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中国的未来与日本失落的几十年的余波
财政僵局最终成为一项重大政策失误——政府没有向系统注入资金以保持更高的增长，而是抑制了财政扩张。这些行动进一步收缩了企业支出，导致裁员和工资压缩，并削弱了消费者的购买力，实际上形成了一个负面反馈循环，加剧了信贷扩张乏力，并降低了增长预期。结果就是短期问题痛苦地转化为长期结构性问题。
引用：Osipenko L、Ul- Hasan SA、Winberg D 等。对过去二十年提交给 NICE 技术评估的数据质量的评估。BMJ Op
摘要 背景 英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 率先推出了卫生技术评估 (HTA) 流程和方法。技术评估 (TA) 侧重于药品以及临床和经济数据，产品制造商将这些数据提交给 NICE 评估委员会以供决策。数据的不确定性会降低 HTA 流程获得积极结果的机会或需要更高的折扣。目的 调查制造商提交给 NICE 的临床数据质量（对照、生活质量 (QoL)、随机对照试验 (RCT) 和总体证据质量）。设计 这项回顾性评估分析了 2000 年至 2019 年期间发表的活跃 TA（最多 TA600）。方法 对于所有 TA，我们从评估组和证据审查组报告以及最终评估决定中提取了关于（1）提交的 RCT 质量和（2）提交用于决策的证据总体质量的数据。对于单个技术评估，我们还提取了数据及其对 QoL 和比较器的评价。对每个类别的质量进行评分，并使用描述性统计数据进行分析。结果分析了 409 个技术评估（多项技术评估 (MTA)=104，单一技术评估 (STA)=305）。在三分之二的技术评估中，证据的总体质量较差（n=224，55%）或不可接受（n=41，10%）。在 39%（n=119）的 STA 中，比较证据的质量被认为较差，17%（n=51）的 STA 不可接受。在 44%（n=135）的 STA 中，QoL 数据的质量被认为较差，15%（n=47）的 STA 不可接受，33%（n=102）的 STA 可接受，7%（n=21）的 STA 为好。经过 20 多年的纵向分析，提交给 NICE 的证据质量并未改善。结论我们发现影响 NICE 决策框架的临床证据的主要组成部分质量较差。必须继续生成可靠的临床数据，以便在上市前和上市后将药物引入临床实践，确保它们能为患者带来益处。
近十年新生儿 MRI 脑神经影像学研究的全球趋势：文献计量分析
神经影像学在新生儿的评估、治疗和预后判断中起着核心作用。近年来，对发育中大脑的探索一直是科研人员和临床医生研究的一大重点，尤其是磁共振成像（MRI）非侵入性神经影像学方法在展示新生儿和婴儿大脑与行为变化之间的联系方面发挥着重要作用（1,2）。MRI不仅间接反映了分子和细胞水平上观察到的复杂动态过程，而且还提供了有关大脑形态、结构连接、灰质和白质微结构特性以及大脑功能结构的信息（3-5）。通过阅读专业文献，可以利用文献计量学了解神经影像学专业或研究领域的前沿动态和发展趋势，从而帮助科研人员预测未来的研究趋势（6-11）。因此，本研究试图利用文献计量学方法对近十年来新生儿MRI脑神经影像学的研究状况进行统计分析，并评估该领域的研究热点和现状。
常染色体显性阿尔茨海默氏病中的系统蛋白质组学揭示了CSF蛋白在神经元死亡中的数十年和免疫途径
1位精神病学系，华盛顿大学，圣路易斯，63110，美国密苏里州。 2神经基因组学和信息学。 华盛顿大学，圣路易斯，63110，美国密苏里州。 3华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯。 4 Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University St Louis, St Louis, MO, USA 5 Department of Pathology and Immunology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 6 Department of Cell Biology and Physiology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 7 Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University, Stanford, CA, USA 8 Department of Neurology & Neurological科学，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国9个神经退行性疾病单位，神经病学部，大学医院德国人Trias i Pujol和德国人Trias i Pujol研究所（IGTP）巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙巴塞罗那，西班牙10号，10 Ronald M. Loeb M. Loeb Alzheimer's Disen new Yark New new Yark new Quint new Yark new new new new new new new new new new new new new neke <1位精神病学系，华盛顿大学，圣路易斯，63110，美国密苏里州。2神经基因组学和信息学。 华盛顿大学，圣路易斯，63110，美国密苏里州。 3华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯。 