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World File Search System流行病学
流行病学和公共卫生原则
2。应用统计方法来分析疾病模式和危险因素。3。感染的频谱及其在人群中的动态。4。牛群免疫和感染潜伏期的概念。5。多因素系统在流行病中的影响。6。人畜共患感染及其对人类健康的影响。7。抗原漂移和转移及其与疾病控制的相关性。8。包括疫苗在内的生物产品在免疫中的重要性。9。流行病学发现对公共卫生干预的影响。在课程结束时学习成果，学生将能够：1。说明流行病学的至少五个关键原则和概念及其在公共卫生中的作用。2。应用统计方法来分析疾病模式和危险因素。3。解释感染的频谱及其在人群中的动态。4。讨论牛群免疫和感染潜伏期的概念。5。识别多因素系统在流行病中的影响。6。讨论人畜共患感染及其对人类健康的影响。7。解释抗原漂移和转移及其与疾病控制的相关性。8。评估包括疫苗在内的生物产品在免疫中的重要性。9。评估流行病学发现对公共卫生干预措施的影响。感染的光谱。感染的光谱。教和学习课程将每周教三个小时。流行病学的详细课程内容统计应用。流行病学研究的性质。群豁免权。感染的潜伏期。流行病的多因素系统。人畜共患病。抗原漂移和转移。免疫生物学产品。
乙肝流行病学 - 核心概念
2022 年，美国估计有 13,000 例急性 HBV 感染病例（图 1）。[8] 报告的急性 HBV 病例发病率在 1985 年达到峰值，随后从 1985 年到 2010 年下降。HBV 发病率在 2010 年至 2019 年保持相对稳定，但随后在 2020-2022 年期间下降。[8,9] 从 1980 年代中期到 2010 年代初急性 HBV 发病率持续大幅下降，主要是由于常规 HBV 疫苗接种的实施和推广。[9,10] 自 2004 年以来，男性急性 HBV 发病率一直高于女性，2022 年，男性占急性 HBV 感染者的 60.3%。[8] 40-49 岁人群的急性乙型肝炎 (HBV)。[ 8 ] 2022 年，非西班牙裔黑人和非西班牙裔白人的急性乙型肝炎 (HBV) 发病率最高。[ 8 ] 在州一级，乙型肝炎 (HBV) 发病率存在很大差异，西弗吉尼亚州、佛罗里达州和缅因州在 2022 年报告的急性乙型肝炎病例率最高。[ 8 ]
心血管急症的流行病学......
结果：在此期间，该科室共收治 349 名患者，其中 127 例为心血管急症，发生率为 36.4%。受影响最大的年龄组为 65 至 74 岁，平均年龄为 57 岁，最高年龄为 19 至 91 岁。43.3% 的患者需要治疗超过六天，22% 的患者需要治疗 4 至 6 天，21.3% 的患者需要治疗 2 至 4 天，只有 2.4% 的患者在症状出现后 12 小时内到达医院。最常见的心血管急症是急性心力衰竭（30.7%）、高血压急症（15%）、急性 ST+ 冠状动脉综合征（15%）、中风（8.6%）、心源性休克（7%）、急性 ST- 冠状动脉综合征（7%）和肺栓塞（8.6%）。首次紧急治疗措施包括氧疗（61%）、补液（53%）、血管活性胺给药（16%）、体外电击（11%）、肠外抗高血压治疗（8.6%）、血栓溶解（3.9%）和冠状动脉成形术（1.6%）。76% 的患者治疗效果良好，24% 的患者治疗效果不佳。
疫苗的流行病学和预防...
免疫学和疫苗可预防疾病 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................. 2 疫苗的分类...................................................................................................................................................... .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. .................................................................................................................................. 4 参考文献......................................................................................................................................................................................... .................................................................................................................................. .................................................................................................................. .................................................................................................................. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7
传染病流行病学与人工智能的结合
传染病仍然是对公共健康的重大威胁[1-3]。本期传染病流行病学特刊将涵盖与传染病的出现、传播和控制相关的研究，包括展示潜在治疗干预措施的新研究。本期将涵盖病毒、细菌和寄生虫病，重点关注新兴研究领域，如建模、临床研究、纵向队列和病例对照研究、系统生物学方法、人工智能 (AI)、机器学习以及其他分子和免疫学研究[4-6]。人工智能和机器学习可用于研究不同生物系统（如信号通路和代谢网络）之间的复杂相互作用，以增进我们对各种生物现象的理解并改善疾病的诊断和治疗[5、7、8]。这些技术有可能对传染病和流行病学等多个领域的生物学研究产生重大影响，正如MDPI 期刊《病原体》的特刊“传染病流行病学论文”中所强调的那样。人工智能和机器学习可用于分析大型数据集（如基因组数据），以确定与理解和治疗传染病相关的模式和趋势[9-12]。例如，机器学习算法已被用于识别导致COVID-19的SARS-CoV-2的潜在药物靶点[13,14]。此外，人工智能和机器学习可用于根据历史数据和分析流行病学研究生成的数据集来预测某些结果（如疾病传播）的可能性。这可以帮助流行病学家预防或减轻流感和艾滋病毒等传染病的爆发。人工智能还可用于构建预测模型，帮助研究人员了解不同变量之间的关系，例如基因表达和疾病风险、分子水平上病原体和宿主生物之间的相互作用以及生物分子内复杂的分子相互作用。人工智能在生物研究中的应用包括 AlphaFold [ 15 , 16 ]，它可以高度可信地预测蛋白质的二级和三级结构 [ 17 , 18 ]，以及 DeepMind，它可以分析细胞或组织图像以识别与研究相关的特定特征或模式。最近引起媒体关注的一个应用是人工智能处理自然语言的能力。在这方面，Open AI 的聊天机器人 ChatGPT 可以处理自然语言文本，可用于执行复杂分析并帮助非英语流行病学家起草文章。ChatGPT 可以提供科学术语的定义，生成任何疾病的流行率和风险因素图等。这些努力可以彻底改变生物科学研究，但此类人工智能平台的输出需要验证，特别是在许多社会、经济、行为和流行病学研究中