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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。
新冠疫情和疫苗的公布对市场有何影响？
摘要 由于 COVID-19 严重袭击了整个世界，研发出一种可以减轻其影响的疫苗已成为 2020 年最受期待的事件之一。本文研究了 2020 年两大事件对公司股票交易活动的影响：宣布 COVID-19 为全球大流行病以及宣布第一种冠状病毒疫苗。本研究采用事件研究法，使用纳斯达克 100 数据进行。使用普通最小二乘法 (OLS) 和分位数 (Q) 回归来获得股票的预期回报，并评估在每个事件窗口中，所分析的行业对市场的反应是否存在显着差异。获得的实证结果显示，不同行业的股票表现不同。具体而言，只有科技行业的股票对第一个公告做出了积极且显着的反应。然而，第二个事件的情况则相反，因为在受第一个公告打击最严重的行业中，金融市场的信心恢复程度更大。这些结论对于企业、投资者和政府做出更好的决策或采取新的政策具有重要意义。
口服粘膜免疫：停止扩散大流行病毒的最终策略 由TLR7和TLR9介导的氧化态和先天免疫的作用在狼疮肾炎中 洞悉用于新型分子发现的光合微生物的共培养和增强的专业代谢产物 胰岛素抵抗在冠状动脉疾病患者中冠状动脉搭桥术后并发症发展中的作用 与废物管理计划的闭环供应链中的决策：制造商的背包活动和政府的再制造补贴 口腔癌中的DNA氧化损伤：8-羟基-2 免疫和代谢在主动脉夹层中的独立和互动作用 阿尔茨海默氏病的血液 - 脑屏障崩溃
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的，其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中，五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019（Covid-19）在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而，生物体复制和病毒通过粘膜组织传播，不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略，以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜，这是病毒传播的关键部位，也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外，我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景，以最终控制传播。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
药物研发过程和新冠肺炎疫情
传统药物开发是一个繁琐的过程，涉及巨大的成本和高流失率。将药物开发服务外包给合同研究组织 (CRO) 已成为降低成本和风险、能力建设和数据生成的重要策略。这些 CRO 的治疗和运营专业知识使制药行业能够减少内部基础设施和研究能力。与专业的 CRO 合作不仅提高了成功率，而且加快了药物发现过程的速度。拥有有前途的分子但资源有限的小公司和有意实现规模多元化的大公司都在利用高效的 CRO 的服务。在全球范围内，目前约有三分之一的药物开发过程正在外包，独立第三方生成的数据在监管提交过程中受到高度赞赏。在本文中，我们讨论了国际和国内趋势、外包服务和模式、选择 CRO 时的关键考虑因素以及外包的好处和挑战。此外，我们还讨论了当传统的临床试验方式因 COVID-19 大流行而中断时，如何利用有能力的 CRO 的技术专长。综合来看，不断增长的医疗保健需求、COVID-19 大流行或任何其他此类即将爆发的健康危机，以及先进技术（机器学习和人工智能等）的最新进展，可能会在未来几年推动全球 CRO 市场的发展。
供应链中断对大流行期间业务期望的影响
The authors thank the guest editor Catherine Kyrtsou, two anonymous referees and participants at the 43rd International Symposium on Forecasting, the 5th Behavioral Macroeconomics Workshop, Central Bank Research Association 2023 annual meeting, conference on “Inflation Dynamics in a New Era of Energy Price Shocks,” and seminar at George Washington University for their helpful comments.