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不平等计划
伦敦东南部心血管疾病 (CVD) 不平等计划高血压是伦敦东南部地区心脏病、中风、肾病、痴呆和早逝的主要原因。2022-2023 年，伦敦东南部 (SEL) 的 PCN 获得了 CVD 不平等资金和配套支持，用于质量改进 (QI)，支持发现、管理和减少护理中的高血压不平等，并支持 COVID 恢复。这项资助随后延长至 2023-24 年的第二年，重点支持高血压和其他 CVD 风险因素，例如慢性肾病 (CKD)。在过去 2 年里，我们看到 SEL 的高血压（和 CVD 的其他领域）QoF 成就显着提高。SELICB 从高血压表现倒数第 5 位上升到英格兰 ICB 组的中间位置（参见 CVD 预防数据）。为了确保支持团队维持和改善高血压和心血管疾病的诊断和管理，已提供第三年（2024-25 年）的资金。该计划的第三年以第一年和第二年为基础，并进一步扩大范围，重点关注患有多种心血管疾病风险因素（如高血压、胆固醇、慢性肾脏病）的患者。
量子浓度不等式
摘要。我们通过引入众所周知的经典方法的量子扩展，建立了关于量子 Wasserstein 距离的运输成本不等式 (TCI)：首先，我们推广 Do-brushin 唯一性条件，以证明一维交换汉密尔顿量的吉布斯态在任何正温度下都满足 TCI，并提供将此第一个结果扩展到非交换汉密尔顿量的条件。接下来，使用 Ollivier 粗 Ricci 曲率的非交换版本，我们证明任意超图 H = ( V, E ) 上的交换汉密尔顿量的高温吉布斯态满足具有常数缩放的 TCI，即 O ( | V | )。第三，我们论证了通过将 TCI 与最近建立的修正对数 Sobolev 不等式联系起来可以扩大 TCI 成立的温度范围。第四，我们证明，在固定点局部不可区分性条件似乎较弱的情况下，该不等式对于正则格上任意可逆局部量子马尔可夫半群的固定点仍然成立，尽管常数略有恶化。最后，我们使用我们的框架证明了准局部可观测量的特征值分布的高斯集中界，并论证了 TCI 在证明正则和微正则集合的等价性以及对弱本征态热化假设的指数改进方面的实用性。
心血管中的社会人口统计学不平等
这项研究的目的是确定来自墨西哥恰帕斯地区土著社区的不同社会人口统计学群体中心血管风险的普遍性。在Chiapas的Tzotzil-Tzeltal和Selva地区的城市和农村社区进行了一项横断面患病率研究。研究了253名青少年的样本，其中48％是女孩，男孩为52％。使用中心趋势和分散的度量对定量变量进行了描述性分析。估计，估计按性别，地理区域，教育年份和母亲种族分层的心血管危险因素的预期。与研究人群的社会人口统计学特征有关，心血管危险因素的患病率进行了分析。低HDL-C（51％）是主要的心血管危险因素。 女孩的患病率高于腹部肥胖，高甘油三酸酯血症和边缘性总胆固醇。 男孩中高舒张压更为普遍。 来自城市地区的青少年比农村地区的青少年更高的超重/肥胖症和胰岛素抵抗。 与受过教育程度较低的母亲的青少年相比，在母亲接受≥7年教育的青少年中，超重/肥胖和腹部肥胖的患病率更高。 产妇种族的差异也影响了胰岛素抵抗的流行。 在主要发现中，这项研究将社会人口统计学和地理图形不平等与心血管危险因素相关联。低HDL-C（51％）是主要的心血管危险因素。女孩的患病率高于腹部肥胖，高甘油三酸酯血症和边缘性总胆固醇。男孩中高舒张压更为普遍。来自城市地区的青少年比农村地区的青少年更高的超重/肥胖症和胰岛素抵抗。与受过教育程度较低的母亲的青少年相比，在母亲接受≥7年教育的青少年中，超重/肥胖和腹部肥胖的患病率更高。产妇种族的差异也影响了胰岛素抵抗的流行。在主要发现中，这项研究将社会人口统计学和地理图形不平等与心血管危险因素相关联。为这一年轻人群促进健康的生活方式是绝对必要的，以防止成年后有心脏血管疾病。
什罗普郡 - 不平等计划
通过标准化死亡率 (SMR)（即根据人口年龄和性别差异标准化的死亡率）测量，可以看出什罗普郡的平均寿命低于英格兰。然而，很明显，不同选区之间存在很大差异，Sundorne 和 Tern 的预期寿命较低，而 Copthorne 和 Clun 的预期寿命较高。
解决复苏的不平等现象
公共访问除颤（PAD）。但是，研究表明，放置除颤器的位置与最需要除颤器的位置之间通常存在不匹配。整个英国的政府必须领导优先考虑公共访问设备在最需要的数据标识的地区的位置。这将位于英国最贫穷的地区和来自少数民族背景的人。政府除颤器计划还应包括确保在电路上注册除颤器的要求。该巡回赛是由英国心脏基金会（BHF），NHS England，英国复苏委员会（RCUK）（RCUK）和圣约翰救护车（SJA）资助的国家除颤器网络。这将减少在每一秒计算的情况下进行除颤的时间。
监管人工智能及其不平等现象
“本报告由 EDRi 委托并审查。然而，它不是 EDRi 的立场，也不一定反映所有 EDRi 成员的立场。这项研究由荷兰代尔夫特理工大学的 Agathe Balayn 和 Seda Gürses 完成。”
解决欧盟的健康不平等问题
3 Genevieve Smith 和 Ishita Rustagi，《当优秀算法变得性别歧视时：为何以及如何推进人工智能性别平等 (SSIR)》（《斯坦福社会创新评论》，2021 年 3 月 31 日）访问日期：2022 年 5 月 10 日。4 Cindy Gordon，《私营部门如何帮助缩小公共部门的人工智能知识差距》（《福布斯》，2022 年 11 月 30 日）访问于 2023 年 4 月 7 日。5 Richmond Alake，《人工智能中的算法偏见需要讨论（并解决）》（Medium，2020 年 4 月 28 日）访问日期：2021 年 12 月 14 日。&“医疗保健中的算法偏见加剧了社会不平等——如何预防 | 高级管理人员和持续专业教育 | 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院”于 2021 年 12 月 15 日访问。
