分析1990―2021年中国感染性腹泻的发病与死亡变化趋势，并预测2022―2026年的发病率和死亡率，为感染性腹泻的监测和防控提供参考依据。

基于2021年全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)数据库获得1990―2021年中国感染性腹泻的发病和死亡数据，采用Joinpoint回归模型分析发病和死亡的时间变化趋势; 采用年龄-时期-队列模型探究感染性腹泻发病和死亡风险的年龄、时期、队列效应; 通过自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型预测2022―2026年中国感染性腹泻的发病率和死亡率。

Joinpoint回归模型结果显示，1990―2021年中国感染性腹泻的总人群、男性及女性发病率均呈下降趋势(均P＜0.05)，2000年前发病率下降较慢，2000年后发病率下降加快; 总人群、男性、女性死亡率呈下降趋势(均P＜0.05)，2014年前下降较快，2014年后下降减慢; 年龄-时期-队列模型结果显示，总人群、男性、女性的发病和死亡风险年龄效应呈现先下降后上升的趋势，发病率RR从0~＜5岁组的高值(2.432、3.364、2.002)下降至25~＜30岁组的最低值(0.478、0.535、0.451)，而后上升至≥85岁组的峰值(3.204、2.523、3.774)，均P < 0.001。死亡率RR从0~＜5岁组的高值(3.403、3.084、4.312)下降至15~＜20岁组的最低值(0.061、0.063、0.071)，而后上升至≥85岁组的峰值(131.617、134.317、133.610)，均P < 0.001。时期效应呈下降趋势，发病率和死亡率RR均降至2017―2021年的最低值，分别为0.521、0.582、0.498和0.273、0.283、0.265，均P < 0.001。队列效应呈现先升高后下降趋势，发病率RR从1907―1911年的最低值[0.254、0.312、0.214(均P < 0.001)]升高至1997―2001年的峰值[1.868、1.493、2.142(总人群、女性P < 0.001，男性P=0.009)]，而后下降至2017―2021年的低值[1.212、0.873、1.352(均P>0.05)]。死亡率RR从1907—1911年的低值[0.144、0.165、0.143(均P < 0.001)]升高至2002―2006年的峰值[3.613、3.265、3.584(均P < 0.001)]，而后下降至2017―2021年的低值[2.315、2.054、2.313(总人群P=0.011，男性P=0.027，女性P=0.016)]。ARIMA模型预测结果显示，2022―2026年中国感染性腹泻发病率呈上升趋势，死亡率呈下降趋势。

中国感染性腹泻发病和死亡受年龄-时期-队列等因素影响，发病率有上升趋势，死亡率持续下降，儿童和老年人是发病和死亡风险较高的人群，应采取精准防控措施降低感染性腹泻的疾病负担。

分析中国澳门特别行政区(简称澳门)2009―2024年流行性感冒(简称流感)的流行趋势，为预防流感及制定政策提供科学依据。

数据来源于澳门卫生局网页的强制性申报疾病统计资料。计算年度报告粗发病率、性别与年龄组的发病率，并使用Joinpoint回归模型对流感的粗发病率进行趋势分析、计算年度变化百分比(annual percentage change, APC)、平均年度变化百分比(average annual percentage change, AAPC)。

2009―2024年澳门年度报告流感发病例数中位数为3 363例，年度报告粗发病率中位数为502.83/10万。其中，男性(51.09%)有513.62/10万，女性(48.91%)有492.82/10万；以0~＜15岁年龄组最高(2 553.50/10万)，与其他年龄组的差异均有统计学意义(均P < 0.001)。全人群的流感年度报告粗发病率AAPC为3.77%(95% CI: -14.31%~26.32%)；APC在2009―2018年为12.57%(95% CI: 1.49%~24.85%, P=0.027)，在2018―2021年为-58.41%(95% CI: -86.63%~29.36%)，在2021―2024年为314.08%(95% CI: 134.79%~630.27%, P < 0.001)。

