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经济增长能减少多维贫困吗？来自中低收入国家的证据
长期以来，实证研究一直集中于货币贫困，以探讨经济增长与贫困之间的关系。本文采用两个新的基于个体的多维贫困指数：G-CSPI 和 G-M0，探讨了增长与多维贫困之间关系这一鲜为人知的争论。本文基于 1990 年至 2018 年 95 个中低收入国家的不平衡面板数据集：这是迄今为止用于此目的的最大样本和时间跨度。使用一阶差分计量经济学策略，实证分析表明，GDP 增长 10% 可使多维贫困减少约 4-5%。然而，结果因考虑的子时期而异：2000 年之前的弹性不显著，而 2000 年之后为负且显著。这可能是由于 21 世纪初国际形势发生了变化。最后，通过比较分析发现，收入贫困对增长的弹性比多维贫困对增长的弹性高出5至8倍。我们的研究结果表明，经济增长是缓解多维贫困的重要手段，但其效果远低于货币贫困。
影响中低收入国家有效疫苗管理的因素：文献综述 影响中低收入国家有效疫苗管理的因素：文献综述
研究背景：有效的疫苗管理可以防止成本浪费并提高卫生服务质量。面对各种挑战，设施和基础设施不足，人力资源有限，中低收入国家工作量大，疫苗管理还能妥善开展吗？目的：确定并分析影响中低收入国家有效疫苗管理的因素。方法：使用 4 个数据库进行全面搜索，即 Science Direct、Pubmed、PLOS One 和 GARUDA。搜索使用了关键词“冷链管理”AND疫苗、“有效疫苗管理”AND疫苗和“冷链疫苗”，出版年份限制为 2018-2022。使用 PRISMA 进行文章选择，并提取数据，获得 12 篇文章供审查。结果与结论：影响有效疫苗管理的因素包括物流规划、疫苗库存的可用性、疫苗库存操作名称、电子记录系统、按照推荐温度储存疫苗、冷链设备的可用性、用于温度监测的物联网（IOT）系统、应急计划、冷链维护指南、良好的协调、定期评估或监测、监测结果反馈、有效疫苗管理（EVM）评估、制定标准操作程序（SOP）、遵守 SOP、疫苗管理人员的素质、官员的教育状况、持续培训。关键词：有效的疫苗管理；疫苗冷链；疫苗管理；疫苗 摘要
中低收入国家的医疗保健数字化
非传染性疾病发病率不断上升，加上减缓气候变化、主权债务和地区冲突的成本，正在破坏全球卫生安全，威胁实现联合国可持续发展目标的进程。这些多重危机的负面影响主要由中低收入国家承担，这些国家的疾病负担最高，医疗支出最低。医疗数字化正成为一种有前途的应对措施，人工智能 (AI) 软件和量子计算硬件加速了这一进程。我们对负责任的人工智能数字化的三个关键推动因素（治理、基础设施和安全）进行了多部门政策和实践批判性分析，以实现中低收入国家安全、负担得起、公平和可持续的医疗保健系统。我们考虑了公私伙伴关系、民主化的主权人工智能和嵌入式人类安全方面的主要用例。我们的分析表明，这些用例展示了数字人工智能如何
中低收入国家痴呆症和大脑老化 2024 年最终科学报告......
• 简介 • AfDC 使命宣言 • 项目 • 一般性讨论 16:00 – 16:30 茶歇 16:30 – 17:30 I. 欢迎和开幕会议 召集人 Gladys Maestre (UTRGV) 和 Raj Kalaria (英国) 致欢迎辞，随后由 Adesola Ogunniyi (AfDC)、Julius Ogeng'o 致开幕词（每人约 5 分钟） （内罗毕大学）、Mercy Njuguna（肯尼亚卫生部）、Claire Sexton（AA，美国）、Zul Merali（BMI AKU，肯尼亚）、Aida S-Gonzalez（WFN ADCD，英国）、Elizabeth Mutungu（ADOK，肯尼亚）、David Ndetei（AFRIMEB-当地主持人，肯尼亚）Andrew Singelton 和 Sara Bandres Ciga，阿尔茨海默病和相关痴呆症中心 (CARD)， NIA、NIH、美国17:30 – 18:30 主题演讲 I Richard Brown，加拿大达尔豪斯大学 揭开大脑的奥秘：Brenda Milner 的贡献
资助中低收入国家的女性包容性初创企业
在新冠疫情期间，数字化成为中低收入国家初创企业的关键要素。15,16 尤其是对女性而言，在线业务运营具有极大的吸引力，因为她们可以在经营企业的同时灵活地兼顾家庭和育儿责任。17 切丽·布莱尔女性基金会发现，2023 年接受调查的女性企业家中，近一半 (44%) 已在其业务中采用了人工智能工具，大多数受访者表示，她们将其用于内容生成和编辑。18 然而，与男性相比，中低收入国家的女性企业家使用技术的意愿仍然较低。她们不太可能将手机用于商业目的，也不太可能了解如何将手机用于商业目的。19
衡量中低收入国家疫苗接受度和吸收率
例如，图 1 显示，在尼日利亚，在六个重叠调查期中的五个期间，接受度估计值相差 17 到 22 个百分点。即使在使用相同访谈模式（互联网）的调查中，2021 年第 2 季度的估计值也相差 18 个百分点。只有在一个重叠调查期内，接受度估计值相对接近：2021 年第 4 季度，使用呼叫列表招募和 CATI 访谈的调查（呼叫列表-CATI）的估计值与使用社交媒体招募和互联网访谈的调查（社交媒体-互联网）的估计值相差在 4 个百分点以内。2021 年第 2 季度的情况并非如此，当时这些调查的估计值相差 16 个百分点，这表明除了招募方法和访谈模式外，调查时间也可能影响接受度估计值。
如何保证中低收入群体能够负担得起能源
资料来源：Cook 和 Shah，《利用太阳能减少能源负担：科罗拉多州的战略和各州路线图》。国家可再生能源实验室 (2018) Hernandez，《了解能源不安全及其对健康的重要性》。《社会科学医学》（2016） Bednar, DJ，Reames, TG，《对美国能源贫困的认识和应对》。《自然能源》5，432–439 {2020)
