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分享从新冠疫苗引入中吸取的经验教训：各国举办全球社区论坛
为了在 COVID-19 大流行期间优化全球 COVID-19 疫苗的有效引入和部署，世卫组织于 2021 年 4 月启动了一项新流程和工具，供各国快速审查各国 COVID-19 疫苗引入的早期阶段。这种方法称为 COVID-19 疫苗接种行动内审查，也称为微型 COVID-19 疫苗引入后评估 (mini-cPIE)。截至 2022 年 11 月，已进行了 46 次微型 cPIE。世卫组织与 ECHO 项目合作，通过虚拟全球实时学习论坛召集并促进了参加微型 cPIE 的国家之间的实时经验分享和同行学习。来自 129 个国家的 736 名参与者参加了这个为期五场的诊所系列。根据会后反馈调查，当被问及会议的实用性时，一半的参与者表示，会议让他们审查了国家指南和规程或对其卫生系统进行了其他更改。系列临床结束后发出的系列调查结果显示，至少有 8 个国家在参加临床后进行了一次小型临床实践经验交流，至少有 9 个国家的参与者表示，同行国家在临床上分享的经验极大地促进了他们引入和部署 COVID-19 疫苗。在本文中，我们强调了在国际公共卫生紧急情况下创建一个全球经验共享论坛，让各国实时联系和分享相关经验的益处和重要性。展望未来，在公共卫生紧急情况下，在国家内部和国家之间培养个人和集体学习的文化至关重要，世卫组织应发挥重要的召集作用。
在磁化培养基中吸收轴线暗物质
检测比MEV更重的轴线暗物质受到其小波长的阻碍，这限制了传统实验的有用体积。可以通过直接检测中等激发来避免此问题，后者的〜MEV - EV能量与检测器的大小是解耦的。我们表明，对于磁场内的任何目标，电磁轴轴的吸收率由介电函数确定。结果，可以将以前用于子GEV暗物质搜索的候选目标重新定义为宽带轴测检测器。我们发现，具有与最近测量值相当的噪声水平的kg yr暴露足以探测实验室测试目前未探索的参数空间。降低噪声仅减少几个数量级，才能对〜10 MeV - 10 eV质量范围内的QCD轴敏感。
通胀的宏观经济政策：从新冠疫情中吸取的教训
面对百年不遇的全球疫情，世界各国政府纷纷采取措施，包括封锁，以遏制新冠病毒的传播。这些措施导致许多经济部门停摆，尤其是那些涉及人际接触的部门，如住宿和餐饮服务、艺术和娱乐服务。许多企业被迫关闭，导致工人失业、收入降低，从而压低了总需求。这种通过限制商业活动和人员流动来阻止经济正常运转的行为，给经济的需求方和供应方都带来了多重冲击。
从网络攻击中吸取教训...
本文概述了 2023 年 10 月发生的针对英国图书馆的网络攻击，并研究了其对图书馆运营、未来基础设施、风险评估和经验教训的影响。在图书馆和我们的网络安全专家进行了广泛的取证调查后，本文列出了攻击发生的详细时间表，包括 10 月 28 日星期六发生重大勒索软件攻击前几天的一次疑似敌对侦察事件。尽管攻击者在攻击过程中加密或销毁了我们的大部分服务器资产，但我们已确定了一台我们认为可能是入口点的服务器，并探讨了为什么我们的安全措施不够充分，尽管我们经常使用安全评估，包括适当情况下的渗透测试。负责此次攻击的犯罪团伙复制并窃取（非法删除）了大约 600GB 的文件，包括图书馆用户和工作人员的个人数据。当确定不会支付赎金后，这些数据被拍卖，随后被倾倒在暗网上。我们的企业信息管理部门正在对数据转储中包含的材料进行详细审查，如果发现敏感材料，他们会联系受影响的个人，提供建议和支持。除了窃取数据以勒索赎金外，攻击者的方法还包括加密数据和系统，以及破坏一些服务器以阻止系统恢复并掩盖他们的踪迹。后者对图书馆的影响最为严重：虽然我们拥有所有数字收藏的安全副本——包括原生数字内容和数字化内容，以及描述它的元数据——但我们因缺乏可行的基础设施来恢复它而受到阻碍。