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加拿大成年人肺炎球菌疫苗接种情况和错失的疫苗接种机会：加拿大老龄化纵向研究 (CLSA) 的横断面分析
肺炎与流感一直位列加拿大成年人十大死因之一 [1]。当肺炎链球菌（肺炎的主要细菌病因）感染人体的无菌部位（如胸腔积液、血液、脑脊液）时，就会发生侵袭性肺炎球菌病 (IPD) [2,3]。在成人中，与 IPD 相关的发病率和死亡率随着年龄的增长而增加 [4]。加拿大的国家监测数据显示，2017 年 60 岁人群的年发病率为每 100,000 人 21.1 例，而根据各省数据，更高年龄组的估计发病率甚至更高（85 岁人群每 100,000 人有 57.5 例，而 2010 年至 2018 年安大略省所有年龄组的平均估计发病率为每 100,000 人 10.8 例）[5,6]。由于老年人更容易感染肺炎球菌疾病，国家免疫咨询委员会（NACI）于 1989 年首次建议所有 65 岁以上的人终生接种一剂肺炎球菌 23 价多糖疫苗（PPV23）[7]。根据该建议（截至最新的 NACI 指南（2018 年）[ 7 ]，加拿大所有省份都从 2001 年或更早开始为其 65 岁人口提供 PPV23 疫苗接种资金 [ 8 ]（S1 表）。除了这一基于年龄的建议之外，NACI 还建议患有至少一种慢性疾病 (CMC) 的 18-64 岁特定成年人群接种一剂终生 PPV23 疫苗，这一建议已被省级疫苗接种计划采纳 [ 8 , 9 ]。此外，根据目前的 NACI 指导，免疫功能低下的成年人，无论年龄大小，都建议在接种一剂 PPV23 疫苗前八周接种一剂肺炎球菌结合十三价疫苗 (PCV13)，以最大限度地提高菌株覆盖率和免疫反应 [ 9 , 10 ]。尽管所有省份都已采用 NACI 关于肺炎球菌疫苗接种的指南，但各省的实施时间表、部署方式和资金方案各不相同（S1 表）。值得注意的是，各省提供疫苗接种的环境各不相同，这可能对疫苗的可及性产生影响。从历史上看，肺炎球菌疫苗主要在医生办公室接种，但在药房接种疫苗的情况越来越多。在一些省份，符合条件的个人可以在药房免费接种疫苗，而在其他省份，药房可能会收费提供此项服务（S1 表）。此外，虽然在任何一个省份都有一些高危人群有资格接种疫苗，但其中一些群体可能没有资格在药房接种疫苗。
北卡罗来纳州老龄化计划 2023-2027 社区调查
图书馆 公园和娱乐部门或社区中心 宗教/信仰团体（教堂/寺庙/清真寺等） 室内/室外娱乐活动或健康俱乐部/健身房 高尔夫俱乐部/打高尔夫球 当地老年中心 退伍军人服务组织 基督教青年会/基督教女青年会 社区委员会/俱乐部/组织，倡导/政治行动团体组织或在组织中做志愿者 社区活动/聚会 成人教育课程和计划 工作/就业 艺术/音乐 因照顾者/监护人的责任而足不出户 会参加，但没有交通工具 无 其它：请说明
人口老龄化对经济增长、劳动力和生产率的影响
3 或者，我们也可以使用人口普查中的州级人口统计数据。但是，我们选择从相同的个人层面数据构建我们的人口规模和劳动力供应指标，以尽量减少因数据聚合程序差异而产生的差异。使用这些噪声更大的州级人口指标不会影响我们估计的一致性，但可能会增加我们的标准误差。4 有证据表明，由于调查变化，人口普查和 ACS 之间的收入数据不可比。https://www.census.gov/content/dam/Census/library/working-papers/2003/acs/2003_Nelson_01.pdf（最后访问时间为 2018 年 8 月 18 日）发现 ACS 家庭收入比人口普查家庭收入低 4.6%。我们假设时间固定效应解释了这一变化，或者更准确地说，在对时间固定效应进行条件化后，这一变化与我们的工具无关。我们还按十年显示了结果。 1980-1990 和 1990-2000 的样本仅依赖人口普查数据并避免了这个问题。5 我们用每周通常的工作小时数乘以工作周数来计算每个人的年度小时数。工作周数在 ACS 中仅按间隔报告。使用人口普查数据，我们将每个间隔的分类指标上的周数回归并估算周数。6 我们使用 1990 年人口普查局的行业分类方案，该方案自 1950 年以来一直在 IPUMS 中报告。7 虽然州一级的 GDP 可能比全国 GDP 数据更容易受到测量误差的影响，但我们假设这种测量误差与我们预测的人口老龄化指标无关。8 最后访问时间为 2015 年 3 月 31 日。BEA 警告说，由于从 SIC 行业代码转换为 NAICS 行业代码，州 GDP 时间序列出现不连续性。我们假设时间固定效应解释了这种转变，并且各州之间的任何差异变化都与我们的工具（预测的老龄化变化）无关。文献中曾将 1997 年之前的各州 GDP 数据附加到 1997 年之后的各州 GDP 数据中（例如，Nakamura 和 Steinsson，2014 年）。另请注意，我们按十年呈现结果，这表明我们的结果不是由 1990 年至 2000 年之间的变化驱动的。9 使用总产量而不是消费数据的一个优势是 GDP 包括资产收入，可用于补偿消费下降。10 各州和各年份的劳动力结果仍然存在轻微的不一致，因为在 2000 年之前，人口普查仅包括当年居住州的信息。对于 2000 年和 2010 年，可以按上一年的居住州汇总劳动力结果。我们分别使用对齐和非对齐度量对 2000-2010 年的主要回归模型进行了稳健性检验，发现这不会影响我们的结果。这些估计值显示在附录表 A.10 中，并在下文中讨论。
