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审查纳米复合膜的文章开发用于去除水中药物活性化合物的纳米复合膜：评论
在环境水系统，废水处理厂（WWTP）和饮用水中出现的废水中发现了许多这些PHAC。PHAC的存在不仅可能对公共卫生构成危险，而且对水生系统构成危险[16]。使用时，它们相对稳定，并且在使用时不会被人体和动物体系完全吸收[17]。因此，它们没有完全代谢，并且从体液和粪便中排出，PHAC从中进入环境[18]。其他来源归因于过期的药物和药物废物的处置不当，兽医和屠宰场的径流以及国内废物[19-21]。在饮用水中已经报道了常用的药物，例如可替宁，咖啡因和对乙酰氨基酚[22]。研究表明，其中一些PHAC可能与神经生理效应以及诱变和致癌后果有关[23,24]。饮酒中已有报道
建议：与年龄相关的 COVID-19 疫苗接种错误的管理
支持安大略省免疫接种者管理 COVID-19 免疫接种错误的指导来源随着时间的推移而不断发展。2021 年 6 月，卫生部发布了支持管理 COVID-19 疫苗接种错误或偏差的指导。省级指导于 2022 年 3 月被删除，安大略省免疫接种者被引导到加拿大公共卫生署 (PHAC) 开发的类似资源。1,2 PHAC 的指导解决了几种类型的 COVID-19 疫苗接种错误或偏差。但是，安大略省的省级 COVID-19 计划指导保留了关于管理与年龄过渡相关的错误的建议（即，对于 11 岁儿童在完成初级系列之前满 12 岁），这是 PHAC 指导的一个例外。此外，无意中为 5 至 11 岁儿童注射 Moderna 作为加强剂量的情况在省级指导中没有具体解决。
支持开发公共卫生系统绩效指标
进行了迅速的文献综述，并补充了专家咨询，以在三个国家 /地区的公共卫生系统绩效衡量方法中进行识别和学习：英格兰，澳大利亚和美国（美国）。该分析的指导是Donabedian的优质护理框架，包括世界卫生组织（WHO）和加拿大公共卫生局（PHAC）（PHAC）的定义以及核心公共卫生功能的定义。从管辖区框架中的关键要素映射到Donabedian的模型和基本的公共卫生功能，以提出一个框架，并具有说明性指标，用于衡量加拿大的公共卫生系统绩效。公共卫生系统专家和加拿大的利益相关者审查了该框架，并评论了潜在的指标。
不列颠哥伦比亚圆桌会议2024
项目概述：通过加拿大公共卫生局（PHAC）（PHAC）支持的加拿大糖尿病框架（框架）项目，加拿大糖尿病继续将关键的利益相关者汇总在一起，以帮助识别和分享最佳实践。这个项目始于2023年，这项为期3年的项目的结果将是成功的糖尿病计划/干预措施/项目的清单，以及传播采用和缩放结果的发现，以识别和共享解决糖尿病的最佳实践，包括确定健康公平股权降低社区中的障碍。
OCDSB 心理健康策略
不同文化对心理健康概念的理解和认识也有所不同。在某些文化中，心理健康意味着过上好日子。在其他文化中，心理健康与身体健康有关，而在另一些文化中，没有与心理健康相对应的语言。为了制定本战略，我们将采用世界卫生组织的定义，其中心理健康被描述为：“一种幸福的状态，在这种状态下，每个人都能发挥自己的潜力，能够应对正常的生活压力，能够高效地工作，能够为社区做出贡献”。加拿大公共卫生署 (PHAC) 补充说：“心理健康是一种积极的情感和精神幸福感，尊重文化、公平、社会正义、相互联系和个人尊严的重要性”（PHAC 2006）。换句话说，心理健康意味着能够以有意义的方式享受生活，蓬勃发展，并应对出现的挑战。心理健康是一个积极的概念。
加拿大卫生部的Covid 19疫苗批准过程
– Manufacturers are required to report adverse events to Health Canada, and provide regular safety assessments – Provinces and territories and local public health authorities report to PHAC – If new safety information is identified, manufacturers can be required to conduct additional studies or analysis, to update their labelling, or to introduce other risk mitigation measures
