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非典型症状，SARS-COV-2测试结果和456名面对Covid-19疫情的八个疗养院的居民的免疫率
Hubert Blain，Lucie Gamon，Edouard Tuaillon，Amandine Pisoni，Nadia Giacosa等。非典型症状，SARS-COV-2测试结果以及来自八个面临的共同199次爆发的八名养老院的456名居民的免疫率。 年龄和衰老，2021，50（3），pp.641-648。 10.1093/老化/AFAB050。 hal-03160497Hubert Blain，Lucie Gamon，Edouard Tuaillon，Amandine Pisoni，Nadia Giacosa等。非典型症状，SARS-COV-2测试结果以及来自八个面临的共同199次爆发的八名养老院的456名居民的免疫率。年龄和衰老，2021，50（3），pp.641-648。10.1093/老化/AFAB050。hal-03160497
基于FAERS数据库的不成比例分析
念珠菌是一种多药耐药性酵母，会产生致命的侵入性感染[1，2]。c。Auris是一种从日本患者外耳运河中分离出来的独特念珠菌物种，于2009年首次描述了[3]。真菌优先疾病的最新世界卫生组织清单包括c。Auris作为关键病原体[4]。 c。感染。 Auris经常是从循环中记录的，以及与CSF的结合[5]。 也发现了它在伤口，耳朵和呼吸样品以及尿液和胆汁中。 腋窝和腹股沟监测拭子中的检测可能暗示载体而不是感染，而马车被认为是向他人传播的风险和潜在的侵入性感染[6]。 与其他念珠菌物种相比，念珠菌鉴定需要专门的实验室程序。 这可能导致识别，流行病检测和控制问题。 c。 Auris通过受污染的环境或设备在医疗保健环境中的患者之间的传播高度可传播，与其他念珠菌物种相当。 它也与长期环境持久性有关[6，7]。 c。 与其他真菌相比， Auris可以在更高的温度下繁衍生息，并在高盐浓度下生存[6、8、9]。 这些是其在环境中长期生存的能力的关键品质[10-12]。 Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。 c。 早期检测到c。Auris作为关键病原体[4]。c。感染。Auris经常是从循环中记录的，以及与CSF的结合[5]。也发现了它在伤口，耳朵和呼吸样品以及尿液和胆汁中。腋窝和腹股沟监测拭子中的检测可能暗示载体而不是感染，而马车被认为是向他人传播的风险和潜在的侵入性感染[6]。与其他念珠菌物种相比，念珠菌鉴定需要专门的实验室程序。这可能导致识别，流行病检测和控制问题。c。Auris通过受污染的环境或设备在医疗保健环境中的患者之间的传播高度可传播，与其他念珠菌物种相当。它也与长期环境持久性有关[6，7]。c。Auris可以在更高的温度下繁衍生息，并在高盐浓度下生存[6、8、9]。这些是其在环境中长期生存的能力的关键品质[10-12]。Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。 c。 早期检测到c。Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。c。早期检测到c。严重的潜在疾病，具有免疫抑制，骨髓移植，皮质 - 类固醇治疗，中性粒细胞减少症，恶性肿瘤，慢性肾脏疾病或糖尿病，在ICU中寄存，机械静脉通风，中央静脉内静脉内静脉内部或较宽的腹部propplibib toptibib toptib toctibib评估疾病，血管疾病是C的最常见危险因素。Auris感染在文献中很高，全球40-60％的范围可能是由于处于危险中的严重潜在条件，病原体的多药耐药性以及某些国家 /地区某些抗真菌药物的供应有限[13，14]。快速准确地鉴定了被C感染/定植的住院患者。Auris，快速检测敏感性模式以及适当使用感染控制措施可以帮助遏制这种高度致病的酵母在医疗保健环境中的传播和预广播/控制/控制暴发。Auris感染是有利的，早期开始适当的抗真菌疗法挽救了许多生命[15]。根据作者的知识，只有少数研究被发表来描述c。奥里斯（Auris）在沙特阿拉伯的爆发，在罪恶的医疗保健环境中，它们都限于单一流行病。也没有涵盖所有
揭开整个美国的麻疹爆发
麻疹是由麻疹病毒（MEV）引起的一种高度传染性的呼吸道疾病，尽管疫苗接种工作进步，但仍带来了重大的全球和国家公共卫生挑战。尽管在2000年在美国宣布麻疹，但近年来，病例复兴，特别是在疫苗接种疫苗的社区中。这种复兴是由诸如疫苗犹豫，199大流行对免疫率的影响以及国际旅行引入地方性地区的新病例等因素更加复杂的。本文研究了美国的流行病学和麻疹爆发，重点是2020年至2024年的案例大幅上升。分析强调了维持高疫苗接种覆盖范围的重要性，尤其是在弱势群体中，并探讨了管理暴发的挑战。该研究还回顾了麻疹的病理生理学，临床表现，诊断和治疗，强调预防和控制措施的作用，包括MMR疫苗，公共卫生干预措施以及国际合作在应对这种持续威胁方面。
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
