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COVID-19 mRNA 双价加强疫苗安全性
‒ 仔细调整与日历时间、地点和人口统计因素相关的潜在偏差 ‒ 分析可以比其他方法更早开始 • 每周进行补充分析：未接种疫苗/未加强的比较对象也可用于实时提供背景信息 • 我们相信，与未接种疫苗或历史比较对象相比，使用接种疫苗的并发比较对象和补充分析可带来实质性好处
COVID-19 疫苗有效性更新
CDC 未发表数据。VE 估计值根据年龄、性别、种族和民族、地理区域和日历时间进行了调整。 * 这些临时估计值不准确，这可能是因为每个疫苗接种级别或病例状态的人数相对较少。这种不精确性表明实际 VE 可能与显示的点估计值有很大差异，因此应谨慎解释估计值。额外的数据积累应该可以提高精度并允许适当的解释。基于区域传播的变异优势：https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#variant-proportions 8
Nasfaa的“ Off the Cuff”播客 - 第318集成绩单
所以这就是为什么我称其为盲点。因此，在我们进入这些之前，让我们回顾一下令人满意的学术进步。和一个定量和定性组成部分令人满意。如此质量，定性的关键词，这就是学生作品的质量，通常由GPA衡量。定量，您会想到数量，这是学生的学术工作的数量，并且以最大的时间范围和节奏来衡量。尽管对于我们的非术语，基于订阅和时钟小时的学校，PACE是最近的变化之一。在学校中删除了这类类型的学校，尽管最大的时间范围确实适用，但这些类型的学校不必衡量步伐。和最大时间范围可以作为最大尝试的信用或最大时间来完成日历时间。因此，在四年制的学位上，您有六年的时间来完成它。必须遵循非术语，时钟小时和基于订阅的程序的最大时间范围。
自动化功能提取和选择快速电池容量的数据驱动模型淡出和寿命末期
摘要 - 锂离子细胞可能会在以后的生活中经历快速降解，尤其是使用更多极端使用方案。快速降解的发作称为“膝盖点”，预测对电池的安全且经济上可行的用途很重要。我们提出了一种数据驱动的方法，该方法使用自动化特征选择为高斯工艺回归模型生成输入，该模型估计电池健康的变化，可以预测整个容量淡出轨迹，膝盖点和寿命。特征选择过程富有效地适应不同的输入，并优先考虑那些影响降解的输入。对于所考虑的数据集，发现在特定电压区域所花费的日历时间和时间对降解率的影响很大。该方法对1％以下的容量估计产生了中位根平方错误，并且还产生了膝关节中值和终止预测误差分别为2.6％和1.3％。
2023-2 年美国威斯康星州基于细胞培养的灭活流感疫苗对需要医疗救治和实验室确诊的流感的有效性
招募 ● 对患有急性呼吸道疾病 (ARI) 的门诊患者（初级保健、紧急护理、急诊科、远程医疗）进行前瞻性筛查。 ● 2023 年 10 月 20 日 – 2024 年 5 月 24 日。 资格标准 ● 年龄 6 个月 – 64 岁。 ● 咳嗽且病程 ≤7 天的 ARI。 ● 未服用流感抗病毒药物。 流感病例状况 ● 使用多重实时逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测呼吸道标本以识别流感病例；对照组为流感阴性。 ccIIV4 疫苗收据 ● 发病前 ≥14 天（年龄≥9 岁）或根据美国免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议（年龄<9 岁）收据记录。 ccIIV4 疫苗有效性 (VE) ● 使用逻辑回归模型，估计为 1 – 比值比 x 100%，并预先调整年龄和日历时间。● 分析仅限于 ccIIV4 接种者和未接种疫苗的参与者。
丹麦首剂 ChAdOx1 疫苗与后续 mRNA 疫苗联合使用对 SARS-CoV-2 感染、住院和死亡的疫苗有效性：一项全国性基于人群的队列研究
丹麦民事登记系统已确认 2021 年 2 月 9 日至 2021 年 6 月 23 日期间在丹麦生活或移民到丹麦的所有个人。暴露、结果和协变量的信息来自丹麦国家登记处。分别使用泊松和 Cox 回归模型计算粗 VE 和调整 VE，以及针对接种疫苗和未接种疫苗个体的 SARS-CoV-2 感染和 COVID-19 相关住院或死亡的 95% 置信区间 (CI)。VE 估计值根据日历时间作为基础时间并根据性别、年龄、合并症、原籍国和住院情况进行了调整。分析包括 5,542,079 人（占丹麦总人口的 97.6%）。共有 144,360 人接种了第一剂 ChAdOx1 疫苗，其中 136,551 人接种了第二剂 mRNA 疫苗。共纳入 1,691,464 人年和 83,034 例 SARS-CoV-2 感染病例。接种第一剂 ChAdOx1 疫苗的人的中位年龄为 45 岁。研究人群的特点是平均分布
