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2024年9月12日，星期四
SLP Breakout Session: Trismus Manual and Device Driven Therapy ♦ Moderator: Liza S. Blumenfeld, MA, CCC-SLP, BCS-S 1:30 pm Trismus Etiologies - Cancer and Surgery Sky Yang, MS, CCC-SLP 1:45 Trismus Etiologies - Radiation Therapy Lois Chen, MS, CCC-SLP 2:00 Evaluation of Trismus Erik Steele, MFA，马萨诸塞州，CCC-SLP 2:15 Trismus Andrea Park的医学/手术干预，MD 2:25 Trismus desi Gutierrez，MA，CCC-SLP 2:45设备的被动/主动疗法3:20 Trismus Therapy Cara Evans，MM，MS，CCC-SLP和Andrea Park的未来指示3:30休息和展览结合：肿瘤委员会♦主持人：Patrick HA，MD和Joseph A. Califano III，MD 4:00 4:00 Panelists：Xin Cynthia wu，Xin Cynthia Wu，Md，Md，Md，Jason W. jason W. Chan，Mss s. Hyunseok Kang，医学博士，MPH，Erik Steele，MFA，MA，CCC-SLP，Annemieke van Zante，医学博士，博士，5：00 pm休会
能源创新与环境绩效对全球化数字经济中欧盟国家可持续发展的影响
本文的研究旨在考察能源创新、数字技术转型和环境绩效在促进欧盟国家可持续经济发展方面的作用，这些国家受到全球化进程的广泛影响。基于几种现代计量经济学程序，即稳健回归、结构方程模型 (SEM) 和通过高斯图模型 (GGM) 进行的网络分析，对 2018 年欧盟 27 个成员国的横截面数据集进行了高级实证分析。我们首先应用计量经济学程序来识别和评估所有考虑变量之间的直接、间接和总体相互联系，以及它们对可持续经济发展的进一步累积溢出影响。随后，根据层次聚类中的 Ward 方法对欧盟国家进行聚类，以进行深入评估和量身定制的政策设计，其中考虑了金融和贸易全球化水平（通过 KOF 全球化指数获取）、环境绩效和可持续性（通过环境绩效指数 - EPI 获取）以及数字技术的融合程度（通过数字经济和社会指数 - DESI 代理）。主要结果强调，能源创新、环境绩效的提高和数字化转型对欧盟国家的可持续发展产生了显着的有益影响，但各国之间存在明显的差异。政策指导方针和战略方向也得到了加强，并在论文中得到了广泛介绍。
FDA 的加速审批途径
1 食品、药品和化妆品法案，公共法律号 75-717，52 Stat. 1040（编纂为 21 USC § 301 及以下章节的修正案）；参见 Weinberger v. Hynson, Westcott & Dunning, Inc.，412 US 609，612（1973）（“1938 年法案建立了药品上市前审批制度，禁止任何‘新药’进入商业市场，除非向食品药品管理局 (FDA) 提交的新药申请 (NDA) 对该药品有效。”）（引用 FD&C 法案第 505(a) 节）；Lewis A. Grossman，艾滋病活动家、FDA 法规和美国药品宪法修正案，42 Am. JL & Med. 687，690（2016）。 2 1944 年，《公共卫生服务法》（“PHS 法”）的相关部分通过（公共法律第 78-410 号，58 Stat. 628（经 42 USC § 201 等修订）），1972 年，生物制品监管权从 NIH 转移到 FDA。虽然本文通篇均提及根据 FD&C 法及其“安全性和有效性”标准进行的批准，但出于本文的目的，我们打算还包括根据 PHS 法第 351 条（42 USC § 262）及其“安全性、纯度和效力”标准进行的生物制品批准。本文通篇使用的“药品”一词包括 PHS 法第 351(i)(1) 条定义的生物制品。参见 42 USC § 262(i)(1)。长期以来，效力一直被解释为包括有效性。参见 21 CFR § 600.3(s)。3 参见公共法律第 82-215 号、65 Stat. 648（经 21 USC § 353(b) 修订）。4 公共法律第 87-781 号、§ 102、76 Stat. 780、781-82。5 21 USC § 355(d)，由 Kefauver-Harris 药品修正案增加。6 同时，Kefauver-Harris 有效性要求的实施需要对约 4,000 种在上市前无需确定有效性的药物进行回顾性审查。 FDA 与美国国家科学院-国家研究委员会（“NAS—NRC”）合作评估这些老药的疗效，并成立了药物疗效研究实施机构（“DESI”）。请参阅美国食品药品管理局，药物疗效研究实施 (DESI)，https://www.fda.gov/drugs/enforcement-activities-fda/drug-efficacy-study-implementation-desi（上次更新时间：2020 年 8 月 28 日）。7 请参阅 21 USC § 355(d)；35 Fed. Reg. 3073, 3073（1970 年 2 月 17 日）。8 请参阅 21 USC § 355(d)；21 CFR §§ 314.126 和 314.50。9 21 CFR § 314.126(b)(2)。 10 Id. § 314.126(b)(5)。11 Id. § 314.126(b)(4)。12 Id. § 314.126(b)(2)(i)。13 Id. § 314.126(a)（“开展药物临床研究的目的是将药物的作用与其他影响区分开来，例如疾病过程中的自发变化、安慰剂效应或偏倚观察。”）。
