本演示文稿包含某些前瞻性语句。这些前瞻性陈述可以通过诸如“信仰”,“期望”,“预期”,“项目”,“'',“应该”,“寻求”,“估算”,“未来”,“未来”或类似表达方式或讨论,除其他事物,战略,目标,计划或意图之外的词语。各种因素可能导致实际结果在将来与反映在本演讲中包含的前瞻性陈述中反映的结果相差:
这并不包含CAR T细胞疗法的所有可能副作用,因为它们会根据各种因素而异,包括您处方的CAR T细胞疗法。CAR T细胞疗法受过训练的医疗保健提供者经过培训,以发现并监控严重的副作用。在治疗之前,您应该与医生谈谈您可能遇到的副作用以及何时应立即进行医疗服务。
本演示文稿包含某些前瞻性陈述。这些前瞻性陈述可能通过诸如“相信”、“期望”、“预期”、“预计”、“打算”、“应该”、“寻求”、“估计”、“未来”等词语或类似表达或通过对战略、目标、计划或意图等的讨论来识别。各种因素可能导致未来的实际结果与本演示文稿中的前瞻性陈述所反映的结果存在重大差异,其中包括:
本演示文稿包含某些前瞻性陈述。这些前瞻性陈述可能通过诸如“相信”、“期望”、“预期”、“预计”、“打算”、“应该”、“寻求”、“估计”、“未来”等词语或类似表达或通过对战略、目标、计划或意图等的讨论来识别。各种因素可能导致未来的实际结果与本演示文稿中的前瞻性陈述所反映的结果存在重大差异,其中包括:
本演示文稿包含某些前瞻性语句。这些前瞻性陈述可以通过诸如“信仰”,“期望”,“预期”,“项目”,“'',“应该”,“寻求”,“估算”,“未来”,“未来”或类似表达方式或讨论,除其他事物,战略,目标,计划或意图之外的词语。各种因素可能导致实际结果在将来与反映在本演讲中包含的前瞻性陈述中反映的结果相差:
乳腺癌是全球妇女中最常见的癌症。乳腺癌患者与诊断和治疗有关。管理这种困扰对于改善乳腺癌幸存者的寿命和生活质量至关重要。这项研究旨在评估乳腺癌幸存者中的困扰水平,并分析使用机器学习技术严重影响困扰的变量。使用国家综合癌症网络遇险温度计工具对641名成人乳腺癌患者进行了调查。参与者确定了造成困扰的各种因素。使用五种机器学习模型来预测患者分为轻度和严重的遇险组。调查结果表明,有57.7%的参与者遭受了严重的困扰。最佳表现最佳模型表明,与伴侣,住房,工作/学校和疲劳打交道的抑郁症是主要指标。在情绪问题,抑郁,恐惧,忧虑,对常规活动的兴趣和神经感兴趣的丧失被确定为重要的预测因素。因此,可以有效地应用机器学习模型来确定已完成初级治疗的乳腺癌患者的困扰的各种因素,从而确定在临床环境中容易受到困扰的乳腺癌患者。
药用植物的栽培需要精心照料和管理,因为环境、土壤、灌溉害虫等各种因素都起着至关重要的作用。这些因素因植物而异。应遵循科学记录的方法,如果没有可用数据,则应采用传统方法,并通过研究开发系统方法。良好的种植农业规范 (GACP) 和保护性农业 (CA) 旨在改善、保护和更有效地利用自然资源。
尽管ROHM一直在努力提高产品可靠性和质量,但由于各种因素,半导管可能会分解和故障。因此,为了防止因失败而引起的人身伤害或火灾,请采取安全措施,例如遵守衍生特征,实施冗余和防火设计,并使用备份和备份程序和故障安全程序。Rohm对于由于Rohm指定的评级以外的使用我们的台阶而造成的任何损害均不承担任何责任。