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全球流行的疫苗衍生脊髓灰质炎病毒 (cVDPV)1,2,3
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 最近病例发生时间 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 最近收集日期 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 最近收集日期 莫桑比克 1 2 2022 年 7 月 4 日 马达加斯加 2 13 8 2022 年 5 月 30 日 25 6 2022 年 4 月 28 日 31 63 2022 年 6 月 20 日 也门 1 31 3 21 年 3 月 27 日 1 2019 年 7 月 7 日 马来西亚 3 1 20 年 1 月 14 日 12 9 20 年 3 月 13 日 菲律宾 2 2019年10月28日 1 19年10月31日 14 2019年11月28日 缅甸 6 2019年8月9日 6 2019年8月21日 印度尼西亚 1 2018年11月27日 2 2019年2月13日 巴布亚新几内亚 26 2018年10月18日 7 2018年9月20日 7 2018年11月6日 老挝 3 2016年1月11日 5 2016年2月9日 总计类型 1 3 0 27 12 35 16 10 5 0 7 10 0 25 6 0 0 7 26 9 31 63 加纳 18 12 1 4-Jun-22 16 10 1 31-May-22 17 20 14 22 年 8 月 2 日 贝宁8 3 3 4 22年7月5日 2 1 22年6月1日 5 1 4 22年7月12日 尼日尔 10 1 10 18 10 22年7月3日 4 6 2 1 21年8月13日 9 5 22年6月27日 尼日利亚 1 34 18 8 415 33 22年6月9日 2 2 53 18 8 204 24 22年6月25日 1 44 64 5 303 55 22年6月7日 乍得 11 101 18 22年6月22日 6 17 2 22年3月3日 10 3 1 21年11月10日 阿尔及利亚 1 22 年 4 月 11 日 1 2022 年 6 月 16 日 3 2022 年 6 月 21 日 刚果民主共和国 22 20 88 81 28 75 2022 年 6 月 14 日 19 15 29 95 6 10 2022 年 6 月 16 日 1 3 2 2022 年 6 月 7 日 也门 66 110 2022 年 6 月 3 日 15 29 2022 年 5 月 21 日 13 3 2022 年 1 月 31 日 中非共和国 21 4 2020 年 10 月 29 日 43 1 2020 年 10 月 5 日 9 2 1 3 2022 年 5 月 29 日 吉布提 7 10 2022 年 5 月 22 日 索马里 6 5 3 14 1 3 2022 年 5 月 14 日 2 13 1 2022 年 2 月 22 日 2 19 5 26 1 3 2022 年 5 月 19 日 埃及 1 12 3 2022 年 4 月 28 日 莫桑比克 1 2 4 2022 年 3 月 26 日 2 2018 年 12 月 17 日 多哥 8 9 1 2022 年 1 月 21 日 1 9 2020 年 7 月 9 日 1 2022 年 3 月 22 日 厄立特里亚 1 1 2022 年 3 月 2 日 科特迪瓦 64 2020 年 10 月 18 日 25 2020 年 11 月 1 日 7 95 2 2022 年 2 月 9 日 布基纳法索 1 68 2 21 年 6 月 9 日 12 2020 年 9 月 19 日 1 21 年 12 月 28 日 乌克兰 2 21 年 12 月 24 日 18 21 年 10 月 9 日 毛里塔尼亚 4 21 年 7 月 19 日 7 21年12月15日 塞内加尔 17 21年10月27日 34 21年11月17日 1 14 21年11月18日 乌干达 2 2021年11月2日 喀麦隆 7 3 21年10月11日 4 3 21年10月29日 4 9 1 21年10月25日 埃塞俄比亚 14 36 10 21年9月16日 9 7 20年10月13日 3 4 20年12月28日 冈比亚 9 21年9月9日 巴基斯坦 1 22 135 8 21年4月23日 14 2 20年11月11日 4 40 135 35 21年8月13日 几内亚 44 6 21年4月1日1 2020 年 9 月 5 日1 2 2021 年 8 月 11 日 几内亚比绍 3 2021 年 7 月 15 日 1 2021 年 7 月 26 日 2021 年 8 月 3 日 塔吉克斯坦 1 35 2021 年 7 月 25 日 22 2021 年 5 月 24 日 17 2021 年 3 月 22 日 阿富汗 308 43 2021 年 7 月 