澳门的流感报告粗发病率呈上升趋势，其中2021―2024年上升较为突出，以儿童青少年为主。应加强预防流感的健康卫生宣传教育，提高流感疫苗接种率。

评估昆明市假期与非假期期间市内人群移动模式的变化及其对流行性感冒(简称流感)传播的影响。

收集昆明市2023年7月31日―2024年8月4日的流感监测数据与2023年9月1日―2024年2月29日的手机信令数据，分析流感综合指数变化，比较假期与非假期的出行指标差异，并基于手机信令数据构建耦合人群移动的传染病动力学模型，通过比较有假期与无假期情景下累计流感病例数的差异，量化假期对流感传播的影响。

假期期间流感综合指数呈下降趋势，公共假期后呈上升趋势。国庆节与中秋节(48.36万人，0.62人次/人)、春节(33.24万人，0.48人次/人)、寒假(51.87万人，0.69人次/人)期间的日均出行人数与人均出行频次均低于平常日期(均P＜0.05)，元旦与平常则无明显差异(Z=-0.71, P=0.531)。模型结果显示，不同假期对流感传播的影响存在差异：春节使累计流感病例数减少1 556例，而国庆节与中秋节、元旦及寒假则分别增加867例、11例和1 548例。且不同行政区之间存在空间异质性。

假期改变了昆明市市内人群移动模式并影响流感传播，不同类型假期的影响存在差异，未来应关注假期、人群移动与流感传播之间的相互作用。

使用贝叶斯网络探究亲子科技干扰、父母心理距离、孤独感与青少年短视频成瘾风险的关系。

2024年11―12月采用多阶段分层整群抽样法，使用亲子科技干扰量表、父母心理距离量表、孤独感量表和短视频成瘾量表对2 548名青少年施测，通过JASP 0.95.1软件执行贝叶斯网络。

亲子科技干扰的关键节点是“当我和父母一起吃饭时，他们会拿出手机或其他移动设备看消息”(预期影响=0.831, 强度=0.818, 紧密性=0.186, 中介性=0.280)。父母心理距离的关键节点是“与母亲心理距离”(预期影响=0.224, 强度=0.161, 紧密性=0.592, 中介性=0.658)。孤独感的关键节点是“我感到缺少他人陪伴”(预期影响=0.891, 强度=0.824, 紧密性=0.815, 中介性=1.215)。短视频成瘾的关键节点是“戒断性”(预期影响=0.950, 强度=1.299, 紧密性=1.304, 中介性=2.510)。

本研究识别出几个关键节点，可针对关键节点进行干预，从而减少亲子科技干扰、父母心理距离、孤独感、短视频成瘾风险对青少年的影响。

了解当前临床医生、医院管理人员和疾病预防控制中心(简称疾控中心)工作人员对不明原因肺炎(pneumonia of unknown etiology, PUE)病例监测和报告现状的认识及建议。

2024年7月和2025年1月，选取重庆市、湖北省荆州市疾控中心相关人员、各级各类医疗机构临床医生和管理人员进行一对一深度访谈，访谈提纲基于实施性研究综合框架设计，采用Nvivo 15.0软件对访谈内容进行编码归类和分析。

共纳入40名访谈对象，临床医生、医院管理人员、疾控中心人员分别为17名、13名和10名。PUE监测报告中，临床医生、医院管理人员、疾控中心人员的个人特征、干预方案特征、外部环境、内部环境和实施过程均存在相关促进和阻碍因素。前3个促进因素是熟悉监测方案和系统、可用资源支持、实施环境完善; 前3个阻碍因素是病例定义特异度有待提高、报告流程复杂、缺少信息化和激励机制。

研究发现PUE病例监测报告受个人特征、干预方案特征、外部环境、内部环境及实施过程等因素影响，提示优化PUE病例监测报告需从建立有效激励机制、加强信息化建设及拓展监测路径等方面着手，以提升监测报告的效率和质量。

探讨多维度影响因素对大学生抑郁症状贡献大小，比较不同年份大学生抑郁症状关键影响因素的差异，为当前大学生抑郁的预防干预提供依据。

分别在2011年和2024年选取某医科大学临床医学专业在校大学生为研究对象，采用流行病学调查中心抑郁自评量表、生活事件和社会支持评定量表，评价研究对象抑郁症状、近期负性生活事件及社会支持水平。采用网络分析方法构建大学生生活事件、社会支持与抑郁症状网络，分析生活事件和社会支持不同维度与抑郁症状的关联强度，确定网络中最核心“症状”和激发因素，采用网络比较分析探索不同年份网络差异。

