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在 Delta 和 Omicron 变异株流行期间，第三剂 mRNA 疫苗对成人 COVID-19 相关急诊和紧急护理就诊及住院的有效性 — VISION 网络，10 个州，2021 年 8 月至 2022 年 1 月
近几个月来，对 COVID-19 mRNA 疫苗有效性 (VE) 的估计值有所下降 (1、2)，原因是疫苗诱导的免疫力随着时间的推移而减弱*，SARS-CoV-2 变体可能增强了免疫逃避能力 (3)，或者这些因素与其他因素共同作用。CDC 建议所有年龄 ≥12 岁的人在接种第二剂 mRNA 疫苗 ≥5 个月后接种第三剂 (加强剂) mRNA 疫苗，免疫功能低下的个人则应接种第三剂基础疫苗。† 第三剂 BNT162b2（辉瑞-BioNTech）COVID-19 疫苗可提高中和抗体水平 (4)，以色列最近进行的三项研究表明，第三剂疫苗在预防与 SARS-CoV-2 B.1.617.2（Delta）变体感染相关的 COVID-19 方面具有更高的有效性 (5-7)。然而，关于美国第三剂 COVID-19 mRNA 疫苗在现实世界中的有效性的数据有限，尤其是自 2021 年 12 月中旬 SARS-CoV-2 B.1.1.529（Omicron）变体占据主导地位以来。VISION 网络 § 通过分析来自 383 个急诊科 (ED) 和紧急护理 (UC) 诊所的 222,772 次就诊和来自 87,904 次住院治疗，对 VE 进行了检查
丹麦首剂 ChAdOx1 疫苗与后续 mRNA 疫苗联合使用对 SARS-CoV-2 感染、住院和死亡的疫苗有效性：一项全国性基于人群的队列研究
丹麦民事登记系统已确认 2021 年 2 月 9 日至 2021 年 6 月 23 日期间在丹麦生活或移民到丹麦的所有个人。暴露、结果和协变量的信息来自丹麦国家登记处。分别使用泊松和 Cox 回归模型计算粗 VE 和调整 VE，以及针对接种疫苗和未接种疫苗个体的 SARS-CoV-2 感染和 COVID-19 相关住院或死亡的 95% 置信区间 (CI)。VE 估计值根据日历时间作为基础时间并根据性别、年龄、合并症、原籍国和住院情况进行了调整。分析包括 5,542,079 人（占丹麦总人口的 97.6%）。共有 144,360 人接种了第一剂 ChAdOx1 疫苗，其中 136,551 人接种了第二剂 mRNA 疫苗。共纳入 1,691,464 人年和 83,034 例 SARS-CoV-2 感染病例。接种第一剂 ChAdOx1 疫苗的人的中位年龄为 45 岁。研究人群的特点是平均分布
全球疫苗与免疫联盟支持伤寒结合疫苗
从 2008 年 Gavi 做出支持伤寒结合疫苗 (TCV) 的投资决定到 Gavi 为各国引入 TCV 提供支持，历时九年。Gavi 对 TCV 的支持之路漫长，凸显了低收入国家疫苗研发面临的挑战，以及 Gavi 尽早参与产品研发流程以支持生产、全球政策和项目实施协调的重要性。尽早参与将为战略性疫苗投资决策提供意见，从而更有效地向国家实施过渡。一些国家已获批准获得 Gavi 支持，将在 2019-2020 年引入 TCV。早期引入国家缺乏可推广的伤寒流行病学数据，这更加凸显了继续生成有关伤寒流行病学和 TCV 影响的证据的必要性。这促使人们制定指导方针和工具，以支持国家在增进对当地伤寒负担和风险的了解的基础上做出引入 TCV 的决策。关键词。伤寒肠热病；伤寒结合疫苗；疫苗；免疫接种；全球健康。
对侧与同侧疫苗的增强...
