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扩散大B细胞淋巴瘤
▼该药物会受到其他监测。这将允许快速识别新的安全信息。医疗保健专业人员被要求报告任何可疑的不良反应。有关报告可疑反应的报告的信息，请参见SMPC的第4.8节，或向当地的Roche药物安全联系人报告：https：//www.roche.com/products/local_safety_reporting.htm。1L，第一线； 2L，二线； 3L，第三线；汽车，嵌合抗原受体； CHOP，利妥昔单抗，环磷酰胺，阿霉素，长春新碱和泼尼松； DLBCL，弥漫性大B细胞淋巴瘤； HDCT-ASCT，高剂量化疗和自体干细胞移植； OS，整体生存； PFS，无进展的生存； Pola-R-CHP，Polatuzumab Vedotin和Rituximab加环磷酰胺，阿霉素和泼尼松； R，利妥昔单抗;; r/r，复发/难治； SOC，护理标准； SMPC，产品特征摘要。
自主驾驶处理交通参与者的意外行为的安全和非保守轨迹计划
摘要 - 自主驾驶的轨迹计划是具有挑战性的，因为必须考虑交通参与者的未来未来运动，从而产生巨大的不确定性。随机模型预测控制（SMPC）的计划者提供了非保守计划，但不排除碰撞的（小）概率。我们提出了一种控制方案，该方案在交通情况允许时基于SMPC产生有效的轨迹，如果后者根据预测假设移动，则避免车辆与交通参与者相撞。如果某些交通参与者的行为不预期，则无法提供安全保证。然后，我们的方法产生了一种轨迹，该轨迹使用约束违规概率最小化技术最小化碰撞的概率。我们的算法也可以适应以最大程度地减少碰撞造成的预期伤害。我们对新型控制方案的好处进行了详尽的讨论，并通过CommonRoad数据库的数值模拟将其与先前的方法进行了比较。
旅行疫苗接种指南
KEY + KSA = 沙特阿拉伯王国指南，请参阅 NaTHNaC - 朝觐和副朝 (travelhealthpro.org.uk) * 在产品特性摘要 (SmPC) 内 ** 绿皮书 (2022) 涉及所有甲型肝炎产品，因此 25 年保护也适用于组合产品和儿童甲型肝炎疫苗。在获得关于保护性免疫持久性的进一步证据之前，除了那些持续存在风险的人之外，通常不需要在 25 岁时再进行一次加强接种。请参阅绿皮书章节（第 9 页）和 NaTHNaC 文件 https://travelhealthpro.org.uk/factsheet/21/hepatitis-a ***Havrix Monodose 和 Havrix Junior Monodose（2022 年）以及 Avaxim Junior（2023 年）的 SmPC 指出“目前的数据不支持在 2 剂疫苗接种疗程后对免疫功能正常的受试者进行进一步加强接种的必要性”，但即使在这种情况下，我们仍会继续遵循之前描述的 UKHSA 指导。▼黑色三角形方案 - 药物需要额外监测 - 参见此处
隐私增强技术 (PET)
关于本指南 PET 如何帮助实现数据保护合规？有哪些 PET？简介 差分隐私 合成数据 同态加密 (HE) 零知识证明 可信执行环境 安全多方计算 (SMPC) 私有集合交集 (PSI) 联邦学习 参考表 案例研究
程序规范2023-24
2.1.5。 怀疑意外的严重不良反应（SUSAR）任何被归类为严重的不良反应，并被怀疑是由IMP引起的，而IMP与SMPC或IB中有关IMP的信息不一致，即 这是怀疑和出乎意料的。 RSI包括一系列医疗事件列表，这些事件定义了对临床试验对象管理的IMP的预期，因此不需要加急向主管当局报告。 为了将反应排除在加急监管报告中，必须在RSI中列出，或在该协议的当前批准版本中明确定义。 对RSI的任何更改都是对风险/福利的更改，要求MHRA在审判中实施之前对其进行实质性修正案。 确保修正案提交MHRA是CI的责任。 只有这样，将更新的SMPC/IB添加到TMF中，并由CI/PI用作安全报告的参考（SUSARS）。 试验方案应包括研究中每种药物的已知副作用列表。 应与预期性有关的每个严重不良事件进行检查。 如果未按预期列出该事件或以比预期更严重的形式发生的事件，则应将其视为SUSAR。2.1.5。怀疑意外的严重不良反应（SUSAR）任何被归类为严重的不良反应，并被怀疑是由IMP引起的，而IMP与SMPC或IB中有关IMP的信息不一致，即这是怀疑和出乎意料的。RSI包括一系列医疗事件列表，这些事件定义了对临床试验对象管理的IMP的预期，因此不需要加急向主管当局报告。为了将反应排除在加急监管报告中，必须在RSI中列出，或在该协议的当前批准版本中明确定义。对RSI的任何更改都是对风险/福利的更改，要求MHRA在审判中实施之前对其进行实质性修正案。确保修正案提交MHRA是CI的责任。只有这样，将更新的SMPC/IB添加到TMF中，并由CI/PI用作安全报告的参考（SUSARS）。试验方案应包括研究中每种药物的已知副作用列表。应与预期性有关的每个严重不良事件进行检查。如果未按预期列出该事件或以比预期更严重的形式发生的事件，则应将其视为SUSAR。
用于给予成人疫苗接种者的流感四甲状腺肿的大师医学方案
