8 . COVID-19 治疗指南小组关于在物流或供应受限的情况下优先考虑门诊抗 SARS-CoV-2 疗法或预防策略的临时声明。国立卫生研究院。2021 年 12 月 23 日更新。2022 年 3 月 9 日访问。https://www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/therapys/statement-on-patient-prioritization-for-outpatient-therapies/
健康经济模型通常用于为全球许多国家的医疗保健资源分配决策提供信息[1-5]。模型提供了构建决策问题并综合所有相关证据的明确手段,以估算给定健康状况(通常在一生中)内的替代卫生保健干预措施的预期成本和后果。常规健康经济模型是“分段”,因为它们典型地在护理途径的特定决策点上解决了一个决策问题。“零件”模型代表了国家卫生与护理研究所(NICE)和其他地方的类似机构提供有关健康技术可用性的决策的标准分析方法[6-8],但它们受到了一些局限性[9]。其中的第一个涉及不同干预措施之间的系统相互依存关系。任何新干预措施的成本效益不仅取决于新干预本身的成本和有效性,还取决于预批次系统的配置,即现有干预措施的可用性,成本和有效性[9,10]。例如,针对给定癌症类型的新测试的成本效益可能取决于针对诊断疾病的患者的适当建议的治疗选择,以及无症状患者筛查计划的可用性。这种类型的系统级相互依赖性在用于同一条件的干预措施之间,由于其有限的范围,很少会被分段模型充分限制。第二,分段模型通常采用每个质量调整的生命年(QALY)阈值规则的简单分段成本,该规则不明确考虑预算限制[11,12]。但是,已经有充分的文献证明,基于阈值的决策规则的重复应用可能导致医疗保健支出的不受控制[13-18]。第三,大多数模型都是为了在更广泛的护理途径中告知单个决策问题。这意味着在整个疾病领域,报销和覆盖范围决策基于许多倾向于采用不同模型结构,假设和证据的Asyn-Gronen-Grone-Gronaper of Spections Intronaper开发的经济模型。这可能导致这样一种情况,即两个解决同一决策问题的模型会产生不一致的结论,并有可能导致最佳采用决策[19-25]。系统级模型包括重要事件,整个疾病领域的健康成果和成本,代表了解决常规分段模型局限性的潜在手段。系统级模型的三个众所周知的例子包括美国档案糖尿病模型[26],美国冠心病(CHD)政策模型[27]和英国CHD模型[28]。尽管这种建模方法可以追溯到1977年[29],但直到2012年Tappenden等到2012年。为全疾病模型(WDM)设置了方法学框架[9]。由于这些模型的更广泛范围,该模型的重点是整个疾病和治疗途径简而言之,WDM是一种系统级通用疾病模型,可以对整个疾病和治疗途径的期权进行一致的经济分析,包括预防,检测,诊断和治疗[9]。
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摘要:鉴于可再生能源在配电系统中的重要性,本文讨论了定位和确定这些能源(即风力涡轮机和太阳能电池板)容量的问题。为了解决这个优化问题,使用了一种基于salp行为的新算法。目标函数包括减少损耗、改善电压曲线和降低可再生能源成本。在该方法中,考虑了配电系统中不同负载模型和使用智能电表的不同负载水平的可再生资源分配。由于这些目标函数是多目标的,因此使用模糊决策方法从一组帕累托解中选择最优解。所考虑的目标函数可减少损耗、改善电压曲线和降低 RES 成本(A 在不受资源限制的情况下最佳地分配 RES 资源;B:在受资源限制的情况下最佳地分配 RES 资源)。此外,还考虑了每日风、太阳辐射和温度数据。所提出的方法应用于 IEEE 标准 33 总线系统。仿真结果表明,多目标群体算法(MSSA)在改善电压分布和降低配电系统损耗方面具有更好的性能。最后,将 MSSA 算法的优化结果与 PSO 和 GA 算法进行了比较。
•对于一个生活在中部心脏管理的支持住房计划的人来说,该计划被评估为已准备好独立生活,并准备继续前进。•房客需要适应其现有房屋,但这是不合理的或可能的。•警方已告知米德兰的心脏,租户留在家中并不安全,迫切需要将他们容纳在其他地方。Midland Heart不能保证新房屋将满足客户的所有偏好;但是,旨在确保新的住宿是安全的,并且提供的住房尽可能满足客户的住房要求。将只提出一个合适的报价。批准的申请将在一个日历月份有效,并在此之后进行审查,如果由于所需的财产规模和位置而没有找到合适的移动。•由于家庭成员的脆弱性和重新房屋,房屋中严重的人满为患,导致了立即且重大的健康和安全风险,是补救根本原因的唯一解决方案。这最有可能应用于潮湿和霉菌状况。•Midland Heart希望出售或重建房客的财产。•驱逐后的债务和债务已全额支付(有关更多详细信息,请参见附录B)
摘要。在2016年,量子计算机的第一型原型的可用性,并通过云免费访问,给研究社区带来了很多热情。但是,编程此类机器很难。一个核心挑战是所谓的“ Qubit分配问题”。此问题包括将逻辑量子程序构成逻辑量子程序的虚拟量子位映射到目标量子体系结构中存在的物理量子位。为了应对这一挑战,我们提出了一种解决量子分配的第一个算法。该算法及其随之而来的配方如今可在Enferd编译器中获得,这是本工作的具体产品。我们在这个领域的第一篇论文,标题为“ Qubit分配”,激发了许多研究,我们的最新量子分配设计(称为“有界地图树”)今天是世界上最有效的Qubit分配者之一。