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执行摘要 这份首席监察员报告是针对 12 月 OLC 董事会会议编写的，其中提供了季度关键进展和绩效的摘要。
执行摘要 这份首席监察员报告为 12 月的 OLC 董事会会议提供了季度内关键进展和绩效的摘要。1 月份的 OLC 董事会会议将提供有关 LeO 第三季度绩效的完整季度更新。季度绩效与最近的更新保持一致：解决绩效仍然很高，处于预测的高端或超出预测，而未分配调查队列和客户旅程时间的减少速度继续受到需求水平增加的影响。绩效的主要风险与需求增加、人员流失和疾病有关。虽然到目前为止，第三季度的需求再次增加，但尽管绩效有所进步，调查需求仍然面临重大挑战。疾病率略有减少，但仍然很高，而调查员的流失率继续保持在可控水平。2024 年人员调查的主要结果现已公布，显示了人员文化和参与度的积极和改善。以下更新和 11 月 Remco 会议将为董事会提供进一步探索这一点的机会。 LeO 的外部参与主要侧重于 2025/26 预算和业务计划咨询（已于 12 月 13 日结束）。迄今为止的参与表明了对 LeO 计划的广泛支持，并进一步证明了对 LeO 领导力、我们的转型和对运营绩效的控制的坚定信心，同时也对未来计划的具体要素持乐观和建设性态度，包括对透明度的承诺、更好的行业投诉处理和其他具体建议，包括案件费用变更。LeO 继续加强可用于学习和洞察的资源，并加强和发展其关系管理和洞察共享。LeO 发布了 2023/24 年收到和解决的投诉年度报告，致函所有获批准的法律监管机构，以提供更多具体数据，并在 1 月份进一步详细参与之前，清晰地描绘出整个行业在欢迎和从投诉中学习方面需要发生的文化转变。OLC 董事会成员将在会议上获得进一步的更新，包括咨询回复，执行官可以根据需要提供有关任何领域的更多信息。建议或所需行动 要求董事会注意该报告。平等、多样性和包容性
塔塔咨询服务有限公司
塔塔咨询服务有限公司 (TCS) 公布收入小幅增长至 73.63 亿美元，环比增长 1.1%，同比增长 2.3%。按固定汇率 (CC) 计算的收入环比增长 1.1%，比我们的预期低 0.5%。以卢比计算的收入为 61,237 千万卢比，环比增长 1.1%，同比增长 3.5%。收入增长主要得益于区域市场、制造、能源、资源和公用事业的强劲增长，但技术与服务、通信与媒体以及 BFSI 垂直领域的疲软抵消了这一增长。息税前利润率环比扩大 98 个基点至 26%，超过我们的 25.3% 预期，这得益于分包商成本的降低、生产率的提高和利用率的提高，但第三方成本和差旅费的阻力抵消了这一影响。净利润为 12,434 千万卢比，环比增长 6%，同比增长 9.1%。该公司报告称，交易成功金额达到创纪录的 132 亿美元，环比增长 63%，同比增长 32%。交易成功范围广泛，涵盖行业垂直领域和地区，其中包括一笔大型交易和其他标准规模的短期交易。订单出货比为 1.8 倍。北美 TCV 为 57 亿美元，其中 BFSI TCV 为 41 亿美元，消费者业务 TCV 为 16 亿美元。LTM 流失率环比下降 80 个基点至 12.5%。净员工人数减少 1,759 人，收盘时员工人数为 601,546 人。经营活动现金流为 12,480 千万卢比，同比增长 5.2%，而自由现金流则改善至 11,581 千万卢比，增长 4.3%。管理层评论保持稳定，并认为 2025 财年将好于 2024 财年，并且消费者业务和 BFS 中被压抑的需求正在出现复苏迹象和适度增长，他们认为这将成为中长期的增长动力。我们认为，鉴于交易量大幅增加、订单量强劲，以及关键 BFS 垂直领域被压抑的需求和逐渐消退的宏观逆风，该公司完全有能力在 2025 财年取得更好的业绩。因此，我们维持对 TCS 的买入评级，目标价保持不变，为 4,750 卢比。在 CMP，该股交易价格为 2025/26 财年每股收益的 27.4 倍/23.6 倍。关键利好
卫生部门战略计划V 2024-2029 div>