创造历史的三人组
调查团队成员能够认识到偏见和医疗机会不平等在先前的患病率研究中发挥的作用。Adam Probert 是加拿大公共卫生署 (PHAC) 寿命、慢性疾病和病症司的高级流行病学家，自 2019 年以来一直致力于改进 FASD 监测数据。Eliason 博士曾任 CPS 发育儿科科长、阿尔伯塔大学助理教授和埃德蒙顿 Glenrose 康复医院儿科 FASD 诊所的医学主任。Loock 博士是 CPS 社会儿科科的创始成员、2005 年和 2015 年加拿大 FASD 诊断指南的合著者以及不列颠哥伦比亚大学的副教授。其他团队成员包括 Michael Sgro 博士（多伦多圣迈克尔医院）、Leigh Wincott 博士（阿尔伯塔大学）、Gurpreet Salh 博士（温哥华 Sunny Hill 儿童中心）、Melissa Tremblay 博士（阿尔伯塔大学）和 Sarah Palmeter（PHAC）。
非商业用途
（O'Flynn等人，2021）。即使是众所周知的未经污染的环境，例如高山水，也可以通过这种污染来影响（Alpine Convention，2009年）。的确，可以在WTPS下游的山区水域的表面水中测量高PHAC的浓度（Villa等人，2020年），通常与激烈的旅游活动相关，首先是在冬季滑雪季节（Mandaric等人，2017年； Villa等。，2020）。高山的wtps通常被设计为提供小型居民人口。在一年中的某些时期，通常从圣诞节到复活节，在仲夏的程度较小，这些地区被游客拥挤，治疗厂可能会超负荷（Alpine Convention，2009年）。在冬季，由于低流量的冬季，高山河流的低稀释能力使这种更大的废水排放加剧（Chiogna等人。，2016年）。这个时期对于生活在接收流中的底栖动物群中最重要的是，暴露于数百个PHAC和其他新兴污染物的混合物以及营养输入的负面效率（Lencioni等人。 ，2020）。，2020）。
人工智能预测新冠病毒死亡风险：来自加拿大应用的见解
摘要 — 严重急性呼吸道综合征 COVID-19 病毒 (SARS-CoV-2) 产生了巨大影响，表明需要使用人工智能 (AI) 建模进行非药物干预 (NPI)。对人工智能模型和统计模型的调查为安大略省提供了重要的见解，作为案例研究应用，使用来自安大略省公共卫生局 (PHO) 和加拿大公共卫生署 (PHAC) 数据集的患者生理状况、症状和人口统计信息。使用 XGBoost 的结果为 PHO 提供了 0.9056 的准确度，为 PHAC 数据集提供了 0.935 的准确度。年龄被证明是最重要的变量，接下来的两个变量是住院和职业。此外，人工智能模型表明，在大流行期间治疗 COVID-19 病毒的六个月内发展起来的改进医疗实践的重要性，并且年龄现在绝对是关键因素，而大流行开始时对死亡率很重要的其他变量的重要性要低得多。当训练数据集超过 1000 个病例时，XGBoost 模型被证明是相当准确的，这表明即使有效利用 AI 模型所需的病例数量不大，AI 也绝对有潜力成为抗击 COVID-19 的有用工具。索引词 — 人工智能；冠状病毒病；COVID-19；流行病学模型；机器学习；恢复预测；SARS-CoV-2；XGBoost
AMC 20-152 关于机载电子硬件和... - EASA
主要意见 一般性意见 - 目标 A(M)C 一贯使用“should”而非“shall”来表示指导。但是，明确的目标要求更明确地向申请人传达适航当局希望实现的目标。建议在目标中使用与 ED-80/DO-254、ED-12C/DO-178C 和 MCP 的 CRI/IP 中规定的目标一致的形式，而不是使用“should”语言。为了将建议的改写保留在一条意见中，所有目标定义文本的极其有限的替换如下所示。请注意，只陈述目标的一部分来显示替换，其中未更改的文本在中间表示为“...”和“...等”。目标 CD-1 对于每台定制设备，申请人应在 PHAC 或任何相关文件中记录文件：…等。目标 CD-2 申请人应在 PHAC 或任何其他适当的硬件计划中提出一个流程，以开发包含以下内容的简单定制设备：…等。目标 CD-3 申请人应按照 ED-80/DO-254 验证流程（ED-80/DO-254，第 6 和 10 节）验证所有定制设备要求。…对于 DAL A 和 B 开发，验证活动应独立进行。目标 CD-4 对于硬件 DAL A 或 DAL B，申请人应审查详细设计以证明…等。目标 CD-5