A multi-region discrete time chain binomial model for infectious disease transmission
本文提出了一种多区域离散时间链二项模型,通过整合区域间人员流动、干预措施及社会人口因素,有效模拟并预测了传染病在多个地理区域间的传播动态。
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本文提出了一种多区域离散时间链二项模型,通过整合区域间人员流动、干预措施及社会人口因素,有效模拟并预测了传染病在多个地理区域间的传播动态。
该研究通过对马来西亚 108 名结直肠癌患者的配对组织样本进行多方法分析,发现艰难梭菌在肿瘤中普遍存在但丰度较低,且其检出与肿瘤生物膜形成显著相关,提示其可能通过影响菌群组成和功能参与结直肠癌的发病机制。
这项基于数字健康应用数据的回顾性分析表明,月经期会显著增加长新冠和肌痛性脑脊髓炎患者的症状恶化及“崩溃”发作频率,而使用复方激素避孕药则与症状减轻相关,提示卵巢激素对这两种疾病的症状具有调节作用。
这项在乌干达东部开展的纵向队列研究利用定量 PCR 数据估算了疟疾归因分数,发现不同年龄组的归因分数存在显著差异,且常用的寄生虫密度阈值会低估临床疟疾的真实发病率,因此建议在干预效果评估中考虑纳入疟疾归因分数以提高准确性。
该研究通过多中心验证与更新,提出了简化版的 SwissLEGIO 评分系统,该系统在保持高敏感性的同时提高了特异性,能够有效指导住院社区获得性肺炎患者的军团菌检测并减少不必要的检查。
这项研究通过前瞻性验证证实,尽管基于纳米孔测序的临床宏基因组学方法在检测上呼吸道样本中的病毒病原体时具有高特异性,但受宿主生物量高和病原体载量低的影响,其整体敏感性(51%)仍低于常规 PCR,表明该技术目前更适用于高病毒载量样本或特定临床场景,而非作为常规高通量筛查手段。
2025-2026 年含 LP.8.1 变异株的 mRNA-1273.251 和 mRNA-1283.251 新冠疫苗在接种后 29 天内表现出良好的耐受性,并能诱导针对匹配变异株及流行变异株产生强效的中和抗体反应。
该研究通过总结几内亚森林地区建立本地化实验室网络及培训专业人员的长期项目,证实了可持续的实验室能力建设显著提升了埃博拉、马尔堡及拉沙热等病毒性出血热的早期检测、监测与应对能力,并填补了当地拉沙热常规诊断的空白。
这项基于大规模人群队列的研究表明,新冠病毒感染与多维睡眠健康受损显著相关,且这种负面影响在感染后可持续长达 12 个月,尤其是对于患有新冠后遗症(PASC)的个体。
该研究利用受控人体感染模型发现,男性淋球菌性尿道炎在早期感染阶段会引发强烈的局部尿液细胞因子反应(与脓尿程度相关),而血浆中的系统性免疫指标则基本保持不变,表明感染主要局限于尿道黏膜。
这项在坦桑尼亚奔巴岛进行的诊断准确性研究表明,在血吸虫病接近消除的设定下,虽然多日尿液检查能显著提高检出率,但人工智能扫描器作为单次样本检测工具,其准确性优于传统显微镜和其他分子或抗原检测方法,有望成为未来研究、临床和防控项目的替代方案。
该研究开发了一种名为 PvAmpSeq 的高分辨率扩增子测序方法,结合亲缘关系分析和统计模型,成功区分了巴布亚新几内亚和秘鲁两地疟原虫(Plasmodium vivax)复发感染是由复发、再感染还是复燃引起的,从而为评估治疗效果和传播动态提供了关键见解。
该研究开发并评估了一种半机制贝叶斯生成模型,通过结合美国各州的医院入院数据与(可选的)SARS-CoV-2 污水浓度数据来预测 COVID-19 入院情况,结果显示虽然纳入污水数据并未显著提升整体预测性能且存在显著的地域异质性,但该方法为理解污水流行病学在疾病预测中的价值提供了重要的实时与回顾性实证依据。
这项在南非开展的前瞻性队列研究证实,利用便携式分子检测设备对结核病患者家庭成员进行居家舌拭子(含混合样本)和痰液检测,虽在混合样本敏感性上存在权衡,但能显著扩大无症状及无痰接触者的筛查覆盖面并实现快速转诊,从而为优化结核病家庭接触者调查策略提供了关键证据。
这项定性研究通过访谈 18 名自述通过身心疗法从长新冠中显著康复的女性,揭示了患者从生物医学模型转向神经系统失调解释的康复轨迹,强调了自我导向策略、非线性的迭代过程以及社群支持在康复中的关键作用,同时指出了样本同质性和缺乏临床验证等局限性。
2025 年孟加拉国吉大港登革热疫情中,登革热病毒 2 型和 3 型(包括单一感染及混合感染)占据主导地位,而 1 型和 4 型极为罕见,这一血清型演变趋势提示需加强公共卫生应对准备。
这项研究通过对 2009 年猪流感大流行前后不同年龄组人群的纵向分析,发现所有人群在接触新毒株前均存在针对该病毒的交叉反应性非中和功能抗体,且这些抗体可通过感染或疫苗接种得到增强,表明在新型流感病毒出现时,通过疫苗提升此类广谱抗体可作为在特异性疫苗研发完成前提供即时保护的潜在策略。
该研究结合高分辨率监测数据与贝叶斯传播模型,揭示了韩国 2024-2025 年百日咳大流行中,尽管存在相同的季节性驱动因素,但引入时间的延迟、接触率的局部差异以及易感人群动态的相互作用,共同导致了显著的空间异步性。
本研究利用支持向量机和二次判别分析等机器学习算法,基于临床症状数据实现了对猴痘的高精度分类(准确率达 97.7%),证明了其在资源受限环境中辅助早期诊断和疾病监测的巨大潜力。
这项针对德国 1,198 例疑似儿童脑膜炎/脑炎病例的回顾性研究显示,在多重 PCR 诊断时代,细菌性脑膜炎极为罕见(仅占 1.1%),而病毒性和病因未明的感染占主导地位,且 UK-ChiMES 评分在风险分层和指导抗感染治疗方面表现出优于传统评分的平衡性。