卫生部门战略计划（HSSP）v 2024/25–2028/29是一种全面的蓝图，旨在在2030年与卢旺达的2050年愿景2050，NST 2和SDGS保持一致，促进卢旺达卫生部门在2030年的普遍健康覆盖范围方面的进步。实施HSSP IV的实施在利用和改善人口健康的服务方面显示出105个孕产妇死亡率，45岁以下的死亡率为45，在5岁以下的儿童患者患病率为33％和现代避孕药的患病率33％。人力资源组成部分是卫生系统加强的高度优先级，但在数量，技能组合，分配和流失率方面面临挑战。HSSP V的战略框架构成了五个战略支柱和两个推动因素，如下所示：卫生劳动力将重点放在用“ 4x4”改革的卫生保健工作者数量上。目标分别为32、171和185的比率，分别为每100.000人口的活跃许可医生，护士和助产士到2029年。职业发展，授权和卫生劳动力的福利得到了优先级。b。健康基础架构现代化的目标是转换，以清洁，安全，用户友好，气候富集，新的数字技术用户健康设施。该支柱旨在建立基加利卫生城，建造10家现有医院和23个卫生中心（HCS），并在全国范围内翻新30％的现有设施。达到60个孕产妇死亡率，五个死亡率低于五个死亡率和15％的儿童患病率15％，这是衡量该支柱成功的指标。c。通过初级卫生保健的卫生保健质量旨在通过提高人口健康素养和健康行为来充分实现基本健康服务的UHC，从而增加了人口对卫生服务的吸收和自身健康的管理。d。卫生安全和公共卫生应急管理重点是建立一个弹性的卫生系统，以检测和应对健康紧急情况，利用AI等技术进行早期检测，将气候数据集成以进行爆发预测并建立综合的“ One Health”系统。e。研究，创新，生物制造，监管和数字化支柱旨在增强医疗保健的突破和技术创新，以促进高质量和效率，重点是当地药物制造和法规改进。f。卫生融资旨在通过创新的融资机制来动员足够的资源，例如通过战略分配，具有成本效益的分析，知情的福利套餐以及负担得起且可持续的健康保险计划进行战略购买。g。领导力和治理旨在提高利益相关者之间的问责制，透明度和协调。主要在医疗机构水平上建立领导能力。
基于体素的形态测量揭示阿尔茨海默病中骨矿物质密度损失与皮质灰质体积减少之间的相关性
骨质疏松症和阿尔茨海默病 (AD) 都是全球性问题，尤其是在老龄人口比例不断增长的发达国家。骨质疏松症和 AD 都会随着年龄的增长而增加，缩短预期寿命 ( Yoshimura 等人，2009 年；Compston 等人，2019 年)。在 AD 中，在计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和单光子发射断层扫描 (SPECT) 等成像方式上可识别出大脑特定区域的萎缩或低灌注。这些发现是诊断 AD 患者的重要客观生物标志物 ( Ito 等人，2014 年)，意味着参与认知功能的神经网络已被破坏。流行病学研究表明，面积骨密度 (BMD) 降低和骨质流失率增加与认知能力下降和 AD 风险增加有关（ Yaffe 等，1999；Zhou 等，2014；Kang 等，2018；Lv 等，2018）。这种关系的一种解释是，全身稳态依赖于器官之间的串扰，这种串扰对于协调器官活动和确保其生理功能的适当调节至关重要。在这些观点中，最近出现了骨骼和大脑之间的相互作用，即所谓的“骨-脑串扰”（ Rousseaud 等，2016）。骨骼不仅调节磷酸盐和钙的代谢，还分泌一种成骨细胞衍生的分子（例如骨钙素），这种分子似乎是通过调节大脑发育和认知功能来影响中枢神经系统的重要因素（Obri et al., 2018）。目前的研究报告称，低 BMD 与早期 AD 的全脑体积较小和记忆力缺陷有关，这表明与 AD 相关的中枢神经系统退化可能在骨质流失中发挥作用（Loskutova et al., 2009; Bae et al., 2019）。在之前使用脑 SPECT 灌注图像的研究中，我们证实了患有骨质减少和 AD 的老年女性的后扣带皮层存在低灌注（Takano et al., 2020）。尽管一些实质性报告表明骨质疏松症与 AD 之间存在关系，但与人类骨质流失相关的大脑具体地形特征尚未得到广泛描述。尤其是骨质流失是否会影响 AD 相关区域（例如海马、海马旁回、颞顶区、后扣带回和楔前叶）的区域结构改变仍不清楚。因此，我们假设，更好地了解骨质流失与 AD 相关区域地形变化之间的关联将为有效预防和治疗骨质疏松症和 AD 提供策略。
对会话代理人的损耗被保释的心理健康干预措施：系统评价和荟萃分析
