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Alqahtani, Manaf; Mallah, Saad I; J. Stevenson, Nigel; Doherty, Sally (2021): 大流行期间的疫苗试验：解决伦理困境的潜在方法
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来，全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就，但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而，疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系；无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试，还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性，从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上，COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象，带来了新的伦理困境，需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功，并恢复社会对临床医学的信任。在本文中，我们讨论了两个主要的伦理困境：(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此，我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法：(1) 继续进行安慰剂对照试验，(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签，(3) 仅对高风险优先组进行揭盲，(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计，(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验，以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住，COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上，围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究，并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
使用解释性机器学习，在时空中映射农作物生产的场内驱动因素。 Sally Poole，Thomas Bishop，Dhahi al-Shammari，
抽象的农艺师和生产商通常固有地知道季节性和场内作物变异性的关键驱动因素。然而，随着全球对更可持续和生产性粮食系统的需求不断增长，了解和量化它们对于最大程度地提高投入效率和生产力潜力至关重要。这项研究的重点是位于新南威尔士州Moree（新南威尔士州）西部1099公顷的案例研究领域，那里有10个以上的收益率数据。数字土壤图是由关键土壤特性和约束产生的（例如使用野外收集的土壤数据在四个深度至0.9 m的土壤数据以及近端和远程感知的空间数据的情况下，使用了水的能力。使用LIDAR数据以1 m分辨率创建了场的高程图。Xgboost模型，具有土壤和高程预测因子为变量，用于预测每个季节的产量。然后使用Shapley添加说明（SHAP）来解释输出，并通过确定和映射预测变量的最负面值来解释最有限变量的图。然后确定田间每个点的最限制因素（小麦或鹰嘴豆），以及季节性潮湿或干季。结果在生产最有限的限制中显示出一些一致的趋势。“湿”季节产生了最不一致的趋势，因为在不同的农作物阶段或作物类型上，供水事件的影响和严重程度变化。此外，还检查了一个案例研究季节，以了解尿素管理决定对作物产量的可变率的影响。总体而言，这项研究表明，解释性机器学习对于理解和量化时空影响作物变异性非常有用，这将在未来改善作物管理。
出生受伤'没人谈论'：为什么马拉松赛跑者萨利...
法院约翰逊和约翰逊（Johnson＆Johnson）支付260万美元的骨盆网格植入该病情通常是不可思议的或无法使用患者自己的组织进行修复，并且通过插入手术网格来支撑器官来进行治疗 - 直到在针对供应商Johnson＆Johnson for Fallsy Devicess的供应商进行了两次类动作后，这些产品在澳大利亚被禁止在澳大利亚进行。成千上万的澳大利亚妇女是避开严重疼痛，有时甚至是灾难性的内部伤害的患者，因为该公司被发现没有正确测试并且缺乏知情同意。从那时起，维修的选择有助于减少尿失禁，痛苦的性行为和阴道不适，以及返回妇女正常运动能力的能力受到限制。Caroline Gargett是哈德逊医学研究所的教授，莫纳什大学的兼职教授，他的个人原因是希望为妇女看到更好的成绩。 像Maconochie一样，Gargett在耻骨骨的骨盆肌撕裂中施加了左旋脱水，同时要出生年轻的女性。Caroline Gargett是哈德逊医学研究所的教授，莫纳什大学的兼职教授，他的个人原因是希望为妇女看到更好的成绩。像Maconochie一样，Gargett在耻骨骨的骨盆肌撕裂中施加了左旋脱水，同时要出生年轻的女性。
2024年6月27日Sally Rogers Chelmsford ...