森林流：预测Lyman-α森林聚类从线性到非线性尺度
在大范围内，Lyman-α森林提供了对宇宙膨胀历史的见解，而在小尺度上，它对生长历史，暗物质的性质和中微子质量的总和施加了严格的限制。这项工作引入了ForestFlow，这是一个新颖的框架，它弥合了大型和小规模分析之间的差距，这些分析传统上依赖于不同的建模方法。使用条件归一化的流量，ForestFlow预测了两种lyman-α线性偏见（Bδ和Bη）和六个参数，描述了三维频谱功率谱（P 3D）的小规模偏差（p 3D），从线性理论作为体体和核学中培养基的功能。随后将它们与Boltzmann求解器相结合，以对P 3D和从其衍生的任何其他统计数据进行一致的预测，从任意大的尺度到非线性制度。在30个固定和分配的宇宙流体动力学模拟的套件中训练，跨越z = 2至4.5的红移，森林流在描述P 3D和一维闪光功率谱（p 1d）中获得了3和1.5％的精度，从线性量表到k = 5 mpc- = 5 mpc- = 5 mpc-k. = 5 mpc-k. = 4 mpc- = 4 mpc = 4 Mpc = 4 mpc = 4 mpc。由于其条件参数化，森林流对电离历史和两个λCDM模型扩展（大量中微子和曲率）显示出相似的性能，尽管训练集中都不包含这些扩展。该框架将对DESI调查的Lyman-α森林测量结果进行全面宇宙学分析。
推荐引用 推荐引用 中佛罗里达大学模拟与训练研究所，“分布式交互式模拟、演习管理和反馈标准：草案”（1964 年）。模拟与训练研究所。174。https://stars.library.ucf.edu/istlibrary/174
5.1.1 用户 ...... .. .......... .. .. ............ .. .. .... .. ...... .. ...... .. ...... .. .. .... .. .... .. 6 5.1.2 模拟管理器 ...... .. .. .... .. .. .. .. ...... .......... .. .............. 6 5.1.4 模式提供商 .. .. ... .. .. .. .. .. ............................................... 6 5.1.5 站点管理器 ...... .. .... ...... ......................................................................... .... 7 5.1.6 DIS 控制 .. .... .... .... .... .... .... ... ... . ........ .... ...... ........ .. ........ .. ........ .. ..... .. ................ .. 7 5.1.7 网络管理器 ...... .. ........ .... ...... ...... .... .. .. .. .. ........ .. ....... 7 5.1.8 VV&A 管理局 .. .. ........ .. .. .. .. .. .. .. .. .............................................. .... .. .......... 7 5.2 DIS 演习发展过程模型... ...... .. .... .. .. .. .. .. ................ .. ........ ...... .... 7 5.2.1 计划演习 .... .. .. .. .. .. ...... .. .. .. .. .. .......... .. .. .......... .. .................... 8 5.2.2 设计、构建和测试演习 .... .. .. ............ .. ................ .. ........ ...... 8 5.2.3 实施演习 .................. .. .. .. .. .. .. .. .. ...... .. .. .. .. ............ .. ....... 9 5.2.4 开展演习后活动 .. .. ........ .. ................ ...... .. .. ...... .. .. ......... 10 5.2.5 向决策者提供结果 .. .. ............ .. .. .. ........ .... ................ .... 10 5.3 验证、确认和认证 .................. .. ............ .... .. ....... 10 5.3.1 第 1 阶段 • 合规标准验证 .. ............ .. ............ 12 5.3.2 第 2 阶段 · 架构设计验证 .. ............ .. ............................ .. ....... 12 5.3.3 第 3 阶段 • 概念验证 ................ .... .... .. .... .... ........................ .. .. ....... 12 5.3.4 第4 • 详细设计验证 ........ .. ......................... .. .. .. ................ 13 5.3.5 阶段 5·兼容性验证 .. .............. .. .. ................ .... ......... 13 5.3.6 阶段 6 • 演习验证 .. .. ...... .... .. ........................ .. ......... 13 5.3.7 阶段 7·认证 .. .. .. .. .... .. .. .. ...... .. .. ... .. .......... ........ ................ 14 5.4 练习设置、管理和反馈所需的功能 .... .... ........... 14 5.4.1 练习设置 ................. .... .... .. .......... .. .. .. .......... .. ........ .. ........ 14 5.4.1 .1 实例化会话 ................................. ........ .. ...... .. ...... .. ... .. ... 14 5.4.1.2 请求参数报告 .... ... .. ................... .. .. .................... 15 5.4.1.3 显示实体状态 .. .. .. ................................ .... .. .. .. .. 15 5.4. 1.4 显示网络健康 .. .. .. .. .. .. .. .. .......... .... .. ........ 15 5.4.2 练习管理.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 15 5.4.2.1 设置练习 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 15 5.4.2.2 初始化会话 .. .. .. .. .. .. .. .. .......... 15 5.4. 2. 3 控制会话 .... .......... .. .. .. .............. .. .............................. 16 5.4.2.4 监控会话 ...... .... .. ........ .. ........ .... .. .......... .. ........ 17 5.4.3 练习反馈 ................ .. ................ .. .......... .... .. .............................. 18 5.4.3.1 数据 ................ .. .. ................ .. ...... .. .. ........................ .. .......... 18
区域宽带接入监测报告
自 2019 年以来，EU4Digital 基金一直在支持东部伙伴国家 1 在数字经济和社会的关键政策领域，包括电信领域。电信规则流程的活动建立在一个前提条件之上，即快速和安全的连接对于企业和公民利用数字机遇至关重要。为此，EU4Digital 与东部伙伴关系电子通信监管机构网络 (EaPeReg) 密切合作，致力于在东部伙伴国家推广快速宽带互联网接入。2021 年，监管机构独立性和宽带发展专家工作组 (IRB EWG) 成员同意建立一种统一的方法来收集东部伙伴国家基于数字经济和社会指数 (DESI) 的宽带互联网接入服务指标。此后，IRB EWG 与 EU4Digital Facility 密切合作，完成了亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚、摩尔多瓦和乌克兰四轮宽带接入数据收集工作（仅限 2020 年和 2021 年）。收集的数据反映了固定和移动宽带互联网接入的情况以及第五代 (5G) 技术推出的进展。此外，EU4Digital 支持收集定性数据，以反映相关的立法和市场发展。本报告旨在提供四个东部伙伴国家（亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚和摩尔多瓦）的宽带接入状况的国家和地区视角，并将其与 2021-2023 年期间的欧盟 (EU) 水平分析进行比较。由于乌克兰数据收集的局限性，本报告不会反映乌克兰的宽带接入分析。报告由以下部分组成：