背景：对话代理（CAS）或聊天机器人是模仿人类对话的计算机程序。他们有可能通过自动化，可扩展和个性化的心理治疗内容来提高心理健康干预措施的机会。但是，包括CAS提供的数字健康干预措施通常具有较高的流失率。识别与损耗相关的因素对于改善未来的临床试验至关重要。目的：本综述旨在估算CA剥夺的心理健康干预措施（CA干预措施）中的总体和差异率，评估研究设计和与干预相关方面对损耗的影响，并描述旨在减少或减轻研究损耗的研究设计功能。方法：我们搜索了PubMed，Embase（Ovid），Psycinfo（OVID），Cochrane Central对照试验和Web Science登记册，并于2022年6月对Google Scholar进行了灰色文献搜索。我们包括了随机对照试验，这些试验将CA干预措施与对照组进行了比较，并排除了仅持续1次会议的研究，并使用了OZ干预的巫师。我们还使用Cochrane的偏见工具2.0的Cochrane风险在纳入的研究中评估了偏见的风险。随机效应比例荟萃分析用于计算干预组中的合并辍学率。随机效应荟萃分析用于比较干预组中的损耗率与对照组中的损耗率。我们使用叙事评论来总结发现。没有参与者级别的因素可靠地预测损耗。结果：从同行评审的数据库和引文搜索中检索了4566个记录，其中41（0.90％）随机对照试验符合纳入标准。干预组的荟萃分析总损耗率为21.84％（95％CI 16.74％-27.36％； I 2 = 94％）。持续≤8周的短期研究表明，比持续> 8周（26.59％，95％CI 20.09％-33.63％; i 2 = 93.89％）的长期研究较低的损耗率（18.05％，95％，95％CI 9.91％-27.76％； I 2 = 94.6％）。干预组参与者比对照组参与者更有可能在短期（log赔率比1.22，95％CI 0.99-1.50; i 2 = 21.89％）和长期研究（对数优势比1.33，95％CI 1.08-1.65; i 2 = 49.43％）。与较高损耗相关的与干预相关的特征包括无人支持的独立CA干预措施，没有症状跟踪器功能，没有CA的视觉表示以及将CA干预措施与候补名单控件进行比较。结论：我们的结果表明，在短期研究中，大约五分之一的参与者将退出CA干预措施。高异质性使得很难概括发现结果。我们的结果表明未来的CA
2024 年进度报告 - ISPAD-JDRF 研究奖学金
背景：患有 1 型糖尿病 (T1D) 的青少年由于血糖波动问题，罹患肾衰竭、视力丧失、心脏病和过早死亡的风险增加。连续血糖监测 (CGM) 系统代表了糖尿病技术的一项重要进步，与自我监测血糖相比具有显著优势，并有可能优化血糖管理。尽管取得了这些进展，但患有 T1D 的青少年（包括洛杉矶儿童医院 (CHLA) 的患者）仍未能达到推荐的血糖目标，这凸显了测试旨在提高技术应用的创新糖尿病教育计划的机会，例如 CGM 学院干预，这是英国 (UK) 开发的课程，教授通过 CGM 为患有 T1D 的青少年教授渐进式动态血糖管理的策略。目的：(A1) 确定 CHLA CGM 学院教育课程向患有 T1D 的青少年教授动态血糖管理策略的可行性。我们假设 CHLA CGM 学院课程将受到参与者的广泛接受。 (A2) 评估 CHLA CGM 学院对从基线到 6 个月血糖变异系数 (CV) 变化的影响。我们假设 CHLA CGM 学院的参与者将获得与标准糖尿病教育 (SDE) 组相同或更好的 CV 百分比变化，同时接受更少的糖尿病教育。 (A3) 探索参与者的血糖结果与糖尿病困扰、糖尿病家庭责任和糖尿病教育小时数之间的关系。方法：针对符合 CGM 治疗条件的 8-18 岁 T1D 青少年，提出了一项单一机构的随机对照试验 (RCT)。讲英语和西班牙语的青少年 (N=90) 将按 1:1 随机分配接受 CHLA CGM 学院或 SDE，共 4 周，随后进行 6 个月的临床审查。CGM 学院组的参与者将可以访问在线工作簿和视频，此外还可以与糖尿病护理和教育专家进行深入的虚拟会议，讨论由 CGM 数据提供的动态血糖管理策略。 CGM 学院分支的一个子样本（n=16）将在研究结束时参加焦点小组。所有参与者将完成关于糖尿病家庭责任和糖尿病困扰的测量，研究团队将收集基线、4 周和 6 个月的糖尿病教育小时数。研究团队将收集人口统计学特征、基线和 6 个月的糖尿病病史，以及第 1、2、4 周和 6 个月的图表审查中的血糖指标。分析：为了评估 A1，我们将报告流失率和定性焦点小组数据的主题分析。为了评估 A2，我们将为血糖变异系数变化差异构建一个 95% 可信区间，以确定 CGM Academy 组的变化是否不低于我们预先指定的非劣效性边界值，低于 SDE 组的变化。为了评估 A3，我们将使用广义线性模型来探索协变量对血糖指标变化的影响。为了确定时间（基线、4 周、6 个月）和组别（CGM vs SDE）对感知糖尿病困扰和感知糖尿病家庭责任的影响，我们将使用重复测量方差分析。