包含机密信息，感谢您在Place Services的生态咨询服务中要求提供此上诉的桌面支持。此服务为计划官提供建议，以告知切尔姆斯福德市议会的计划决定，就发展的潜在生态影响。Any additional information, queries or comments on this advice that the applicant or other interested parties may have, must be directed to the Planning Officer who will seek further advice from us where appropriate and necessary Appeal Ref: APP/W1525/W/24/3345164 Alternative Ref: 24/01787/REFUSE Application: 23/01787/FUL Location: Field North Of Montpelier Farm Main Road Little Waltham Chelmsford Essex提案：建立一个综合退休社区（使用C2类）； a Village Care Centre, 58 bedroom care home, 45 care suites (comprising one and two bedrooms),100 care apartments (comprising one and two bedrooms), wellness spa, open space and associated works including car parking, access, hard and soft landscaping and associated engineering works Dear Sally, Thank you for seeking desktop support from Place Services on the above Appeal against refusal for planning permission by Chelmsford City Council.原因8拒绝应用23/01787/ful是出于生态学和生物多样性的，理由是进行了足够的调查以证明该发展不会对受保护的物种，休um虫和大冠军造成损害。也没有足够的信息与适当的缓解badge有关。在此申请上咨询了位置服务，并在2024年1月22日提供了与生态有关的评论。这是基于上诉人生态学家进行的生态影响评估和相应的受保护物种报告的发现，这是其计划申请提交的一部分。
Sally Lovejoy国家护士负责人，NCPSHI 2023年11月9日
•急性医学•麻醉•重症护理•囊性纤维化•急诊医学•胃肠病学和肝病学•传染病•介入性放射学•神经学•病理学•肾脏•风湿病•败血症•败血症•手术•手术和创伤和正常>
青少年疫苗接种
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对急诊入院的人工智能驱动的 COVID-19 分类进行真实世界评估：无实验室和高通量筛查解决方案的外部验证和操作评估 Andrew AS Soltan 博士 MB BChir 1,2 Jenny Yang MSc 3 Ravi Pattanshetty 博士 FRCEM 1 Alex Novak 博士 FRCEM 1 Yang Yang 博士 DPhil 3 Omid Rohanian 博士 PhD 3 Sally Beer 1 Marina A. Soltan 博士 MRCP 5,6 David R. Thickett 教授 FRCP 5,6 Rory Fairhead 博士 BA 4 CURIAL 转化合作组织 Tingting Zhu 博士 DPhil 3 David W. Eyre 教授 DPhil 1,7,8 David A. Clifton 教授 DPhil 3 附属机构：
摘要背景患者 COVID-19 状态的不确定性导致治疗延迟、院内传播和医院的运营压力。但是，批量处理的实验室 PCR 测试的典型周转时间仍然为 12-24 小时。尽管快速抗原横向流动检测 (LFD) 已在英国急救环境中得到广泛采用，但灵敏度有限。我们最近证明，AI 驱动的分类 (CURIAL-1.0) 可以使用抵达医院后 1 小时内常规获得的临床数据进行高通量 COVID-19 筛查。在这里，我们旨在确定与标准护理相比的运营和安全性改进，使用针对通用性和速度优化的更新算法在四个 NHS 信托机构中进行外部/前瞻性评估，并在英国急诊室部署一种新的无实验室筛查途径。方法我们对 CURIAL-1.0 中的预测因子进行了合理化，以分别优化通用性和速度，开发了具有生命体征和常规实验室血液预测因子（FBC、U&E、LFT、CRP）的 CURIAL-Lab 以及仅具有生命体征和 FBC 的 CURIAL-Rapide。在训练期间，模型被校准到 90% 的灵敏度，并针对朴茨茅斯大学医院、伯明翰大学医院和贝德福德郡医院 NHS 信托的非计划入院情况进行了外部验证，并在英国 COVID-19 疫情第二波期间在牛津大学医院 (OUH) 进行了前瞻性验证。使用首次进行的血液测试和生命体征生成预测值，并与确认性病毒核酸检测进行比较。接下来，我们回顾性评估了一种新的临床途径，将患者分类到模型预测或 LFD 结果为阳性的 COVID-19 疑似临床区域，并将灵敏度和 NPV 与单独的 LFD 结果进行比较。最后，我们部署了 CURIAL-Rapide 和经批准的即时诊断 FBC 分析仪（OLO；SightDiagnostics，以色列），在约翰拉德克利夫医院急诊科（英国牛津）提供无需实验室的 COVID-19 筛查，这是信托机构认可的服务改进。我们的主要改进结果是获得结果的时间可用性；次要结果是根据 PCR 参考标准评估的敏感性、特异性、PPV 和 NPV。我们将 CURIAL-Rapide 的性能与标准护理中的临床医生分诊和 LFD 结果进行了比较。结果 72,223 名患者符合外部和前瞻性验证站点的资格标准。各信托机构的模型性能一致（CURIAL-Lab：AUROC 范围 0.858-0.881；CURIAL-Rapide 0.836-0.854），朴茨茅斯大学医院的灵敏度最高（CURIAL-Lab：84.1% [95% Wilson 评分 CIs 82.5-85.7]；CURIAL-Rapide：83.5% [81.8 - 85.1]），特异性为 71.3%（95% Wilson 评分 CIs：70.9 - 71.8）和 63.6%（63.1 - 64.1）。对于 2021 年 12 月 23 日至 2021 年 3 月 6 日期间在 OUH 入院常规护理中接受 LFD 分诊的 3,207 名患者，联合临床路径将灵敏度从 56 提高。仅 LFD 为 9%（95% CI 51.7-62.0），而 CURIAL-Rapide 为 88.2%（84.4-91.1；AUROC 0.919），CURIAL-Lab 为 85.6%（81.6-88.9；AUROC 0.925）。2021 年 2 月 18 日至 2021 年 5 月 10 日期间，520 名患者前瞻性地接受了即时临床 FBC 分析，其中 436 名患者在常规护理中接受了确认性 PCR 检测，10 名（2.3%）检测呈阳性。从患者到达到获得 CURIAL-Rapide 结果的中位时间为 45:00 分钟（32-64），比 LFD 快 16 分钟（26.3%）