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。

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以下为您呈现来自流行病学领域的最新研究成果。

本研究开发并验证了一个基于 Bio_ClinicalBERT 模型的自然语言处理流水线，用于准确识别加拿大三个省份放射报告中的脑转移瘤，从而实现对目前癌症登记系统中采集不足的异步病例进行可扩展的人口水平监测。

本研究表明，一种基因组废水监测框架成功追踪了季节性甲型流感亚型，并在2024-2025年流感季节期间检测到在加利福尼亚州广泛分布且与奶牛相关的H5N1 2.3.4.4b分支，揭示了持续的环境检测与零星的临床报告之间存在显著差异，同时证实了哺乳动物适应性突变的缺失。

本研究利用全蛋白质组孟德尔随机化和共定位分析，鉴定了类风湿关节炎中的37种因果血浆蛋白，揭示了其与心血管疾病共享的生物学机制，并突出了既有的及新兴的具有治疗干预价值的药物靶点。

一项针对德国41家急诊科的回顾性研究发现，2024年欧洲足球锦标赛仅导致了极小的、无显著意义的就诊模式变化，这表明该赛事并未给急诊医疗服务带来重大压力。

本文利用数学模型证明，仅靠旅客筛查不足以防止邦迪布格约病毒（Bundibugyo virus）的跨境传播，必须实施入境后隔离与监测，才能有效检测出具有长潜伏期的感染病例。

这项针对美国女性的研究表明，妊娠丢失与肥胖、吸烟和血脂异常等不良心血管代谢及行为风险因素显著相关，这表明妊娠丢失是系统性代谢脆弱性的一个关键标志，值得将其纳入孕前保健策略之中。

本文分析了美国疾病控制与预防中心（CDC）FluSight挑战赛十年的数据，揭示了集成预测和持续的团队参与在不同模型类型和季节中始终能产生最准确的流感预测，从而凸显了协作式预测对公共卫生准备工作的价值。

尽管在 FinnGen 队列中，2 型糖尿病的多基因风险评分与体力活动相关性状能分别独立预测疾病发病率及共病情况，但在将体力活动基因型纳入预测模型时，其对准确性的提升并不显著超过 2 型糖尿病评分，而加入实测体重指数和吸烟状态则能大幅增强预测效果。

本研究表明，通过经验性地识别阿托伐他汀启动的强预测因子（例如近期因脑梗死或心肌梗死住院），可以有效地指导在真实世界数据中为目标试验仿真选择有效的“时间零点”事件，从而减轻渠道偏倚和残余混杂。

这项针对近80万名印度保险申请人的研究揭示了心血管代谢风险因素的高流行率，同时强调了数千家诊断中心之间实验室参考范围的显著异质性实质上扭曲了患者分类和疾病追踪，从而凸显了印度迫切需要实现实验室报告的国家标准化。