影响 HPV 疫苗在中低收入国家引入和推广的决定因素的全球视角
1 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院国际疫苗获取中心、2 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学附属机构 Jhpiego、3 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学传染病与护理创新中心、4 比利时安特卫普大学疫苗接种评估中心、5 比利时安特卫普大学 HPV 预防和控制委员会、6 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院国际卫生系、7 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院卫生、行为与社会系、8 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院流行病学系
人工智能进步对中低收入国家实验室医学的影响：挑战与建议——文献综述
1. Paranjape K、Schinkel M、Hammer RD 等。人工智能在实验室医学中的价值。Am J Clin Path。2021；155(6)：823 ‐ 831。doi:10.1093/ajcp/aqaa170 2. AAcC.org。实验室医学中人工智能的现状报告。2023 年 1 月 1 日。2023 年 12 月 1 日访问。https://www.aacc.org/cln/articles/2023/janfeb/a-status-report-on-ai-in-laboratory-medicine 3. Hanna MG、Hanna MH。人工智能在病理学中的当前应用和挑战。Hum Pathol Rep。2022；27：300596。 doi:10.1016/j.hpr.2022.300596 4. López DM、Rico ‐ Olarte C、Blobel B、Hullin C。通过人工智能改变中低收入国家卫生生态系统的挑战和解决方案。Front Med。2022；9：958097。doi:10.3389/fmed.2022.958097 5. Ciecierski ‐ Holmes T、Singh R、Axt M、Brenner S、Barteit S。人工智能用于加强中低收入国家医疗保健系统：系统范围审查。NPJ Digit Med。2022；5(1)：162。 doi:10.1038/s41746-022-00700-y 6. Lencucha R、Neupane S。“低收入和中等收入国家”类别的使用、误用和过度使用。BMJ Glob Health。2022；7(6):e009067。doi:10.1136/bmjgh-2022-009067 7. Nkengasong JN、Yao K、Onyebujoh P。低收入和中等收入国家的实验室医学：进展与挑战。
中低收入国家因腹泻住院的五岁以下儿童的轮状病毒基因型：世卫组织协调的全球轮状病毒监测网络的结果
Sebastien Antoni 1 , Tomoka Nakamura ID 1,2,3 , Adam L. Cohen ID 1 , Jason M. Mwenda 4 , Goitom Weldegebriel 5 , Joseph NM Biey 6 , Keith Shaba 4 , Gloria Rey-Benito 7 , Lucia Helena de Maria Oliveira 7 , Oliveira Oliveira 7 , Amany Ghoniem 8 , Kamal Fahmy 8 , Hossam A. Ashmony 8 , Dovile Videbaek ID 9 , Danni Daniels 9 , Roberta Pastore 9 , Simarjit Singh 9 , Emmanuel Tondo 10 , Jayantha BL Liyanage 10 , Mohamed Sharifu 10 , Baja Gravac tmunkh 11 , Josephine Logronio 11 , George Armah 12 , Francis E. Dennis ID 12 , Mapaseka Seheri 13 , Nonkululeko Magagula 13 , Jeffrey Mphahlele 13 , Jose Paulo G. Leite 14 , Irene T. Araujo 14 , Fuli MEL Mody 14 , Tuan Mody . 15 , Galina Semeiko 16 , Elena Samoilovich 16 , Sidhartha Giri 17 , Gagandeep Kang ID 17 , Sarah Thomas 18 , Julie Bines ID 18 , Carl D. Kirkwood 18 , Na Liu 19 , Deog-Yong Lee 20 , Mitur Paren Nico 21 , ID GG ,23 , Mathew D. Esona 24 , M. Leanne Ward ID 24 , Courtnee N. Wright 24 , Slavica Mijatovic-Rustempasic ID 24 , Jacqueline E. Tate 24 , Umesh D. Parashar 24 , Jon Gentsch 25 , Michael D. Bowen * Serhan .