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2023-24 年度会计指示
7. 除特殊情况外，遵守 FReM 的要求对于账目真实、公允的反映是必要的。如果在这些特殊情况下，遵守 FReM 的要求与提供真实、公允反映的要求不一致，则应仅在提供真实、公允反映所需的范围内偏离 FReM 的要求。在这种情况下，应使用明智和公正的判断来设计适当的替代处理方法，该处理方法应与相关情况的经济特征和 FReM 的精神一致。任何与 FReM 的重大偏离都应首先与英国财政部讨论。
指导-990：人工智能-eIRB
• 以既定知识的理论框架为基础 • 确定项目计划解决的知识空白 • 确定和描述一个或多个特定的目标人群 • 在可行的情况下，采用无偏抽样方法（即随机或概率抽样），以便招募代表人群的样本 • 变量和结构的操作化 • 采用已建立令人满意的可靠性和有效性的测量工具和技术的数据收集计划 • 使用与理论框架文献中采用的技术一致的技术进行数据分析计划，并被认为适合所收集的数据类型
iDEM 项目
摘要 由于一些弱势群体被排除在民主空间之外和边缘化，目前，协商和参与进程并不具备完全的合法性。有充分的证据表明，语言能力有限的人，例如有认知障碍的人，很难参与民主进程。尽管有促进人权的组织开展了宣传工作，但这种情况仍然发生。iDEM 项目旨在通过彻底的交叉分析，解决协商和参与民主实践中的障碍，即当前的结构和系统限制边缘化和弱势群体参与的条件。特别是那些阅读、写作或理解相当复杂的语言能力有限的人，而这通常是协商和参与进程所必需的。iDEM 将为分析由于缺乏语言技能而导致的当前各种代表性不足的群体被边缘化在协商进程中的情况奠定理论基础。它将采用以用户为中心的方法，使参与过程更加平易近人和更具包容性，开发先进的自然语言处理技术 (NLP) 和人工智能 (AI)，为代表性不足的群体赋权，提供工具来促进民主空间中的沟通和对话。iDEM 将共同创建下一代多语言模型，旨在：（1）检测理解多种欧洲语言和受众信息的潜在问题来源，（2）自动调整这些语言的文本，使其更易于这些受众理解和公正，（3）提供人工智能工具，以增强适当信息和话语的生成。iDEM 旨在通过提供公正和包容的技术，利用定制技术在意大利和西班牙创造更容易接近的民主空间，增强边缘化群体的参与度和代表性。
基于 CRISPR 的配对引导 RNA 抑制 VEGF 治疗脉络膜新生血管
在临床前研究中，利用单个 gRNA 对血管内皮生长因子 A (Vegfa) 进行基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 的基因组破坏可抑制脉络膜新生血管 (CNV)，为新生血管性年龄相关性黄斑变性 (AMD) 的长期抗血管生成治疗提供了前景。使用 CRISPR-CRISPR 相关核酸内切酶 (Cas9) 和多个向导 RNA (gRNA) 进行基因组编辑可以通过用基因截断增强插入-缺失 (indel) 突变来增强基因消融效果，但也可能增加脱靶效应的风险。在本研究中，我们比较了腺相关病毒 (AAV) 介导的 CRISPR-Cas9 系统使用单个和配对 gRNA 靶向 Vegfa 基因中在人类、恒河猴和小鼠中保守的两个不同位点的有效性。配对 gRNA 在体外增加了人类细胞中 Vegfa 基因消融率，但在体内并未增强小鼠眼中的 VEGF 抑制。与单个 gRNA 系统相比，使用配对 gRNA 的基因组编辑也显示出相似程度的 CNV 抑制。使用通过测序 (GUIDE-seq) 实现的全基因组无偏双链断裂 (DSB) 识别进行的无偏全基因组分析揭示了由第二个 gRNA 引起的微弱脱靶活性。这些发现表明，使用两个 gRNA 进行体内 CRISPR-Cas9 基因组编辑可能会增加基因消融，但也可能会增加脱靶突变的潜在风险，而针对 Vegfa 基因中的另一个位点作为新生血管性视网膜疾病治疗的功能益处尚不清楚。
评估英格兰首剂 COVID-19 疫苗对死亡率的有效性：一项准实验研究
研究背景 本研究之前的证据 我们在 PubMed 上搜索了有关 COVID-19 疫苗接种对死亡风险的“现实世界”有效性的研究，使用术语包括“COVID-19”、“疫苗有效性”、“死亡率”和“死亡”。 关于这个主题的相关已发表研究报告，疫苗有效性估计值对死亡风险的范围从 64.2% 到 98.7%，在接种疫苗后的不同时间内不等。 所有这些都是观察性研究，因此可能受到未测量的混杂因素造成的偏差。 我们发现没有研究使用不连续回归设计等准实验方法（不受未测量的混杂因素偏差的影响）来计算 COVID-19 疫苗接种对 COVID-19 死亡风险或住院或感染等其他结果的有效性。 本研究的附加价值 基于观察数据对疫苗有效性的估计可能会因未测量的混杂因素而产生偏差。本研究采用不连续回归设计来估计疫苗有效性，利用了英国的疫苗接种运动是按照年龄优先群体开展的这一事实。这使得能够计算出 COVID-19 疫苗对抗死亡风险有效性的无偏估计值。疫苗有效性估计值为 70.5%（95% CI 18.2 – 117.7），与之前公布的估计值相似，因此表明这些估计值没有受到未测量的混杂因素的显著影响，并证实了 COVID-19 疫苗对抗 COVID-19 死亡风险的有效性。所有现有证据的含义获得 COVID-19 疫苗有效性的无偏估计对于制定解除 COVID-19 相关措施的政策至关重要。不连续回归设计提供了信心，即现有的观察性研究估计值不太可能受到未测量的混杂因素的显著影响。
