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通过社会脆弱性，种族和种族和位置量化Covid-19中的不平等，随着时间的推移，疫苗分布：密苏里州圣路易斯和堪萨斯城的人口水平分析
我们分析了密苏里州卫生和高级服务部的数据，对在圣路易斯地区7个县进行的所有COVID-19疫苗和堪萨斯城地区的4个国家的疫苗接种。我们比较了接收初级COVID-19 Vaccine系列和助推器相对于时间，种族/民族，邮政编码级别的社会脆弱性指数（SVI），疫苗位置类型和COVID-19疾病负担。我们调整了一种良好的工具，用于衡量不平等的工具 - 洛伦兹曲线，以量化相对于这些关键指标的共同疫苗接种中的不平等现象。在2020年12月15日至2022年2月15日之间，1,763,036个人完成了主要系列，872,324人获得了助推器。During early phases of the primary series rollout, Black and Hispanic individuals from high SVI zip codes were vaccinated at less than half the rate of White individuals from low SVI zip codes AU : IchangedwerevaccinatedatlessthanhalftherateofWhiteindividualstowerevaccinatedatlessthanh , but rates increased over time until they were higher than rates in White individuals after June 2021;亚洲人在整个过程中保持高水平的疫苗接种。
引用出版版本（哈佛）：Roope，LSJ，Buckell，J，Becker，F，Candio，P，P，averato，M，Sindelar，JL，JL，Barnett，A，Duch，R＆Clarke，PM 202
最近，全世界已经有了令人鼓舞的承诺，以期预期临床研究结果，以期生产冠状病毒疾病（Covid-19）疫苗。尽管与疫苗开发的正常过程形成鲜明对比，但这种前所未有的方法似乎适当[1]。在没有共同证券的情况下，每增加一个月的时间都会给全球公共卫生和经济带来巨大的成本，因此几乎不可能超越疫苗的研究，开发和生产[2]。普遍疫苗接种的物流极具挑战性。在英国，阿斯利康计划分发由牛津大学开发的COVID-19疫苗[3]，其目的是在9月之前生产“ 3000万剂剂量的疫苗为英国市场生产，预计到年底会在100万个剂量上剂量剂量” [4] [4]。总共致力于制造20亿剂，包括印度血清学院获得10亿剂量的许可，主要是针对低收入和中等收入国家的剂量，到2020年底至少包括4亿个国家[5]。加速发展得到了几个发达国家政府的预交协议的帮助[6]。其他制药公司也有类似的制造和库存其他计划
改进的线性回归准确预测药物-靶标相互作用
在开发新药和确定其副作用时 [ 1 ]，制药科学依赖于统计学和计算机科学等相关科学分支的发现。此过程中的一个重要步骤是确定药物与药理靶标之间的相互作用。尽管可以通过体外结合试验可靠地确认相互作用的存在（例如，参见 [ 2 – 5 ]），但此类方法昂贵且耗时 [ 6 ]。为了解决这一瓶颈，已经设计并实施了计算方法来估计相互作用的概率。因此，可以根据计算机方法选择最有希望进行体外实验的候选药物。药物开发的成本进一步强调了预测药物-靶标相互作用的重要性。虽然估计数字各不相同，但他们一致认为，将一种新药推向市场需要花费数亿美元，有关概述例如，参见 [ 7 ]。此外，该过程可能总共需要 10 多年。药物-靶标相互作用预测（DTI）技术有望减少上述成本和时间，并支持药物重新定位[8]，即使用现有药物来治疗尚未用该药物治疗的疾病。
防止慢性病
AI现在正在公共卫生和医学的各个方面使用，从而大大改变了卫生专业人员与患者，社区和卫生数据的互动方式。AI正在标记的两个关键领域是诊断算法和预测分析（2）。例如，与人类放射科医生相比，AI算法越来越多地用于诊断成像扫描中的疾病 - 具有高度的准确性和速度（3）。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。 在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。 公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。 这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。 但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。
定量2D和3D相对比MRI
定量2D和3D期对比MRI：血流和血管壁参数的优化分析A.德国弗雷堡（Freiburg）简介：由于时空分辨率和SNR的有限，CINE相对比（PC）-MRI数据的量化很具有挑战性。此处介绍的方法结合了速度及其局部衍生物的“格林定理”和B型插值插值，以提供优化的血流和容器壁参数的定量。结果，除血流量参数（如流量量或流体面积）外，还可以从数据中计算出矢量壁剪应力（WSS）和振荡剪切指数（OSI）的空间和时间变化。心血管系统的功能诊断是不断获得兴趣的（1），在这种情况下，WSS是内皮细胞功能的重要决定因素（2-4）。流量和壁参数定量，其中有19个健康志愿者在8个平面中，沿着整个胸主动脉分布，使用高分辨率平面2D和较低分辨率的体积3D Cine PC-MRI，并具有3个方向速度编码。合成流数据，模式间可变性和观察者间的可变性用于评估该方法的准确性。据我们所知，这些结果构成了对完整动脉切片的血流参数和矢量WSS的体内分析的首次报告。