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使用真实世界医疗保健数据库识别糖尿病药物：丹麦和澳大利亚对称性分析
S03CA | 皮质类固醇和抗感染药物的复方药 S02CA | 皮质类固醇和抗感染药物的复方药 S | 感觉器官 R06AD | 吩噻嗪衍生物 R05FA | 鸦片衍生物和祛痰药 R03DC | 白三烯受体拮抗剂 R03DA | 黄嘌呤 R03CC | 选择性β-2-肾上腺素受体激动剂 R03BB | 抗胆碱能药物 R03BA | 糖皮质激素 R03AL | 肾上腺素能药物与抗胆碱能药物的复方药 R03AK | 吸入性β-肾上腺素能药物和皮质类固醇 R03AC | 选择性β-2-肾上腺素能受体激动剂 R02AX | 其他咽喉制剂 R01AD | 皮质类固醇 R | 呼吸系统 P02CA | 苯并咪唑衍生物 P | 抗寄生虫产品 N07BB |用于治疗酒精依赖的药物 N07BA | 用于治疗尼古丁依赖的药物 N07AA | 抗胆碱酯酶药物 N02CX | 其他抗偏头痛药物 N | 神经系统 M03BB | 恶唑、噻嗪和三嗪衍生物 M03BA | 氨基甲酸酯 M01AX | 其他非甾体抗炎和抗风湿药 M01AE | 丙酸衍生物 M01AB | 乙酸衍生物和相关物质 M | 肌肉骨骼系统 L01AA | 氮芥类似物 L | 抗肿瘤和免疫调节剂 J02AC | 三唑衍生物 J01FA | 大环内酯类 J01CR | 青霉素组合，包括β内酰胺酶抑制剂 J01CE | 对β内酰胺酶敏感的青霉素 J01AA | 四环素类 J |全身用抗感染药 H02AB | 糖皮质激素 H | 全身激素 G03FB | 孕激素和雌激素，序贯制剂 G03FA | 孕激素和雌激素，固定组合 G03DC | 雌二醇衍生物 G03DA | 孕烯（4）衍生物 G03CX | 其他雌激素 G03CB | 合成雌激素，普通 G03AC | 孕激素 G03AA | 孕激素和雌激素，固定组合 G01AF | 咪唑衍生物 G | 生殖泌尿系统和性激素 D10BA | 用于治疗痤疮的类视黄酸 D07CC | 皮质类固醇，强效，与抗生素复方 D07CB | 皮质类固醇，中效，与抗生素复方 D07CA | 皮质类固醇，弱效，与抗生素复方 D07BC |强效皮质类固醇，与防腐剂复方 D07BB | 中效皮质类固醇，与防腐剂复方 D07AD | 强效皮质类固醇（IV 类） D01AC | 咪唑和三唑衍生物 D01AA | 抗生素 D | 皮肤病学药物 C08DB | 苯并噻嗪类衍生物 C07CB | 选择性β受体阻滞剂和其他利尿剂 C07BB | 选择性β受体阻滞剂和噻嗪类 C07AB | β受体阻滞剂 C07AA | β受体阻滞剂，非选择性 C05AA | 皮质类固醇 C03EA | 低限利尿剂和保钾剂 C03DA | 醛固酮拮抗剂 C03CB | 磺胺类和钾复方药 C03CA | 袢利尿剂 C03AB | 噻嗪类和钾 C01AA | 洋地黄苷 C | 心血管系统 B02BA | 维生素 K B01AF | 直接 Xa 因子抑制剂 B01AA | 维生素 K 拮抗剂 B | 血液和造血器官 A12BA | 钾 A07AC | 咪唑衍生物 A02BC | 质子泵抑制剂 A02BA | H2 受体拮抗剂 A01AD | 其他局部口服治疗药物 A01AB | 用于局部口服治疗的抗感染药和防腐药 A | 消化系统
疫苗在 Alpha、Delta 或 Omicron 占主导地位期间对 SARS-CoV-2 再感染的有效性：丹麦的一项全国性研究
本研究采用全国队列设计，包括 2020 年 1 月 1 日至 2022 年 1 月 31 日期间居住在丹麦的所有确诊感染 SARS-CoV-2 且活着的个体。利用丹麦全国登记处，我们获得了有关 SARS-CoV-2 感染、COVID-19 疫苗接种、年龄、性别、合并症、住院时间和原籍国的信息。研究人群包括先前感染过 SARS-CoV-2 的个体。使用泊松回归模型计算了 SARS-CoV-2 再感染的 VE 估计值和 95% 置信区间 (CI)，并使用 Cox 回归模型根据年龄、性别、原籍国、合并症、住院时间、日历时间和测试发生率进行了调整。 VE 估计值分别针对三个时期计算，其中 SARS-CoV-2 的主要变体（Alpha (B.1.1.7)、Delta (B.1.617.2) 或 Omicron (B.1.1.529)）并以未接种疫苗为参考，按接种疫苗后的时间计算。总共有 148,527 人年和 44,192 例 SARS-CoV-2 感染被纳入再感染分析。研究人群包括 Alpha 时期之前或期间感染的 209,814 人、Delta 时期之前或期间感染的 292,978 人以及 SARS-CoV-2 时期之前或期间感染的 245,530 人。