对侧mRNA covid-19增强抗体的幅度，以改善COVID-19 Vac-scine免疫反应，Fazli等人。的研究检查了在相同或对侧臂中施用助力剂量的影响（9）（图1）。与最近的一些发现（10）相反，当前的研究报告说，在先前使用初次疫苗的人中，辉瑞技术NT162B2促进了抗体反应的高幅度。在第三次疫苗接种后大约五个月后，在最后一个时间点分析了这种差异最为明显。notably，该研究的重点是中和抗体反应，包括针对Omicron变体的反应（B.1.1.529），揭示了具有对侧增强的增强抗体。较高的抗体水平也与改善变异菌株的跨义中和化有关（11），面对不断发展的病毒威胁，解决了至关重要的关注点。该研究的强大方法论涵盖了大型和彻底的参与者入学和人口统计分析，可以增强其发现的可靠性。这项工作为疫苗的优化提供了宝贵的见解
评估 - 疫苗 - 供应链和遗传学 -
根据《世界卫生组织2011年的报告》，有50％的加维资格司令报告说，疫苗浪费率超过了谁推荐，尼日利亚的20％州已经经历了疫苗库存。在同一份报告中，由于冷链失败，在五个国家中损失了约280万次疫苗剂量，而不到10％的国家会遇到以有效的疫苗管理实践的重视。该报告还决定了5％的GAVI合格国家在ISCL上表现不佳，而不到25％的国家甚至以维护，股票管理和分配标准的最低标准运作。此外，只有29％的国家达到了最低限度的温度控制阶段（WHO，2014年）。在印度进行的疫苗浪费评估表明，六个月的所有供应链的浪费都反映出会议地点发生的最大浪费（BCG vaccincine的最大浪费为61％）（联合国儿童基金会，2010年）。
纳米工程在肌肉骨骼再生中的应用
随着人们寿命的延长和越来越多地参与激烈的体育和娱乐活动，肌肉骨骼退化和损伤并发症变得越来越普遍。此外，骨骼组织缺陷可能会导致人们无法活动，并引起炎症和疼痛。因此，由于大量患者患有这些组织的疾病或创伤，因此迫切需要新的策略来促进肌肉骨骼组织的再生。再生医学专注于利用干细胞生物学来推进毁灭性疾病的医学疗法。在这一领域，肌肉骨骼再生医学提供了修复、恢复或替换受急性损伤、慢性退化、遗传功能障碍和癌症相关缺陷影响的骨骼元素和相关组织的解决方案。 《肌肉骨骼再生纳米医学》一书提供了对纳米技术在肌肉骨骼再生医学中的应用的重要领域的基本理解，从关键的纳米生物材料、纳米支架和表面纳米图案、包括体外和体内测试的技术转让方面以及干细胞纳米工程开始。讨论了纳米技术对未来的潜在益处
金金属药物靶向冠状病毒蛋白
摘要：金配合物在医学上有着悠久的传统，在许多例子中，它已被证实具有抗风湿、抗癌或抗感染作用。在此，我们评估了先导化合物金诺芬和五种选定的金有机金属化合物作为严重急性呼吸综合征冠状病毒 (SARS-CoV) 的两个相关药物靶点的抑制剂。金金属药物是 SARS-CoV-2 刺突蛋白与血管紧张素转换酶 2 (ACE2) 宿主受体相互作用的有效抑制剂，因此可能干扰病毒的进入过程。金金属药物也是 SARS-CoV-1 和 SARS-CoV-2 木瓜蛋白酶样蛋白酶 (PLpro) 的有效抑制剂，PLpro 是病毒复制中的关键酶。关于 SARS-CoV-2 中的 PLpro，此处报道的抑制剂是首批经实验证实对该靶酶具有活性的例子之一。重要的是，复合物对两种 PLpro 酶的活性与抑制剂从酶的不稳定锌中心去除锌离子的能力相关。总之，这项初步研究的结果表明，应进一步评估金复合物作为 SARS-CoV 抗病毒药物的效果。
基于学习的主要心律失常事件的深度预测：概念研究证明
预测扩张的心肌病中重大心律失常事件（MAE）代表了一个未满足的临床目标。计算模型和人工智能（AI）是新的技术工具，可以在我们预测MAE的能力方面具有重大提高。在这项概念验证研究中，我们提出了一个基于深度学习（DL）的模型，我们称其为扩张心肌病（DARP-D）中的深度心律失常（DARP-D），该模型使用多种心脏磁共振数据（CINE和HYPERVIDEOS和HYPERVIDEOS和HYPERIMIMIAS和LGE图像和临床上的MA）（包括一个促进的MA），促进了促进的Maiatiations和临时性的MARIADES和临时性的促进，该模型（DARP-D）构建了。随着时间的流逝，心脏骤停，由于心室原纤维造成的，持续30 s的心室心动过速，或在<30 s的<30 s（适当的可植入的心脏除颤器干预）中导致血流动力学塌陷。该模型在154例扩张心肌病患者的样本中有70％的培训和验证，并在其余30％中进行了测试。DARP-D在Harrell的C一致性指数中达到95％CI，在测试集中达到0.12–0.68。我们证明了我们的DL方法是可行的，并且代表了扩张心肌病的心律失常预测领域的新颖性，能够分析心脏运动，组织特征和基线协变量，以预测一个个体的患者患者的大型心律失常事件的风险曲线。但是，患者，MAE和训练时期数量少，使该模型成为有希望的原型，但尚未准备好临床使用。需要进一步的研究来改进，稳定和验证DARP-D的性能，以将其从AI实验转换为每日使用的工具。