4 Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University St Louis, St Louis, MO, USA 5 Department of Pathology and Immunology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 6 Department of Cell Biology and Physiology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 7 Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University, Stanford, CA, USA 8 Department of Neurology & Neurological科学，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国9个神经退行性疾病单位，神经病学部，大学医院德国人Trias i Pujol和德国人Trias i Pujol研究所（IGTP）巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙巴塞罗那，西班牙10号，10 Ronald M. Loeb M. Loeb Alzheimer's Disen new Yark New new Yark new Quint new Yark new new new new new new new new new new new new new neke <2神经基因组学和信息学。华盛顿大学，圣路易斯，63110，美国密苏里州。 3华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯。 4 Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University St Louis, St Louis, MO, USA 5 Department of Pathology and Immunology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 6 Department of Cell Biology and Physiology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 7 Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University, Stanford, CA, USA 8 Department of Neurology & Neurological科学，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国9个神经退行性疾病单位，神经病学部，大学医院德国人Trias i Pujol和德国人Trias i Pujol研究所（IGTP）巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙巴塞罗那，西班牙10号，10 Ronald M. Loeb M. Loeb Alzheimer's Disen new Yark New new Yark new Quint new Yark new new new new new new new new new new new new new neke <华盛顿大学，圣路易斯，63110，美国密苏里州。3华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯。 4 Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University St Louis, St Louis, MO, USA 5 Department of Pathology and Immunology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 6 Department of Cell Biology and Physiology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 7 Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University, Stanford, CA, USA 8 Department of Neurology & Neurological科学，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国9个神经退行性疾病单位，神经病学部，大学医院德国人Trias i Pujol和德国人Trias i Pujol研究所（IGTP）巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙巴塞罗那，西班牙10号，10 Ronald M. Loeb M. Loeb Alzheimer's Disen new Yark New new Yark new Quint new Yark new new new new new new new new new new new new new neke <3华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯。4 Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University St Louis, St Louis, MO, USA 5 Department of Pathology and Immunology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 6 Department of Cell Biology and Physiology, Washington University St. Louis, St. Louis, MO, USA 7 Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University, Stanford, CA, USA 8 Department of Neurology & Neurological科学，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国9个神经退行性疾病单位，神经病学部，大学医院德国人Trias i Pujol和德国人Trias i Pujol研究所（IGTP）巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙巴塞罗那，西班牙10号，10 Ronald M. Loeb M. Loeb Alzheimer's Disen new Yark New new Yark new Quint new Yark new new new new new new new new new new new new new neke <