2022-2026 财年州老龄问题规划
日期 康斯坦丁诺斯·米斯基斯先生，区域管理员 美国老龄管理局，第四区 亚特兰大联邦中心 61 Forsyth Street, SW, Suite 5M69 Atlanta, GA 30303-8099 亲爱的米斯基斯先生： 作为由密西西比州人类服务部执行主任罗伯特·安德森任命的密西西比州老龄化部门主任，我特此提交密西西比州 2022 年 10 月 1 日至 2026 年 9 月 30 日期间的老龄化国家计划。随附的计划提供了支持 ACL 五个计划重点领域的目标、目的和策略：OAA 核心计划、COVID-19 主题领域、公平、扩大 HCBS 的可及性和护理。密西西比州计划继续倡导老年人、残疾人和护理人员的选择和独立。其中包括根据经修订的 1965 年《老年人法案》的规定验证意向、保证和其他要求。密西西比州老龄化部门及其各合作伙伴和利益相关者致力于确保不断创新，以最好地满足全州老年人和我们服务的人员的需求和偏好。如果您对密西西比州老龄化计划有任何疑问，您可以通过 Kenyada.blake@mdhs.ms.gov 或 601-359-4909 与我联系。您也可以通过 mary.shearrill@mdhs.ms.gov 或 601-359-5005 联系项目总监 Mary Shearrill。此致，KenYada Blake-Washington 密西西比州老龄化部门主任
威斯康星州老龄化计划 FFY 2023-2025 草案
老龄网络的运作环境在几个重要方面发生了变化，本州老龄计划的背景部分对此进行了详细描述和说明。有资格享受 OAA 服务的人数不断增加，并将在本世纪上半叶继续快速增长。提供服务的成本经历了 50 年的通货膨胀，而资金却没有相应增加。人们越来越致力于在年老时留在社区，从而使以社区为基础的服务交付变得越来越重要。老年人口在许多方面变得更加多样化。它现在包括三代人；随着来自各种种族、民族、宗教和文化群体的人数比例不断增加，老年人口也变得更加丰富；并且受益于所有性别和性取向的老年人在全州社区公开生活的机会增加。鉴于老年人口的增长和变化，本老龄计划审查并更新了该州将计划资源分配给最需要的人的方法，如财务计划摘要中所述。
印第安纳州老龄化计划
2023-2026 财政年度州老龄计划建立在广泛的利益相关者反馈的基础上，纳入了 OAA 和社区生活管理局概述的关键优先事项。计划中的工作与该州正在进行的改革长期服务和支持系统的努力相一致，同时又有所扩展。2019 年，印第安纳州启动了一项强有力的流程，以改变该州的医疗补助系统，以满足印第安纳州老年人口的增长，并以选择、质量和可持续性等重要、关键和一致认可的优先事项为重点。该州计划反映了改革工作的各个方面，以及植根于 OAA 要求的更广泛的努力，这些努力影响着印第安纳州老年人及其护理人员。FSSA DA 打算扩展该州老龄计划，并寻求协调制定老龄化总体规划，作为印第安纳州健康老龄化的全面、长期规划蓝图。
人口老龄化、经济与福祉
• 劳动年龄的成年人通过劳动生产的多于消费的，而儿童和老年人消费的多于生产的。• 在人口结构转变的早期，主要挑战是满足儿童（占总人口的很大比例）的资源需求。• 在人口结构转变的后期，满足老年人的资源需求变得更具挑战性（60 岁以上人口的比例很高）。• 在中等收入经济体中，人口越来越集中在黄金劳动年龄——这一时期生产的多于消费的。• 这对生活水平和经济增长具有潜在的有利影响。
健康老龄化中脑电图网络连接的年龄相关变化
摘要：新兴研究报告称，功能性大脑网络会随着年龄的增长而发生变化。图论用于了解与年龄相关的大脑行为和功能差异，并使用脑电图 (EEG) 检查区域之间的功能连接。正常衰老对工作记忆 (WM) 状态下的功能网络和区域间同步的影响尚不清楚。在本研究中，我们应用图论来研究衰老对静息状态下网络拓扑的影响以及在执行视觉 WM 任务期间对衰老 EEG 信号进行分类。我们记录了 20 名健康中年人和 20 名健康老年受试者睁眼、闭眼和执行视觉 WM 任务时的脑电图。EEG 信号用于构建功能网络；节点由 EEG 电极表示；边表示功能连接。计算了包括全局效率、局部效率、聚类系数、特征路径长度、节点强度、节点中介中心性和同配性的图论矩阵来分析网络。我们应用了 K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF) 三个分类器对两组进行分类。分析显示老年组的网络拓扑特征显著减少。在睁眼、闭眼和视觉 WM 任务状态下，老年组的局部效率、全局效率和聚类系数显著降低。KNN 在视觉 WM 任务中实现了 98.89% 的最高准确率，并且比其他分类器表现出更好的分类性能。我们对功能网络连接和拓扑特征的分析可以用作探索人类大脑正常与年龄相关的变化的适当技术。
