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World File Search System公共卫生
NHS England 针对 2022-23 年 NHS 公共卫生职能协议的年度责任声明（第 7A 条）
1.1. 通过制定国家 NHS 合同服务规范来确保服务，委托提供商（在护理质量委员会注册，以根据本协议提供服务）并管理合同，以便提供商提供所需的绩效，减少不同地理区域之间当地绩效水平的差异，并在必要时转变服务。在适当情况下，NHS 标准合同包括本协议中规定的 KPI。提供商应全面恢复服务并交付商定的计划标准，评估其绩效，接受适当的培训并遵循所有相关的临床和专业指导。1.2. 提供质量和安全证据，以确保提供商提供并确保达到必要的质量标准，包括患者体验的质量，患者能够获得由具有适当资格和多样化劳动力的提供商提供的优质和公平的服务。
公共卫生疫苗 rVSV-MARV 疫苗更新
*O'Donnell, KL；Henderson, CW；Anhalt, H.；Fusco, J.；Erasmus, JH；Lambe, T.；Marzi, A. 疫苗平台比较：在仓鼠模型中对抗致命马尔堡病毒攻击的保护效果。Int. J. Mol. Sci. 2024, 25, 8516. https:// doi.org/10.3390/ijms2515851
具有公共卫生数据应用的血清催化模型的数学
传播率通过称为感染力或FOI的度量来量化，即个体每单位感染的速率； FOI具有每个人每单位时间（通常每年）收到的平均感染数量的单位 - 请注意，如果预期在给定的时间间隔内会被感染多次一次，则该指标将超过1。流行传播转化为假设FOI随着时间的流逝几乎没有变化。此假设会导致血清阳性的特征增加，并且在图1B，I＆II中，我们显示了假设FOI随着时间而变化而产生的估计血清阳性。估计的等效物（虚线）通常为原始数据（实点和线路）的潜在趋势提供了合理的近似值。
o r i g i n a l r e s a r c h物流管理信息系统（LMIS）在Amhara National的公共卫生设施的健康商品
简介：发展中国家的基本药物的访问主要是由于健康供应链管理效率低下的效率低下，例如缺乏标准监控框架和设计较差的物流管理信息系统（LMIS）。健康供应链经理需要准确，及时的数据才能进行决策。但是，常规的健康信息系统的数据质量差，依赖基于纸张的报告，逻辑格式不足，不充分结构以及人力资源有限。目的：本研究评估了阿姆哈拉国家地区埃塞俄比亚公共卫生设施中LMI的数据质量。方法：该研究是在埃塞俄比亚的阿姆哈拉国家地区国家进行的。该研究采用了基于机构的并发混合方法设计。数据收集涉及102个通过多阶段分层随机抽样选择的设施，并遵守美国国际开发署的物流指标评估工具（LIAT）设定的采样标准。数据抽象清单用于收集数据。结果：在评估数据质量的七种示踪剂药物中，库存准确率的差异很大。库存差异是显着的，突出了手动和数字记录系统的潜在问题，总体平均的物理和电子库存精度分别为74.7％和70.6％。此外，报告和申请表（RRF）显示了及时提交的趋势，七种示踪剂药物的总平均百分比为90.2％。然而，数据质量经历了波动，合法性的总体平均百分比（LMIS报告的授权）和RRF的准确性分别为77.2％和76％。结论和建议：数据质量的评估显示出物理和电子记录的显着差异，在健康LMI中的完整性，合法性，合法性，可读性和准确性上显着波动。为了纠正这些问题，需要对健康供应链员工进行强大的数据质量验证过程，明确的指南，有针对性的干预措施，加强监控系统，定期审核以及全面的培训。关键字：LMI，数据质量，RRF，评估，绩效，健康设施
AHP 英国公共卫生战略框架 2025-...