我们的基础设施重建工作自 2023 年 12 月开始，使用攻击前批准和购买的设备，并且仍在进行中。因此，对图书馆系统和服务的影响是深远而广泛的。尽管图书馆始终保持开放，展览、活动和阅览室访问均得到维护，但我们的研究服务在头两个月受到严重限制，即使在 2024 年 1 月 15 日恢复可搜索版本的在线目录后，服务仍未完成。图书馆的工作人员正在努力进行全面恢复，并继续与我们的用户分享最新动态。我们的主要软件系统无法恢复到攻击前的状态，要么是因为它们不再受供应商支持，要么是因为它们无法在目前正在推出的新安全基础设施上运行。这包括我们的主要图书馆服务平台，它支持从编目和提取非印刷品法定存放 (NPLD) 材料到馆藏访问和馆际互借等服务。其他系统需要修改或迁移到较新的软件版本，然后才能在新的基础设施中恢复。我们的基于云的系统，包括财务和工资单，在整个事件期间都运行正常。本文概述了攻击对图书馆使命及其公共目的的影响。危机期间受打击最严重的是与保管和研究有关的目的，因为这些目的直接受到与馆藏访问有关的核心系统的丢失的影响。我们与商业、文化、学习和国际合作有关的公共目的受到的影响相对较小，现场服务和活动基本没有出现重大中断，我们与公共图书馆的合作网络也是如此。在此期间，展览和现场文化活动已超额完成目标。
在WHO基本药物列表中吸收孤儿药
在2001年，世界卫生组织（WHO）删除了“大多数人口”一词，从成员国的同意下，根据基本药物的定义，重新定义为“满足人口的优先医疗需求；选择适当的疾病流行和公共卫生相关性；对效率和比较成本的证据；; 14负担能力从先决条件转变为药物采购过程的结果，这意味着仅价格不再被视为接受或拒绝将药物纳入基本药物清单的基准。15尽管不同的概念和法律框架（表1），孤儿立法和基本药物清单都可以视为如何优先考虑资源并将激励措施分配到普遍公共卫生需求的指南；例如解决资源很少的地区的治疗差距的计划。17、18
星形胶质细胞：从铜宗模型中吸取的教训
摘要：多种神经和精神疾病，包括多发性硬化症、阿尔茨海默病和精神分裂症，在分子和组织学水平上都表现出明显的髓鞘异常。这些异常与少突胶质细胞功能障碍和髓鞘结构改变密切相关，这可能是导致大脑区域断开以及在这些情况下观察到的典型临床损害的关键因素。星形胶质细胞的数量远远超过中枢神经系统中的神经元，比例为五比一，在神经元和少突胶质细胞的发育、维持和整体健康中起着不可或缺的作用。因此，它们成为无数神经和精神疾病发生和发展的潜在关键因素。此外，针对星形胶质细胞代表了治疗此类疾病的一种有希望的途径。为了更深入地了解星形胶质细胞在髓鞘相关疾病中的功能，必须采用适当的体内模型，以可靠且可重复的方式忠实地重现复杂人类疾病的具体方面。一种这样的模型是铜宗模型，其中少突胶质细胞的代谢功能障碍引发了早期反应，包括小胶质细胞和星形胶质细胞活化，最终导致多灶性脱髓鞘。值得注意的是，在停止铜宗中毒后，会发生自发的内源性髓鞘再生过程。在这篇评论文章中，我们提供了研究铜宗模型中星形胶质细胞的反应和假定功能的研究的历史概述。随后，我们列出了以前发表的著作，这些著作阐明了星形胶质细胞在这种多发性硬化症模型中的生物学和功能的各个方面。一些研究在星形胶质细胞生物学和病理学的背景下进行了更详细的讨论。我们的目标有两个：提供对这一新兴领域的宝贵概述；更重要的是，激励研究人员开展实验研究，阐明这一关键的神经胶质细胞亚群的多方面功能。
IFN 工作论文 No. 1478，2023 从被高估的使命导向型创新政策中吸取的教训：七大要点 Magnus Henrekson、Christian Sandströ
