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Esplorare i fattori che influenzano la salute dei neonati prima e dopo la nascita.

Usare i dati dei trasporti per beccare le malattie infettive in anticipo in Brasile.

Uno studio svela i modelli genetici nell'HBV legati al rischio di cancro al fegato.

Un nuovo modello usa l'IA per prevedere meglio le varianti del COVID-19 e la loro diffusione.

Capire le complessità e le incertezze nel prevedere gli esiti delle epidemie.

NOSTRA migliora la valutazione delle infezioni acquisite in ospedale e delle loro fonti.

Esaminare l'impatto delle dimensioni e della struttura familiare sulla trasmissione delle malattie infettive.

Esplorare il ruolo dei fagi-plasmidi nella condivisione e adattamento dei geni batterici.

Uno studio svela l'impatto degli anticorpi neutralizzanti sugli esiti dell'infezione da SARS-CoV-2.

Nuove intuizioni sulle mutazioni di SARS-CoV-2 e le loro implicazioni per le future strategie sanitarie.

Un approccio nuovo che unisce modelli tradizionali con il machine learning migliora le previsioni delle infezioni.

I ricercatori analizzano come le malattie si trasmettono nelle comunità usando tecniche di modellazione avanzate.

Questo articolo esamina come il tipo di dato influisce sull'identificabilità dei parametri nel modello SEIR.

Utilizzando i dati delle acque reflue per monitorare problemi di salute pubblica e disparità nell'accesso alle fogne.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza della modellazione della diffusione delle malattie usando reti di contatto.

Un nuovo metodo per capire meglio come si diffondono le malattie usando modelli spaziali.

Uno studio su come identificare gli effetti di troncamento nell'analisi dei dati statistici.

I ricercatori usano il modello SEIRS per analizzare la trasmissione delle malattie attraverso i modelli di viaggio.

Esaminando gli effetti e la trasmissione delle infezioni respiratorie e le loro implicazioni per la salute pubblica.

Uno studio svela i fattori chiave che influenzano le punture di zanzara e la diffusione della malaria.

Uno sguardo approfondito alle sfide poste dalla PPR nel bestiame.

Esaminare la minaccia continua degli focolai di febbre gialla in Ghana.

La ricerca rivela i livelli di esposizione al COVID-19 tra studenti e personale.

Un nuovo approccio bayesiano migliora i metodi per imparare le strutture DAG dai dati.

Lo studio esplora le strategie vaccinali ottimali per le popolazioni urbane durante le epidemie.

Gli arbovirus come VEEV e MADV rappresentano seri rischi per la salute in Panama.

Un nuovo approccio bayesiano per analizzare dati con tanti zero nella salute pubblica.

Questo studio esplora come due virus competono nelle reti comunitarie.

Uno studio analizza l'immunità precoce al SARS-CoV-2 tra i lavoratori sanitari della Carolina del Sud.

L'infezione da Mpox si diffonde facilmente ma può essere gestita con strategie efficaci.

Una rassegna degli approcci di modellazione matematica per analizzare la diffusione del COVID-19 e le sue implicazioni.

La ricerca svela come le infezioni si diffondono in grafi casuali dinamici.

I ricercatori usano simulazioni per capire come le malattie storiche hanno impattato i geni.

Esaminare l'impatto dei vaccini antinfluenzali sulla salute pubblica e le varianti emergenti.

Esaminando come i virus si adattano alle difese degli ospiti che cambiano nel tempo.

CAG-ODE migliora le previsioni per i sistemi con agenti che interagiscono e interventi multipli.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo metodo per tracciare la diffusione delle malattie con dati minimi.

Un modello per controllare la diffusione delle malattie attraverso portatori asintomatici nei social network.

Uno studio su come il COVID-19 si è diffuso tra le contee usando l'analisi delle reti.

Analizzare i sintomi dei pazienti tramite machine learning per migliorare le diagnosi di COVID-19.