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恢复期血清和疫苗接种血清对 SARS-CoV-2 祖先变体、β、δ 和 omicron 变体临床分离株的免疫原性
康复和接种血清的免疫原性针对临床造成的临床隔离，祖先SARS-COV-2，Beta，三角洲和Omicron变体2 3 Arinjay Banerjee 1,2,3，*，Jocelyne lew 1，liw 1，andrea kroeker 1，andrea kroeker 1，andrea kroeker 1，kaushal baid 1，kaush baid 1，patrick aftich ahah nirm nirm nirm nirm Ryan McDonald 8，Amanda Lang 8.9，5 Volker Gerdts 1.2，Sharon E. Straus 10.11，Lois Gilbert 12，Angel Xinliu li 12，Mohammad 6 Mozafarihasjin 12，Sharon Walmsley 13，Anne-Claude 13，Anne-Claude 12,14，Jeffrey L. Wrana 12，14，Tony 7，tony 7，盖尔7,12,15;加拿大萨斯喀彻温省萨斯卡通 S7N 11 5E3 12 2 萨斯喀彻温大学兽医微生物学系；萨斯喀彻温省萨斯卡通 S7N 5B4,13 加拿大 14 3 滑铁卢大学生物系；加拿大安大略省滑铁卢 N2L 3G1 15 4 共享医院实验室；加拿大安大略省多伦多 M4N 3M5 16 5 Sunnybrook 研究所；加拿大安大略省多伦多 M4N 3M5 17 6 达尔豪斯大学计算机科学学院；加拿大新斯科舍省哈利法克斯 B3H 4R2 18 7 多伦多大学实验室医学和病理生物学系；加拿大安大略省多伦多 19 M5S 1A8 20 8 萨斯喀彻温省卫生局 Roy Romanow 省实验室；里贾纳，SK，S4S 0A4，21 加拿大 22 9 萨斯喀彻温大学医学院；加拿大萨斯喀彻温省萨斯卡通 S7N 5E5 23 10 多伦多大学医学系；加拿大安大略省多伦多 M5S 3H2 24 11 Unity Health；加拿大安大略省多伦多 M5B 1W8 25 12 西奈医疗系统；加拿大安大略省多伦多 M5G 1X5 26 13 大学健康网络；加拿大安大略省多伦多 M5G 2C4 27 14 多伦多大学分子遗传学系；加拿大安大略省多伦多 M5S 1A8 28 15 多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院；加拿大安大略省多伦多 M5S 1A1 29 30 *通信地址：arinjay.banerjee@usask.ca (AB) 和 darryl.falzarano@usask.ca (DF)
LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew
LRRK2致病变体的载体显示出一个温和的，1个帕金森氏病的解剖学上不同的大脑签名2 3 Kopal，Jakub 1,2; VO，Andrew 3； Tao，QIN 3，Simuni，Tanya 4; Chahine，Lana M. 5; Bzdok，4 Danilo 2,3,6*; Dagher，Alain 3,7* 5 1 1精神病学中心，心理健康与成瘾司，奥斯陆临床6医学研究所，奥斯陆大学，奥斯陆，奥斯陆大学，挪威7 2 2 2美国西北大学Feinberg医学院神经病学，美国12 IL，美国13 5 5 5 LRRK2基因变体是家族性和零星19帕金森氏病（PD）的主要遗传危险因素，为该疾病的机制和20种潜在疗法打开了无人看管的窗口。研究致病性变异在LRRK2基因对21大脑结构的影响是实现早期诊断和个性化治疗的关键步骤。22然而，尽管具有重要意义，但LRRK2基因型影响大脑结构的方式23仍未探索。在该领域的工作受到小样本量和队列组成的24个差异的困扰，这可能会掩盖临床25个亚组之间的真实区别。我们33进一步分析了脑脊液34和萎缩中骨骼α-核蛋白之间的关系。在这项研究中，我们通过结合显式26人口背景变化和模式匹配来克服如此重要的局限性。具体来说，我们27个利用了大量的641名参与者（包括364名具有PD诊断的参与者），以检查28种与LRRK2致病变体有关的MRI可检测性皮质萎缩模式，其中29名PD和非术中的人。LRRK2 PD患者表现出较轻的皮质30稀疏，在颞和枕骨31个区域中具有显着保存，表明神经变性的模式明显。非操纵LRRK2载体32没有明显的皮质萎缩，表明没有亚临床PD的结构迹象。我们发现那些有骨骼α-突触核蛋白的证据的人会经历35个明显的神经变性并增加皮质稀疏，可能会定义另外36个攻击性的PD亚型。我们的发现重点介绍了区分PD亚型的途径，37可以导致更具针对性的治疗方法以及对帕金森氏病进展的38个理解。39
mRNA COVID-19 疫苗加强剂量对抗 Omicron 严重后果的有效性