9 日 36 2 2021 年 5 月 3 日 175 40 2021 年 6 月 23 日 塞拉利昂 10 5 2021 年 2 月 28 日 6 8 2021 年 3 月 19 日 9 2021 年 6 月 1 日 刚果 2 2 2021 年 2 月 10 日 2 2020 年 10 月 12 日 1 3 2021 年 6 月 1 日 利比里亚 3 2021 年 5 月 28 日 2 5 2021 年 1 月 21 日 7 14 2021 年 4 月 20 日 南苏丹 50 9 2021 年 4 月 10 日 19 5 2021 年 2 月 25 日 6 2020 年 12 月 1 日 伊朗 3 1 2021 年 2 月 20 日 肯尼亚 1 2 2021 年 1 月 25 日 1 1 1 2021 年 1 月 13 日 马里 52 2020 年 12 月 23 日 3 2020 年 8 月 15 日 4 2020 年 8 月 29 日 苏丹 58 2020 年 12 月 18 日 11 2020 年 10 月 1 日 14 2020 年 11 月 9 日 安哥拉 138 3 2020 年 2 月 9 日 22 19 年 10 月 31 日 17 19 年 12 月 2 日 马来西亚 3 5 2020 年 2 月 4 日 菲律宾 12 1 2020 年 1 月 15 日 6 19 4 2020 年 1 月 16 日 赞比亚 2 2019 年 11 月 25 日 2 2019 年 9 月 25 日 中国 1 2019 年 4 月 25 日 3 2019 年 8 月 18 日 1 2018 年 4 月 18 日 叙利亚 74 2017 年 9 月 21 日 1 3 66 2017 年 9 月 12 日 总计类型 2 2 96 71 366 1081 682 261 3 85 74 177 286 332 69 5 2 65 198 537 498 108 以色列 1 3 2022 年 3 月 24 日 1 5 25 2022 年 3 月 15 日7 9 2022 年 3 月 12 日 中国 1 2020 年 7 月 22 日 1 2021 年 1 月 25 日 索马里 7 5 2018 年 9 月 7 日 2 2018 年 6 月 29 日 11 2018 年 8 月 23 日 合计类型 3 0 0 7 0 0 0 1 0 0 2 0 1 0 3 0 0 11 0 1 13 34 女性（所有血清型） 3 54 34 151 493 396 110 男性（所有血清型） 2 42 70 215 610 292 161 性别不明 13 10 3 1
在 SARS-CoV-2 大流行的 Omicron 浪潮期间，接受英夫利昔单抗治疗的 IBD 患者出现疫苗逃逸、突破和再感染增加
摘要 目的 抗肿瘤坏死因子 (TNF) 药物会削弱接种 SARS-CoV-2 疫苗后的血清学反应。我们试图评估第三剂信使 RNA (mRNA) 疫苗是否能显著增强接受英夫利昔单抗治疗的 IBD 患者的抗 SARS-CoV-2 抗体反应和保护性免疫。设计 在生物疗法对 SARS-CoV-2 感染和免疫的影响 (CLARITY) IBD 研究中，比较了接受英夫利昔单抗治疗的 IBD 患者中第三剂疫苗诱导的抗 SARS-CoV-2 刺突 (抗 S) 受体结合域 (RBD) 抗体反应、突破性 SARS-CoV-2 感染、再感染和持续性口咽携带者与接受维多珠单抗治疗的参考队列。结果 接种第三剂 mRNA 疫苗后，两组的抗 S RBD 抗体浓度几何平均数 (SD) 均增加。然而，无论前两剂基础疫苗是 ChAdOx1 nCoV-19（1856 U/mL (5.2) vs 10 728 U/mL (3.1), p<0.0001）还是 BNT162b2 疫苗（2164 U/mL (4.1) vs 15 116 U/mL (3.4), p<0.0001），接受英夫利昔单抗治疗的患者的抗体浓度均低于接受维多珠单抗治疗的患者的抗体浓度。然而，无论接受何种基础疫苗组合，在第三剂和第四剂 mRNA 疫苗接种后，抗 S RBD 抗体浓度均无差异。接种第三剂疫苗后，接受英夫利昔单抗治疗的患者的抗 S RBD 抗体半衰期估计值短于接受维多珠单抗治疗的患者（37.0 天（95% CI 35.6 至 38.6）vs 52.0 天（95% CI 49.0 至 55.4），p<0.0001）。与接受维多珠单抗治疗的患者相比，接受英夫利昔单抗治疗的患者更有可能出现 SARS-CoV-2 突破性感染（HR 2.23（95% CI 1.46 至 3.38），p=0.00018）和再感染（HR 2.10（95% CI 1.31 至 3.35），p=0.0019），但这种影响与第三剂疫苗抗 S RBD 抗体浓度无关。再感染主要发生在 Omicron 浪潮期间，并由 SARS-CoV-2
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
c o m m e n ta ry疫苗的不平等和犹豫：一个恶性循环，破坏了与19次大流行的战斗
