自美国总统艾滋病紧急救援计划 (PEPFAR) 启动以来,美国政府 (USG) 一直致力于根据适用的国际贸易法购买安全、有效、质量有保证且价格低廉的抗逆转录病毒药物 (ARV),用于治疗艾滋病毒。ARV 可以由品牌(创新者)和仿制药(非创新者)公司生产。1 为了帮助履行这一承诺,美国食品药品管理局 (US FDA) 利用现有流程审查用于 PEPFAR 的新药申请 (NDA) 和简化新药申请 (ANDA)。NDA 是针对已获批准药物的新版本(例如新的固定剂量组合或配方)提交的,ANDA 是针对仿制药提交的。这些流程的监管途径与 PEPFAR 未采购的其他药物的监管途径相同。但是,美国 FDA 可以免除某些 NDA 的费用,并优先审查 PEPFAR 最需要的 ARV。美国 FDA 批准或临时批准是抗逆转录病毒药物有资格通过 PEPFAR 购买的先决条件。临时批准意味着抗逆转录病毒药物符合美国 FDA 在安全性、有效性和质量方面的所有批准标准;但是,现有的专利和/或市场独占性阻止了抗逆转录病毒药物在美国上市。i 截至 2024 年 8 月 1 日,美国 FDA 已批准或临时批准了 258 份申请(包含 324 种抗逆转录病毒药物产品),其中包括用于 PEPFAR 采购的 ANDA 和 NDA。此外,在获得临时批准后,制造商已对其原始申请提交了修改,包括请求批准新的或额外的制造设施以提高现有设施制造流程的效率、延长某些产品的保质期以及其他变更。截至 2023 年 9 月 30 日,PEPFAR 已为 2000 多万艾滋病患者提供抗逆转录病毒治疗,较 2007 年的 145 万大幅增加。ii 获得低成本、有效的抗逆转录病毒药物对于实现这些高影响、挽救生命的成果至关重要。自 2005 年以来,由于引入了仿制抗逆转录病毒药物,一线治疗的每位患者每年的抗逆转录病毒药物费用下降了 95% 以上,从 1,100 美元降至 42.40 美元。iii-iv
常见问题 (FAQ) MDOT 优先级排序 – 评分模型和申请流程优先级排序流程背景为什么 MDOT 要为主要交通项目制定新的优先级排序流程?它与之前的流程第 30 章有何不同?新的优先级排序流程以从马里兰州之前的交通优先级排序流程第 30 章中吸取的经验教训为基础。发现的改进机会包括提高透明度以及加强项目评分与选择之间的联系。新方法响应了 MDOT 部长 Paul Wiedefeld 的指示,即为申请综合交通计划 (CTP) 资助的地面交通容量项目制定优先级排序流程。它旨在提供一个透明、客观的评分模型来推动项目选择。它符合 Moore-Miller 政府的愿景,即以数据为驱动,以心为本,努力建设一个更安全、更实惠、更具竞争力的马里兰州,不让任何人掉队。关键更新涉及项目评估所使用的标准和措施、选择项目和申请人资格参数以及项目评分和选择的频率。有关新流程的更多信息,请参阅《项目优先级技术指南》,可通过 MDOT 网站 ( www.mdot.maryland.gov/tso/pages/Index.aspx?PageId=83 ) 获取。优先级排序流程将获得多少资金?这个数额是如何确定的?可用资金数额将在每轮优先级排序之前公布。这将由 MDOT 部长决定。在 MDOT 为维护和运营、债务服务和良好维修状态需求等其他核心需求提供资金后,将为主要地面交通扩建项目提供资金。MDOT 将多久进行一次项目优先级排序流程?这个时间表与综合交通计划 (CTP) 的发展有何关系?