标题：mRNA COVID-19 疫苗加强剂量对抗 Omicron 重症 1 后果的有效性 2 3 作者：Ramandip Grewal PhD 1、Lena Nguyen MSc 2、Sarah A Buchan PhD 1,2,3,4、Sarah E 4 Wilson MD 1,2,3,4、Sharifa Nasreen PhD 2,3、Peter C. Austin, PhD 2,5、Kevin A. Brown PhD 1,2,3、5 Deshayne B. Fell PhD 2,6,7、Jonathan Gubbay MBBS MSc 1,8、Kevin L. Schwartz MD MSc 1,2,3、6 Mina Tadrous PharmD PhD 2,9,10、Kumanan Wilson MD, MSc 11,12,13、Jeffrey C Kwong MD 7 MSc 1,2,3,4,14,15 代表加拿大免疫研究网络 (CIRN) 省级 8 协作网络 (PCN) 研究人员 9 10 附属机构：11 1 安大略省公共卫生局，加拿大安大略省多伦多 12 2 ICES，加拿大安大略省多伦多 13 3 多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院，加拿大安大略省多伦多 14 4 多伦多大学疫苗可预防疾病中心，加拿大安大略省多伦多 15 5 多伦多大学卫生政策、管理和评估研究所，加拿大安大略省多伦多 16 17 6 渥太华大学流行病学和公共卫生学院，加拿大安大略省渥太华 18 7 东安大略省儿童医院研究所，加拿大安大略省渥太华 19 8 多伦多大学实验室医学和病理生物学系，加拿大安大略省多伦多 20 21 9 多伦多女子学院医院，加拿大安大略省多伦多 22 10多伦多大学，加拿大安大略省多伦多 23 11 渥太华大学医学系，加拿大安大略省渥太华 24 12 渥太华医院研究所，加拿大安大略省渥太华 25 13 布鲁耶尔研究所，加拿大安大略省渥太华 26 14 多伦多大学家庭和社区医学系，加拿大安大略省多伦多 27 28 15 大学健康网络，加拿大安大略省多伦多 29 30 联系人：31 Jeffrey C Kwong 32 高级科学家，ICES 33 G1 06，2075 Bayview Avenue，加拿大安大略省多伦多，M4N 3M5 34
全球结核病报告2023 -Iris Home
The Global Tuberculosis Report 2023 was produced by a core team of 13 people in the global bubercu- losis programme: Taghreed Adam, Annabel Baddeley, Mathieu Bastard, Saskia Den Boon, Anna Dean, Dennis Fazon, Katherine Floyd, Nebiat Gebreselassie, marek lali, irwin law, peter nguhiu, hazim timimi和Yamanka Takuya。球队由凯瑟琳·弗洛伊德（Katherine Floyd）领导。过度 - 全球结核病计划主任Tereza Kasaeva提供了所有监督。数据收集表是由Hazimmi开发的，由员工通过WHO全球块茎结核病计划的投入。hazim Timimi领导和组织数据和代码管理的所有方面，包括在Simone Gigli和Viemalla TheVie的支持下，在215个县和地区的2023年全球Bumburculosis（TB）数据收集的Web系统的准备和实施。Data were reviewed by the following people at who headquarters: Annabel Baddeley, Mathieu Bastard, Saskia Den Boon, Annemieke Brands, Anna Dean, Den- Nis Fazon, Medea Gegia, Licé Gonzalez Angulo, Avinash korobitsyn, Marek Lalli, cecily miller, Francis Mhimbibira, Carl-Michael Nathanson, peter NGU- Hiu, Linh Nguyen, Leana Omanezova, Cicilia CIILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CIICILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA 融资数据也由Andrew Siroka（独立咨询）审查。 欧洲区域办公室和欧洲疾病预防与控制中心（ECDC）收集并验证了欧洲地区的数据。 审查和验证结核病/艾滋病毒数据都是与UNAIDS StaffF合作进行的。