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长期随访和优化单介素-1抑制剂在单基自身炎症性疾病管理中：来自JIR队列的现实生活数据
我们讨论了与先前开发的基于Mark-0代理的模型所描述的类似-19的冲击对简单模型经济的影响。我们考虑了混合的供求冲击，并表明，取决于冲击参数（振幅和图案），我们的模型经济可以显示V形，U形或W形的回收率，甚至具有永久输出损失的L形输出曲线。这是由于经济陷入自我维持的“不良”状态所致。然后，我们讨论了两项试图减轻冲击影响的政策：给公司轻松信贷，以及所谓的直升机资金，即将新资金注入家庭储蓄。我们发现，如果足够强大，这两种政策都是有效的。我们强调了终止这些政策的潜在危险，尽管通过洛杉矶国际信贷的通货膨胀大大增加了通货膨胀。最后，我们确定了第二次锁定的影响。尽管我们仅讨论有限数量的场景，但我们的模型具有灵活性和多功能性，足以适应各种情况，因此是一种有用的探索性工具，可用于基于定性的，基于场景的对后恢复的理解。相应的代码可在线可用。
评估 2 剂 Covid 疫苗有效性的挑战......
接种第三剂疫苗的累积发生率在符合接种条件后的 8 周内迅速增加（图 1A）。在年龄 ≥ 65 岁的亚组中，发生率从接种第二剂后 23 周的 1% 增加到 31 周的 93% 或更高。18-64 岁 CV 和 40-64 岁亚组的趋势相似，达到 90% 或更高。在 18-39 岁亚组中，发生率从 15 周后的 1% 增加到 23 周后的 62% 和 38 周后的 73%。与未接受过 SARS-CoV-2 检测的人相比，近期 SARS-CoV-2 检测呈阳性的人接种第三剂疫苗的比例要低 5 倍以上，意外入院后住院的人（尤其是入院时有 COVID-19 代码的人）和开始接受临终关怀的人接种第三剂疫苗的比例也较低（18-39 岁亚群除外，因为他们中此类事件很少见；参见网页图 2-5）。
控制FDR从多个数据源选择组级别的同时信号，并应用于国家covid Collaborative d
使用观察数据的探索性关联研究中的一个挑战是，预测因子与结果之间的关联可能是弱和稀有的，并且候选预测因子具有综合相关结构。错误的发现率（FDR）控制程序可以为探索性研究中的预测识别提供重要的统计保证。在最近建立的国家共同协作队列（N3C）中，电子健康记录（EHR）数据在同一组候选预测因素上是在多个不同的站点中独立收集的，从而提供了通过来自不同来源的信息来识别真正的关联。本文提出了一种一般的基于仿基的变量选择算法，以确定在有限样本设置下的团体级别条件独立测试（同时信号）的联合中的关联。该算法可以与一般回归设置一起使用，从而允许两种异质性
经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
本文评估了在卫生危机期间，由于政府部门向企业提供无条件财政支持，法国经济出现僵尸化的风险。我们基于局部均衡模型建立了一个简单的理论框架，以模拟大量法国企业面临的流动性和偿付能力压力，并评估政府支持措施的影响。模拟结果表明，这些政策帮助健康但流动性不足的企业抵御了疫情带来的冲击。此外，分析没有发现“僵尸化效应”的证据，因为政府支持并没有过度惠及生产率较低的企业。
公共雇员的工作家庭冲突和情感疲惫的经验：在19日期间在家工作的教训
这项研究研究了由于联盟19日，在执行工作中的工作中，工作家庭冲突对斐济公共部门雇员的情绪疲惫的影响。对100名参与者进行了定量调查，然后通过PLS-SEM进行了经验分析。调查结果表明，家庭对工作的干扰（FIW）对公职人员的情绪疲惫产生了积极而显着的影响。同样，对家庭（WIF）的工作干扰也具有相同的影响。但是，与WIF相比，FIW对情绪疲惫的影响更大。这项研究强调了公共决策者和人力资源经理的关键策略，以在强制执行的WFH时代，公共雇员更好地生活与公共雇员的平衡。建议在政策层面，管理层面和家庭远程办公人员下提出建议。这项研究的理论贡献是将作用理论和资源理论的保存整合起来，以全面的解释，以解释由于资源损失而导致工作家庭冲突引起的情绪疲惫。关于斐济劳动力中灵活的工作安排的研究很少见，这项研究是强制执行WFH的第一个研究。讨论了斐济案中的独特挑战，因为有效的WFH障碍。
产前和产后妇女对 Covid-19 疫苗的接受度 Saju Denishya Prabhakaran 1、Richu Ravikumar 1、Dr. Poornima，C2*，博士马赫斯瓦尔
产前和产后妇女对新冠疫苗的接受度Poornima，C2*，博士Maheswari，S 3，博士S. Latha Maheswari 4 1 MBBS，医学系，PSG 医学科学与研究研究所，Avinashi Rd, Peelamedu, Tamil Nadu 641004，印度 2 MS（妇产科），PSGGlogy，医学科学与研究研究所，Avinashi Rd, Peelamedu, Tamil Nadu 641004，印度 3 MS（妇产科），副教授，妇产科，PSG 医学科学研究所，Avinashi rd,, Elemedu, Coimbatore, Tamil Nadu 641004，印度 4 MD（妇产科），教授兼妇产科系主任，PSG 医学科学与研究研究所，OF, Avinashi Rd, Peelamedu, Coimbatore, Tamil Nadu 641004，印度
建议引用：Carbonero, Francesco；Scicchitano, Sergio (2021)：新冠疫情时期的劳工和技术。人工智能能否缓解对亲近感的需求？，GLO 讨论文件，第 765 号，全球劳工组织 (GLO)，埃森
目前，新冠疫情引发的紧急状态已蔓延至全球，并已对许多国家的劳动力市场产生了重大影响，其中一些影响预计将持续存在（Adams-Prassl 等，2020 年；Baert 等，2020 年；Cho 等，2020 年；Bennedsen 等，2020 年）。为限制病毒传播，许多国家不得不采取严厉的封锁措施暂停生产活动，这对 GDP 产生了明显的负面影响（Brodeur 等，2020 年；Qiu 等，2020 年）。与此同时，大多数国家已大幅增加了可以在家办公的工人比例，以使企业能够继续经营，同时限制公共健康风险和隐性后果，但很明显，这一比例受到现有技术和工人自身任务的限制：并非所有工人都可以远程工作（有关远程办公能力和封锁相关贫困风险的跨国比较，请参阅 Palomino 等人，2020 年）。因此，“社交距离”已成为全球在 Sars-Cov-2 期间实施的关键公共政策，而减少工人之间近距离接触的风险是一个重要方面（Toxvaerd，2020 年；Toxvaerd 和 Makris，2020 年）。