1。2，左）。2，右）。Methods: All experiments were performed at 3T (Trio, Siemens, Germany) using a respiration controlled and ECG gated rf-spoiled gradient echo sequence with 3-directional velocity encoding in 2D ( 2D-CINE-3dir.PC : spatial resolution: 1.24-1.82 x 1.25-1.82 x 5 mm 3 , temporal resolution: 24.4 ms, Venc = 150 cm/s）和3D（3D-Cine-3ddir.pc：空间分辨率：2.71-2.93 x 1.58-1.69 x 2.60-3.5 mm 3，时间分辨率：48.8 ms，48.8 ms，Venc = 150 cm/s）（5）（5）。在沿胸主动脉分布的8个平面上进行进行壁分析（图 3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图所示 数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。 对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。 随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。 基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。 WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。 流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。 结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图 参考：（1）Y. Richter和E.R.进行壁分析（图3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图参考：（1）Y. Richter和E.R.表中给出了流量，平均WSS和圆周WSS的百分比。2D和3D-Cine-PC之间的各种时空分辨率导致流量和面积的相对差异在18％以下，但WSS和OSI的相对误差较高，而OSI则为45％和65％（图。说明了我们方法对WSS空间分布进行详细评估的潜力，图3显示了基于2D和3D数据的一名志愿者的WSS向量和OSI。在上升主动脉（切片1）和主动脉弓（切片3）中，WSS矢量呈现出与主动脉中螺旋流量模式相似的实质性右手圆周分量。讨论：此处介绍的方法旨在使用Green的定理和Cubic B-Spline插值来量化血流和血管壁参数。与假设血流模型的其他方法相反（例如抛物面（9）或数值流仿真（10）），我们的方法不是基于关于流量轮廓的限制性假设。简单的参数，例如流量量，即使对于低分辨率数据也可以准确量化，而诸如WSS之类的派生参数则受到时空分辨率的限制。尽管WSS值在3D-Cine-3dir.pc中被系统地低估了，但志愿者之间的高一致性表明了对相对病理WSS改变的分析的潜在WSS估计，如最初的患者结果所示。Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。 45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。 修订版Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。修订版我们的WSS测量值与源自相比的MRI的下降和腹主动脉（3，11-13）的发表结果非常吻合，该结果在心脏周期中提供了相似的平均WSS值（0.18至0.95至0.95 N/M 2）。对WSS沿主动脉的分析表明，WSS的相关圆周成分的存在为10-20％，这表明必须考虑WSS的向量性质以完全表征主动脉中的壁剪力。75：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。 25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3475：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3425：824-831（2007）。（6）Stalder A. F.等，Proc。ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。mag。16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。共振。im。17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。共振。Med。40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –34
疫苗供应链弹性和国际合作
摘要：我们构建了一个理论模型，其中一国政府从一家公司采购疫苗以保护其公民免受流行病的伤害。该公司可以在监管部门批准之前进行投资，以加速疫苗的供应，但如果批准失败，则存在投资搁浅的风险。政府可以通过在采购价格之上增加产能补贴来鼓励这种风险投资。我们分析了在公司成本信息不对称的情况下的最佳采购机制，并研究当部分疫苗供应链位于海外时，这种机制如何变化。在缺乏疫苗供应链政策方面的国际合作的情况下，离岸外包会导致政府减少补贴，以避免信息租金泄露给利润未被内化的外国公司。疫苗投入离岸产生的第二个扭曲是，外国政府可能会在危机中限制出口，从而阻止产能补贴。使用 Covid-19 疫苗成本和收益估算进行的校准表明，发现的扭曲可能很大，而旨在减少这些扭曲的国际合作可以使计划净收益成倍提高。
