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aha委托退休金 - 挑战 -
美国医院协会（AHA）发布了由著名的医疗保健经济学和政策咨询公司Dobson Davanzo＆Associates，LLC（Dobson）进行的新分析。分析批评了一份学术论文的发现，该发现误解了事实，并得出了有关长期护理医院（LTCHS）作用的错误结论。1特别是在Einav及其同事（Einav论文）对论文的全面批评中，Dobson的经济学家和分析师通过分析数据，假设，经济学方法和方法论来反驳该论文的发现和含义。最终，多布森发现，该研究得出的结论是不保证的，代表了事实的过度。ltchs通过照顾需要延长住院的最严重患者，在医疗保险和其他受益人中起着重要而独特的作用。如多布森分析所讨论的，LTCH提供了密集的护理水平，通常在其他急性后护理环境中提供。LTCH患者通常在医学上很复杂，有多个器官衰竭，并平均保持在LTCH至少25天。许多LTCH患者由于呼吸衰竭或类似的疾病而依赖呼吸机，这需要高度专业的护理。此外，LTCH是急诊医院的关键伙伴，减轻了重症监护病房负担过重的能力以及护理连续体的其他部分，否则这些患者将进一步加剧，而这些患者将无法获得LTCH。Dobson的报告在Einav论文中发现了许多缺点。一些最有问题的包括：
Wick, KD、McAuley, DF、Levitt, JE、Beitler, JR、Annane, D.、Riviello, ED、Calfee, CS 和 Matthay, MA (2021 年)。承诺与挑战
摘要 确定急性呼吸窘迫综合征 (ARDS)（包括 COVID-19 ARDS）的新有效治疗方法仍然是一项挑战。ARDS 研究领域正越来越多地转向创新方法，例如针对生物学和临床亚表型的个性化治疗。此外，人们越来越认识到全球背景对于确定有效的 ARDS 治疗方法的重要性。随着重症监护研究领域迈向 21 世纪，本综述重点介绍了 ARDS 个性化治疗的新机遇和持续挑战，从确定可治疗的特征到创新的临床试验设计和对患者层面因素的识别。关键词：急性呼吸窘迫综合征、急性肺损伤、个性化医疗、COVID-19、临床试验
本文档总结了胰酶替代疗法（PERT）供应的当前挑战，并为开处方提供建议和行动
在英国，目前（2025年1月）缺乏一种称为胰酶替代疗法（PERT）的药物，有些人需要帮助他们正确消化食物。这种药物对胰腺（体内器官）没有足够酶的人很重要。酶有助于人体分解食物，因此可以用于能量。短缺之所以发生，是因为制造足够多的药物存在问题，而且很难获得生产所需的成分。这使某些人很难获得所需的药物，因此，BSW ICB以及社区药房，医院和GP实践正在努力寻找其他解决方案，以帮助人们获得所需的药物，直到短缺结束。可以预测，某些PERT药物的供应直到2026年才能恢复全部供应。
从自闭症成像生物标志物挑战中获得的见解
摘要 MRI 已被广泛用于识别自闭症谱系障碍 (ASD) 的解剖和功能差异。然而，许多这些发现已被证明难以复制，因为研究依赖于小规模的队列，并且建立在许多复杂、未公开的分析选择之上。我们进行了一项国际挑战，以根据 MRI 数据预测 ASD 诊断，我们提供了来自 2,000 多人的预处理解剖和功能 MRI 数据。对预测的评估是严格盲测的。146 名挑战者提交了预测算法，这些算法在挑战结束时使用未见数据和额外的采集站点进行了评估。对于最佳算法，我们研究了 MRI 模式、大脑区域和样本量的重要性。我们发现证据表明 MRI 可以预测 ASD 诊断：10 个最佳算法可靠地预测了诊断，AUC~0.80 - 远远优于目前使用 20 倍大队列中的基因分型数据可以获得的结果。我们观察到功能性 MRI 对预测比解剖性 MRI 更重要，并且增加样本量可以稳步提高预测准确性，从而为改进生物标志物提供了一种有效的策略。我们还观察到，尽管有强烈的动机将其推广到看不见的数据，但给定数据集上的模型开发面临着过度拟合的风险：在现有数据的交叉验证中表现良好，但不能推广。最后，我们能够在挑战结束后添加的外部样本 (EU-AIMS) 上预测 ASD 诊断，尽管预测准确性较低 (AUC=0.72)。这表明，尽管基于大型多站点队列，但我们的挑战仍然产生了在数据集变化面前脆弱的生物标志物。
处理组学数据是生物学和计算机科学交叉领域的一项跨学科挑战
如今，生成组学数据是生物学实验室的常见活动。制备生物样本的实验方案描述得很好，大多数研究机构都有从这些样本生成组学数据的技术平台。此外，制造商不断提出技术改进，同时降低实验成本并增加单次实验获得的组学数据量。在这种情况下，生物学家面临着处理大型组学数据集（也称为“大数据”或“数据洪流”）的挑战。处理组学数据会引发通常由计算机科学家处理的问题，因此生物学家和计算机科学家之间的合作对于有效地研究整个细胞机制至关重要，正如组学数据所承诺的那样。在本章中，我们定义了组学数据，解释了它们的生成方式，最后介绍了它们在基础和医学研究中的一些应用。