温室气体排放及其在过去三十年中的趋势
摘要。《巴黎协定》（PA）的一个关键目标是到2050年全球范围内净零温室气体（GHG）排放，这需要所有国家的缓解工作。非洲迅速增长的人口和国内生产总值（GDP）使该大陆对于温室气体排放趋势很重要。在本文中，我们研究了非洲二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）的排放，超过30年（1990年至2018年）。我们比较自下而上的方法（BU）方法，包括关于气候变化的联合国公约框架（UNFCCC）国家库存，FAO，PRIMAP-HIST，基于过程的基于过程的生态系统模型，用于土地利用中的CO 2流量，土地使用变化和林业（Lulucf）部门和全球大气逆转。对于反转，我们应用了不同的方法将人为CH 4排放分离。BU库存表明，在2010年至2018年的十年中，不到10个国家 /地区占非洲化石公司2排放量的75％以上。平均为1373吨Co 2年-1，非洲化石CO 2的总数在2010 - 2018年中仅占全球化石排放量的4％。但是，这些排放量从1990 - 1999年至2000 - 2009年增长了34％，从2000- 2009年到2010- 2018年增长了 + 31％，在30年内代表了一倍以上。该增长率比化石CO 2排放的全球增长率快2倍以上。CH 4的人为排放量从1990 - 1999年至2000 - 2009年增长了5％，从2000- 2009年至2010- 2018年增长了14.8％。N 2 O排放量从1990 - 1999年至2000- 2009年增长了19.5％，从2000- 2009年到2010- 2018年增长了20.8％。（2022）。使用UNFCCC报告（包括土地使用部门）的估计平均值并从异常值进行更正时，非洲是2622 3239 2186 MT CO 2 EQ的温室气体的平均来源。yr -1来自所有BU估计值（下标和上标表示最小–max范围的不确定性）和 + 2637 5873 1761 MT CO 2等级。yr-1在2001年至2017年的重叠期内从自上而下的方法（TD）方法。尽管平均值是一致的，但TD估计值的范围大于BU估计值之一，这表明稀疏的大气观测值和传输模型误差不允许我们使用反转来减少BU估计中的不确定性。不确定性的主要来源来自Lulucf领域的CO 2频道，为此，跨反转的分布大于50％，尤其是在中非。根据格拉西等人的方法，使用最新的国家来源，使用少数国家的大型水槽纠正到更合理的价值，这取决于国家联合国通信通信的估计明显不同。基于卫星检索和表面站网络的反转中CH 4排放的中值在大陆尺度上彼此一致。倒置合奏还提供了与诸如PRIMAP-HIST这样的BU库存的人为CH 4排放的一致估计。对于n 2 o，反演在系统上显示出比清单更高的排放，平均比primap-hist高约4.5倍，因为天然n 2 o
医学通过几十年来发生的小小的变化取得了进步。但是每隔一段时间，范式转变会改变医生
这一过程始于2023年6月，当时在Hon'ble Raksha Mantri的面前，在Mod举行了Chintan Shivir。在上述会议上，DGAFM提出了计算医学中心的想法，并由Hon'ble RM审查。AFMS官员在人工智能/机器学习/图像分析领域具有专业知识的官员被派往2023年7月的AFMC Pune，持续11天。在这11天中，两名官员与AFMC学院举行了重密集性的头脑风暴会议，并提出了愿景，任务，目标（长期和短期），详细的案件陈述，具有暂时的预算，以及阶段的可交付成果清单。带有预算的SOC已转发给O/O DGAFMS，并于2023年8月2日到达。该中心的名称是“ Prajna-计算医学中心”（AFCCM）。之后，准备基础架构和人力要求以及详细的成本分析并发送到O/O DGAFM。第一阶段的预算于2023年9月分配。
•热泵是一项可行的成熟技术，在世界各地，尤其是在亚洲，已经成功使用了数十年。 •有一些EV
•热泵是一项可行的成熟技术，在世界各地，尤其是在亚洲，已经成功使用了数十年。•在大规模热泵推出的旅程中存在一些证据差距，它们本质上是社会技术的。•感知的复杂性和对这些系统的不熟悉正在推迟潜在的切换器。•该领域对技能的需求很高。当前，热泵系统的设计和安装是复杂的，特定于上下文的，并且经常做错了。诸如认证，许可或强制性培训之类的解决方案可能会有所帮助。•在易于“掉入”燃气锅炉更换系统的改造房屋与重新构想整个房屋供暖系统以提高效率之间存在张力。对于制造商而言，前者更容易，而后者更节能。•热泵是省钱并为人们提供更好的加热房屋的巨大机会，但是较小的房屋（例如平底鞋）存在差距，以及如何由较小的空气源热泵提供。•如果采用泛滥的热泵，这将改变当前的电力需求模式。更灵活地使用能量（即合并电池）可能会改变当前的基本负载概念。1。当前技术状态1.1市场扩散和消费者信心：
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备越来越多地被使用在 h 中
随着人工智能 (AI) 在过去十年中取得了长足进步，机器学习 (ML) 支持的医疗设备在医疗保健领域的应用也日益广泛。在本文中，我们对 FDA 批准的人工智能和机器学习 (AI/ML) 支持的医疗设备进行了全面分析，并对审批途径、审批时间表、监管类型、医学专业、决策类型、召回历史等进行了深入分析。我们发现自 2018 年以来，审批数量大幅增加，其中放射学专业在机器学习工具的应用中占据明显主导地位，这归因于来自常规临床数据的丰富数据。该研究还揭示了对 510(k) 审批途径的依赖，强调其以实质等效性为基础，并且经常绕过新的临床试验的需要。此外，它还指出，以儿科为重点的设备和试验代表性不足，表明该人群有机会扩展。此外，临床试验的地理限制（主要在美国境内）表明需要进行更具全球包容性的试验，以涵盖不同的患者人群。这项分析不仅描绘了 AI/ML 支持的医疗设备的当前格局，还指出了趋势、潜在差距以及未来探索、临床试验实践和监管方法的领域。
西印度洋地区蓝色经济概念的十年：研究与技术观点
推进东亚海洋的可持续发展战略。东亚可持续发展战略第四次矿业论坛[http：//pe msea.org/publica tions/nocements/nocements-andements-and-declarations/changwon-decla to-decla to-to-decla to-to-ward-ocean-ocean-ocean-ocean-ocean-blue-promonomy-moving]