在一项随机试验中，同时使用两种鼻内改良活病毒疫苗时，牛冠状病毒和牛疱疹病毒-1 之间没有疫苗干扰
3 中和疫苗病毒的母源抗体也可能抑制疫苗效力，阻止抗体反应的诱导，但不会阻止 T 细胞反应的诱导。4、5 在同时接种 MLV 疫苗和疫苗后观察到了第三种类型的疫苗干扰。然而，这种疫苗相互作用各不相同，从对抗体反应的轻微影响（对疾病保护没有显著影响）到对免疫反应和疾病保护有显著影响。6、7 因此，在同时接种 2 种或 2 种以上疫苗时必须考虑疫苗干扰。虽然已经针对肠外接种解决了这一问题，但关于同时接种在相同或相邻粘膜部位复制的 2 种 MLV 疫苗时疫苗干扰的信息很少。8 鼻内 (IN) 疫苗接种已被用于新生犊牛，作为一种有效的策略，可以规避母源抗体对疫苗的干扰，并针对上呼吸道 (URT) 快速发育的粘膜免疫系统。 9、10此外，给新生犊牛接种IN疫苗可诱导长期免疫记忆，在加强疫苗接种后可快速诱导保护性免疫。11当只有少量IN疫苗可用于犊牛时，无需调查在接种多种IN疫苗时可能出现的疫苗干扰。然而，用于犊牛的新型IN疫苗不断被开发出来，这就引发了一个问题：如果同时接种多种IN疫苗，是否会发生疫苗干扰。本研究调查了在给2周龄以下的犊牛同时接种2种MLV疫苗后是否会发生疫苗干扰。疫苗干扰的一种可能机制是，2种MLV疫苗在相同或相邻的粘膜部位复制，一种病毒的复制会干扰第二种病毒的复制。 8 目前的 MLV 疫苗同时含有 BHV-1 和牛副流感病毒 3 (PI-3)，可诱导新生犊牛上皮内 (URT) 局部产生干扰素 (IFN)。12 BHV-1 感染引起的 IFN 反应与整个 URT 中抗病毒基因表达增加有关，在 48 至 72 小时内，当犊牛受到毒性 BHV-1 攻击时，这种先天免疫反应可以减少病毒复制。13、14 因此，含有 BHV-1 和 PI-3 成分的 MLV 疫苗如果同时注射给药，可能会抑制第二种疫苗病毒的复制，而这种病毒也会在 URT 中复制。牛冠状病毒 (BC) 既与牛的肠道感染有关，也与呼吸道感染有关，市场上有口服或注射给药的减毒活 BC 疫苗，可用于预防新生犊牛腹泻。15 有新证据表明，BC 可能在其他呼吸道病毒感染的背景下发挥呼吸道病原体的作用，这为在新生犊牛中同时接种 BC 疫苗和针对病毒性呼吸道病原体的多价 MLV 疫苗提供了理论依据。16–18 干扰素可抑制 BC 的复制，并且该病毒已发展出抑制受感染细胞内 IFN 产生和信号传导的机制。19 如果
这是 1982 年英阿战争的产物。
英国皇家空军副元帅斯图尔特·梅诺尔（退役）：目前是英国国防和政治问题评论员之一，并深度参与了 1977 年英阿关系分析。从 1965 年至 1976 年，AVMenaul 曾任伦敦皇家服务研究所所长、伦敦外交事务研究中心主任、国际战略研究所所长，还是国际战略研究所所长。他还是美国战略顾问。AMVMenaul 是核武器和核研究方面的专家，在 14 项核研究方面拥有丰富的经验。他是 tbc RAF Valiani crcw wbicbdropped Bri- OLn4eT 武器 772 Austraha 的 mcm bei- 他撰写了几本书《TncLlldlng Jap s Defense - -- - Policy》。“SALT II，tbc Euro-Srraugis ImbaLance”，“北约在 Zbe Eigb:cs，战争 Wi7z7zi7zg” Sirategy”、“Cbanging Conccpts of Nuclear War”和“倒计时：Brita？的 Srraergic Nuclear Forces”。 - -. -
胰岛素与碳水化合物比率：护士的概述
高级碳水化合物计数比基本方法更灵活。这种方法不是专注于餐食的一致性，而是调整胰岛素剂量以覆盖每顿饭中的碳水化合物。这允许食物选择的类型和数量从餐点到餐和日常。患者的污点涉及教pwd的餐点之间的关系；口腔冥想；胰岛素;体育锻炼；糖尿病困扰；情绪和身体压力，例如睡眠障碍和疾病；和BG水平。必须与患者合作制定治疗计划，并由护士支持。虽然先进的碳水化合物计数最终可以简化食物决策，但最初可能会过度挑战。必须评估食品素养，数学技能，患者的兴趣和能力，以确定患者是否是高级汽车计数的良好候选者，对于识字率低的人和具有较低识字史的患者以及可能具有低识别的识字率的人通常是必需的12种个性化策略。30掺入晚期技术，例如CGM，带推注算法的胰岛素泵和远程信息，可以帮助提高信心，计算的准确性以及已证明的结果。12,31
利用解耦运动和形状模型进行 4D 心肌重建
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而，电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主，其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法，该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测，并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外，构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练，从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集，并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法，显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。