革命性的药物研发：利用机器……
医疗器械和药品制造摘要：药物发现是生物医学研究的一个关键要素，其目标是发现和创造针对各种疾病的新医疗治疗方法。然而，传统的寻找新药的过程经常受到其内在困难的阻碍，例如昂贵的费用、漫长的持续时间以及患者试验的成功率低。最近，机器学习 (ML) 算法的结合已成为一种革命性的方法，可以简化和改进药物发现的不同阶段。本摘要介绍了使用机器学习算法进行药物发现这一快速发展的领域，强调了其改变治疗开发过程的潜力。发现药物的通常过程涉及多个阶段，例如确定目标、寻找先导化合物、进行临床前测试、进行临床试验以及获得监管部门批准。所有这些阶段都需要大量的劳动力、时间和资源，导致高流失率，并且在将潜在化合物转化为获批疗法方面成功率有限。尽管如此，研究人员可以通过使用 ML 算法来增强和加快药物发现过程的关键部分。 ML 算法利用数据来帮助药物发现，方法是利用计算模型检查大量生物、化学和临床数据。这些算法可以从各种类型的数据（例如基因组数据、化学结构、蛋白质相互作用和临床结果）中学习，以发现隐藏的模式、找到药物的新靶点并预测潜在治疗的有效性和安全性。此外，机器学习算法允许研究分子结构和生物效应之间的复杂联系，从而更容易创建具有更好有效性和特异性的改进候选药物。机器学习在药物研究中的重要用途包括寻找和确认靶点、筛选化合物和改进线索、重新利用药物以及为个人量身定制治疗方案。支持向量机和随机森林等监督学习算法通常用于分类和回归任务，可预测化合物活性、毒性和药代动力学特性。无监督学习算法中使用的聚类和降维技术有助于分析大量数据集并发现新的药物-靶点相互作用。卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型提供了分析分子结构、虚拟筛选和设计新药的高级能力。多个案例研究表明，机器学习算法可以显著影响药物研发。学术界、工业界和研究机构之间的合作促成了基于机器学习的药物开发、靶标识别和患者分类新方法的诞生。然而，在药物研发中广泛使用 ML 也伴随着一些挑战。在医疗保健领域，解决道德考量、监管障碍和数据隐私问题至关重要，以确保负责任且合乎道德地使用 ML 算法。
牙科入学测试（DAT）用户手册
牙科入学测试计划的开发始于1945年。当时，美国有39所认可的牙科学校，并招募了12,000名学生。当时已知，开发牙齿能力测试电池的基本原因有三个。一个是牙科学校四年来学生流失率的高率。估计，毕业前，全国一年级的20％至25％从牙科学校退出。可以预期，招生委员会在选择新生时使用的能力测试数据将减少由于奖学金不佳而撤离的学生人数。制定测试计划的另一个原因是，第二次世界大战的退伍军人开始大量申请牙科学校，而学校担心的是在与非退伍军人最新记录的教育记录中进行比较的前景。人们认为，通过使用教育记录和最近的考试成绩，可以更准确地评估退伍军人。这导致开发测试程序的第三个原因。牙科学校的录取官知道，各种高中和大学的成绩在教育成就方面具有不同的含义，并且人们认为，通过使用国家测试，可以使用常见的Yardstick来比较学生的成就。委员会还对衡量学生的兴趣，个性，毅力和社会本能的可能性感兴趣。在1945年，开发牙齿能力测试电池的委员会正在考虑衡量学生阅读和理解，记住言语和视觉材料的能力，以识别言语含义，推理，可视化模式，口头表达信息，表达手动敏捷性。归功于该委员会的信用，当测试电池确定性时，该清单大大降低了。牙齿能力测试电池是作为一种工具来衡量数学，口头推理，科学的阅读理解以及自然科学的学术成就的工具。委员会还包括对象可视化和粉笔雕刻的测试。除了一些例外，多年来，测试程序中给出的测试类型保持一致。在1972年，在天然科学的调查中添加了有机化学测试，并被感知运动能力测试取代了粉笔雕刻测试。在1972年之前，粉笔雕刻测试和空间关系测试提供了与手动敏捷性有关的信息，以及在三个维度上可视化的能力。