当我们提到药物时,这可能意味着药物或生物制品。生物制品是比典型药物更复杂的药物。由于生物制品比典型药物更复杂,它们没有通用形式,而是具有称为生物仿制药的形式。通常,生物仿制药的效果与原始生物制品一样好,而且成本可能更低。一些原始生物制品有生物仿制药替代品。一些生物仿制药是可互换的生物仿制药,根据州法律,可以在药房替代原始生物制品而无需新处方,就像仿制药可以替代品牌药一样。
街道视图图像(SVI)已成为城市研究中有价值的数据形式,从而为绘制和感知城市环境提供了新的方法。然而,关于SVI的代表性,质量和可靠性的基本问题仍然没有被解散,例如该数据在多大程度上可以捕获城市并进行数据差距导致偏见。这项研究位于空间数据质量和城市分析的交集中,通过提出一种新颖和e ff的方法来解决这些问题,以估计SVI在城市环境中的元素级别覆盖率。该方法整合了SVI与目标要素之间的位置关系,以及身体障碍的影响。将数据质量的域扩展到SVI,我们引入了一个指标系统,该系统评估了覆盖范围,重点是完整性和频率维度。作为一个案例研究,进行了三个实验,以确定SVI覆盖和代表城市环境因素的能力的潜在偏见,并以建筑物外墙为例。发现,尽管在城市道路网络沿线可用性很高,但Google Street View在案例研究区中仅覆盖62.4%的建筑物。每栋建筑物的平均立面覆盖率为12.4%。svi倾向于过分陈述非住宅建筑物,因此可能导致有偏见的分析,并且其对环境因素的覆盖范围依赖于位置。这项研究还强调了在不同数据采集实践下的SVI覆盖范围的可变性,并提出了SVI收集的最佳采样间隔范围为50-60 m。调查结果表明,虽然有价值的见解,但它不是灵丹妙药 - 它在城市研究中的应用需要仔细考虑
2025 年 1 月 23 日 医疗保险和医疗补助服务中心 卫生与公众服务部 收件人:CMS-4208-P 邮政信箱 8013 巴尔的摩,MD 21244-8013 回复:文件代码 CMS-4208-P,医疗保险和医疗补助计划拟议规则:合同年度 2026 医疗保险优势计划、医疗保险处方药福利计划、医疗保险成本计划计划和老年人全包护理计划的政策和技术变更 尊敬的管理员, 肥胖护理倡导网络 (OCAN) 热情支持医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 拟议规则 - 第 4 节。D 部分抗肥胖药物的覆盖范围(§423.100)和对医疗补助计划的应用,以调整覆盖政策,反映肥胖是一种慢性疾病的现行医学共识。我们敦促特朗普政府通过规则制定程序最终确定这项政策。通过为无法获得医疗保险和医疗补助中全面循证护理的肥胖患者扩大获得美国食品药品管理局 (FDA) 批准的减肥药物的机会,这项覆盖政策将成为让美国恢复健康和解决国家慢性病危机的关键。OCAN 成立于 2015 年,是一个多元化的组织团体,致力于改变我们对美国肥胖的看法和处理方式。OCAN 致力于通过团结主要利益相关者和更广泛的肥胖社区开展重大教育、政策和立法工作,增加获得循证肥胖治疗的机会。我们的目标是从根本上改变美国医疗保健系统治疗肥胖的方式,并转变人们对肥胖的文化观念,以便政策制定者和公众将肥胖视为一种严重的慢性疾病。联邦医疗保险 D 部分目前对禁止承保“减肥”药物的解释与当前的医学证据、护理标准或对肥胖的科学理解不一致,这些理解明确将肥胖归类为复杂、慢性、复发性和可治疗的疾病,并将肥胖药物视为肥胖疾病的系统治疗,而不仅仅是“减肥”药物。我们很高兴 D 部分提出的修改符合医学共识,并正确地将肥胖定义为一种疾病——因此将肥胖治疗作为联邦医疗保险下的一项医疗必需服务。这一决定消除了老年人和患有肥胖症的美国人治疗肥胖的主要障碍
优化运营 2025 年 1 月 24 日,菲律宾拉古纳省比尼安市——领先的电子制造服务提供商 Integrated Micro-Electronics, Inc. (IMI) 宣布战略性关闭其位于中国成都的工厂。此举是 IMI 持续精简运营和降低成本的努力的一部分,符合该公司将其业务整合到战略位置设施中的战略。IMI 成都工厂的生产于 2024 年 12 月结束,所有客户承诺均已成功履行。其余客户项目已无缝转移到其他 IMI 工厂。作为关闭流程的一部分,IMI 将在 2025 年 1 月底之前完成资产和设备的移交。该工厂计划于 2025 年 2 月正式交还给业主。此外,IMI 正努力遵守当地政府法规,从 2025 年 2 月开始为期六个月的清盘期。这一战略举措预计将提高运营效率,并增强 IMI 从其他战略位置的制造基地向其全球客户提供高质量产品和服务的能力。IMI 首席执行官 Louie Hughes 表示:“我们采取这些举措是为了确保我们的运营与市场需求保持一致,同时提高我们以敏捷性和成本效益为客户服务的能力。我们衷心感谢成都团队的奉献和辛勤工作,确保了平稳过渡。”关于 IMI Integrated Micro-Electronics, Inc. (IMI) 是全球领先的电子制造解决方案专家,专门为汽车、工业、电力电子、通信和医疗行业的长产品生命周期领域提供高可靠性和高质量的电子产品。根据 2023 年的收入,IMI 被 Manufacturing Market Insider 评为全球顶级 EMS 提供商之一,并根据 New Venture Research 的数据,在汽车行业仍位居前十。该公司通过遍布九个不同国家的 19 家制造工厂,为全球各个行业提供工程、制造、支持和履行能力。欲了解更多信息,请访问 www.global-imi.com。
