epidemiology 篇论文 | Gist.Science

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。

这项研究分析了六个纵向人群队列研究，揭示了月经量过多和经痛在整个生命周期中都高度普遍，其中经痛在青春期达到高峰，而月经量过多在后期生殖阶段变得更加常见，且这两种症状在社会经济地位较低和少数族裔背景的女性中分布更为不成比例。

这项针对三个美国队列中5,500多名参与者的研究表明，在常见饮品中，只有酒精摄入与口腔微生物组多样性和组成的改变显著相关，特别是增加了与口腔健康状况不佳相关的分类群的丰度。

本研究表明，美国卫生服务区域内较高的长期环境紫外线暴露量与心血管及癌症死亡率降低显著相关，尽管观察到的种族异质性暗示可能存在潜在的残余混杂因素，但这一发现得到了英国生物样本库数据的部分证实。

这项多队列研究确定了跨越动脉粥样硬化连续谱的稳健代谢组学特征，揭示了与亚临床冠状动脉粥样硬化、心肌梗死及斑块易损性相关的特定血浆代谢物，这可能有助于增强风险分层并加深对疾病机制的理解。

本研究利用带有自动组件选择和离群值插值的奇异谱分析，为六个比利时和希腊城市建立了可重复的死亡率基准，结果表明，尽管大流行时期解释了大部分超额死亡，但仍有相当数量的事件无法由极端温度或已知流行病来解释。

本文提出了一种保护隐私的去中心化贝叶斯框架，该框架能够从数字接触史中准确推断流行病传播动态并重建关键流行病学参数，证明了即使在数据不完整和应用采用率较低的情况下，此类数据也能在维护用户隐私的同时有效地为公共卫生干预提供决策依据。

本研究通过多队列验证和孟德尔随机化分析，确定了结肠癌与直肠癌截然不同的诊断前蛋白质组谱，并强调 COMP、MIC-1/GDF15 和 TFF3 是与结肠癌风险特异性相关的强效生物标志物。

本研究利用 2024/25 年度埃塞俄比亚人口与健康调查，开发并验证了一个概率校准的极端梯度提升机器学习模型，该模型在预测宫颈癌筛查利用率方面优于传统方法，并识别了关键的社会经济和行为驱动因素，以指导有针对性的公共卫生干预。

本研究估计，将美国的儿科流感疫苗接种覆盖率恢复至 2019/20 季水平，将显著减少 2022/23–2024/25 季期间的住院人数和死亡人数，这表明提高接种率比仅小幅提升疫苗有效性更具影响力。

这项针对南卡罗来纳州 787 例百日咳病例的回顾性研究表明，与儿童相比，成人的诊断延迟显著更长，尤其是 50 岁以上的群体，这主要是由于临床表现较晚以及过度依赖血清学检测而非更敏感的早期 PCR 检测所致。