临床疗效总结:NATALEE (NCT03701334) 是一项全球性、III 期、多中心、随机、开放标签试验,受试者为 HR+/HER2- 早期乳腺癌患者,不论绝经状态如何,以及男性,旨在评估辅助治疗ribociclib 联合 ET 的疗效和安全性。受试者为年龄≥18 岁、患有 IIA 期、IIB 期或 III 期疾病(根据 AJCC 癌症分期手册第 8 版中的解剖分类)、初次诊断时间⩽随机分组前 18 个月且 ECOG-PS 为 0 或 1 的患者。接受标准新辅助 ET 的患者符合条件,但治疗开始时间⩽随机分组前 12 个月;接受过新辅助化疗或辅助放疗的患者必须在随机分组前 14 天以上完成这些治疗。患者 (N=5101) 以 1:1 的比例随机接受口服瑞博西尼联合 NS 芳香化酶抑制剂 (N=2549) 或单独接受 NS 芳香化酶抑制剂 (N=2552)。瑞博西尼 400 毫克以 28 天为一个周期给药,采用 3 周给药 1 周停药的方案。NS 芳香化酶抑制剂由医生决定,可以是来曲唑 (2.5 毫克/天) 或阿那曲唑 (1 毫克/天)。男性和绝经前女性还每 28 天服用一次 3.6 毫克戈舍瑞林。在没有复发或不可接受的毒性的情况下,瑞博西尼给药时间长达 36 个月。在 ITT 人群中,主要终点是研究者根据 STEEP 标准评估的 iDFS。中位随访时间为 44.2 个月,ribociclib 联合 NS 芳香化酶抑制剂治疗 36 个月时的 iDFS 率为 90.8%(95% CI,89.3 至 91.8),而 NS 芳香化酶抑制剂单药治疗 36 个月时的 iDFS 率为 88.1%(95% CI,86.1 至 88.9)。HR 为 0.749(95% CI,0.628 至 0.892;P=0.0006)[2, 3]。临床安全性总结:ribociclib 联合 NS 芳香化酶抑制剂组和 NS 芳香化酶抑制剂单独治疗组中特别值得关注的任何级别不良事件包括中性粒细胞减少症(62.8% vs. 4.5%)、关节痛(38.8% vs. 44.4%)、肝脏相关毒性(26.7% vs. 11.4%)和恶心(23.5% vs. 7.9%)。ribociclib 组中最常见的 3 级或更高级别不良事件是中性粒细胞减少症(44.4%)[3]。正在进行的研究:
在接受 KISQALI 治疗的晚期或 mBC 患者(MONALEESA-2、MONALEESA-7 和 MONALEESA-3)中,ALT 和 AST 的 3 级或 4 级升高分别发生于 11% 和 8%。在 ALT/AST 升高 ≥ 3 级的患者中,KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的中位发病时间为 92 天。KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的缓解至 ≤ 2 级的中位时间为 21 天。在 MONALEESA-2 和 MONALEESA-3 中,6 (1%) 名患者同时出现 ALT 或 AST 升高 >3 倍 ULN 且总胆红素 >2 倍 ULN,碱性磷酸酶正常,无胆汁淤积(海氏定律),所有患者在停用 KISQALI 后均康复。
在接受 KISQALI 治疗的晚期或 mBC 患者(MONALEESA-2、MONALEESA-7 和 MONALEESA-3)中,ALT 和 AST 的 3 级或 4 级升高分别发生于 11% 和 8%。在 ALT/AST 升高 ≥ 3 级的患者中,KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的中位发病时间为 92 天。KISQALI 联合芳香化酶抑制剂或氟维司群治疗组的缓解至 ≤ 2 级的中位时间为 21 天。在 MONALEESA-2 和 MONALEESA-3 中,6 (1%) 名患者同时出现 ALT 或 AST 升高 >3 倍 ULN 且总胆红素 >2 倍 ULN,碱性磷酸酶正常,无胆汁淤积(海氏定律),所有患者在停用 KISQALI 后均康复。
间质性肺病/肺炎。严重,威胁生命或致命的间质性肺病(ILD)和/或肺炎可能发生在接受Kisqali和其他CDK4/6抑制剂治疗的患者中。在患有400 mg kisqali和非甾体芳香酶抑制剂(NSAI)的EBC(Natalee)患者中,有1.5%的患者患有ILD/肺炎(1/2级)。在患有晚期或MBC(Monaleesa-2,Monaleesa-3,Monaleesa-7)的患者中,有1.6%的患者患有ILD/肺炎的任何级别,0.4%的患者患有3/4级,而0.1%的患者患有致命的结果。其他ILD/肺炎的其他病例发生在售后场景中,有些导致死亡。监测患者的肺症状,指示ILD/肺炎,其中可能包括缺氧,咳嗽和呼吸困难。在怀疑是由于ILD或肺炎引起的新呼吸道症状或恶化的患者中,立即中断Kisqali并评估患者。在严重的ILD/肺炎患者或任何复发性症状性ILD/肺炎患者中永久停止使用Kisqali治疗。
