目的:对美国和英国新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的发展趋势进行模型拟合和预测，对疫苗接种的效果进行初步分析。方法:在SEIR模型基础上，增加症状前感染者、隔离措施及疫苗接种等要素，建立SVEPIUHDR模型。利用公开发布的数据建模，分别将美国2020年11月6日至2021年1月31日和英国2020年11月23日至2021年1月31日的数据进行拟合，2021年2月1日至4月1日的疫情数据评估预测效果，使用R 4.0.3软件进行分析，并预测在疫苗不同接种率下每日新增病例数的变化。结果:SVEPIUHDR模型对美国和英国的累计确诊病例数的拟合及预测平均偏差均<5%。按计划接种疫苗后，预计美国2021年4月COVID-19累计确诊人数达31 864 970人，若未接种疫苗，累积确诊人数达35 317 082人，相差345余万人。英国按计划接种疫苗后预计4月初累积确诊人数达4 195 538人，若未接种疫苗情况下累积确诊人数达4 268 786人，相差7万余人。结论:SVEPIUHDR模型对美、英两国COVID-19疫情的预测效果较好。

目的:调查淮安市放射诊疗资源配置现状及医疗照射频度。方法:根据"江苏省放射卫生信息管理平台"2020年监测数据，对淮安市放射诊疗机构的人员、设备、照射频次进行描述性分析。结果:淮安市共有放射诊疗机构181家，其中三级医院7家(3.9%)，二级医院24家(13.3%)，一级医院126家(69.6%)，未评级医院24家(13.3%)；放射工作人员1 397人，其中男性948人(67.9%)，女性449人(32.1%)；放射诊疗设备459台，其中放射诊断设备420台，放疗设备13台，核医学设备4台，介入放射学设备22台；不同级别医院放射工作人员和设备的平均数量相差较大，三级、二级、一级和未评级医院平均放射工作人员分别为80.1、20.9、2.2和2.0人，三级、二级、一级和未评级医院平均放射诊疗设备数量分别为15.7、5.5、1.4、1.6台。淮安市2020年度X射线诊断频次2 903 246人次，放射治疗27 648人次，核医学8 078人次，介入放射学17 874人次。全市医疗照射频度为599.50人次/千人口，其中常规X射线诊断频度为334.59人次/千人口，CT为239.82人次/千人口，乳腺和牙科共计14.18人次/千人口，介入3.62人次/千人口，放射治疗5.61人次/千人口，核医学1.69人次/千人口。结论:各级医院放射诊疗资源不平衡，需加强合理配置。二级医院的放射工作人员可能更容易产生职业倦怠。新冠肺炎疫情防控常态化下，要加大放射卫生监督力度，确保放射诊疗活动的正当性和防护最优化。医疗照射频度与经济水平基本一致，分析不同地区医疗照射频度差异及预测发展趋势，需建立更为精确的预测模型。

病患跨区域就医是当前我国社会主要矛盾在医疗服务领域的体现，新冠疫情最大程度上暴露了我国医疗卫生体系的短板与漏洞，也深度考验了各级政府就医需求应急的治理能力。本文以传染病"医患复杂系统"中"就医行为"为切入点，指出了就医行为研究的重要学术价值与实践意义，分析评述了就医行为时空预测、优化调控建模以及公共卫生医疗系统韧性的国内外研究现状，并对未来研究进行展望，以期为国家新突发传染病应急管理和医疗卫生资源服务优化配置提供理论依据与技术支撑。

目的:了解2011—2023年嘉兴市百日咳流行病特征，构建自回归积分滑动平均（autogressive integrated moving average，ARIMA）模型预测短期发病趋势。方法:从中国疾病预防控制信息系统中收集2011—2023年嘉兴市的百日咳监测数据，采用描述性流行病学方法分析百日咳流行特征，构建ARIMA模型预测2024年嘉兴市百日咳发病趋势。结果:2011—2023年嘉兴市共报告百日咳病例429例，年均报告发病率0.75/10万，呈上升趋势（ χ2趋势=236.35， P<0.001）。疾病呈全年发病趋势，3月起在高位波动。不同地区报告发病率存在差异，海宁市年均报告发病率0.95/10万，其次为嘉善县和桐乡市，分别为0.80/10万、0.81/10万。嘉兴市百日咳报告病例呈现≤1周岁（44.29%,190/429）和5~9周岁（34.50%,148/429）年龄段双高峰现象。采用ARIMA（2,1,2）（0,1,1） 12为最优预测模型，预计2024年嘉兴市百日咳发病趋势将在高位波动。 结论:嘉兴市百日咳报告发病率处于较低水平，但总体呈上升趋势。不同地区存在报告发病率差异，应关注≤1周岁小年龄段、5~9周岁儿童和成人百日咳疫情。预测短期内百日咳发病率仍处于高位波动。

