并非传统意义上的期刊影响因子，而是近年来科研界用来衡量病原体（pathogen）在特定环境中传播力、致病性及其对公共卫生系统造成压力的综合评估指标。这一概念虽未被正式标准化，但在流行病建模、疫情预警和防控策略制定中已逐渐被广泛引用。
在2020年新冠疫情初期，研究人员通过构建，整合病毒基本再生数（R0）、潜伏期传染性、重症率等参数，快速评估SARS-CoV-2的潜在威胁。例如，中国疾控中心团队曾利用该指标预判武汉封城后病毒传播趋势，为后续全国联防联控提供数据支撑。
Pathogen影响因子通常包含至少三个维度： 1. （如R0值或有效再生数Re）； 2. （如住院率、死亡率）； 3. （如对现有疫苗或既往感染的抵抗程度）。这种多维融合使评估更贴近现实复杂场景。
与静态的期刊影响因子不同，。以奥密克戎变异株为例，其早期版本BA.1的传播力远超德尔塔，但重症率显著下降，导致其综合影响因子在不同国家呈现差异——在高疫苗接种率地区影响因子较低，而在医疗资源薄弱地区则急剧升高。
2023年，世界卫生组织（WHO）在更新《全球疫情警报框架》时，明确建议成员国将纳入风险评估体系。例如，日本厚生劳动省据此调整了入境检疫等级，对高影响因子病原体实施更严格的筛查措施，有效延缓了XBB.1.5变种的社区扩散速度。
随着新发传染病频发，正从学术概念走向实践工具。理解其构成与应用场景，有助于公众更理性看待疫情信息，也为科研人员提供了跨学科协作的新思路。