Progressively Widening Healthcare Costs in Long COVID Over Five Years
这项基于 14 万余名成年人的五年回顾性队列研究表明,长新冠患者的医疗成本并未随时间衰减,而是由就诊频率的增加驱动,在五年内呈现出持续扩大的经济负担。
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这项基于 14 万余名成年人的五年回顾性队列研究表明,长新冠患者的医疗成本并未随时间衰减,而是由就诊频率的增加驱动,在五年内呈现出持续扩大的经济负担。
这项针对超过 13 万名患者的回顾性队列研究表明,长新冠的易感性主要取决于生理储备而非实际年龄,在 65 岁以下人群中,年龄每增加十岁反而与长新冠风险降低相关,而实际风险主要由共病负担驱动。
这项针对长新冠的探索性分析表明,奈玛特韦/利托那韦治疗并未引起显著的病毒学或免疫学改变,且症状改善与炎症趋化因子 RANTES 水平降低相关,这有助于解释该疗法在长新冠治疗中缺乏临床获益的原因。
该研究通过开发数字 PCR 检测法,在南非 2022-2023 年麻疹疫情期间对废水样本进行了检测,成功发现了临床监测未覆盖的麻疹病毒 RNA,从而证明了废水环境监测在支持消除麻疹目标方面的巨大潜力。
该研究基于肯尼亚急诊科数据,揭示了该国非传染性疾病急救能力与资源在区域间存在显著不平等,特别是内罗毕以外地区关键诊断设备匮乏,因此呼吁通过针对性投资将急诊服务去中心化以改善医疗可及性。
该论文介绍了在印度进行的一项多中心随机对照试验方案,旨在评估对正常出生体重新生儿实施前 72 小时袋鼠式护理(KMC)对其早期体重变化、生长速度及母乳喂养质量的影响。
该研究开发并验证了一种基于数据的“减缓表观遗传衰老经验饮食指数”(EDISEA),证实该饮食模式不仅与表观遗传衰老减缓和全因死亡率降低显著相关,还通过血管、炎症、代谢及脑结构等广泛生物学通路,与多种衰老相关疾病风险降低及功能改善密切相关,为精准营养策略提供了科学依据。
该研究通过目标试验模拟表明,在物理活动与心血管疾病风险的研究中,依赖自我报告数据会因测量误差导致干预效应被掩盖并增加Ⅱ类错误风险,而使用可穿戴设备提供的客观测量对于获得有效的因果推断至关重要。
这项基于美国 5 万名成年人超过 1900 万天可穿戴设备数据的研究,揭示了步数和久坐行为的时空分布特征,并证实了更高的步数与更低的久坐时间与多种疾病风险降低相关,且心血管获益在日行 9000-10000 步或久坐低于 600-640 分钟时趋于饱和。
该研究证实,基于临床验证代谢标志物优化的个性化“个人代谢健康”(Personal-MetaboHealth)评分不仅能有效预测中年人群的全因死亡率和心血管代谢疾病风险,还能通过生活方式干预在高风险个体中得到显著改善,从而为延长健康寿命提供了可操作的早期预防工具。
这项针对伦敦东南部种族和少数族裔群体的定性研究表明,非正式支持网络在应对社区安全威胁和维护心理健康方面发挥着核心作用,但无法替代需要与受信任的社区网络进行有意义合作、以解决结构性不平等问题的公共资源投入。
这项在巴基斯坦卡拉奇开展的定性研究表明,参与式创意叙事干预能有效帮助麻风病受影响者从羞耻转向自我接纳并增强个人赋权,但受限于社区误解、性别规范及结构性障碍,其社会层面的减污影响仍需结合持续的社区接触与系统性支持才能扩大。
这项在肯尼亚农村开展的研究表明,现金激励和回访能显著提高家庭入户新冠病毒检测的参与率并减少无应答偏差,且较低金额的激励在成本效益上更具优势。
这项针对东非肯尼亚 - 乌干达运输走廊的研究利用 LASSO 回归分析发现,长途货车司机职业疲劳患病率高达 51.7%,其主要驱动因素包括 deadline 压力、兴奋剂使用及超长工时,从而呼吁实施更严格的驾驶时长监管和调度优化措施。
该研究利用长读长宏基因组测序和细菌特异性甲基化分箱技术,成功在废水复杂群落中重建了已知及潜在抗生素耐药基因与其宿主(包括非致病菌和中间宿主)的关联,揭示了耐药基因的隐藏宿主及其传播机制,为早期监测新兴耐药威胁提供了新视角。
这项研究通过对 17 款免费物理活动应用进行描述性分析,发现尽管这些应用在用户评分上表现良好且具备基础功能,但在行为改变技术(如数据导出、后果激励和障碍规划)的应用上存在显著不足,建议开发者在免费应用中整合更多基于证据的行为改变策略以提升健康效果。
该横断面研究表明,印度尼西亚普劳巴鲁特区高中生普遍存在高尼古丁暴露水平,其主要驱动因素为每日吸烟量、男性性别、家庭成员吸烟史、缺乏运动及个人慢性病史,而参与戒烟项目的意愿与高可替宁水平无显著关联。
这项在尼日利亚、喀麦隆和南非开展的多国队列研究表明,虽然丙肝病毒自测有效发现了包括重症在内的感染者,但社区治疗路径的薄弱导致南非等地的治疗衔接率极低,凸显了加强去中心化治疗服务以改善丙肝治愈率的紧迫性。
该论文因未经所有作者完全同意即被提交并公开,已被 medRxiv 撤回,因此不应作为参考文献引用。
本文介绍了全球病原体分析系统(GPAS),这是一个集成了动态库比对、混合机器学习模型及基于大语言模型的语义解释功能的在线 AI 系统,能够无需专业生物信息学背景即可快速、准确地识别病原体并生成临床可操作的解读报告。