目的:对发热伴出疹症候群（RFS）监测预警研究进行系统综述，为我国RFS监测与防控提供参考。方法:以“发热”“出疹”“监测”以及 “fever” “rash” “surveillance”为中英文检索词并补充其自由词，系统检索中国知网、万方数据知识服务平台、PubMed、Web of Science数据库，语种限定为中文及英文，对纳入文献信息进行摘录整理及汇总描述。结果:共纳入36篇文献，中英文分别为21篇和15篇。RFS病原学监测共19篇，病原体主要包括麻疹病毒、水痘-带状疱疹病毒、风疹病毒、肠道病毒、人类B19病毒、登革病毒、A组链球菌、伤寒/副伤寒沙门菌、人疱疹病毒、腮腺炎病毒和腺病毒；重大活动/突发自然灾害监测8篇，监测时段集中在2010-2015年，包括运动会、世界博览会、地震、热带风暴和宗教集会等；异常病例/聚集性疫情监测预警8篇，以国外研究为主，监测症候群范围广，监测场所为医疗机构，主要依靠《国际疾病分类》第九版（ICD-9）编码或患者主诉中诊断及症状进行自动判别预警；仅1篇针对预测研究，为蒙古国开展的基于传染病监测数据预测研究。36篇文献的分析方法包括描述性分析法、基于时间的预警模型（如回归分析法、固定阈值法、休哈特控制图法及累积和控制图法）和时间序列分析方法。结论:未来RFS监测体系方向应聚焦已知病原和可能的未知病原监测预警相结合的模式，可进一步完善预警系统设计，实现无感化病例监测与早期预警，应用当下的信息抓取技术和智能建模方法，提高RFS监测预警的敏感度和特异性。

随着第四次工业革命的发展，自动化、智能化的人工智能对检验分析前、中、后过程的影响不断加大。人工智能应用于通过提高自动化程度生成的大型临床数据集有助于发现新知识、开发新模型、发掘新领域；即时检验具有操作简便、便携化、智能化、适用条件宽等优点；应用人工智能构建预测模型有助于精准检验医学的发展；在近期出现的新型冠状病毒疫情中，人工智能在检验领域又萌生出了新的方向。

目的:基于互联网大数据，对嗅觉丧失、味觉丧失与全球新型冠状病毒肺炎（简称新冠肺炎）真实确诊例数变化趋势进行相关性分析，探究嗅觉味觉改变对新冠肺炎疫情防控的指导意义。方法:以“loss of smell”（嗅觉丧失）和“loss of taste”（味觉丧失）等相关词组为关键词，获取2019年1月1日至2021年7月11日间的谷歌趋势数据，并在世界卫生组织（WHO）网站获取自2019年12月30日以来的新冠肺炎确诊病例数据。所有数据均采用SPSS 23.0软件进行统计学分析。组间相关性检验最终采用Spearman相关性分析。结果:本研究采集了80周的数据，对累计186 292 441例全球新冠肺炎确诊病例的新增变化趋势进行了回顾性分析。自WHO网站有疫情记录以来，全球范围内关于嗅觉丧失和味觉丧失的谷歌相对检索量不断升高，嗅觉丧失和味觉丧失的相对检索量在有疫情记录前分别为10.23±2.58和16.33±2.47，在有疫情记录后分别为80.25±39.81和80.45±40.04（ t值分别为8.67、14.43， P值均<0.001）；有疫情记录后美国和印度的嗅觉丧失、味觉丧失的谷歌相对检索量也远高于有疫情记录前（ P值均<0.001）。全球、美国和印度周新增新冠肺炎确诊例数变化趋势与嗅觉丧失的谷歌趋势的相关系数分别为0.53、0.76和0.82（ P值均<0.001），与味觉丧失的谷歌趋势的相关系数分别为0.54、0.78和0.82（ P值均<0.001）。在不同时间段内，嗅觉丧失和味觉丧失搜索量曲线的最低点和最高点出现的时间均分别比每周新冠肺炎新增确诊例数曲线的最低点和最高点早7~14 d。 结论:全球新冠肺炎新增确诊例数与谷歌趋势中嗅觉丧失、味觉丧失等相关关键词的检索量呈显著正相关。基于互联网大数据的嗅觉味觉丧失变化趋势可提前预测新冠肺炎疫情走势。

