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西澳大利亚疫苗安全监测 (WAVSS) ...
西澳疫苗安全监测 (WAVSS) 系统是一个全州范围的综合监测系统，可以密切监测免疫接种后不良事件 (AEFI)，包括不常见的 AEFI、安全信号检测以及严重 AEFI (SAEFI) 和特别关注的不良事件 (AESI) 的因果关系评估。
基于人工智能的大规模伤亡管理解决方案简述
摘要。灾难经常导致大规模伤亡事件，从而引发伤亡收集点和高级医疗站做出一系列复杂的决策。灾难管理链中的基本组成部分是分类和伤亡后送。如果没有有效协调，伤亡后送可能会导致医院人满为患，并导致伤亡人数增加。因此，需要根据分类类别、所需/可用的救护车、人力资源和目的地医院能力来指导快速运输。在伤亡收集点，医疗决策过程非常复杂，因为大量血液可能会因内出血而流失，例如在腹膜、胸膜或心包区域，而没有任何明显的迹象。本文回顾了几项基于人工智能的大规模伤亡事件 (MCI) 分类和后送指导的研究。关键词：大规模伤亡事件、分类、伤亡收集点、高级医疗站、大规模伤亡管理、基于人工智能的解决方案。
以人为本的工程：STPA 的新扩展
麻省理工学院的 Nancy Leveson 开发的因果关系模型。该模型启发了几种新方法，从事故分析（如基于 STAMP (CAST) 的因果分析）到危险分析（如系统理论过程分析 (STPA)）。与基于事件链因果关系模型且通常仅识别组件故障的传统方法不同，STPA 可用于识别设计缺陷、组件交互以及导致事故的人为因素。尽管 STPA 比传统方法对人为错误采取了更为周到的方法（要求分析师考虑系统条件如何导致“错误”），但它并未提供广泛的指导来理解人类行为方式的原因。之前已经做出努力将此类指导添加到 STPA，但尚未出现一种使用 STPA 检查人类行为的广泛接受且易于使用的方法。
AASLD练习药物，草药和饮食补充剂 - 诱发肝损伤
缩写：AIH，自身免疫性肝炎； ALF，急性肝衰竭； ALP，碱性磷酸酶； Alt，丙氨酸氨基转移酶； APAP，对乙酰氨基酚； AST，天冬氨酸氨基转移酶； di -aih，药物诱导的AIH； DILIN，药物诱导的肝损伤网络；着装，嗜酸性粒细胞的药物反应和全身症状；美国食品和药物管理局FDA； GTE，绿茶提取物； HDS，草药和饮食补充剂； HLA，人白细胞抗原； ICI，免疫检查点抑制剂； IMH，免疫介导的肝炎； INR，国际标准化比率； IRAE，免疫相关的不良事件； NAC，N-乙酰半胱氨酸； NRH，结节性再生增生； OPV，闭塞门户静脉病变；录取，修订的电子因果关系评估方法； Rucam，Roussel- UCLAF因果关系评估方法； SOS，正弦障碍综合征；结核病，结核病； ULN，正常的上限； VBD，消失的胆管综合征
名称：Najib Cheggour
低温和高温超导体的机电特性，对开发高能物理粒子加速器，融合能量反应器和医学成像技术感兴趣的社区感兴趣。应变行为，微结构特性和超导体处理之间的因果关系。电动传输和磁通特性。超导体表征的计量发展。计量基准测试。出版物：
mRNA 新冠疫苗接种后三叉神经痛发生的因果关系
• (三叉神经痛) AND (((mRNA 或 messenger 或 (RNA messenger) 或 Pfizer 或 Moderna 或 BioNTech 或 BNT162b2 或 mRNA-1273) AND vaccin*) 或 Comirnaty) • 此次搜索未对语言或出版日期等进行任何限制。 • 还对完整检索到的文章的参考文献进行了手动搜索。 • 在我们之前的系统评价中，研究了接种 Covid-19 疫苗后耳鸣的发展(1)，我们概述了评估免疫接种后不良事件因果关系的方法。这种因果关系评估方法在很大程度上依赖于世界卫生组织 (WHO) 开发的方法。简而言之，应在人群和个体两个层面评估免疫接种后不良事件 (AEFI) 的因果关系。 • 在人群层面，目的是回答“给定的疫苗是否会导致特定的不良事件？”（即“它会吗？”）的问题。在人群层面，因果关系评估是通过流行病学研究进行的，并遵循布拉德福德·希尔爵士（2）提出的标准，包括时间性、关联强度、剂量反应关系、一致性、特异性、生物学合理性以及连贯性。在进行人群层面的因果关系评估时，世卫组织还强调了批判性评价的重要性，特别是在考虑研究方法中存在的系统性偏见时，这可能会削弱潜在的因果关系（如果有的话）。• 在个人层面的因果调查中，目的是解决“给某个人接种的疫苗是否导致了所报告的特定事件？”（即“是吗？”）的问题。个人层面的因果评估涉及系统性地考虑 AEFI 的所有可能原因，以得出结论：证据与疫苗是原因一致，或与此结论不一致，或不确定。这种个人层面的评估过程涉及评估：
