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的编辑们精心挑选了自己所负责栏目的精选文章，内容涵盖慢性疾病的流行病学、机体活动以及职业健康的诸多公共健康层面，欢迎免费下载全文。

Chronic disease epidemiology

Jianguang Ji

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五个欧洲国家女性对女性癌症表观遗传风险测试的认知、态度和预期行为：一项横向在线调查

近年来，表观基因组的改变与其他已知的危险因素相结合，有望成为预测个体癌症风险的生物标志物。然而，大众对表观遗传标记在临床实践的应用态度仍然很模糊。研究人员研究分析了来自五个欧洲国家的数据，他们发现：对于免费的表观遗传学预测，75%左右的女性表示愿意接受，因为她们愿意改变医疗策略以及生活方式，以预防癌症的发展。其余不愿参加表观遗传测试的人则害怕对癌症产生不必要的担忧、计划外的生活方式的改变以及额外的医疗干预等等。这些数据表明，在临床实践中引入癌症风险的预测表观遗传学测试需要平等和透明的沟通，以防止不合理担忧的出现。

Energy balance-related behaviors

Richard Rosenkranz

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为低社会经济人群量身定制生活方式的干预措施：一项定性研究

在公共卫生研究领域，社会经济地位较低的人群通常难以琢磨。面对这一群体，针对肥胖的干预措施可能需要“量身定制”。在本研究中，作者定性地调查了服务的提供者和参与者在对英国低社会经济地区人群的生活方式行为进行干预的观点。结果表明，这些人群需要有针对性的干预措施，同时需要更多的用于改变行为的技术，而不仅仅是传播信息给他们。在设计干预措施时需要考虑的其他重要因素包括成本、文化多样性、语言和文化障碍，以及这一人群中可能存在的低参与度等问题。

Carol Maher

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挪威成年人身体活动的模式和相关因素：基于机器学习方法预测截止2025年的变化情况

社会经济和环境因素的变化导致了身体活动的减少和久坐行为的增加。体育活动对健康的影响因体育活动的特征而异，如强度、频率、爆发力和长期久坐行为的中断等等。本研究采用了一种极为新颖的研究方法——机器学习，对挪威1985年至2013年定期全国体育活动调查所获得的大型数据集中存在的模式进行分析和识别。此外，研究者还利用机器学习来模拟预测到2025年身体活动模式的变化。结果表明，从1985年到2013年，体育活动的频率呈上升趋势，而在此期间，体育活动的持续时间和强度相对稳定。然而，机器学习预测模型显示，总体持续时间预计到2025年将减少，而强度和频率可能会增加。

近几十年的技术发展产生了大量数据，对数据分析提出了挑战。机器是处理大数据的有用工具。机器学习在体育活动数据中的首次研究是值得称赞的！这预示着机器学习在未来人口健康方面具有惊人的分析潜力。

Occupational health

Isabelle Niedhammer

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欧洲和加拿大移民的工作条件和职业健康的系统综述

很少有研究关注欧洲和加拿大移民的工作条件和职业健康。本研究是最早提供有关这一问题最新研究进展的综述之一。本文的作者认为，移民工人的工作条件和职业健康状况比本国工人差。他们还强调需要对移民人口进行更多的研究，特别是对可能解释移民身份、工作条件和健康结果之间关联的因果关系需要更深入的研究投入。

（来源：明升手机版(明升中国)）