业分析，让前沿数据触手可及。
以下为您呈现来自流行病学领域的最新研究成果。
这项基于英国人群队列的研究发现，70 岁以上老年人接种带状疱疹活疫苗（Zostavax）与全因死亡率、全因住院率及感染相关住院率的显著降低相关，提示该疫苗可能具有超越其特定保护目标的非特异性健康益处。
该研究利用 2019 至 2024 年马拉维 28 个地区的行政数据，通过时空贝叶斯模型分析发现，尽管 HPV 疫苗接种存在显著的区域异质性且整体覆盖率远低于 WHO 90% 的目标，但夜间灯光强度与接种率呈负相关，表明需针对城乡差异（特别是城市地区）采取去中心化的精准干预措施以提升接种率。
基于 CORDELIA-Catalunya 研究的真实世界数据，该研究通过多变量回归和孟德尔随机化分析证实，较高的闲暇时间体力活动（尤其是中高强度活动）与更优的终身 BMI 轨迹、延迟肥胖风险相关，且这种保护作用在男性中更为显著，孟德尔随机化结果进一步支持了体力活动对肥胖的因果防护作用。
该研究利用埃塞俄比亚阿姆哈拉地区的数据表明，随着人群接近消除目标，沙眼血清流行率的亚区空间异质性逐渐消失，使得基于区级汇总数据的决策足以指导干预工作。
该研究通过结合血清学数据与机理模型，量化了加拿大纽芬兰与拉布拉多省奥密克戎变异株的传播及非药物干预措施的影响，揭示了测试限制导致漏报率大幅上升，并证实学校关闭和严格警报等级能有效降低传播，从而强调了在监测系统受限时利用血清学数据评估干预效果的重要性。
本研究利用来自德国图林根州的超过 40 万条 COVID-19 数据，提出了一种基于 SINDy 算法的自动化模型发现方法，并通过引入局部数据优化系数或融合神经网络等三种改进策略，成功构建了能够准确捕捉疫情动态、评估疫苗接种及公共卫生干预措施效果的自适应数据驱动模型。
该研究通过在南非 2024-2025 年麻疹疫情中整合污水与临床全基因组测序，揭示了传统监测未能捕捉的跨省传播链，证明了这种高分辨率监测方法能有效提升麻疹病毒进化追踪与防控能力。
这项在金沙萨进行的研究发现，刚果民主共和国女性艾滋病病毒感染者中高危型人乳头瘤病毒（Hr-HPV）感染率高达 47.25%，且与艾滋病晚期临床分期、病毒载量未受控及抗病毒治疗时间短显著相关，凸显了将系统性筛查纳入艾滋病护理项目的紧迫性。
这项基于瑞典人群的大规模研究通过构建联合模型，将 PSA 动态变化、重测行为与前列腺癌风险纳入统一分析框架，有效纠正了机会性检测带来的信息偏倚，从而提供了比传统独立模型更准确的群体估计和个性化风险预测。
这项基于英国生物样本库的研究表明，空气污染（特别是 PM2.5、NO2 和 NOx）与痴呆症风险增加之间的关联主要由直接效应或其他未测量的中介因素驱动，而非通过心血管疾病、心理健康、运动不足或社会隔离这四个特定途径。