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欧盟对 PERJETA® 的风险管理计划 / ...
根据提交 MO28047 (PERUSE) 研究最终临床研究报告的 RSI，此版本 (V 13.1) RMP 已更新为 MO28047 (PERUSE) 研究的完成状态：一项多中心、开放标签、单组研究，研究帕妥珠单抗联合曲妥珠单抗和紫杉烷用于 HER2 阳性晚期（转移性或局部复发性）乳腺癌患者的一线治疗。本研究的临床研究报告 (CSR) 应作为 II 类变体与本 RMP 一起提交。
haleon-prospectus.pdf - 葛兰素史克
本文件包含根据第 2017/1129 号条例 (EU) 第 6 条 (其构成《2018 年欧洲联盟（退出）法案》中定义的保留的欧洲联盟 (“ EU ”) 法律的一部分) (“ 招股说明书条例 ”) 编制的招股说明书，涉及 Haleon plc (“ 公司 ”，连同其子公司统称“ 集团 ”)，并已根据经修订的《2000 年英格兰和威尔士金融服务和市场法案》 (“ FSMA ”) 第 87A 条获得英国金融行为监管局 (“ FCA ”) 作为招股说明书条例下的主管当局的批准，并根据 FCA 根据 FSMA 第 73A 条制定的招股说明书监管规则 (“ 招股说明书监管规则 ”) 编制并向公众提供。 FCA 仅批准本招股说明书符合《招股说明书条例》规定的完整性、可理解性和一致性标准，此类批准不应被视为对本招股说明书所指发行人或证券质量的认可。投资者应自行评估投资证券的适宜性。本招股说明书并非向公众发出认购或购买公司资本中已全额支付的普通股（“ Haleon 股份 ”）的要约或邀请，而仅与 Haleon 股份被纳入 FCA 官方名单的高级上市部分和 L
选定的经济因素对业务的影响...
s u m m a r y：人工认知增强的普及程度的认识论后果仍然局限于哲学探索的边缘，而优先考虑了需要紧急实际解决方案的道德问题。在本文中，我研究了不太受欢迎但仍然重要的问题，即当其主题使用人工认知增强剂时，其知识形成过程的威胁所面临的威胁。我所说的知识理论是从美德认识论家借来的，他们与主动外部主义的支持者一起，试图定义将保护人为增强的代理人免受认识论代理的损失的条件。我调用了三个这样的条件（真实性，集成和相互因果关系），拒绝了最后一个。将活跃的外部主义纳入美德认识论指出，将由人类和工件组成的扩展系统作为扩展的知识主体。在最后一部分中，我提出了两个反对认知代理的延伸的论点。k e y w o r d s：认知增强，美德认识论，主动外部主义，扩展认知系统，认识论机构。
SKR STACTER_UNGA2024_FULL
自去年UNGA以来，以色列在加沙使用军事AI工具的报道表明，由于寻求通过AI和自动化提高暴力速度而造成的毁灭性和不可接受的伤害，从而侵蚀了有意义的人类控制和武力使用中的决策，以及将人们减少到数据点上。同时，对军事国家对自主武器进行投资的投资的报道表明，各州已经在寻求通过提高武器系统的自治权来竞争军事优势。
COVID-19 疫苗：常见问题
目前有关辉瑞和 Moderna 疫苗的信息表明，这些疫苗不会影响与接种疫苗的人有密切接触的人。接种疫苗后，人体通常需要几周时间才能产生免疫力。这意味着一个人有可能在接种疫苗之前或之后感染导致 COVID-19 的病毒，并生病并感染他人。这是因为疫苗没有足够的时间提供保护。如果您在接种疫苗后或任何时候出现 COVID-19 症状，您应该联系您的医疗保健提供者并考虑接受 COVID-19 检测。
CRISPR-Cas系统在ESKAPE感染诊断和治疗中的应用
抗生素耐药性ESKAPE（屎肠球菌、金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和肠杆菌属）病原菌是对人类健康的全球威胁。ESKAPE病原菌是院内感染中最常见的机会性致病菌，相当一部分临床分离株对常规抗菌治疗不敏感。因此，能够有效对抗ESKAPE病原菌的创新治疗策略将带来巨大的社会效益和经济效益，并减轻成千上万患者的痛苦。在这些策略中，CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）系统由于其高特异性而受到了格外的关注。遗憾的是，目前还没有基于CRISPR系统的直接抗感染治疗方法。本文就CRISPR-Cas系统在ESKAPE病原体研究中的应用进行综述，旨在为理想的新型药物研究提供方向，为解决后抗生素时代多重耐药菌（MDR）引起的一系列问题提供参考，但多数研究距离临床应用还有一定的距离。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