目的:了解我国新型冠状病毒感染疫情防控策略调整后，不同地域的流行现况及特点。方法:于2022年12月20日12：00至23日9：00，对全国23个省份39个高校公共卫生学院的教职工和学生（师生）开展网络问卷调查。分析不同地区的感染率，探索感染风险因素、感染者人群特征和临床症状等情况。结果:调查获得28 901份有效问卷（其中学生26 355份，教职工2 546份），问卷有效率为94.3%。北京市感染率最高，其学生和教职工感染率分别达78.55%和76.40%；天津市、河北省的师生感染率均超过65.00%；各省份感染率差异较大；96.76%的感染时间发生于2022年12月1日及以后。与教职工相比，学生的感染风险更低（ OR=0.72，95% CI：0.60~0.86）；与≤20岁组相比，21~、31~、41~、51~、>60岁组的 OR值（95% CI）分别为1.22（1.14~1.30）、1.54（1.30~1.84）、1.25（0.99~1.58）、1.29（0.94~1.78）、1.19（0.51~2.80）；末次新型冠状病毒疫苗接种时间距今越长，感染风险越高，以≤3个月以内者为参照，4~、7~、10~、13~及≥16个月者的 OR值（95% CI）分别为1.56（1.34~1.82）、1.59（1.36~1.86）、1.67（1.45~1.93）、1.86（1.58~2.19）、2.46（2.09~2.90）。与独住者相比，与1~、3~及≥5人同住者的 OR值（95% CI）分别为17.55（15.91~19.39）、20.22（18.25~22.43）和11.78（10.40~13.36）。感染者中，仅有5.94%的教职工和7.19%的学生自报为无症状感染者；在有症状感染者中，85.65%的教职工和88.18%的学生报告出现发热症状。 结论:我国各地疫情发展速度差异显著，其传播速度和临床严重程度远超既往认识。应定期开展有组织的流行病学调查，以期为更准确地预测疫情态势和医疗资源需求提供可靠的数据支持。

随着艾滋病在世界各国的流行，波及的地域越来越广，人群更多，流行模式更为复杂，对艾滋病疫情估计和预测的方法也需要不断改进与完善。已有的疫情估计中的数理统计模型和计算机软件预测方法各有其优缺点，不同的疫情估计方法相互结合、相互印证有利于艾滋病疫情的综合评估。本文对贝叶斯统计在艾滋病疫情估计中的思想、发展、应用以及注意事项展开综述，为贝叶斯统计在艾滋病疫情估计中的进一步应用提供参考。

目的:探讨疫情常态化防控背景下军校医学生的心理压力、焦虑及创伤后应激障碍（posttraumatic stress disorder，PTSD）水平，并探究其影响因素。方法:采取随机抽样法选取某军校医学生225名，采用知觉心理压力量表（Chinese perceived stress scale，CPSS）、领悟社会支持量表（Perceived social support scale，PSSS）、焦虑自评量表（Self-rating anxiety scale，SAS）和创伤后应激障碍检查表第五版（PTSD Checklist-5，PCL-5）测量被试的心理健康情况和影响因素。采用SPSS 26.0进行独立样本 t检验和ANOVA分析，相关分析采用Pearson相关分析法，并采用多元回归方程对心理测量因素之间的关系进行进一步分析。 结果:22.2%（50/225）的被试SAS分数达到阳性标准，30.7%（69/225）的被试PCL-5分数达到阳性标准。相关分析结果显示，PSSS总分与CPSS（ r=-0.315， P<0.01）、SAS（ r=-0.336， P<0.01）、PCL-5（ r=-0.137， P<0.05）得分之间均呈负相关。家庭支持得分显著负性预测军校医学生的心理压力（ B=-0.595， P<0.001）、焦虑（ B=-0.635， P<0.001）、PTSD水平（ B=-0.769， P=0.006）。 结论:疫情常态化防控期间，社会支持尤其是家庭支持对军校医学生的心理压力、焦虑、PTSD有明显的保护作用。