Data were reviewed by the following people at who headquarters: Annabel Baddeley, Mathieu Bastard, Saskia Den Boon, Annemieke Brands, Anna Dean, Den- Nis Fazon, Medea Gegia, Licé Gonzalez Angulo, Avinash korobitsyn, Marek Lalli, cecily miller, Francis Mhimbibira, Carl-Michael Nathanson, peter NGU- Hiu, Linh Nguyen, Leana Omanezova, Cicilia CIILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CIICILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA融资数据也由Andrew Siroka（独立咨询）审查。欧洲区域办公室和欧洲疾病预防与控制中心（ECDC）收集并验证了欧洲地区的数据。审查和验证结核病/艾滋病毒数据都是与UNAIDS StaffF合作进行的。联合国艾滋病毒/艾滋病联合计划（UNAIDS）从国家艾滋病计划中管理了数据收集过程，并提供了对TB/HIV数据集的访问权限。WHO死亡率和疾病团队负担的Div> Doris Ma Fat提供了来自WHO凡人数据库的数据，这些数据库用于估计HIV阴性人群的结核病死亡率；朱莉安娜·达赫（Juliana Daher）和玛丽·马希（Mary Mahy）（UNAIDS）提供了流行病学数据，用于估计艾滋病毒患者的结核病发生率和死亡率。该报告旨在优化基于Web或基于应用的访问和使用，并具有三个主要组件：核心报告文档，重点介绍主要发现和
有关智能工作的健康和安全的信息
1 适用于扑灭木质或布艺制品起火，不适用于扑灭电气系统或设备起火。 2 当电气系统或其他类型的系统发生火灾时（前提是火灾规模较小），可以使用防火毯，如果没有防火毯，则可使用羊毛毯或厚棉毯（绝对避免使用合成材料或羽毛材料，如羊毛和羽绒被）来抑制火势（这可以防止氧气进入火焰）。如果火特别小，也可以用金属容器（例如盖子或倒置的钢锅）将其扑灭。 3 粉末灭火器 (ABC) 适用于扑灭由形成余烬的固体物质引起的火灾（A 类火灾）、由液体物质引起的火灾（B 类火灾）和由气体物质引起的火灾（C 类火灾）。即使在带电系统的情况下，也可以使用粉末灭火器来扑灭任何物质的初生火灾。二氧化碳（CO2）灭火器适用于扑灭液体物质（B 类火灾）和气体火灾（C 类火灾）；它们也可在带电电气系统的情况下使用。必须特别注意气体产生的过度冷却：这会导致人员冷灼伤并且热元件可能破裂（例如：由于表面过度冷却，电机或热金属部件可能破裂）。它们不适合扑灭 A 类火灾（形成余烬的固体物质）。由于内部压力较大，二氧化碳灭火器比装有相同灭火剂量的其他灭火器重得多。灭火器使用说明 - 将灭火器从任何支架上取下并放置在地面上； - 打开封条并取出安全别针； - 握住输送管或软管； - 另一只手握住灭火器的手柄，按下开启阀； - 先间歇性地按下控制杆，然后逐渐加大力度，将喷射流导向火焰底部； - 先扑灭距离您最近的火焰，然后再移向主火源。
全球健康研究中的人工智能伦理
3 达拉拉纳公共卫生学院 背景 人工智能 (AI) - 机器学习 (ML) 的一个子集 - 是指可以根据输入（数据）到输出（标签）的映射对新案例进行推理的计算系统。准确预测患者当前或未来健康状况的能力是一项宝贵的特性，但这样做并不能保证患者会受益。在最近对临床 AI 工具的系统评价中，只有五分之二的技术性能良好的工具也与患者结果的改善有关 1 。这些试验至关重要，原因有二：1) 可靠地确定关于 AI 工具对特定患者结果的因果影响的知识；2) 因为 AI 可能会引入新的和无法预料的错误，包括自动化偏见 2 和算法不公正 3 。确保 AI 的采用真正使患者受益反映了对循证实践、负责任的健康数据管理、组织问责制和有效利用医院资源的承诺。此外，正如我们在引入电子健康记录时所看到的那样，技术集成的方式和价值观一致的认知会对医护人员对该工具的满意度产生积极或消极的影响。出于所有这些原因，证明 AI 工具有益于患者对于患者和医护人员的道德融合至关重要。当 AI 工具的训练人群和环境与集成人群和环境高度相似时，AI 工具是最可靠的。因此，AI 系统性能的普遍性是一个有争议的问题 4 。在国际上使用 Watson for Oncology 等系统已被证明是非常不合适的。假设而不是测试模型的性能将在新环境中保留是失败的根源。中低收入国家 (LMIC) 可能合理地希望采用 AI 技术，其中一些技术可能在外部开发和试用。在某些情况下，人口分布将与训练人群有很大不同，这对系统的公平性提出了额外的担忧。国际医疗保健组织应如何确保其绩效在当地人群中得以保留，并促进而不是损害对患者的公平？本治理文件提出，静默审判是保护患者利益和伸张正义的关键过程。静默审判在模型开发中，最初使用精选数据集中的历史数据开发和验证算法，作为初步概念证明，即在给定特定输入（数据）的情况下可以有效映射某些输出（标签）。虽然这种验证是负责任的 AI 评估 5 的重要组成部分，但它不足以确保在临床环境中具有类似的性能。因此，静默试验（又称影子试验或静默模式）是指在预期的临床环境中部署模型，其中模型对活跃病例进行推理并做出预测——然而，这些预测只有研究团队可以看到，不会影响患者护理。这些预测被记录下来，并与真实的临床结果或人为因素进行比较。