在丹麦三级风湿病学机构确诊的 VEXAS 患者炎症标志物、巨细胞性贫血和自身免疫生物标志物均高度升高
摘要 背景 空泡，E1酶，X连锁，自身炎症性，躯体（VEXAS）是一种由 UBA1 基因的躯体突变引起的具有风湿病和血液病重叠特征的自身炎症性疾病。患者的症状变化很大，诊断过程通常很复杂，需要进行大量检查。因此，临床医生熟悉 VEXAS 的临床表现对于提前识别患有该疾病的患者至关重要。 目的 我们旨在 (1) 描述三级风湿病转诊中心诊断为 VEXAS 的患者的特征，(2) 识别可能将 VEXAS 与其他风湿病区分开来的常见风湿病生物标志物，以及 (3) 建议哪些临床发现应该进行 VEXAS 的基因检测。 方法 在丹麦奥胡斯大学医院 (AUH) 风湿病科识别和诊断患者。 AUH 临床免疫学部通过桑格测序检查了血液样本中 VEXAS 相关的 UBA1 变异。临床和生化数据从医院电子病历中检索。结果 11 名临床怀疑患有 VEXAS 的男性患者接受了测序。其中 5 人携带已知的 VEXAS 相关变异。诊断时的中位年龄为 84 (75–87) 岁。所有患者的炎症标志物均显著升高，中位 C 反应蛋白 (CRP) 为 297 (196–386) mg/L，且均患有大细胞性贫血。所有患者均未表现出常见的自身免疫生物标志物。结论 丹麦患有 VEXAS 综合征的患者为男性，具有持续性炎症、全身症状和异质性临床表现。本研究中所有患者的共同特征是炎症标志物高度升高、大细胞性贫血和阴性自身免疫生物标志物。
疫情过后丹麦劳动力市场的（错）匹配
要计算行业维度的不匹配指数，我们需要每个行业的职位空缺数量和失业求职者数量。我们使用 Jobindex.dk 的职位空缺数据和 BFL 与 DREAM 组合中按行业划分的失业人数。Jobindex.dk 使用结合了行业和职业的分类：我们建立了此分类与 BFL-DREAM 组合的映射。这不是唯一的映射：必须在两侧汇总多个行业组。对于某些行业，没有对应项，但我们设法将大多数行业组相互映射。2% 的工人和 10% 的职位空缺在此过程中丢失，未被指数覆盖。最值得注意的是，分类为“设计”、“管理”、“安全”和“学生”的职位空缺无法与 BFL 数据中的行业匹配。
2022 年丹麦外交政策评估 - 丹尼尔·汉密尔顿
第一次是在这场可怕的冲突结束时，当时欧洲人和北美人为应对新冷战，成立了北大西洋公约组织 (NATO) 和一系列其他机制，以提供共同防御，使跨大西洋联系制度化，并提供一个保障伞，使西欧人能够将安全问题集中在共同挑战上，而不是彼此之间。第二次是在 20 世纪 60 年代末和 70 年代初，根据《哈梅尔报告》，盟国重新调整了共同防御，同时与对手制定了协议，以规范冷战竞争中最危险的方面，并使欧洲大陆之间的人类分歧更加容易渗透。第三次是在冷战结束时，和平而令人惊讶地，苏联帝国和最终的苏联解体。
2022 年丹麦外交政策评论 - 丹尼尔·S·汉密尔顿
第一次是在这场可怕的冲突结束时，当时欧洲人和北美人为应对新冷战，创建了北大西洋公约组织 (NATO) 和一系列其他机制，以提供共同防御，使跨大西洋联系制度化，并提供一个保障伞，使西欧人能够将安全问题集中在共同挑战上，而不是彼此之间。第二次是在 20 世纪 60 年代末和 70 年代初，根据《哈梅尔报告》，盟国重新调整了共同防御，同时与对手制定了安排，以规范冷战竞争中最危险的方面，并使分裂欧洲大陆的人类分歧更加容易渗透。第三次是在冷战结束时，和平而令人惊讶地，苏联帝国，最终苏联本身解体。
丹麦国家网络与信息安全战略
2016 年颁布的《欧盟网络和信息安全 (NIS) 指令》是加强丹麦重要社会职能中的网络和信息安全的重要工具。2020 年 12 月，委员会提议修改该指令以扩大范围。例如，以针对公司和公共当局的新网络安全要求以及成员国对网络安全的监督的形式。目标是基于管理的风险控制、组织和技术措施的实施以及应急准备的控制，使组织能够处理事件（事前、事中和事后）以及跨组织和欧盟国家边界的运营合作。
丹麦国家人工智能吸收基金项目知识评估
• 数据。一些项目面临着数据质量不足、数据量不足和缺乏数据标准的挑战。这可能是由于数据是非结构化的，或者单个组织在主题领域内没有足够数量的数据。例如，Rigshospitalet 就面临着缺乏数据标准化协议的挑战。因此，数据命名可能因部门而异，使得数据汇编变得困难。