公共卫生与预防医学是以人群为研究对象,通过预防疾病、促进健康、延长寿命为目标的综合性学科。它涵盖流行病学、卫生统计学、环境卫生、职业卫生、营养与食品卫生、妇幼保健、健康教育与健康促进等领域,运用医学、社会学、管理学等多学科方法,分析健康影响因素,制定干预措施,提升社会整体健康水平,在应对传染病、慢性病及突发公共卫生事件中发挥关键作用。(该学科下共有 662 篇文章)
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-18 00:03
学科: 公共卫生与预防医学 护理学 环境科学与工程 生物医学工程
全球变暖不仅让白天更热,夜晚也在明显变暖。高温夜严重影响睡眠质量,导致每年每人平均损失近56小时睡眠,并增加老年人和慢性病患者的住院与死亡风险。要真正保护健康,不能只看气温,更要关注人体能否在夜间有效降温、恢复。
标签: 夜间高温 环境健康公平 生理负荷 睡眠恢复
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-16 22:01
学科: 临床医学 公共卫生与预防医学 基础医学 药学
美国FDA已批准莫德纳公司研发的mRNA流感疫苗mFLUSIVA,适用于50岁以上人群。该疫苗能更快速匹配当年流行毒株,临床显示比传统流感疫苗降低约26.6%的确诊感染风险,有望提升老年人防护效果。
标签: mRNA流感疫苗 免疫原性 加速批准 相对有效性 老年流感防护
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-14 15:01
学科: 公共卫生与预防医学 基础医学 药学
奥密克戎变异株中一个名为N679K的突变会减少病毒表面‘刺突蛋白’的总量,从而削弱感染能力、减轻疾病症状,却意外提升了病毒在上呼吸道的复制效率,可能影响传播力。这项研究揭示了看似‘变弱’的突变如何微妙地平衡病毒致病性与传染性。
标签: 上呼吸道复制 刺突蛋白 功能缺失突变 奥密克戎突变 病毒传播
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-14 08:02
学科: 临床医学 公共卫生与预防医学 生物医学工程 计算机科学与技术
全球超10亿人的肝脏正悄悄堆积脂肪,引发炎症、肝细胞损伤和纤维化,即脂肪肝病——影响约30%的成年人。该病早期无症状,常被忽视,但若及时发现,多数损伤可逆转。人工智能(AI)正被用于分析常规体检数据(如血液检查、胸片),帮助医生更早识别高风险人群,避免晚期肝衰竭和昂贵治疗。
标签: FIB-4指数 人工智能辅助诊断 无创检测 肝纤维化
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-13 04:12
学科: 公共卫生与预防医学 基础医学
本研究追踪714对母婴从孕期到婴儿1岁期间的肠道菌群变化,发现母亲肠道菌群是婴儿菌群的主要来源,其组成可预测婴儿湿疹风险;分娩方式和喂养方式是塑造婴儿肠道菌群的最关键因素。
标签: 分娩方式 喂养方式 婴儿湿疹 母婴菌群传递 肠道菌群
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-13 00:33
一项发表于《自然》的研究发现,重症新冠会激活人体内原本潜伏的多种病毒(如EB病毒、巨细胞病毒等),这种激活与病情加重及“长新冠”密切相关,提示未来或可通过抗病毒治疗改善新冠患者预后。
标签: EB病毒 免疫应激 潜伏感染 病毒再激活 长新冠
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-12 06:02
学科: 公共卫生与预防医学 心理学 法学 环境科学与工程
本文揭示环境污染(如农药、汞、持久性有机污染物)与心理健康问题(如儿童神经发育障碍、成人抑郁焦虑、自杀风险)的紧密联系,指出当前环保政策与精神卫生治理长期脱节,并提出按优先级分层整合二者治理的务实框架。
标签: 心理健康 政策整合 环境污染 神经发育 自杀预防
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-12 04:01
学科: 公共卫生与预防医学 基础医学 生物医学工程
一项针对100万人的大型基因研究发现,FNIP1基因的某些天然变异与更健康的代谢状态相关——例如更低的体脂率、更强的肌肉量和更优的血糖控制。这一发现有助于理解人体代谢差异的遗传基础,并为未来防治肥胖、糖尿病等代谢疾病提供新思路。
标签: FNIP1基因 代谢健康 生物样本库研究 肥胖与糖尿病 遗传变异
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-11 20:03
学科: 临床医学 公共卫生与预防医学 医学技术 基础医学
本研究发现,新冠重症患者体内潜伏的疱疹病毒和指环病毒常会重新活跃,且活跃程度与病情严重程度、免疫反应及长期新冠症状密切相关。这提示病毒再激活可能不只是疾病结果,更是加重病情的重要因素。
标签: 免疫反应 指环病毒 疱疹病毒 病毒再激活 长期新冠
作者: aeks | 发布时间: 2026-08-11 15:01
学科: 公共卫生与预防医学 医学技术 生物医学工程 计算机科学与技术
人工智能医疗工具依赖一个隐含约定:患者允许匿名化健康数据用于研究,以换取更早诊断、更好治疗等益处。但新研究发现,先进AI模型可能反向推断出训练数据中个体的敏感信息,使隐私保护失效。
标签: 医疗人工智能 患者隐私 机器学习 隐私泄露