科学技术政策办公室(OSTP)是由1976年的《国家科学与技术政策,组织和优先权法》(42 U.S.C.6601 et seq。)为总统执行办公室内的总统和其他人提供有关经济,国家安全,国土安全,健康,外交关系,环境以及资源的技术恢复和使用等主题等的科学,工程和技术方面的建议。OSTP领导机构间科学和技术政策协调工作,协助管理和预算办公室对预算的联邦研究和发展进行年度审查和分析,并作为总统在联邦政府的主要政策,计划和计划方面的科学和技术分析和判断的来源。更多信息可从http://www.whitehouse.gov/ostp获得。
Open Targets 是一个由学术和行业合作伙伴组成的联盟,致力于利用人类遗传学和基因组学为建立治疗假设的关键问题提供见解。大规模实验产生基础数据,开源信息平台系统地整合靶标-疾病关系的证据,并提供靶标优先排序的动态工具。基因座到基因机器学习模型使用来自全基因组关联研究(GWAS 目录、英国生物银行和 FinnGen)、功能基因组学研究、表观遗传学研究和变异效应预测的证据来预测复杂疾病的潜在药物靶标。这些预测与来自基因负担分析、罕见疾病遗传学、体细胞突变、扰动分析、通路分析的遗传证据相结合,
简介随着大量新开发的疫苗在市场上销售或预计在未来几年内上市,各国面临着越来越复杂的免疫计划决策。例如,Gavi 支持的国家目前可以申请 13 个疫苗计划 1 ,2024 年将有另外 5 个疫苗计划向各国开放 2 。当各国按照世卫组织的建议制定和实施国家免疫战略 (NIS) 时,还有一些国家按照 Gavi 的要求制定和实施全组合规划 (FPP),他们必须考虑将哪些新疫苗添加到国家免疫计划中以及他们希望引入这些疫苗的顺序(新疫苗引入优先级和顺序),以及通过评估疫苗产品/展示方式、时间表和/或交付策略的变化来优化现有的疫苗计划。每个国家都有一套独特的优先事项和举措需要考虑,它们对疾病负担、挽救生命、卫生系统成本节约以及可行性/计划复杂性的影响不同。各国在考虑引进新疫苗时,必须在增加现有抗原覆盖率的背景下权衡其优先事项,同时优化现有计划并确保持续宣传和改善其供应链、数据系统、通信和国内融资。
Marathwada大学,Chhatrapati Sambhaji Nagar,印度马哈拉施特拉邦。摘要:这项研究工作引入了一种创新的方法,用于通过优先考虑紧急车辆的交通信号来转移城市地区的交通。所提出的方法利用深度学习技术来识别和优先考虑紧急车辆,从而可以操纵沿其路径的当地交通交叉口的信号序列。通过整合基于多个人工智能(AI)的算法,结合了音频和视频数据分析,以提高城市环境中的准确性和可靠性,从而实现了紧急车辆的识别。这项研究有助于增强城市交通管理,减少紧急服务的响应时间以及改善整体道路安全。关键字:紧急车辆(EV),人工智能(AI),紧急服务,城市。
E.充当资源管理功能的主要接口,以建议在解决风险优先级的策略中的资源资源/资金估算,以及HFP执行计划和战略计划功能,以帮助类似的努力,例如帮助管家跨不同计划活动的管家保持一致。
安全的持续资金以扩大由短期资金启动的计划:获得痴呆症,以人为本的成人日服务(CAL-Compass);多种语言的劳动力培训和职业途径计划(IHSS职业途径,CAL成长,Caring4Cal等);使用社区卫生工作者通过州的老化服务网络(CALZ Connect)提供痴呆症护理管理;阿尔茨海默氏症的公众意识运动;健康的大脑倡议部位;加利福尼亚州参与BlueZones®。
摘要 - 避免障碍物是自动驾驶的基本操作,其配方传统上源自机器人技术和决策控制领域。鉴于计算无障碍轨迹所需的高复杂性,通常需要对较低的频率计划层进行此操作,然后提供轨迹参考,然后是较高的频率控制层。每当需要重新启动时(例如,由于新检测到的障碍物),控制层必须等待生成新的计划轨迹。在本文中,我们提出了一种新颖的方法,以在控制层中避免障碍物,从而避免了求职者响应。尤其是我们展示了如何可以集成障碍物和参考跟踪,因此,在基于零空间的行为控制方法基于(可能是非线性)模型预测控制方案中实现的基于零空间的行为控制方法,无需在不同的控制器之间进行切换。我们证明了采用两种不同的车辆动态模型以及在四种不同(城市和高速公路)方案中使用的拟议方法论的实际实施。此外,我们提供了灵敏度分析,以了解参数选择如何影响自动化车辆行为。