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World File Search System适应症
FDA批准大多数实体瘤适应症的皮下opdivo Qvantig
批准是基于3阶段随机，开放标签的Checkmate-67T试验的结果，该试验证明了在28天内占用时间平均浓度的副终终点的非劣效率，并且在Opdivo Qvantig vers Interaventos opdivo的稳定状态下，稳定的浓度在稳定状态下。此外，该试验显示，Opdivo Qvantig的总响应率为24％，而静脉内opdivo臂的总响应率为18％。
抗体项目结果及孤儿药适应症
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CAR T细胞的基本概念和适应症
摘要嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法彻底改变了癌症免疫疗法，特别是对于血液学恶性肿瘤。这种个性化方法基于从患者中得出的基因工程T细胞，靶向对恶性细胞表达的抗原。如今，他们提供了新的希望，而诸如化学疗法和放射线等召开疗法经常失败。自2017年第一次FDA批准以来，CAR T细胞疗法已迅速扩展，证明对以前的难治性疾病非常有效，否则结果是令人沮丧的。尽管有希望，但CAR T细胞疗法仍在面临着重要的挑战，包括复杂的制造，毒性管理，影响长期有效性的抵抗机制，有限的获取以及高成本，这些机制继续塑造正在进行的研究和临床应用。本综述旨在概述CAR T细胞疗法，包括其基本概念，临床应用，当前挑战以及血液恶性肿瘤的未来方向。
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
1 完整处方信息 1 适应症 ...
其中规模最大的一项研究（HAV 231）在美国进行，1,241 名 15 个月大的儿童随机接受以下治疗：第 1 组）仅接种 HAVRIX；第 2 组）HAVRIX 同时接种麻疹、腮腺炎和风疹 (MMR) 疫苗（由 Merck and Co. 制造）和水痘疫苗（由 Merck and Co. 制造）；或第 3 组）MMR 和水痘疫苗。第 3 组中接种 MMR 和水痘疫苗的受试者在 42 天后接种了第一剂 HAVRIX。所有受试者在接种第一剂 HAVRIX 后 6 至 9 个月接种第二剂 HAVRIX。接种疫苗后 4 天（第 0 至 3 天），父母/监护人在日记卡上记录主动提出的局部不良反应和一般事件。接种疫苗后 31 天，在日记卡上记录主动提出的不良事件。在最后一次接种疫苗 6 个月后进行电话随访，询问严重不良事件、新发慢性疾病和医学上重要的事件。共有 1,035 名儿童完成了 6 个月的随访。在所有组别的受试者中，53% 为男性；69% 的受试者为白人，16% 为西班牙裔，9% 为黑人，6% 为其他种族/民族。
成人和小儿转诊的HSCT适应症和时间的指南
有执照的医疗保健，可为未来和现任卫生专业人员提供医学教育和培训。APS高级医疗机构隶属于医学院，并在整个入学期间，尤其是在他们的文员期间与医疗保健学生和毕业生紧密合作。APS-高级优惠：•基础培训：本科和毕业生的观察•中级培训：实习和临床培训（以前称为“返回恢复到实践或实践差距”）•高级培训：居住和奖学金
探索生成AI在构建具有医学环境的药物适应症的知识图中的作用
摘要药物指示的医学环境提供了有关如何在实践中使用该药物的重要信息。但是，从药物适应症中提取医疗环境仍然受到探讨，因为大多数研究都集中在识别药物和相关疾病上。的确，大多数数据库编目的药物指示都不包含其医疗环境，以机器可读的格式。本文提出了使用大型语言模型来构建钻石-KG，这是药物适应症及其医学环境的知识图。研究1）检查在为语言模型提供其他指导时的准确性和精度变化，2）估计药物适应症中医疗环境的普遍性； 3）评估钻石-KG对Neurodkg的质量，而Neurodkg是一个小型手动策划的知识图。结果表明，更多的详细提示提高了医疗环境提取的质量； 71％的迹象至少具有一种医疗背景； 63.52％的提取的医学环境对应于Neurodkg中鉴定的医疗环境。本文展示了使用大型语言模型进行专业知识提取的实用性，特别着眼于提取药物适应症及其医学背景。我们提供钻石 - 作为由本体支持的公平RDF图。公开访问，钻石kg可能对下游任务，例如语义查询回答，推荐引擎和药物重新定位研究。
粪便菌群产物用于梭状芽胞杆菌艰难梭菌感染 - 临床确定和适应症 - 美国退伍军人事务部
rebyota是一种基于微生物组的治疗方法，用于防止复发性艰难梭菌感染。它是最后一次剂量抗生素后24-72小时给药。rebyota是一种单剂量治疗。在管理之前，应要求患者在可能的情况下清空膀胱和肠子。应将患者放置在左侧的位置，左侧的左侧弯曲，手臂舒适地放在左侧。将润滑的给药管轻轻地插入直肠大约五英寸，朝向肚脐略微插入。袋子缓慢抬起，以使Rebyota随着重力逐渐流动。一旦整个袋子交付，捏合夹子就会关闭，并且管子缓慢拔出，使患者处于左侧位置15分钟。完成后，患者可以自由移动而无需使用洗手间。报告的最常见的不良反应是腹痛，腹泻，腹胀，肠胃气胀和恶心。
血液学和肿瘤学适应症的分子和蛋白质组学诊断测试
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的承保范围不取决于特定情况，则仅在根据概述的相关标准提交请求的服务
了解基本适应症和手术技术
参与研究的 377 名学生中，如图 1 所示，53.3% 为男性，46.7% 为女性。只有 30% 的学生认为他们有足够的知识，70% 的学生听说过 CPCR，但认为信息不足，如图 2 所示。大约 37% 的学生能够正确回答有关进行 CPR 指征的问题。关于对需要 BLS 的情况的反应问题，40% 的学生回答正确 [16]。只有 39.5% 的学生知道正确进行 CPR 的顺序，而大多数学生不知道顺序的变化。学生对可以进行 BLS 的环境有点困惑。许多学生（约 60%）回答说 BLS 只能在医院环境中进行，如图 3 所示。学生们对成功复苏的迹象也没有信心，因为他们中的大多数人没有见过或做过 CPR 程序 [17]。约 45% 的学生在培训课程中做过心肺复苏术或看过其他人做心肺复苏术，因此能够分辨出成功复苏的正确迹象。另一方面，约 55% 的学生既没有看过也没有做过心肺复苏术，如图 4 所示。大多数学生 (95%) 赞成将 CPCR 引入课程，而 (5%) 不赞成，如图 5 所示。