与牛津纳米孔测序和甲基化诱导的误差的降低的准确细菌爆发
我们的研究调查了牛津纳米孔技术的有效性，通过重新陈述33个长达3年的克雷伯氏菌肺炎爆发的33个分离株，并以Illumina的短阅读测序数据作为参考点。我们通过对牛津纳米孔技术测序的基因组进行CGMLST和系统发育分析检测到相当大的基本误差，从而导致从暴发群集中错误排除某些与暴发有关的菌株。附近的甲基化位点会导致这些误差，也可以在肺炎K. k. tneumoniae以外的其他物种中找到。基于这些数据，我们探讨了基于PCR的测序和掩盖策略，这些策略既成功解决这些不准确性，又可以确保准确的爆发追踪。我们将掩盖策略作为生物信息学工作流（MPOA），以无参考的方式识别和掩盖有问题的基因组位置。我们的研究强调了使用牛津纳米孔技术对原核生物进行测序的局限性，尤其是用于研究暴发。对于牛津纳米孔技术无法等待进一步的技术发展的时间关键项目，我们的研究建议我们基于PCR的测序或使用我们提供的生物信息学工作流。我们建议在发布结果时应提供基于质量的基因组质量基因组。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
MENA EMR区域CVDPV暴发
在索马里，CVDPV2在Bay的一个新案例中得到了证实，瘫痪日期为2024年3月8日，并于2024年3月11日在Gedo收集了ES样本。两者都与SOM-BAN-1出现有关。2024年1月24日在苏丹的白色尼罗河州确认的环境分离株已归类为CVDPV2，据报道与在南苏丹AFP案例中分离出的CVDPV2遗传有关-RSS -RSS -UNL -1。在埃塞俄比亚也发现了这种出现。也门，据报道，已经有十个CVDPV2案件和六个额外的积极环境场所来自北部总督。 最新的病毒分离是来自IBB报告的急性脆性麻痹（AFP）病例，两例来自Al Hudaidah，分别是2024年4月6日，2024年3月27日和2024年3月8日的瘫痪日期。也门，据报道，已经有十个CVDPV2案件和六个额外的积极环境场所来自北部总督。最新的病毒分离是来自IBB报告的急性脆性麻痹（AFP）病例，两例来自Al Hudaidah，分别是2024年4月6日，2024年3月27日和2024年3月8日的瘫痪日期。
卫生服务管理局 (HSE) COVID-19 疫苗接种计划的 COVID-19 疫苗管理规程以及疫情爆发时的规程
3. 我已成功完成国家免疫办公室 (NIO) 的 COVID-19 疫苗教育计划，可在 www.immunisation.ie 上找到 4. 我在过去两年内参加了心脏急救 - 高级课程，目前已获得认证。 5. 我精通安全的疫苗接种技术。 6. 我已成功完成药物方案中概述的经批准的过敏反应教育计划。我熟悉 NIAC (2023) 过敏反应：社区中的即时管理。 7. 我已成功完成 HSELanD 上可访问的免疫基础计划 8. 我承诺查看 NIO 上最新的疫苗接种信息 - www.immunisation.ie。 9. 我可以概述根据指定药物方案接种 COVID-19 疫苗的纳入/排除标准。 10. 在评估疫苗接种适用性时，我可以对药物方案范围内的个人进行临床评估。 11. 我可以将符合排除标准的人转介给相关医生，以根据药物方案进行个人医疗评估。 12. 我熟悉实施药物方案所需的文件，以确保安全接种 COVID-19 疫苗。 13. 我可以向疫苗接种者提供有关 COVID-19 疫苗、益处和副作用的信息。 14. 我了解治疗和报告不良反应的程序。 15. 我了解报告和记录用药错误/未遂事件的程序。 16. 我根据国家感染预防和控制 HSE (2023) 临床指南处理所有设备和锐器。 17. 我了解并遵守有关疫苗储存和处理的指导，包括根据国家和地方政策维护冷链。 18. 我已经参加了以下 HSELanD/在线课程：
在加拿大建模研究中麻疹暴发
QS：将暴露的人从风险中删除的比率。假设找到并联系具有暴露风险的易感人群需要2天；如果其中一半立即以大约35 \％的有效性这样做，则每天的总比率为0.09；如果情况查找和隔离不太快或有效，我们将其对QS = 0.054进行建模。同等地，如果我们花了4天的时间找到并与人联系，而其中75％的人会立即以50％的效率这样做，我们得到的速率大致相同。qs = {1/（触点的时间）} {分数同意减少联系人} {剩余联系人的分数}
埃塞俄比亚西南部托查地区麻疹疫情调查：一项无与伦比的病例对照研究
方法：我们在 2023 年 4 月至 5 月期间进行了 1:2 不匹配病例对照研究。我们对在线列表中注册的所有 147 个病例进行了描述性分析。我们总共使用了 74 个随机选择的病例和 147 个对照作为病例对照部分。托恰区任何经实验室确认的麻疹 IgM 抗体的人；或任何与 2023 年 3 月 23 日至 4 月 26 日确诊的麻疹病例有流行病学关联的疑似人员均被纳入病例。不符合此标准病例定义的社区被纳入对照。使用部署在 Kobo Collect 上的标准化问卷收集数据。使用 Epi info 版本 7.2.5.0 进行描述性分析。分析使用社会科学统计软件包 (SPSS) 版本 26 进行。使用二元逻辑回归分析来选择候选变量。我们进行了多元逻辑回归分析，以确定 p 值 ≤ 0.05 且置信区间为 95% 的麻疹感染决定因素。