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和平时期与流行病之间的权衡 | 报告
约翰·埃德蒙兹教授解释说，在新冠肺炎之前，流行病的宏观经济研究并没有与流行病学研究结合起来，他总结了对甲型 H1N1 流感和西非埃博拉疫情的贡献。埃德蒙兹教授随后讨论了综合经济学方面近期取得的重大科学进展。演讲者都是各自领域的领导者和专家，对为下一次大流行做好准备所面临的挑战、优势、劣势和机遇进行了全面而透彻的阐述。研讨会的重点是在大流行防范与地方性传染病监测、预防和管理之间权衡投资的必要性，并从组织、多学科和全球等多个角度进行了演讲：乔纳森·哈斯克教授 | 帝国理工学院商学院，英格兰银行货币政策委员会外部成员
疫情对影子经济的影响
它以一种非常简单的方式衡量其对税收的影响：假设未征税的应税收入与影子经济的规模成比例，并将正规经济中观察到的平均有效税率应用于该基数。这种方法的有效性取决于两个关键假设：（i）影子经济的规模可以很好地代表逃税的应税收入数额；（ii）正规经济中观察到的平均有效税率是适用于该税基的正确税率。对这两个假设都应非常谨慎。这是因为它们忽略了影子经济之外的逃税行为；因为如果将影子经济强行转入正规经济，部分影子经济将会由于由此导致的成本增加而消失；还因为适用于非正规经济应税收入的平均税率可能应该低于正规经济的税率。
影响大流行或流行病期间疫苗试验招募的因素：定性证据综合
疫苗试验的招募尤其具有挑战性（Cattapan 2019；Harrington 2017）。与治疗试验不同，疫苗试验通常涉及健康志愿者，他们可能担心参加疫苗试验的风险（Harrington 2017）。潜在参与者可能还有其他顾虑，并以不同的方式权衡利弊（Borobia 2021；Detoc 2017；Gouglas 2018）。这可能导致招募困难和随后的试验中止（Detoc 2019；Petkova 2020）。受 COVID-19 影响尤为严重的老年人不太可能参加疫苗试验（Flores 2021）。疫苗的安全性和有效性必须在公众使用之前确定，而这需要来自精心设计和实施的疫苗试验的高质量证据（Detoc 2019）。有证据表明，对疫苗的犹豫和对疫苗安全性的怀疑可能会影响疫苗试验参与者的招募（Larson 2016；Wilson 2021）。
感染发作和胰岛自身抗体在COVID-19大流行之前和期间患有1型糖尿病风险增加的儿童自身抗体
抽象目标是确定COVID-19大流行对有1型糖尿病风险的儿童感染率和自身免疫的影响。方法从德国，波兰，瑞典，比利时和英国招募了4至7个月的4至7个月的儿童，其遗传风险升高。报告的感染发作和胰岛自动抗体的发展受到监测，直到2018年2月至2023年2月40个月。结果总体感染率为每100年年度的311（95％置信区间[CI]，304–318）。感染率因年龄，国家，1型糖尿病的家族史以及相对于大流行时期而有所不同。Total infection rates were 321 per 100 person-years (95% CI 304–338) in the pre-pandemic period (until February 2020), 160 (95% CI 148–173) per 100 person-years in the first pandemic year (March 2020—February 2021; P < 0.001) and 337 (95% CI 315–363) per 100 person-years in subsequent years.呼吸道和胃肠道感染也观察到了相似的趋势。胰岛自动抗体发生率为1.6（95％CI 1.0-2.4）在流行前时期每100人年，在第一个大流行年度1.2（95％CI 0.8-1.9）每100人年（p = 0.46）和3.4（p = 0.46）和3.4（95％CI 2.3-4.8）的年度prementimemem enper年度（p <0. 005） 0.001与第一大流行年）。结论COVID-19大流行与感染模式发生了显着改变。当感染率恢复到流行前水平时，胰岛自身抗体率增加了两倍。胰岛自身抗体率增加了两倍。
基于IRODS的系统涡轮增压下一代测序分析在大流行期间和超越
1。共享的Linux环境，创建生物信息学管道的合作。2。高性能计算（HPC）群集，快速光泽存储。3。用于组织数据流的数据管理系统（DMS）。4。处理自动化工具以自动启动管道。5。课程（git，linux，hpc，snakemake）用于使用环境。
供应冲击如何推广到通货膨胀？来自欧洲大流行时代的证据∗