治疗引起的衰老：改善抗癌治疗的机会
背景：心血管磁共振中的心脏功能定量需要精确的心脏腔室轮廓。这项耗时的任务越来越多地通过越来越复杂的深度学习方法来解决。但是，其中只有一小部分从学术界进入临床实践。在对医学人工智能智能的质量评估和控制中，不透明的推理和神经网络的独特错误符合极低的失败容忍度。目的：本研究的目的是对心脏功能定量的三个流行卷积神经网络（CNN）模型的性能进行多级分析和比较。方法：对U-NET，FCN和多肺部进行了培训，以分割临床常规的119例患者的短轴Cine图像，左心室和右心室进行分割。训练管道和超参数保持恒定，以隔离网络体系结构的影响。CNN性能。多级分析包括通过切片位置对结果的细分，以及分割偏差的可视化以及通过相关图与分割指标的体积差异与分割指标的联系。结果：所有模型均与专家在定量临床参数方面均显示出很强的相关性（R Z'= 0.978，0.977，0.977，0.978，分别为U-NET，FCN，多驱动器）。具有更高的差异和更多异常值。多孔孔明显低估了心室体积和左心室心肌肿块。分割的困难和失败聚集在所有CNN的基础和顶端切片中，基础切片的体积差异最大）（每片平均绝对误差：基础的4.2±4.5 mL，中间的0.9±1.3 ml，用于侧面的0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9 ml）。CNN中的临床参数的类内相关性非常出色（≥0.91）。
插图的儿科教科书
immunity), Professor Ian Booth (Nutrition, Gastroenter ology), Dr Michelle Cummins (Haematological disor ders), Dr Iolo Doull (Respiratory disorders), Dr Saul Faust (Infection), Professor Elena Garralda (Emotions and behaviour), Dr Alison Giles (Paediatric Neurology), Professor George Haycock (Kidney and urinary Tract），Helen Jenkinson博士（恶性疾病），Deirdre Kelly教授（肝病），Helen Kingston博士（遗传学），Gideon Lave教授（过敏和不变），Anthony Lander先生（Anthony Lander先生（胃肠病学）），VIC LARCHER博士，Vic Child -Chick the Sive Child -Enrounionlian Enroumenter（MacEction），Dr and fifsie fiffer（MacEction），lyall（Dr Alcection fifsie fifsie fifsie fifferian fifferian fifferian fifferian firf（insian firf）。 Maud Meates-Dennis博士（病假儿童 - 循证医学），Lesley Rees博士（肾脏和尿道），Terry Segal博士，Terry Segal博士（青少年医学），Jo Sibert教授（环境）（环境），Tauny Southwood教授，历史和考试（历史和检查； Bones，Bones，Bones和Rheumatic Disororders），Mark Stringer Mark Stringer（Genitalia） （生殖器），罗素·维纳（Russell Viner）博士（青少年医学），安德鲁·惠特劳（Andrew Whitelaw）教授（围产期中心cine；新生儿医学）。我们还要感谢伯尼·博格斯坦（Bernie Borgstein）博士提供有关儿科听力学的建议，Alistair Fielder教授和Clare Roberts女士就儿科眼科学的建议以及Ed Wraith教授提供有关代谢疾病的建议。