该医学方案是针对法定工具中的医疗保健专业人员对成人疫苗接收者进行流感疫苗疫苗管理的特定书面指示。编号2021年的245和S.I.编号2021年的511，他们在各自的监管机构中注册。 该医学方案对2023/2024卫生服务主管（HSE）季节性流感疫苗接种计划有效。 该药物协议启用了S.I. 中列出的COVID-19疫苗接种者 编号 2021年的245人为其专业提供了所需的教育和培训计划，以管理疫苗接收者的流感型甲状腺素。 这是指国家免疫咨询委员会（NIAC），国家免疫办公室（NIO），HSE的指南和指南，以及根据卫生产品监管机构（HPRA）详细介绍的流感特征摘要（SMPC）。2021年的511，他们在各自的监管机构中注册。该医学方案对2023/2024卫生服务主管（HSE）季节性流感疫苗接种计划有效。该药物协议启用了S.I.编号2021年的245人为其专业提供了所需的教育和培训计划，以管理疫苗接收者的流感型甲状腺素。 这是指国家免疫咨询委员会（NIAC），国家免疫办公室（NIO），HSE的指南和指南，以及根据卫生产品监管机构（HPRA）详细介绍的流感特征摘要（SMPC）。2021年的245人为其专业提供了所需的教育和培训计划，以管理疫苗接收者的流感型甲状腺素。这是指国家免疫咨询委员会（NIAC），国家免疫办公室（NIO），HSE的指南和指南，以及根据卫生产品监管机构（HPRA）详细介绍的流感特征摘要（SMPC）。
我们如何为每一位 HR+ 乳腺癌患者提供正确的治疗方法？
* 批准用于治疗 HR+、HER2- mBC 患者的药物；alpelisib 适用于 PIK3CA mut 肿瘤患者；capivasertib 适用于肿瘤中 PIK3CA、AKT1 或 PTEN 发生一种或多种改变的患者；† 研究药物/适应症，未经授权；‡ 泛 I 类 PI3K 抑制剂，主要对 p110α 和 p110δ 具有选择性。BC，乳腺癌；HR+，激素受体阳性；mBC，转移性乳腺癌；mTOR 哺乳动物雷帕霉素靶点；mut，突变选择性；PIK3CA mut，PIK3CA 突变。1. PIQRAY PI 2024；2. PIQRAY SmPC 2024；3. Hanan EJ 等人。J Med Chem 2022； 65: 16589–16621；4. Jhaveri KL 等人。SABCS 2023（口服 GS03-13）；5. NCT05646862（2024 年 7 月访问）；6. NCT05894239（2024 年 7 月访问）；7. Varkaris A 等人。AACR 2023（口服 CT017）；8. NCT05216432（2024 年 6 月访问）；9. NCT05768139（2024 年 6 月访问）；10. Buckbinder L 等人。Cancer Discov 2023；13: 2432–2447；11. Liu N 等人。Mol Cancer Ther 2013；12: 2319–2330； 12. NCT03939897（2024 年 6 月访问）；13. Layman RM 等人。Lancet Oncol 2024；25：474–487；14. NCT05501886（2024 年 7 月访问）；15. TRUQAP PI 2023；16. TRUQAP SmPC 2024；17. Saura C 等人。Cancer Discov 2017；7：102–113；18. NCT04650581（2024 年 6 月访问）；19. NCT04920708（2024 年 7 月访问）；20. AFINITOR PI 2022；21. AFINITOR SmPC 2022； 22. García-Sáenz JÁ 等人。临床癌症研究2022； 28：1107−1116。
在随机MPC中使用深层生成干扰模型的贝叶斯预测，用于构建能量系统 /作者= Sorouifar，Farshud；鲍尔森（Joel A。）；王，你们； Quirynen，Rien； Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年8月22日 /受试者=控制，机器学习，优化< /div < /div>
抽象预测控制在很大程度上取决于干扰预测的质量。虽然重新干扰建模效果已经采用了概率的观点来防止不可靠的确定性预测，但这种概率模型通常仅适用于数据丰富的设置或涉及对基本分布的简化假设。生成模型，例如条件变异自动编码器（CVAE），为从数据中学习分布提供了一种表达和自动化的方法。通过对学习的潜在空间进行采样，可以产生看不见的干扰实现。在本文中，我们开发了利用这些生成模型的方法来设计经济随机模型预测控制（SMPC），该模型利用CVAE产生的干扰信号进行在线适应。CVAE产生的方案可以转换为对学到的潜在矢量的条件概率，其中条件与影响干扰信号形状本身的因素（例如，工作日/周末在内部热载荷上的影响）以及观察到的数据（即，基于观测的数据）。因此，我们可以生成最相关的干扰信号，以在基于情况的SMPC方法中使用，以减少控制策略的保守性，同时满足约束。
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