这项研究是在布莱恩·普雷斯科特（Brian Prescott）在亚特兰大联邦储备银行研究部门开始的。此处表达的观点是作者的观点，不一定是亚特兰大联邦储备银行或美联储系统的观点。任何剩余的错误都是作者的责任。请向亚特兰大联邦储备银行研究部，佐治亚州亚特兰大市1000 Peachtree St. NE，30309，Brent.meyer@atl.frb.org解决有关内容的问题；布莱恩·普雷斯科特（Brian Prescott），圣路易斯华盛顿大学经济系，密苏里州圣路易斯1号布鲁金斯大道1号，63130，b.prescott@wustl.edu;或西北4400号美国大学经济学系Xuguang Simon Sheng。华盛顿特区，20016年，sheng@american.edu。亚特兰大联邦储备银行（Federal Reserve Bank of Atlanta）工作文件，包括修订版，可在亚特兰大美联储的网站www.frbatlanta.org上找到。单击“出版物”，然后单击“工作文件”。要接收有关新论文的电子邮件通知，请使用frbatlanta.org/forms/subscribe。
划分：COVID-19的经济和财务影响
本文制定了一个分析框架，以了解流行病发生的时空模式，其相关性以及对金融市场活动的影响。本文提出了一个范式转移：一种新的多维几何方法，以捕获所有对称和不对称的度量战略图形运动。此外，它介绍了塔格斯（Stagpression）的概念，这是一种新的经济现象，旨在解释世界经济和金融卫生机开始进入的未知领域。大规模传染性疾病对股票市场模拟器（φ-Simulator）的损害损害，以评估在存在传染病爆发的情况下，在存在传染病的情况下，资本市场行为的决定因素。该模型调查了Covid-19对十个股市表现的影响，包括标准普尔500，Twse，上海证券交易所，Nikkei 225，Dax，Dax，Hang Seng，英国 - 英国 - FTSE，KRX，SGX，SGX和MALAYSIA-FTESE-FTESE
对疫苗接种期间的感知，知识和态度：横断面研究
简介：相互诉讼大流行增强了疫苗接种的重要性，但是，一旦免疫率随疫苗犹豫而变化，涉及几个因素，就很难实现足够的覆盖率。目的：了解SARS-COV-2和JUIZ de Fora中其他病原体的粘附或拒绝疫苗的原因，并预防新的暴发/流行病，知识，知识，感知和对疫苗接种的态度。方法：该研究是横向，定量和描述性的。样本（n = 655）由Juiz de Fora的公民组成，这些公民匿名回答了联邦Juiz de Fora大学提供的在线问卷和健康的基本统一。对疫苗功效，重要性和安全性的看法；准确的知识和识别有关此事的虚假新闻的能力；接收信息的主要来源和疫苗接种依从性的决定因素。进行了简单的描述性分析。结果：参与者的平均年龄是32岁，大多数是白人，女性，具有较高的教育和经济水平。对COVID-19（98,93％）的首次剂量很高，而97.3％的人表现出了年度疫苗接种的倾向。对疫苗接种的不正确知识的最高率是疫苗垃圾的参与者（71,43％）。结论：尽管疫苗接受和感知和对疫苗的足够知识很高，但疫苗的犹豫与检测到假新闻和降低健康素养的能力低有关。关键字：疫苗接种；新冠肺炎;健康知识。疫苗姿势的主要决定因素是：信息源，是风险群体的一部分，对个人和集体保护的理解，自由疫苗接种，对SARS-COV-2严重性的看法以及对剂量的副作用的信念不超过其益处。因此，应考虑公共策略以监测抗疫苗的态度和进一步的研究，以根据流行病学背景来理解疫苗接种行为的动态决定因素。
1918 年流感大流行期间美国经济发生了什么？通过高频数据来看
1918 年 2 月至 4 月。3 疫情可能始于法国西海岸。交战国几乎没有动力告知对手自己虚弱的状况，所以一开始只有西班牙等中立国报告了这种疾病，因此得名西班牙流感。正如 1918 年 5 月 31 日的《爱尔兰时报》不带讽刺地指出的那样：“令人惊讶的是，遭受这些流行病影响的国家 [瑞典和西班牙] 竟然都是中立国。”4 一些技术细节。首先，我将完全依赖死亡率数据，因为没有病例数据。其次，死亡率数据适用于完全登记死亡人数（原则上至少 90%）的“登记州”。直到 1933 年，登记才覆盖全国。从 1913 年到 1921 年，登记地区的州数从 24 个增加到 34 个，占美国估计人口的 62% 至 80%。最后，报告了死亡原因，但由于报告存在差异，因此需要将流感和所有形式的肺炎（支气管肺炎、大叶性肺炎和其他肺炎）导致的死亡结合起来研究流行病的发病率（1918 年，报告的流感死亡人数与肺炎死亡人数之比从北卡罗来纳州的 0.4 到蒙大拿州的 2.0 不等）。