解码上呼吸道病原体的“天气指纹”：在希腊北部进行的一项为期一年的观察研究

《Current Microbiology》：Decoding Weather Fingerprints of Upper Respiratory Pathogens: A One-year Observational Study in Northern Greece

呼吸道病原体季节分布与气象关联性研究揭示：冬季阳性率最高，流感A与低温高湿相关，腺病毒在温暖期占优，其他病毒具季节局限性。气象数据经时间加权方法匹配病原体潜伏期后，发现病原体存在特异性气象响应模式。该模型为精准疾病预测和公共卫生防控提供新工具。

　　

呼吸道感染具有受环境因素影响的特征性季节性变化；然而，针对不同病原体的具体气象决定因素仍尚未得到充分阐明。这项回顾性研究调查了2023年12月至2024年11月期间希腊北部地区天气参数与上呼吸道病原体流行情况之间的关联。研究人员使用多重聚合酶链反应（PCR）技术分析了塞萨洛尼基AHEPA大学医院收治的疑似感染患者的鼻咽拭子样本。气象数据通过一种新颖的时间加权方法进行处理，该方法将气象数据与病原体的特定潜伏期进行了匹配。在分析的1,754个样本中，冬季的阳性率最高。不同病原体之间存在显著的季节性和气象相关性：甲型流感与寒冷潮湿的天气条件相关，腺病毒在温暖季节更为常见，而其他病毒则表现出全年或季节性有限的传播特征。研究还观察到不同的相关性模式，包括不同病原体之间的温度-湿度关系的变化。这些发现揭示了病原体特有的气象特征，这些特征超出了传统的季节性规律，并强调了时间加权环境建模在提升预测监测和公共卫生准备能力方面的实用性。