SSA 结构变化的实证研究: McMillan 和 Rodrik (2011); Gollin、Lagakos 和 Waugh (2014); De Vries、Timmer 和 De Vries (2015 年); Diao, McMillan 和 Rodrik (2019);门萨(2020年) Herrendorf、Rogerson 和 Valentinyi (2022); Kruse、Mensah、Sen 和 de Vries (2023); Diao、Ellis、McMillan 和 Rodrik (2024)
摘要 引言 目前人们对政府将新型抗癌药纳入公共医疗保险体系的努力所产生的影响知之甚少。本研究针对福建省2017年实施的上述政策,基于福建省医疗中心的临床数据分析该政策对肿瘤治疗医疗费用和患者负担能力的影响。方法 研究纳入了福建省医疗中心的医院卫生信息系统中提取的253例人类表皮生长因子受体2阳性且完成至少一个疗程曲妥珠单抗治疗的乳腺癌患者。我们采用倾向得分匹配法模拟准实验设计,通过对乳腺癌标准疗程治疗或维持治疗的总直接医疗费用与基于真实临床数据的患者自付(OOP)费用进行前后比较,估计公共医疗保险覆盖政策对所有指征患者的影响。结果 我们发现有证据表明,新型乳腺癌药物的公共医疗保险覆盖与医疗费用减少18661.02美元(95% CI 13 836.57至28 201.45),患者自付费用比例减少24%(95% CI0.20至0.27)之间存在关联。医疗费用和患者自付费用比例可能普遍降低。结论 发现,公共医疗保险对创新抗乳腺癌药物的覆盖与患者癌症治疗的医疗费用和患者自付费用份额的减少有关。支付能力较低的患者无法从覆盖政策中受益。为了最大限度地提高新型抗癌药物公共医疗保险覆盖的福利,该研究呼吁加强医疗保险福利
常规的基于SI的半导体患者的开关频率低,传导损失高和效率低。这些缺点阻碍了电力电子转换器性能的改善。一种有吸引力的解决方案是用基于二氮化衣材料的宽带gap半导体代替基于SI的半导体设备。就用于氢能系统的降低转换器而言,传统的雄鹿电路很难消除输出电流波纹并实现容忍故障的操作。因此,降低功率转换器的拓扑也需要改进。在本文中,提出了基于GAN的基于GAN的降压转换器和氢能系统的控制策略。首先,对常规降压转换器的数学分析进行了澄清为什么它对可靠性和当前连锁反应有局限性。讨论了另一种替代解决方案,但仍然遭受涟漪。为了消除当前的涟漪并增强了耐断层的能力,提供了一种新型的基于GAN的解决方案,并提供了分析和设计。当前的波纹可以完全取消,并且可以完全实现容忍失误的操作。比较与现有解决方案进行。进行了时间域模拟测试。和实验原型是根据增强模式GAN晶体管建立的。实验结果验证了有关当前涟漪取消和动态性能的提议设计的有效性。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
Feng Wang, [a,b]# Lian Chen, [a] # Jiaqi Wei, [c] Caozheng Diao, [d] Fan Li, [b] Congcong Du, [a] Zhengshuai Bai, [b] Yanyan Zhang, [b] Oleksandr I. Malyi,* [a,e] Xiaodong Chen, [c] Yuxin Tang,* [a,b] Xiaojun Bao* [a,b]
过去,非洲在制造价值增加和就业方面表现出有限的进展,这反映了发展中国家观察到的去工业化趋势(Rodrik,2016年)。但是,撒哈拉以南非洲国家在2010 - 2018年之间看到了制造业就业增长的复兴(Kruse等,2021),逆转了从1960年到2010年的下降。这种上涨主要归因于针对当地需求的小型非正式企业。较大,富有生产力的公司不是主要的工作提供者,而雇用更多当地居民的较小的非正式公司的生产率较低(Macmillan和Zeufack,2022年)。埃塞俄比亚等国家以及坦桑尼亚等资源丰富的国家(Diao等,2021)等国家的外部需求以及国内需求的影响,工业增长道路因国家 /地区的需求而异。
1 K. Scaman,F。Bach,S。Bubeck,Y。Lee和L.Massoulié,“网络中凸的分布式优化的最佳收敛速率”,J。Mach。学习。res。,卷。20,pp。1–31,2019。2 li,Q.,dioo,Y.,Chen,Q。和He,B。(2022)。非IID数据孤岛的联合学习:一项实验研究。2022年IEEE第38届国际数据工程会议(ICDE)(IEEE),pp。965–978。3 Kairouz,P.,McMahan,H.B.,Avent,B.,Bellet,A.,Bennis,M.,Bhagoji,A.N.,Bonawitz,K.,Charles,Z. 在联邦学习中进步和开放问题。 机器学习中的基础和趋势®14,1-210。3 Kairouz,P.,McMahan,H.B.,Avent,B.,Bellet,A.,Bennis,M.,Bhagoji,A.N.,Bonawitz,K.,Charles,Z.在联邦学习中进步和开放问题。机器学习中的基础和趋势®14,1-210。
*孟加拉国孟加拉国发展研究所,孟加拉国。**美国华盛顿特区国际食品政策研究所。***孟加拉国孟加拉国发展研究所,孟加拉国。****国际食品政策研究所,华盛顿特区,美国。这项研究是由IFPRI和BIDS进行的,作为CGIAR研究倡议的一部分。作者感谢所有通过对CGIAR信托基金的贡献来支持这项研究的资助者。也通过政策,分析和参与办公室,弹性和粮食安全办公室提供的支持,美国国际发展机构,根据政策,证据,分析,研究与学习(PEARL)奖#720RFS22 IO00003。作者还要感激地感谢新兴迪亚奥,卡尔·波瓦(Karl Pauw)和詹姆斯·瑟洛(James Thurlow),他们开发了本分析中使用的可计算的一般均衡模型代码,并提供了有用的评论和建议。