我们记录了供应链压力的相互作用，家庭通货膨胀期望的提高以及牢固的定价能力如何导致欧元区消费者价格通货膨胀的流行时期的飙升。最初，供应链的通货膨胀增加，尤其是在制造业，通过成本渠道和通货膨胀期望提高。随后，随着价格高定价功率的公司，成本渠道的渠道加剧了产品标记，目睹了高需求，包括最初不受供应链约束的服务部门。最终，即使供应链平台得到了缓解，这些公司也能够进一步提高通货膨胀期望的粘性。由此对通货膨胀的持续影响表明，供应方冲动可以通过家庭期望和牢固的定价能力的相互作用来概括为基于广泛的通货膨胀。
供应链弹性面对大流行中断的关键决定因素：解释性三重螺旋框架
今天，与过去相比，供应链（SC）网络面临更多的干扰。虽然很少有干扰，但它们可能会产生灾难性的长期经济或社会影响，并且恢复过程可能很漫长。这些在COVID-19大流行期间观察到的，这些可能会极大地影响SC并使之脆弱。对这些问题的识别已通过发展弹性，敏捷和自适应SC来促使人们对改善破坏管理的需求。本研究的目的是引入评估框架，以确定和评估供应链弹性（SCR）的决定因素（SCR）。为了分析经验数据，通过间隔相关性（模糊评论家）和模糊技术来分析经验数据，以相似性（模糊的topsis）（模糊topsis）进行了模糊技术。模糊的评论家方法用于识别关键决定因素，并应用模糊的Topsis方法来确定某些现实世界中的相对排名。最后，通过制定命题，提出了解释性三重螺旋框架来实现SCR。这项研究在方法论和含义上都引人注目。通过在评估决定因素的SCR和借助解释性三重螺旋框架来建立有弹性SC的决定因素和应用这些决定因素的评估中引入模糊评论家和模糊的上衣的新型组合，为SCR领域提供了独特而有价值的贡献。关键发现表明“响应能力”，然后是“管理协调和信息集成”是实现SCR的最重要决定因素。这项工作的结果可以帮助人士以提高敏捷性和适应性来实现SCR。
在大流行期间加速治疗学的发展
摘要AZD7442是严重的急性呼吸综合征Coronavi rus 2（SARS-COV-2）中和抗体中和抗体，Tixagevimab和Cilgavimab，用于暴露前预防（预科）和治疗Coronavirus疾病2019（Covid-19）。使用来自八项临床试验的数据，我们描述了AZD7442的种群药代动力学（POPPK）模型，并显示了“临时”数据的建模如何加速了COVID-19-COVID-19-19大流行期间的决策。最终模型是具有一阶吸收和消除的两室分布模型，包括标准的异量指数，用于体重对清除和体积的影响。包括以下其他协变量如下：性别，年龄> 65岁，体重指数≥30kg/m 2，以及吸收率的糖尿病；清除糖尿病；中央音量的黑色种族；和肌内（IM）注射部位的生物利用度。模拟表明，IM注射部位和体重对AZD7442暴露的影响> 20％，但没有协变量被认为具有需要剂量调整的临床相关影响。AZD7442，Cilgavimab和Tixagevimab的药代动力学是可比的，遵循的线性动力学具有长期半衰期（AZD7442的中位数为78.6天），可长期保护易受敏感的SARS-COV-2变体。基于80％病毒抑制的目标浓度，基于“临时数据”的POPPK模拟的比较，并假设将1.81％的鼻腔分配分配为鼻衬液，这支持了决定将预备剂量从300 mg增加到600 mg的决定，以延长对Omicron变体的保护。在这些情况下，POPPK建模实现了加速临床决策。血清AZD7442在重40-95公斤的青少年中的浓度预计与成年人观察到的血清浓度仅略有不同，在获得临床数据之前，支持在青少年使用的授权。
卡塔尔国家糖尿病的糖尿病策略大流行
糖尿病（DM）越来越被认为是全球4.22亿人的主要公共卫生挑战。1 AWAD等人预计，到2050年，卡塔尔的DM患病率和发病率将大幅上升，这强调了对医疗资源的迅速扩展的需求，以治疗这种状况，并突出了针对卡塔尔每个国籍的特定治疗和预防技术的必要性。2在2016年，卡塔尔建立了一项为期5年的战略，其中6个集中的支柱“卡塔尔国家糖尿病策略”（QNDS）的口号“防止糖尿病在一起”，以应对不断增长的糖尿病患病率。3 QND计划赋予四个关键群体：公众，患者，医疗保健专业人员和研究人员。以下是QND的六个战略支柱：第一个支柱1A：意识 - 专注于向所有个人传达清晰，一致的信息，以帮助他们决定通过多媒体渠道和整个社区的机会筛查做出的生活方式。第一个支柱1b：计划在社区内为所有人提供机会筛查，并在社区内的常规健康检查中纳入。第二支柱：授权患者 - 专注于通过多通道方法提供患者自我管理计划，以帮助人们负责自己的健康，以适合其独特的生活方式。第三支柱：护理交付 - 该支柱强调开发清晰的患者途径，为通过热线，中央护理协调员或移动应用程序实现的患者护理提供一致的高质量途径。第四支柱：人类能力和能力建设 - 重点是拥有足够的合格劳动力，能够支持即将提供的全包糖尿病服务。第五支柱：信息管理 - 专注于实施基于证据的信息技术的方法，从而促进了沟通，教育，劳动力评估和患者的自我管理。第六支柱：研究 - 专注于解决卡塔尔研究委员会基础设施内的差距，并提供资金分配以符合国际标准。