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PCSK9 抑制剂形式
受益人信息 1. 受益人姓氏：_________________________________ 2. 名字：_________________________________ 3. 受益人身份证号码：____________________ 4. 受益人生日：______________ 5. 受益人性别：_________ 开药者信息 6. 开药者姓名：________________________________________ NPI 号码：_________________________ 邮寄地址：_______________________________________ 城市：_____________ 州：_________ 邮编：_______ 7. 申请人联系信息：____________________________________________________________________ 姓名：_______________________________ 电话号码：_______________________ 传真号码：______________________________________ 药品信息 8. 药品名称：______________________________________ 9. 强度：__________________ 10. 每 30 天的数量：___________ 11. 治疗时长：___ 最长 30 天 ___60天 ___90 天 ___ 120 天 ___ 180 天 ___365 天 ___ 其他：________ 临床信息 所有 PCSK9 抑制剂的临床问题： 1. 受益人目前是否正在服用适合其年龄的最大剂量阿托伐他汀（Lipitor 的仿制药）或瑞舒伐他汀（Crestor 的仿制药）并且已完成 90 天的治疗？ 是___ 否___ 2. 服用阿托伐他汀（Lipitor 的仿制药）或瑞舒伐他汀（Crestor 的仿制药）90 天后，受益人的 LDL 水平是否 > 70mg/dl？ 是___ 否___ 3. 受益人是否对阿托伐他汀（Lipitor 的仿制药）或瑞舒伐他汀（Crestor 的仿制药）有严重的不耐受或过敏反应？严重不耐受的例子包括严重的肌肉疼痛、严重的肝脏异常和横纹肌溶解症。不耐受不包括疲劳、认知障碍或轻微疼痛。是___ 否___ 4. 临床上显著的他汀类药物不耐受或过敏反应的记录是否已附在该事先批准请求中？是___ 否___ 5. 他汀类药物治疗前的基线 LDL：___________________ 6. 他汀类药物治疗后的 LDL：___________________ **他汀类药物治疗前后的 LDL 实验室结果必须附在该事先批准请求中。** 7. 高剂量阿托伐他汀（Lipitor 的仿制药）或瑞舒伐他汀（Crestor 的仿制药）是否会继续与 PCSK9 抑制剂一起使用？是___ 否___
角色形式的功能要求
阿富汗刚果尼日利亚民主共和国帝摩尔·阿尔及利亚·阿尔及利亚·吉布蒂·吉尔巴蒂北部玛丽安娜群岛土库曼斯坦安哥拉多米尼斯坦共和国共和国吉尔吉斯斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴布亚新几内亚乌干达孟加拉国埃尔萨尔瓦多莱索托·巴拉圭乌克兰·贝宁赤道赤道几内亚利比里亚坦桑尼亚，坦桑尼亚，坦桑尼亚，布塔尼亚利比亚菲律宾菲律宾乌兹别克斯坦玻利维亚（Pluurinal of）大韩民国范努图博物馆埃塞俄比亚埃塞俄比亚马达加斯加摩尔多瓦委内瑞拉共和国（巴西玻利瓦尔共和国和马拉维罗马尼亚罗马尼亚罗马尼亚越南越南越来布隆迪乔治亚州马歇尔群岛圣托顿和津巴布韦普林西普cako verde verde加纳毛里塔尼亚塞内加尔格陵兰密歇根州塞拉利昂山利麻岛喀麦隆喀麦隆关岛蒙古蒙古蒙古蒙古蒙古新摩洛哥摩洛哥摩洛哥摩洛哥摩洛哥岛摩洛哥岛摩洛哥摩洛哥岛摩洛哥群岛乍得几内亚 - 比索莫桑比克索马里中国圭亚那圭亚那缅甸南非中国，香港海地纳米比亚南苏丹爵士大韩民国哈萨克斯坦尼日尔泰国资料来源：世界卫生组织（WHO）结核病负担TB负担数据访问：2020年10月准备人：结核病监视团队，结核病部门，国家感染服务部，国家感染服务，英国公共卫生
线性代数:本质与形式
数学是现代工程的语言，线性代数是其美国方言——不雅、实用、无处不在。本书旨在帮助工程专业的学生为人工智能、数据科学、动力系统、机器学习和其他领域的数学方面做好准备，这些领域的进步主要依赖于线性代数方法。读者在读本书时至少在微积分课程中接触过矩阵和向量。这些工具虽然已经作为计算设备为人们所熟悉，但它们包含值得仔细研究的更深层次的结构。我们的任务是在此计算能力的基础上，理解使现代工程方法成为可能的抽象框架。本书在重点和节奏上与标准线性代数课程不同。抽象向量空间出现较早，但始终服务于具体应用。奇异值分解和特征理论——对现代实践至关重要——到达了中间点，允许扩展动力学和数据科学中的应用。书中贯穿着实际例子，表明理论理解和实用实施是对称的。主题顺序平衡了教学必要性和当代相关性。线性方程组提供了一个切入点，通向向量空间和线性变换。内积和正交性构建了几何直觉，线性微分方程和迭代系统为特征分解提供了动力。奇异值分解既是理论的巅峰，也是通往强大应用的桥梁，例如主成分分析、低秩近似和神经网络。本书的存在是因为工程教育必须发展。虽然线性代数的基础保持稳定，但它们的应用却急剧扩展。今天的工程学生需要掌握抽象理论和实际实施——不仅仅是应用现有的工具，还要创造新的工具。线性代数不是终点，而是迈向更深层次数学结构的第一步。我们正是通过这个视角来探讨这个问题：作为当前实践和未来进步的门户。