疫苗在 Alpha、Delta 或 Omicron 占主导地位期间对 SARS-CoV-2 再感染的有效性：丹麦的一项全国性研究
本研究采用全国队列设计，包括 2020 年 1 月 1 日至 2022 年 1 月 31 日期间居住在丹麦的所有确诊感染 SARS-CoV-2 且活着的个体。利用丹麦全国登记处，我们获得了有关 SARS-CoV-2 感染、COVID-19 疫苗接种、年龄、性别、合并症、住院时间和原籍国的信息。研究人群包括先前感染过 SARS-CoV-2 的个体。使用泊松回归模型计算了 SARS-CoV-2 再感染的 VE 估计值和 95% 置信区间 (CI)，并使用 Cox 回归模型根据年龄、性别、原籍国、合并症、住院时间、日历时间和测试发生率进行了调整。 VE 估计值分别针对三个时期计算，其中 SARS-CoV-2 的主要变体（Alpha (B.1.1.7)、Delta (B.1.617.2) 或 Omicron (B.1.1.529)）并以未接种疫苗为参考，按接种疫苗后的时间计算。总共有 148,527 人年和 44,192 例 SARS-CoV-2 感染被纳入再感染分析。研究人群包括 Alpha 时期之前或期间感染的 209,814 人、Delta 时期之前或期间感染的 292,978 人以及 SARS-CoV-2 时期之前或期间感染的 245,530 人。
文章对意大利省的Covid-19期间的全因死亡进行了批判性分析
摘要：不朽的时间偏见（ITB）在队列研究中很常见，并扭曲了治疗和未经处理之间的关联。我们使用了一项意大利关于COVID-19疫苗效果的研究数据，其中具有大量的同类，长时间的随访和对混杂因素的调整，这是ITB的影响，目的是通过比较疫苗接种运动的实际影响，通过比较疫苗接种人群之间的实际影响，从而验证疫苗的死亡人数之间的所有因素风险和未经viccccicccciccccicated的人群之间的风险。我们在单个索引日期对所有受试者保持一致，并考虑了“全因死亡”结果，以比较未接种式群体的表达分布与各种疫苗接种状态。单变量分析中的全因死亡危害比率分别为1、2和3/4剂量与未接种疫苗的人分别为0.88、1.23和1.21。多元值为2.40、1.98和0.99。随着疫苗接种的增加可能是对危险比的这种趋势的可能解释，可能是收获的影响；日历时间偏见，占季节性和大流行波；案例计数窗口偏差；健康疫苗的偏见；或这些因素的某种组合。具有2剂，即使有3/4剂量，被计算出的限制的平均生存时间和限制的平均损失的损失的平均限制时间也显示出疫苗接种人群的小但显着的下降。
2021-2023 年挪威成年人口 COVID-19 mRNA 疫苗接种与全因死亡率：一项基于人群的队列研究
简介：世界上大多数国家都经历了超额死亡率，这与 COVID-19 大规模疫苗接种运动的时间相吻合。这导致人们猜测疫苗对死亡风险的潜在长期影响。方法：这项研究是一项回顾性队列研究，包括 2021 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日期间居住在挪威的所有年龄 ≥ 18 岁的个人。从接种疫苗之日起，个人被分为未接种疫苗（未接种任何剂量）、部分接种疫苗（接种一剂或两剂）或完全接种疫苗（接种三剂或更多剂）。使用年龄分层泊松模型估计接种疫苗组之间的死亡（所有原因）发生率比，并根据性别、日历时间、居住县和风险组状态（养老院居民或患有严重 COVID-19 风险增加的既往疾病）进行调整。结果：研究纳入了 4 645 910 人（其中 49.8% 为女性），随访期间死亡人数为 132 963 人。在所有年龄组中，完全接种疫苗的人群中属于风险人群的比例高于未接种疫苗的人群，且未调整死亡率较低：18-44 岁人群中每 100 000 人年 (py) 死亡率为 51.5 vs 73.6，45-64 岁人群中每 100 000 人年死亡率为 295.1 vs 405.3，65 岁及以上人群中每 100 000 人年死亡率为 3620.2 vs 4783.8。同一年龄组的调整后死亡率 IRR 分别为 0.42（95% CI 0.38-0.47）、0.39（95% CI 0.37-0.41）和 0.42（95% CI 0.41-0.43）。接种疫苗组之间的死亡率差异在男性中较大，并在 2022 年达到峰值。结论：在挪威，2021-2023 年接种疫苗的个体全因死亡率较低。