摘要：本文整合了关于使命导向型创新政策 (MOIP) 的几个不同案例研究的结果，并利用现有文献简要描述了其他三个使命：抗癌战争、美国的房屋所有权和瑞典百万计划。结合《登月计划与新产业政策：质疑使命经济》一书中的分析，本文提出了并描述了有关使命导向型创新政策的七个要点：1）棘手的问题无法通过使命解决，2）政客和政府机构不能免于私利，3）MOIP 容易受到寻租和使命俘获的影响，4）政策制定者缺乏有效设计 MOIP 的信息，5）MOIP 扭曲竞争，6）政府支持计划扭曲激励并导致道德风险，7）MOIP 忽略机会成本。本文使用本文中描述的案例以及上述书中的其他文章说明了这七个要点。关键词：使命导向政策、创新政策、新产业政策、登月计划、寻租、公共选择 JEL 代码：H50、L26、L52、O31、O38、P16
从 COVID-19 疫情中吸取的教训 - 伦敦大都会资料库
摘要 COVID-19 大流行暴露了全球医疗保健系统的脆弱性，并凸显了对人工智能 (AI) 等创新技术驱动解决方案的需求。然而，之前关于该主题的研究有限且支离破碎，导致对其应用的“内容”、“地点”和“方式”以及相关好处和挑战的理解不完整。本研究提出了一个全面的医疗保健 AI 框架，并评估了其在阿联酋医疗保健领域的有效性。它为从分子到人口层面的医疗保健利益相关者提供了有关 AI 应用的宝贵见解。该研究涵盖了从机器学习到计算机视觉所采用的不同计算技术，以及输入到这些技术中的各种类型的数据输入，包括临床、流行病学、位置、行为和基因组数据。此外，该研究强调了人工智能在增强医疗保健的运营、质量相关和社会成果方面的能力，并承认监管政策、技术基础设施、利益相关者合作和创新准备是推动人工智能应用的关键因素。最后，我们强调解决数据隐私、安全、通用性和算法偏差等挑战的重要性。我们的研究结果不仅在疫情期间有意义，还有助于促进制定与人工智能相关的政策干预措施和支持机制，以建立能够抵御未来挑战的弹性医疗保健部门。
从 COVID-19 疫情中吸取的教训
摘要 COVID-19 大流行暴露了全球医疗保健系统的脆弱性，并凸显了对人工智能 (AI) 等创新技术驱动解决方案的需求。然而，之前关于该主题的研究有限且支离破碎，导致对其应用的“内容”、“地点”和“方式”以及相关好处和挑战的理解不完整。本研究提出了一个全面的医疗保健 AI 框架，并评估了其在阿联酋医疗保健领域的有效性。它为从分子到人口层面的医疗保健利益相关者提供了有关 AI 应用的宝贵见解。该研究涵盖了从机器学习到计算机视觉所采用的不同计算技术，以及输入到这些技术中的各种类型的数据输入，包括临床、流行病学、位置、行为和基因组数据。此外，该研究强调了人工智能在增强医疗保健的运营、质量相关和社会成果方面的能力，并承认监管政策、技术基础设施、利益相关者合作和创新准备是推动人工智能应用的关键因素。最后，我们强调解决数据隐私、安全、通用性和算法偏差等挑战的重要性。我们的研究结果不仅在疫情期间有意义，还有助于促进制定与人工智能相关的政策干预措施和支持机制，以建立能够抵御未来挑战的弹性医疗保健部门。
从新冠肺炎疫情中吸取的教训及其影响
摘要 未来十年，通过增加中低收入国家 (LMIC) 的疫苗接种机会，可以避免数百万人死亡。COVID-19 大流行表明，疫苗的研发 (R&D)、推出和扩大规模的时间线可以大大缩短。本研究比较了 18 种疫苗的时间表，并确定了加快其他候选疫苗研发、推出和扩大规模过程的经验教训和启示。为了复制 COVID-19 疫苗的快速研发流程，未来的疫苗研发应利用公私知识共享伙伴关系来促进技术创新，建立区域临床试验中心和数据共享网络以优化临床试验效率，并创建资助机制来支持对新型疫苗平台的研究，这些平台可能对在未来全球卫生紧急情况下快速开发候选疫苗大有裨益。为了加快疫苗上市时间，未来将安全有效的疫苗推向市场的努力应将中低收入国家纳入全球采购和交付联盟的决策过程，以优化疫苗在这些国家的上市，加强世卫组织的资格预审和紧急使用清单计划，以确保中低收入国家拥有可靠、透明的监管体系，并投资于中低收入国家的监管和生产能力，以确保这些国家实现疫苗自给自足。最后，加快疫苗规模化的努力应包括在中低收入国家之间建立区域联合采购机制，以提高这些国家的购买力，并就疫苗相关信息与公众建立开放、清晰的沟通渠道，以打击错误信息和疫苗犹豫。