计算图像美学的进展与挑战
摘要 计算图像美学旨在设计算法方法来执行美学决策，就像人类一样。在过去的十五年里，由于大量带注释的数据集和深度学习方法的出现，计算美学经历了前所未有的发展，影响了从图像增强到推荐和检索等多媒体领域的许多应用。在本章中，我们首先概述了几个世纪以来美学的几种解释，并提出了一组适合计算美学方法分类的维度。然后，我们通过对最流行的数据集、基于手工特征的早期方法和使用深度神经网络的现代方法进行批判性分析，介绍了过去十年计算美学的进展。在本章的最后一部分，我们讨论了计算美学质量评估中的一些开放性挑战：处理分数的内在主观性，并提供可解释的美学预测。特别是，在本章中，我们强调了数据收集在计算美学中的重要性。
稀土在能源转型中的作用和挑战
从化石燃料能源向低碳能源的转型需要大量矿产资源。在所需矿产中，稀土元素 (REE) 是风力涡轮机和电动汽车等清洁能源技术的核心组成部分。本文重点关注稀土元素与能源转型的关系，同时讨论能源转型过程中这些关键矿产的需求和供应。我们研究了当前和未来低碳技术稀土元素供应面临的挑战。中国准垄断、缺乏等效替代品、低回收率甚至与开采和生产过程有关的环境破坏等风险和挑战很多。面对这些问题，我们提出了具体的建议和政策，以应对能源转型的生态挑战并确保未来的可靠供应。
胶体材料和界面的巨大挑战
胶体材料和界面是流行的跨学科领域，涉及物理，化学，生物学和其他学科的相交。胶体材料的结构单元的粒径位于中尺度上，在分子和宏观材料（例如高比表面积，量子尺寸效应和界面相互作用）之间具有独特的胶体材料（Xia等，2000）。其中，界面现象在胶体材料中尤为重要，因为界面的性质显着影响胶体颗粒的稳定性，组装行为和功能性能。因此，该领域的核心在于研究胶体的制备，结构和特性及其在各个接口处的相互作用。胶体材料的开发具有悠久的历史，涵盖了从四世纪制作的Lycurgus杯，到1857年的胶体“ Ruby”黄金的合成，再到2023年诺贝尔奖的诺贝尔化学奖，用于发现和合成纳米颗粒的量子量，覆盖了千年来。胶体科学的基础工作始于20世纪中叶。在1950年，Victor La Mer和Robert Dinegar开发了一种用于产生单分散液体的理论和过程，该溶质溶液允许具有均匀颗粒尺寸的胶体的控制生产（Lamer and Dinegar，1950年）。这是一个关键时刻，为纳米技术和材料科学的未来发展奠定了基础。这些进步不仅大大扩展了材料数据库，而且增强了实际应用的生产可扩展性。在数十年中，胶体材料的合成取得了重大进展，利用诸如溶胶 - 凝胶过程，水热合成，超声剥落和化学蒸气沉积等技术，以实现具有可控制的尺寸和形态的高质量纳米颗粒（Yin and andivisatos，2005年）。近年来，研究将重点转移到具有独特光学，电子和催化特性的胶体材料的合成和应用中。中，具有等离子效应的胶体（AU，Ag，Cu等。）具有高灭绝系数和显着的局部场增强作用，是光学相关材料和设备的重要组成部分（Linic等，2011）。多亏了纳米材料合成中的突破，已经合成了各种维度，形态和组成的等离子纳米材料。值得注意的是，手性等离子体胶体金属材料的合成以及等离子胶体材料的周期表的提议被认为是胶体材料开发中的重要里程碑（Lee等，2018; Tan等，2011），使胶体材料合成技术及其在专业化学中的应用中越来越多地越来越多。此外，半导体纳米晶，量子点和凝胶也是胶体材料和界面的关键研究方向（Reiss等，2009）。
骨关节炎的动物模型第1部分 - 季度小动物模型：药物开发的挑战和机会
骨关节炎（OA）是成年人人群中最常见的关节炎形式，也是疼痛和残疾的主要来源。对于开发有效的OA治疗的有效药理疗法有很大的无法满足的需求。除了自发发生的OA动物模型外，还开发了许多实验动物模型，以提供有关发病机理和进展机制的见解。这些动物模型中的许多模型也用于药物开发管道。在这里，我们概述了OA的常用和新兴的临床前小动物模型，并在转化药物开发的背景下强调了小动物模型的优势和局限性。发表的文献中有关这些小动物模型的技术可靠性及其准确预测临床药物发育结果的能力的信息有限。可用模型的成本和复杂性是制药公司，生物技术初创公司以及希望将临床前模型纳入目标验证，发现和开发管道中的合同研究组织的重要考虑因素。与工业相关的进一步考虑包括时间表，归纳方法，重现性的关键问题，
利用AI优化非洲疫苗供应链和物流：机遇和挑战
研究了非洲疫苗供应链的当前状况，该文章强调了AI技术的重要性，同时概述了非洲疫苗供应链管理中的前景和问题。尽管疫苗接种的意义明显，但由于后勤挑战和缺乏基础设施，许多非洲儿童仍无法接受。AI有可能通过简化物流和库存管理来提高生产率，但由于数据隐私和技术基础架构的问题而受到阻碍。这种观点是利用AI来增强非洲疫苗供应链的方式，理由是尼日利亚，马拉维，卢旺达和加纳的成功经验是AI优势的例子。为了改善非洲的医疗保健结果和免疫承保范围，利益相关者之间的合作强调了。