偏头痛和 (Moderna) COVID-19 疫苗
• 通过上述文献检索，我们找到了 75 (1-75) 项已发表的研究。 • 在检查了这 75 (1-75) 项研究的标题和摘要后，我们认为 9 (3,20,21,27,29,43,49,50,54) 项研究具有相关性，并进行了完整检索以进行进一步评估。 • 通过手动搜索，我们找到了另外两项 (76,77) 项研究。 • 在我们之前的系统评价中，我们研究了 COVID-19 疫苗接种后耳鸣的发展 (78)，概述了我们评估免疫接种后不良事件因果关系的方法。这种因果关系评估方法在很大程度上依赖于世界卫生组织 (WHO) 开发的方法。简而言之，应在两个层面评估免疫接种后不良事件 (AEFI) 的因果关系，包括人口和个人层面。 • 在人口层面，目的是回答“给定的疫苗是否会导致特定的不良事件？”这个问题。 （即“它会吗？”）。人群层面的因果关系评估是通过流行病学研究进行的，并遵循布拉德福德·希尔爵士（79）提出的标准，其中包括时间性、关联强度、剂量反应关系、一致性、特异性、生物学合理性以及连贯性。在进行人群层面的因果关系评估时，世卫组织还强调了批判性评价的重要性，特别是在考虑到研究方法中存在系统性偏见时，这种偏见可能会削弱潜在的因果关系（如果有的话）。• 在个人层面的因果调查中，目的是解决以下问题：“给某个人接种的疫苗是否导致了所报告的特定事件？”（即“它导致了吗？”）。个人层面的因果评估涉及系统性地考虑 AEFI 的所有可能原因，以得出证据与疫苗一致的结论
定量心理学的科学观点的替代哲学
本文介绍了凯伦·巴拉德（Karen Barad）的哲学现实主义哲学框架，作为定量心理学和测量的科学观点的替代哲学。构成现实主义通过提出对共同建设我们世界的物质 - 识别实践的伦理 - 小径 - 主题论理解，对研究对象，测量过程和结果，因果关系以及研究人员的责任进行了重新思考。定量心理学科学观点的当代，规范的潜在哲学涉及实体现实主义，现有生存与认识论方法之间的差异，完全的因果关系和确定论。因此，研究人员对研究对象的特征不承担任何责任。本文介绍了对拒绝实体现实主义的理论现实主义及其对现象的特殊理解，对现象的纠缠和认知方法的特殊理解以及研究人员在共同创造结果中的作用。对因果关系概念的重新加工意味着实现新出现的可能性。随后，本文解决了在定量心理学中运用构成现实主义的四个后果。（1）如果在每种现象中都有不确定性，研究人员不会寻找一个真实分数，而是具有实现潜力，这对比较和复制具有影响。（2）如果配置是苯丙胺中事物的一部分，则上下文不能作为第三个变量来工作；相反，所有“零件”都是共同创造者。必须在复制中考虑这种纠缠，而不是试图消除其影响。（3）合理的现实主义涵盖了研究人员有责任证明在研究项目中做出的决定并澄清道德的责任。（4）总体而言，通过提出新的问题并以不同的方式解释研究成果来改变研究的努力。进一步的方向指出了诸如方法论问题和心理学中的必要性等具体任务，以进一步详细说明巴拉德（Barad）发起的概念化。
用于决策的因果人工智能套件
然而，因果人工智能研究领域仍处于发展的早期阶段，与任何技术领域一样，要充分发挥其影响力，还需要更多的进步和反复的实际部署。正如斯托克斯 [ 40 ] 所说，当基础研究受到使用考虑的激励和指导时，它就会加速发展。为了实现和加速这种因果关系中的“使用启发基础研究”，我们应该创建机制，使最先进的技术能够得到实际应用并简化使用，并收集结果和挑战，为研究方向提供参考。这要求我们将因果方法的可及性扩展到当今因果专家之外，并让更多的科学家、决策者和其他从业者能够使用它们，这样我们才能发现阻碍因果关系全面采用的基本挑战。从这些方法的广泛使用中学习，特别是从当前方法不足或失败的用例中学习，将激励和加速我们这个领域可能不会优先考虑甚至不知道的新研究方向。
坦桑尼亚可再生能源消费的宏观经济决定因素：时间序列分析
Abdon Msechu * & Rosemary S. Taylor † 摘要 本研究使用 1990 年至 2020 年的时间序列数据，研究了坦桑尼亚可再生能源消费的宏观经济决定因素。进行了增强型 Dickey-Fuller 和 Zivot Andrews 以及自回归分布滞后边界检验，以评估变量之间的长期关系，从而允许使用误差修正模型。此外，格兰杰因果关系检验检查了变量之间的因果关系。从长远来看，经济增长和贸易开放对可再生能源消费产生积极影响，而二氧化碳排放对可再生能源消费产生负面影响。短期分析显示经济增长系数为负，利率系数为正。格兰杰因果关系检验支持可再生能源消费与经济增长之间的反馈假设。政策影响包括需要持续努力促进经济增长、增加贸易和投资，并提高可再生能源技术的可及性和可负担性，以促进可持续能源消费。