经济发展小组委员会
r e p o r t t o c o n o c d e c d e v e v e l o p e l o p c e l o p c e n t s u b c o b c o b c o b c o b c o m i t t e e e e：经济发展小组委员会来自：代理经济发展与住房总监的代理经济发展和住房总监日期日期日期：2025年2月11日，2025年2月11日，经济发展合作伙伴及其经济伙伴的推荐及其推荐的活动，该公司推荐的活动及其推荐的活动派对推荐员工推荐的促进式促进式诉讼，该公司推荐的竞争者推荐了一名推荐的活动，基础过渡培训（ABTT）员工。背景 /讨论莫雷诺河谷市与Serco合作，Serco是劳工合同部持有人的基本过渡培训（APTT）计划。该倡议旨在支持退伍军人，国民警卫队和预备役成员，以及他们的配偶从军事职业过渡到平民职业。EXTT计划举办了资深周二研讨会，旨在为参与者提供实现其就业目标所必需的技能，资源和指导。通过这种合作，BERC重申了其致力于帮助军事人员成功地导航其职业过渡并在平民劳动力中壮成长的承诺。本演讲提供了有关这些计划和未来计划的潜在新举措的更新。附件无。_______________________________________编写：Desi Massei，高级管理分析师批准的：Keith Gemmell，代理经济发展与住房总监
酒精依赖成年男性患者与非酒精对照组的脑形态学和退行性变化的比较研究
摘要背景：长期饮酒会导致大脑产生多种形态和代谢影响，可使用 MRI 定量评估这些影响，以确定长期酗酒的影响。目的和目标：1. 在 MRI 上评估酗酒男性的大脑退行性变化。2. 将结果与年龄匹配的对照进行形态测量比较。方法：选择 50 名根据 DSM 5 标准确定的酒精使用障碍患者和 50 名年龄匹配的对照，并使用 MRI 检查。使用适当的统计分析工具比较形态测量结果。结果：比较酗酒患者大脑中的各种形态测量参数，发现以下方面存在高度显著差异（p<0.001）：第三脑室宽度、大脑半球间裂宽度、脑桥 AP 直径、第四脑室高度、第四脑室宽度、膝部、胼胝体压部和胼胝体部，表明它们在定量分析酗酒相关脑萎缩中起着关键作用。这些参数在饮酒时间最长的依赖性脑萎缩组中也发生了最大的变化。根据饮酒类型划分的亚组对这些参数的比较研究表明，最显著的实质萎缩变化发生在饮用 Desi Daru 的患者亚组中。研究中观察到的最常见的代谢紊乱是肝性脑病，其他包括韦尼克脑病、Marchiafava Bignami 和渗透性髓鞘病。结论：在饮酒组和非饮酒组中，大脑各种白质和灰质结构的形态学参数存在显著差异，这可以通过 MRI 定量证明。关键词：慢性酒精中毒的 MRI、酒精中毒者的形态学研究、肝性脑病韦尼克脑病、Marchiafava Bignami、渗透性髓鞘病。1
主题：疼痛管理和药物使用障碍治疗中的药物测试
80305药物测试，推定，任何数量的药物类别，任何数量的设备或程序；能够仅通过直接光学观察来读取（例如，使用免疫测定[例如，量油尺，杯子，卡片或墨盒]），包括在执行日期，每次服务日期，假定的药物测试，假定，任何数量的药品类别，任何数量的设备或程序；通过仪器辅助直接光学观察（例如，使用免疫测定[例如，量油尺，杯子，卡片或墨盒]），包括在执行时进行样品验证，每个服务日期80307药物测试，推定，任何数量的药物类别，任何数量的设备或过程；通过仪器化学分析仪（例如，使用免疫测定[EG，EIA，ELISA，EMIT，FPIA，IA，IA，KIMS，RIA]），色谱法（Eg，GC，GC，HPLC）和质谱法和质谱法需要或不带色谱法（例如或不具有色谱）（例如MALDI，TOF）在执行时包括样品验证，每个服务日期80320酒精80321酒精生物标志物； 1至2 80322酒精生物标志物； 3个或更多80324置胺，1至2 80325苯丙胺，3至4 80326 Amphetamine，5或更多80345 Barbiturates 80346 Benzodiazepines; 1- 12 80347苯二氮卓类药物； 13 or more 80348 Buprenorphine 80349 Cannabinoids, natural 80350 Cannabinoids, synthetic 1 to 3 80351 Cannabinoids, synthetic 4 to 6 80352 Cannabinoids, synthetic 7 or more 80353 Cocaine 80354 Fentanyl 80356 Heroin metabolite 80357 Ketamine and norketamine 80358 Methadone 80359甲基二乙酰苯丙胺（MDA，MDEA，MDMA）80360甲酯80361鸦片，一种或多种80362阿片类药物和鸦片类似物； 1至2 80363阿片类药物和阿片类似物； 3至4 80364阿片类药物和阿片类似物； 5个或更多80365羟考酮