1 本研究主要包括对贸易自由化后果(主要是在发展中国家)的研究、其环境和经济成本,以及管理这些成本的各种政策选择的有效性(Dessus 和 Bussolo,1998 年;Abler 等,1999 年;Jansen,2001 年;Faehn 和 Holmoy,2003 年;He,2005 年;Li,2005 年;Vennemo 等,2008 年),研究环境外部性与经济增长、收入分配和劳动力市场之间的相互作用(Abler 等,1998 年;Berck 和 Hoffmann,2002 年;Nugent 和 Sarma,2002 年;Coxhead 和 Jayasuriya,2004 年;Taylor 等,2009 年),以及对发展中国家资源管理实践的研究。水质和分配领域(Seung 等,2000;Roe 等,2005;Diao 等,2005,2008;Brouwer 等,2008;Strzepek 等,2008;van Heerden 等,2008)以及农业和林地——特别强调影响(Abdelgalil 和 Cohen,2001;Bashaasha 等,2001;Cattaneo,2001,2005;Ianchovichina 等,2001;Wiig 等,2001;Fraser 和 Waschik,2005)。 2 大部分政策文献都属于这一领域,重点关注一般均衡经济成本
Simon Heeke 1 , Carl M. Gay 1 , Marcos R. Estecio 2 , Hai Tran 1 , Benjamin B. Morris 1 , Bingnan Zhang 1 , Ximing Tang 3 , Maria Gabriela Raso 3 , Pedro Rocha 4 , Siqi Lai 5,6 , Edurne Arriola 4 , Paul Hofman 7 , Veronique Hofman 7 , Prasad Kopparapu 8 , Christine M. Lovly 8 , Kyle Concannon 1 , Luana Guimaraes De Sousa 1 , Whitney Elisabeth Lewis 1 , Kimie Kondo 2 , Xin Hu 9 , Azusa Tanimoto 1 , Natalie I. Vokes 1 , Monique B. Nilsson 1 , Allison Stewart 1 , Maarten Jansen 10 , Ildikó Horváth 11 , Mina Gaga 12 , Vasileios Panagoulias 13 , Yael Raviv 14 , Danny Frumkin 15 , Adam Wasserstrom 15 , Aharona Shuali 15 , Catherine A Schnabel 16 , 奚元欣 17 , 刁丽霞 17 , 王琪 17 , 张建军 1,9 , Peter Van Loo 5,9,18 , 王静 17 , Ignacio I. Wistuba 3 , Lauren A. Byers 1,8 , John V. Heymach 1,8
yi Liu,1,7 Anthony Flamier,1,5,6,7 George W. Bell,1 Annette Jun Dioo,2 Troy W. W. W. Whitfield,1 Hao-Che Wang,1 Yizhe Wu,1 Fabian Schulte,1 Max Friesen,1 Maxi friesen,1 Ruisi Guo,1 Maisi Guo,1 MaisaMitalipipova,1 shawn liu sen liu v。理查德A.Young,1,2和Rudolf Jaenisch 1,2,8, * 1 Whitehead生物医学研究所,剑桥,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州02142,美国2,美国马萨诸塞州生物学系,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州02142马萨诸塞州理工学院,剑桥,马萨诸塞州02142,美国5现在的地址:神经科学系,蒙特利尔大学,蒙特利尔大学,QC H3C 3J7,加拿大6的地址:Chu Sainte-Justine Center:Chu Sainte-Justine Research Center,Montreal,Montreal,Montreal,Montreal,QC H3T 1C5,QC H3T 1C5,加拿大7. superally 8 Leads nequime nesumit.sumit.mit.mit.sumit.mit.mit.mit.mit.imit.mit.mit.imit.mit.mit.mmitimit.mit.mmitimit.mit.mmitimit.mit.mit.mmitimit.mit.mmitimit.mit.mmitimit。 https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.04.007