出于各种原因，包括在全国范围内进行手动测试的困难和成本，粉笔雕刻测试被感知运动能力测试取代。验证研究（Graham，1972，1974）比较粉笔雕刻测试分数以及纸和铅笔感知能力测试评分与牙科学校的表现，这表明纸张和铅笔测试得分在预测性能中与粉笔雕刻测试一样有效。在开发感知运动能力测试时，确定了四个原则。简而言之，测试必须为：1）适用于小组给药，2）基于非人工绩效的3）高可靠性且不受实践效果的影响，以及4）能够区分技术和非技术水平的能力测量。允许通过感知运动能力测试更换粉笔雕刻试验的潜在因子是，当通过铅笔和纸测试可靠地对视觉感知进行可靠测量时，将是有效的预测指标，以判断在牙科课程中所需的技术课程成功的可能性。
引用：Ottoboni G、La Porta F、Piperno R、Chattat R、Bosco A、Fattori P 等人 (2022) 一种多功能自适应交互式人工智能系统，用于支持中风、后天性脑损伤或脊髓损伤患者：一项研究方案。PLoS ONE 17(4): e0266702。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0266702
根据世界卫生组织的《世界残疾报告》，全球残疾患病率接近 20% [1]。在西方社会，导致严重运动残疾和丧失独立性的最常见原因是获得性脑损伤（血管性或创伤性）和脊髓损伤（创伤性和非创伤性；以下简称 SCI）[2]。2016-2017 年估计创伤性脑损伤 (TBI)、中风和 SCI 的发病率分别为每年每 10 万人中 315 人、162 人和 27 人 [3,4]。在欧洲，15 岁以上人口中有 6.6% 患有严重运动残疾，定义为严重限制或无法行走和/或爬楼梯。残疾的患病率随着年龄的增长而显著增加：超过三分之一的依赖行动和个人护理的人年龄超过 75 岁，其中一半是女性（43.7%）[5]。严重的行动不便会给社会生活带来重大限制。不到一半的严重行动不便者可以依靠支持性关系网络。由于许多残疾人 (PWD) 独居 (27.4%)，与家人或其他人一起生活无法确保足够的个人自主功能水平。尽管残疾数据令人震惊，而且与神经发生和神经可塑性相关的知识也在不断进步，但没有短期解决方案能够确保基于受损神经组织再生的完全康复 [6]。因此，在致残疾病的非急性期，增强功能活动可能更适合参与目标，而不是神经系统损伤的恢复。在这种情况下，辅助技术 (AT) 代表了有益的解决方案。AT 将所有可用于增强、稳定或提高残疾人功能能力的物体、设备或系统聚集在一起 [7]。或者，AT 是“个人因健康状况而使用的所有设备或装置，用于帮助完成活动” [8]。人们希望组织再生技术能尽快成为可行的解决方案，同时，由安装了“智能神经假体”的人工智能协议组成的 AT 系统目前正在引起研究关注 [9,10]。智能神经假体是用人工智能协议打造的机器人设备，通过替代受损的神经网络来恢复失去的感觉运动功能。具体来说，这些设备可以利用从大脑记录的信号，将其转化为电子臂、腿或轮子和桌子的运动 [11,12]。从 21 世纪初开始，脑机接口促进了神经信号的获取，以规划和执行运动动作。主要记录来自额叶皮层 [11,13–15]。然而，它们在手势规划方面的成功并没有导致手势执行。从后顶叶皮层 (PPC) 获取的神经元的解码似乎更为成功 [16, 17]：感觉和运动信息有效地引导了四肢瘫痪患者移动的机械臂 [18, 19]。多年来，研究最终用户需求与 AT 的匹配计划的研究表明存在一些局限性。对于市场上的 AT，如果人与技术的匹配不精细，影响技术的流失率很高 [7]。阻碍 AT 采用的一些障碍包括对 AT 成本、最终用户的身体状况、产品安全性和可靠性控制不力。具体而言，研究建议重点分析最终用户对 AT 的态度、控制体验、易用性、最终用户与其主要照顾者的需求之间的匹配性以及 AT 可以提供的解决方案 [7]。此外，独立性和自主性成为最终用户期望 AT 能够保障的主要因素 [20]。有关确保智能神经假体的可接受性的心理社会计划的证据越来越多[21-24]。这些系统的出现提供了利用患者大脑活动控制外部设备（例如机械臂）的可能性[25]。一些研究表明，利用人类运动大脑区域提取的皮质信号可以重建运动轨迹和终点目标[15,26-28]。然而，只有少数研究涉及人类