在口头问题回答(SQA)的最新进展中,端到端模型取得了长足的进步。然而,预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时,这种基于提取性的方法是有效的,但它在提出抽象性问题方面缺乏,而答案不是直接提取的,而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距,我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案(GSQA)模型,该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明,我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3%的先前的提取模型。更重要的是,GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据,但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之,我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力,从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答,无文本的NLP,生成模型,转移学习,表示学习
大部分时间——当他的父母在梦中走向死亡时——他都呆呆地、全神贯注地在地里干活。夏天和秋天,人们会看到他拿着镰刀在田里干活,阳光照在刀刃上,而他自己,矮胖而呆滞,毫不留情地挥舞着镰刀。事实上,他一生中有过一次浪漫史。他曾向村里的一个老处女示好——如果这种试探性的举动可以这样称呼的话——她和她虔诚的母亲住在他对面的房子里,而且她非常胖。然而,当她为他提供可可和咸鲱鱼作为晚餐时,他就不再去看她了,那顿饭太过丰盛,甚至连他自己都无法平静地期待再次吃它。
随着新技术和新技巧的采用,信息技术 (IT) 世界几乎不断发生变化。软件测试人员(无论是按头衔还是在实践中)必须快速适应并能够利用他们的技能来应对新挑战。然而,基本技能和知识保持不变,作为可以添加新信息的核心理解。为了便于阅读,“软件测试人员”一词将用于指代任何测试软件的人,无论他们的正式角色如何。本大纲重点介绍软件测试所需的基本领域,无论使用的技术、生命周期或工具如何。一些项目可能会使用更多或更少的这些技能领域,但所有软件测试人员都需要了解和掌握这套核心技能。顾名思义,本大纲涵盖了“基本知识”。本大纲应被视为其他认证和知识领域的跳板。作为 AT*SQA 符合 ISO 标准的产品的一部分,认证必须与时俱进,并在规定的时间范围内完成额外的学习。有关更多详细信息,请参阅 AT*SQA 的网站。这有助于软件测试人员继续扩展他们的知识和市场能力,并承认软件测试行业对继续教育的真正需求。
表 3-1:功能责任矩阵 ................................................................................................................7 表 3-2:关键流程文档/输出 ..............................................................................................................10 表 4-1:NUREG/BR-0167 与 ASME NQA-1 QA 软件生命周期比较 .............................................................................12 表 5-1:FAVOR 关键输入、功能和输出 .............................................................................................18 表 10-1:文档要求 .............................................................................................................................31 表 A-1:配置项 - 文档 .............................................................................................................46 表 A-2:配置项 – 软件 - 当前 .............................................................................................47
学分和级别:SCQF 8 级 1 个 HN 学分:(SCQF 8 级 8 个 SCQF 学分*) *SCQF 学分用于为苏格兰学分和资格框架 (SCQF) 中的资格分配学分。框架中的每个资格在 SCQF 级别分配一定数量的 SCQF 学分。SCQF 有 12 个级别,从 Access 1 到博士学位。建议的先验知识和技能:如果候选人了解并掌握基本的机器人和电子动画系统(如单元 DW8W 34 机器人和电子动画:简介中涵盖的系统),并了解机电一体化基本主要领域,将是一个优势。但是入学要求由中心自行决定。核心技能:本单元可能有机会收集以下列出的核心技能组件的证据,尽管没有核心技能或核心技能组件的自动认证。问题解决 SCQF 6 级
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