2015 年《威尔士子孙后代福祉法案》确保公共机构在开展任何工作时都将福祉放在首位，并着眼于长期发展，以改善子孙后代的健康。长期的卫生保健计划“更健康的威尔士”通过制定以健康、福祉和预防为重点的全系统卫生和社会保健方法愿景来实现这一目标。最近的一份科学证据建议报告承认，AHP 通过预防和新的服务模式在满足老龄化人口需求方面发挥着根本性作用，而 AHP 框架“共同展望未来”重新关注人口健康、健康不平等、预防和可持续医疗保健，以确保 AHP 能够通过领导力、服务提供和劳动力发展发挥最大影响，并采取与这一英国范围战略相一致的行动。威尔士的 AHP 已开始着手解决将更大比例的资源“转移”到预防、早期干预和减少个人、社区和人口不平等的问题上的问题，并且对于多个国家公共卫生优先项目而言，AHP 在实现变革方面发挥着关键作用。
2024 年公共卫生主任年度代表
当地人口的健康状况，当局有责任公布该报告（2006 年《国民健康服务法》第 73B（5）和（6）节，由 2012 年《健康与社会保健法》第 31 节插入）。报告的内容和结构由当地决定。 财务影响 [官员姓名首字母：AH | 日期：20224 年 12 月 16 日] 17. 本报告没有特定的财务影响 人力资源影响 [官员姓名首字母：SB | 日期：2024 年 12 月 20 日] 18. 本报告没有特定的人力资源影响。 技术影响 [官员姓名首字母：PW | 日期：2024 年 12 月 12 日] 19. 本报告没有特定的技术影响。 风险和假设 20. 本报告没有特定风险。 咨询 21. 尚未进行正式咨询以对本报告做出贡献。背景文件 22. 2024 年唐卡斯特公共卫生主任年度报告 报告作者和撰稿人 姓名：Rachael Leslie 职务：公共卫生主任 电子邮箱：rachael.leslie@doncaster.gov.uk
美国卫生与公众服务部：人工智能在卫生、公众服务和公共卫生领域的应用战略计划
在 HHS，我们对人工智能的变革潜力持乐观态度。这些技术具有无与伦比的推动创新的能力，可以加速科学突破、提高医疗产品的安全性和有效性、通过提供医疗服务改善健康结果、增加获得人类服务的机会以及优化公共卫生。然而，我们的乐观情绪也伴随着强烈的责任感。我们需要确保美国人免受风险。人工智能的部署和采用应该使美国人民受益，我们必须让整个生态系统的利益相关者承担起责任，以实现这一目标。人工智能为改善我们国家的健康和人类服务以及更好地服务美国人民创造了巨大的机会，HHS 已经采取积极措施，鼓励人们合乎道德和负责任地使用人工智能，以便它能够改善人们的生活。
人工智能在卫生、人类服务和公共卫生领域的应用战略计划
With respect to the TAs in focus for AI-enabled research and discovery, the industry may lack the proper incentives to invest in AI applications for new TAs or those with significant health needs and instead focus on TAs with the best market potential. 16, 17 This phenomenon may currently limit, however could present an opportunity for AI to expand medical research and discovery to less researched TAs and breakthrough innovation in others. On the other hand, AI is expanding medical research and discovery activity beyond the laboratory as non-traditional players start to participate (e.g., a tech company recently released a new protein-folding AI model). 18 Furthermore, investigators themselves are pioneering basic computational AI research to inform how AI can be used in biomedicine and health. 19
人工智能在卫生、人类服务和公共卫生领域的应用战略计划
1. https://www.reuters.com/business/finance/ai-deals-lift-us-venture-capital-funding-highest-level-two-years-data-shows-2024-07-03/ 2. https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds/ 3. https://www.aha.org/aha-center-health-innovation-market-scan/2024-09-17-top-4-health-care-ai-investment-trends-watch 4. https://www.fda.gov/about-fda/center-drug-evaluation-and-research-cder/artificial-intelligence-drug-development 5. https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-aiml-enabled-medical-devices 6. https://www.nature.com/articles/s41746-022-00609-6 7. https://www.healthit.gov/hhs-ai-usecases?search_api_fulltext=&page=1
MDCG 2023-3 rev.2 - 公共卫生 - 欧盟委员会
本文件旨在阐明《医疗器械条例》(EU) 2017/745 第 VII 章第 2 节和《体外诊断医疗器械条例》(EU) 2017/746 第 2 节概述的重要术语和概念。建立对这些术语和概念的共同理解对于有效和协调地实施这些条例下的警戒要求是必要的。该文件是为主管当局、经济运营商和其他相关方编写的。本文件中提出的一些定义是从《医疗器械警戒系统指南》1 中重新引入的，并在相关情况下进行了修改以与 MDR 和 IVDR 保持一致。除非直接引用法律文本或另有规定，否则术语“设备”应理解为包括医疗器械、医疗器械配件、MDR 附件 XVI 中列出的产品、体外诊断医疗器械和体外医疗器械配件。此外，对“条例”的引用应理解为涵盖 MDR 和 IVDR。本文件并非详尽无遗，应与法规、相关标准 2 和 MDCG 指导文件 3 结合阅读。