摘要：通过避免最初恐惧的人道主义危机并在创纪录的时间内生产有效的疫苗，世界在与19009年大流行的斗争中走了很长一段路。自相矛盾的是，今天报道的每日新病例要比周围没有任何有效的疫苗了。到目前为止，针对大流行的成功因疫苗供应不足而在大多数低收入国家和广泛的疫苗犹豫不决。到2021年底，只有一半的人民国家达到了40％的人口的目标，而低收入国家中只有不到10％的人口接受了至少一剂疫苗。这发生在全球范围内超过90亿剂疫苗的剂量，主要是在富裕国家中。在这些人造因素的背景下，高度突变的病毒变体的演变与疫苗前时间相比，导致更多的不确定性。如果未正确解决疫苗不平等和犹豫，我们很可能会进入不平等疫苗分布的恶性循环，从而导致世界大多数人口所在的大多数低收入国家中疫苗接种率低。这最终将增强病毒的持续传播，从而导致新的关注变体的发展。由于高度突变的变体可能会感染疫苗接种和未接种疫苗的个体，因此不可避免地会引起疫苗的有效性和接受性的主要疑问。在这篇评论中，我们介绍了这个恶性循环如何延长大流行，并讨论一致的全球行动来解决它的重要性。关键字：COVID-19，SARS-COV-2，关注的变体，疫苗犹豫，疫苗怀疑，疫苗不平等
人工智能用于预测 COVID-19 大流行的流行程度：概述
摘要：自 2019 年底发现 COVID-19 以来，预测出版物数量大幅增加。统计和人工智能 (AI) 方法均有报道；然而，与统计方法相比，AI 方法显示出更好的准确性。本研究回顾了用于预测这种流行病蔓延的不同 AI 方法的应用。简要解释了这种背景下常用的 AI 方法的基本原理。介绍了使用不同统计方法对预测准确性的评估。本综述可能有助于参与管理 COVID-19 大流行的研究人员、专家和政策制定者开发更准确的预测模型和增强的策略来控制这种流行病的蔓延。此外，这项综述研究具有重要意义，因为它提供了有关 AI 应用在预测这种流行病流行程度方面的更多信息。
对大流行的财政政策回应
传统的增长会计练习适应劳动力年龄，性别和教育成就的变化，得出的结论是，人力资本的变化仅对经济增长有所贡献。然而，最近的研究表明，通过差异，人力资本的改善会产生更大的影响，从而在创新过程中的教育质量和人力资本的重要性。在这项研究中，我们探讨了德国，日本和美国人力资本产生的差异。我们专注于他们的教育系统和劳动力市场的差异，这是经济成果差异的来源以及创新对经济增长的贡献。我们简要讨论了三个国家对政策的影响。
COVID-19大流行的全球经济影响
2当安装成本增加，资本价格和资本回报率维持资本股票的均衡状态，投资和资本回报的均衡如下。如果没有安装成本，资本的价格为pk* =（1+r）p*。如果p*标准化为1，则变为pk* =（1+r）。如果添加了安装价格，则安装的边际价格为pk*=（1+ r）（1+∅（δ+ g））。如果没有安装成本，则资本回报率为RK* =（δ + G）。如果有安装成本（不包括预安装的资本保费），回报率为rk* = pk*（δ +r）/（1 +r）/（δ +g）2/2。3∅在所有区域中设置为0.3。4匹配理论假设失业是通过工会设定比市场清算工资水平更高的工会来发生的。Solow（1956）和Shapiro and Stiglitz（1984）使用效率工资理论，在该理论中，公司向员工支付更高的工资以提高其生产率，设置
COVID-19大流行的社会经济影响
该地区以及立即，中期和长期恢复策略的机会。通过分析通过注释的书目汇编的二级数据源来进行评估，该参考书目着眼于Covid 19对太平洋的影响。在社会方面，在国家经历的经济衰退经历，对健康和福祉产生了显着影响，再加上缺乏性生殖健康，母亲和儿童健康，咨询和其他基本医疗保健需求的服务缺乏和有限的服务。在评估过程中，该地区还遇到了自然灾害，例如Harold for Fiji，Vanuatu和Tonga，Typhoons遭到了密克罗尼西亚联邦（FSM）（FSM）的次要。这些危机进一步加剧了Covid-19对太平洋社区的压力。为了确保通过COVID-19经济复苏工作队（CERT）和太平洋人道主义途径-19（PHP-C）与其他区域性努力保持一致，该报告确定了成员进行考虑和讨论的机会。
解决马来西亚共同19-19大流行的策略
摘要：在2020年，Covid-19的大流行严重影响了全球公共卫生系统，并导致了全球许多死亡。covid-19具有高度传染性，可以通过有症状或无症状的个体传播。因此，确定社区内感染的风险很难。为了减轻Covid-19的风险，马来西亚政府从2020年3月18日至12月31日实施了运动控制命令（MCO）的七个阶段。然而，尽管MCO在降低感染病例方面具有有效性，但社会经济成本还是很大的。正如马来西亚总理所指出的那样，应满足的最终标准是社区授权。换句话说，在疫苗接种计划完成之前，基于社区的缓解措施是社区团结起来遏制大流行的措施。作为控制大流行的措施，新常态中的缓解策略应是可行的，实用的，并且是社区可接受的。在本文中，我们介绍了一套基于社区的监测标准，以确保社区的健康和福祉，例如效率，技术，反馈和可持续性。拟议的标准将有助于制定基于社区的监测计划，以实现应对大流行以及使社区成为治理过程的一部分的所需目标。