体育科学和神经科学的进步为设计高效且激励人心的运动训练工具提供了新的机会。例如,使用神经反馈 (NF),运动员可以学会自我调节特定的大脑节律,从而提高他们的表现。在这里,我们专注于足球守门员的隐性视觉空间注意 (CVSA) 能力,这对于这些运动员取得优异成绩至关重要。我们寻找可用于基于虚拟现实的 NF 训练程序的 CVSA 脑电图 (EEG) 标记,即符合以下标准的标记:(1) 特定于 CVSA,(2) 可实时检测,(3) 与守门员的表现/专业知识相关。我们的结果表明,CVSA 最著名的 EEG 标记——被关注半视野同侧 α 功率增加——由于不符合标准 2 和 3 而无法使用。尽管如此,我们还是强调了运动员 CVSA 能力的提高与静息时 α 功率增加之间存在显著的正相关性。虽然该标记的特异性仍有待证实,但它符合标准 2 和 3。这一结果表明,可以为守门员设计创新的生态训练程序,例如结合使用 NF 和在虚拟现实中执行的认知任务。
本处方集于 2025 年 1 月 31 日更新。如需更多最新信息或其他问题,请联系 Fallon Health 客户服务部,电话 1-800-325-5669(TTY 用户应拨打 TRS 711),周一至周五上午 8 点至晚上 8 点(每周 7 天,10 月 1 日至 3 月 31 日),或访问 fallonhealth.org/medicare。现有会员请注意:本处方集自去年以来已发生变更。请阅读本文档以确保其仍包含您所服用的药物。当本药物清单(处方集)提及“我们”或“我们的”时,是指 Fallon Health。当提及“计划”或“我们的计划”时,是指 Fallon Medicare Plus。本文档包含我们计划的药物清单(处方集),截至 2025 年 1 月 31 日为最新版。如需更新的药物清单(处方集),请联系我们。我们的联系信息以及我们上次更新药品清单(处方集)的日期均列在封面和封底上。您通常必须使用网络药房才能使用处方药福利。福利、处方集、药房网络和/或共付额/共同保险可能会在 2026 年 1 月 1 日以及一年中不时发生变化。
摘要:背景:根据每个国家的流行病学背景,世界卫生组织 (WHO) 建议在出生后尽快接种三种疫苗(出生疫苗);即卡介苗、零剂量口服脊髓灰质炎疫苗 (OPV0) 和出生剂量乙肝疫苗 (HepB-BD)。在撒哈拉以南非洲,出生后立即及时接种这些疫苗可能会带来重大挑战,因为那里大约一半的分娩发生在医疗机构之外。因此,我们进行了系统评价和荟萃分析,以估计这些疫苗在撒哈拉以南非洲新生儿特定时间的覆盖率。方法:我们在 PubMed、Embase、CINAHL 和 Web of Science 中搜索了在撒哈拉以南非洲进行并发表于 2017 年 3 月 31 日的研究,这些研究提供了出生后 28 天内任何特定时间点的出生疫苗覆盖率。两名研究人员独立筛选了标题和摘要,并从符合条件的全文文章中提取数据。本研究已在 PROSPERO 注册(CRD42017071269)。结果:在检索到的 7283 篇文章中,我们最终将 31 项研究(涉及 204,111 名婴儿)纳入荟萃分析。出生后 0-1 天的汇总覆盖率:BCG 为 14.2%(95% CI:10.1-18.9),HepB-BD 为 1.3%(0.0-4.5)。没有关于 0-1 天 OPV0 的数据。第 28 天的覆盖率为:BCG 为 71.7%(63.7-79.2),HepB-BD 为 60.8%(45.8-74.7),OPV0 为 76.1%(67.1-84.0)。在医疗机构出生的婴儿和在医疗机构外出生的婴儿的疫苗覆盖率没有显著差异。结论:出生后立即接种 BCG 和 HepB-BD 疫苗的覆盖率非常低,而没有 OPV0 的数据。我们需要更多数据来更好地确定撒哈拉以南非洲及时接种出生疫苗的障碍和促进因素,因为疫苗接种的延迟可能会增加这些疫苗可预防疾病的负担。
基金支付的分配的税收性质的最终确定要等到基金财政年度结束才能知晓,并且无法保证每个基金的分配中将构成资本回报和/或股息收入的部分。基金在 2025 年支付的分配的税收性质的最终确定将于 2026 年 1 月通过 1099-DIV 表格向股东报告。请咨询您的税务顾问,了解如何正确处理您的纳税申报表。
IPv6扩展标头的灵活性和复杂性允许攻击者创建秘密通道或绕过安全机制,从而导致潜在的数据泄露或系统妥协。机器学习的成熟开发已成为用于减轻秘密通信威胁的主要检测技术选项。但是,检测秘密通信,不断发展的注入技术和数据稀缺的复杂性使建筑物学习模型具有挑战性。在以前的相关搜索中,机器学习在检测秘密通信方面已经表现出良好的性能,但是过度简化的攻击方案假设不能代表现代秘密技术的复杂性,并使机器学习模型更容易检测秘密通信。为了弥合这一差距,在这项研究中,我们分析了IPv6的数据包结构和网络流量行为,使用了加密算法,并执行了秘密连接注入,而没有改变网络数据包行为以更接近实际攻击方案。除了分析和注射秘密通信的方法外,本研究还使用全面的机器学习技术来训练本研究中提出的模型来检测威胁,包括传统的决策树,包括随机森林和梯度增强,以及诸如复杂的神经网络体系结构,例如CNNS和LSTMS等复杂的神经网络体系结构,以达到90%以上的检测精度。本研究详细介绍了方法