2个年份参与调查的大学生抑郁症状检出率分别为28.3%、37.1%，客观支持(t=101.68)、主观支持(t=7.31)、社会支持总分(t=50.93)、丧失因子(t=2.54)、惩罚因子(t=-3.62)、学习因子(t=5.19)和其他(t=-8.57)得分的差异均有统计学意义(均P＜0.05)。大学生抑郁症状不同维度与近期负性生活事件和社会支持关联强度不尽相同。节点中心性结果显示，预期影响值(expected influence, EI)在2个年份的最大节点均为D1(抑郁情绪)，桥中心性值(bridge expected influence, BEI)在2个年份的最大节点分别为D3(躯体症状)和D1(抑郁情绪)。2个年份网络整体强度差异有统计学意义(Global Strength₂₀₁₁=3.83，Global Strength₂₀₂₄=4.40，P＜0.001)，E2(惩罚因子)、E5(健康适应因子)、SS1(客观支持)、SS2(主观支持)的EI在不同年份组间的差异均有统计学意义(均P＜0.001)，SS2(主观支持)和D3(躯体症状)的BEI在不同年份组间的差异均有统计学意义(P=0.01)。

2024年大学生抑郁症状检出率高于2011年大学生抑郁症状检出率，且大学生社会支持、近期负性生活事件与抑郁症状之间的关联模式发生了变化，强调了对当代大学生而言，学习压力、同伴关系及社会支持的重要作用。

在中国中老年人群中，探讨衰弱状态对慢性病共病发生风险的影响。

基于中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)数据库，以2011年数据为基线，并以身份证号码(identification number, ID)匹配2013―2020年参与随访的研究对象，纳入≥45岁且基线无慢性病共病的中老年人，调查内容包括基本信息、衰弱状态和慢性病测量情况。采用Cox比例风险回归模型分析衰弱状态与慢性病共病风险的关联。

共纳入4 832名研究对象，研究对象基线时年龄为(61.09±9.52)岁，其中男性2 422名(50.12%)。随访期间共2 502人(51.78%)发生了慢性病共病，调整协变量后的Cox比例风险回归模型结果显示，与基线处于健壮者相比，处于衰弱前期(HR=1.127, 95% CI: 1.035~1.227)和衰弱期者(HR=1.363, 95% CI: 1.126~1.650)发生慢性病共病的风险均较高。

中国中老年人衰弱与慢性病共病发生存在关联，衰弱前期和衰弱期均可增加慢性病共病发生风险。应将衰弱作为慢性病预防的重要前置环节，以降低慢性病共病风险。

评估我国人群食物多样性与全因死亡、心血管病及恶性肿瘤死亡的关联及剂量-反应关系。

将2015―2022年57 737名成年人体检数据与死亡登记数据链接，构建历史队列。评估研究对象的食物多样性评分(dietary diversity score, DDS)(总分为0~9分)，并将其分为食物多样性不足组(0~3分)、中等组(4~6分)及充足组(7~9分)。采用限制性立方条样函数联合Cox比例风险回归模型分析DDS与死亡间的关联，并采用Kaplan-Meier曲线描述不同组别的生存情况。

DDS与恶性肿瘤死亡不存在关联(P>0.05)，但与全因死亡及心血管病死亡呈非线性关联(P < 0.01)。DDS为0~3分者，全因死亡和心血管病死亡风险随DDS降低逐渐上升; DDS=4~8分与DDS=9分者的心血管病死亡风险差异无统计学意义; 全因死亡风险在DDS=6分时最低，在DDS>6分时随评分升高其保护效应减弱(β=0.01, P < 0.001)。与食物多样性充足组相比，中等组和不足组者的心血管病死亡风险分别增加26%(HR=1.26, 95% CI: 1.06~1.50)和45%(HR=1.45, 95% CI: 1.03~2.03)。

食物多样性不足与全因死亡及心血管病死亡存在非线性关联。DDS为4~6分时死亡风险最低，而评分较高时并无额外获益。DDS为0~3分的个体全因死亡和心血管病死亡风险增加。