尽管劳动力市场发生了巨大的结构性变化,如广泛采用数字商业模式和远程工作,但就业已从Covid-19疫情中强劲复苏。我们使用在线招聘网站上19个国家的雇主招聘信息和求职者点击量的新数据,分析疫情是否与职业之间的劳动力重新分配有关,并引发职业劳动力供需不匹配。调查结果表明,平均而言,在各国,疫情引发了不同职业的帖子和点击量的大规模持续重新分配。职业不匹配最初有所增加,但随着雇主和工人适应结构变化,在2022年底又恢复到疫情前的水平。在疫情期间采取短期工作计划以保持就业的国家,调整速度要慢得多。
新型冠状病毒感染病大流行导致了前所未有的全球经济衰退,影响了生产力、商业动态和数字技术的采用。这项研究使用Spiceworks Ziff Davis的综合商业数据库,分析了20个欧洲国家在疫情期间数字化的公司层面驱动因素。调查结果显示,相当一部分公司在新冠肺炎危机期间引入了新的数字技术。值得注意的是,在疫情之前规模更大、数字化程度更高、生产力更高的公司更有可能在2020年和2021年引入新的数字技术。此外,拥有预先存在的互补技术的公司更有可能采用在疫情期间获得势头的数字应用程序(如数字商务、协作软件、云和分析)。这些模式可能会加剧表现最好的公司和其他商业群体之间的两极分化。公共政策可以在后疫情时代促进包容性数字化转型方面发挥关键作用。
在美国对抗COVID-19的过程中虽然存在改进空间,但这场危机也见证了促进健康公平的一种前所未有的方法的广泛采用:一组被称为不利情况指数(Disadvantage Indices)的措施。最终,超过一半的美国州开始使用这些指数来指导他们的疫苗分配计划。LDI(Leadership and Diversity in the Health Sector)资深研究员Harald Schmidt博士指出:“重要的是,这些措施在大流行设置之外,有极大的潜力促进社会和种族公平。” 不利情况指数是基于地点的统计措施,结合了收入、教育、住房质量、健康状况等指标,使得根据他们的社区和邻域对居民进行排名成为可能。这些工具原本用于贫困研究和灾害响应,如洪水或地震管理,通过综合相关的社会人口统计数据来确定哪些人处境较差,从而推动健康和政策干预。 然而,利用不利情况指数来指导政策和干预措施的应用尚未普及,并且有待进一步完善。在此背景下,一群国际专家于2023年12月12日至14日在瑞士的Brocher基金会召开会议,讨论和评估不利情况指数的使用。这次会议由来自不同学科的专家参与,包括人文学科、社会科学、哲学、生物伦理学、公共卫生、政策、医学和法律等领域,他们共同探讨了不利情况指数如何在全球范围内用于响应传染病爆发、提供公共卫生干预的常规交付以及改善医疗保健获取。 这些讨论揭示了不利情况指数在临床设置中,如跟踪不同手术结果中不同患者人口的不利程度,以及在全球健康设置中,如映射不同国家的不利程度比较中,有更广泛应用的潜力。通过正确的指数,可以凸显特定人群的社会、经济和临床短板,这将从优先资源分配中受益。此外,当通过指数产生的排名被绘制在地图上时,它们可以为政策制定者提供如何以及在何处介入以解决结构性种族主义和歧视的见解。 尽管不利情况指数提供了一个框架,以促进针对结构性问题,如种族主义和歧视的政策干预,但如何选择、使用和改进这些指数,以确保它们最有效地服务于社会公平目标,仍有大量的工作要做。从Brocher基金会会议中获得的见解和建议,无疑将对如何继续发展和利用这些强有力的工具产生深远的影响。
新冠肺炎背景下的感染预防和控制:指南将在新冠肺炎大流行期间制定和发布的技术指南整合为感染预防和控制的循证建议。 该指南的更新考虑了从关键的应急活动向更长期、持续的新冠肺炎疾病预防、控制和管理的过渡,以及向将综合防治活动纳入常规系统和做法的转变。这包括强调保健环境中的标准预防和以传播为基础的预防措施,以及在社区环境中采用公共卫生做法。关于保健设施的最新建议包括重点放在控制措施、标准预防措施和基于传播的预防措施以及水、环境卫生和个人卫生措施的等级。预防与保健相关的感染涉及多管齐下和多因素的方法,其中包括感染预防和控制以及职业健康和安全措施。 根据世卫组织的方法,在大流行应对期间,根据新出现的证据和与指南制定小组的协商,完成了对IPC COVID指南的几次更新。
流行病学研究一贯表明,儿童仅占所有新型冠状病毒感染病例的1-5%左右。关于不同地区儿童和婴儿新型冠状病毒感染结局的报道一直不一致。卫生资源的差异导致了低收入和中等收入国家与高收入国家之间儿童新型冠状病毒感染死亡率的不同。为了解决这些差异,本报告旨在利用成员国、合作伙伴和世卫组织全球临床平台的研究人员的贡献,汇集来自不同地理环境的数据。 本报告描述了因新冠肺炎住院的儿童的临床特征和转归。分析的具体目标是:确定严重疾病在医院就诊时使用新型冠状病毒感染和住院死亡率的风险因素: 在患有新型冠状病毒感染的住院儿童中; 在儿童和成人之间评估结果的差异; 艾滋病毒携带者儿童和艾滋病毒阴性儿童之间的关系; 以及感染不同关注变种(VOC)的儿童之间的感染。