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欧盟风险管理计划 (EU-RMP ...
II. 第 II 部分：安全性规范 ................................................................................................ 14 II.1 模块 SI：适应症和目标人群的流行病学 ........................................................................................ 14 II.2 模块 SII：安全性规范的非临床部分 19 II.2.1 非临床数据主要发现摘要 ................................................................................ 19 II.3 模块 SIII：临床试验暴露 ............................................................................. 23 II.3.1 EGFR 突变阳性不可切除（III 期）NSCLC - LAURA ............................................. 25 II.3.2 化疗组合 ............................................................................................. 27 II.3.3 EGFR 突变阳性 NSCLC – 单药治疗汇总数据集 ............................................. 30 II.4 模块 SIV：未在临床试验中研究的人群 ............................................. 34 II.4.1 开发计划中关键临床研究的排除标准 ............................................................................................................................. 35 II.4.2 临床试验开发计划中检测不良反应的局限性 ............................................................................................................. 40 II.4.3 与临床试验开发计划中通常代表性不足的人群有关的局限性 ............................................................................. 40 II.5 模块 SV：上市后经验 ............................................................................................. 42 II.5.1 上市后暴露 ............................................................................................................. 42 II.5.1.1 用于计算暴露的方法 ............................................................................................. 42 II.5.1.2 暴露 ............................................................................................................................. 42 II.6 模块 SVI：欧盟对安全规范的额外要求 ............................................................................................................. 43 II.6.1 滥用于非法目的的可能性 ............................................................................................................. 43 II.7 模块 SVII：已识别和潜在风险 ................................................................................................................................ 43 II.7.1 在初始 RMP 提交中识别安全问题 ...................................................................................................... 43 II.7.2 提交更新的 RMP 时出现新的安全问题并进行重新分类 ................................................................................................................ 43 II.7.3 已识别的重要风险、重要潜在风险和缺失信息的详细信息 ............................................................................................. 43 II.7.3.1 已识别的重要风险的呈现 ............................................................................................................. 43 II.7.3.2 缺失信息的呈现 ........................................................................................................................................................................................................ 52 II.8 模块 SVIII：安全问题摘要 .............................................................. 53 II.8.1 安全问题摘要 .............................................................................................. 53
COVID-19 疫苗的有效性（2023-2024 年方案）
*在 5% 的检测中，通过临床医生访谈收集 COVID-19 疫苗接种状况。2023-2024 年 COVID-19 疫苗配方的接收情况由最近一剂的日期（即 2023 年 9 月 12 日之后）确定。**使用多变量逻辑回归计算优势比，调整单岁、性别、种族/民族、检测地点的 SVI（<0.5 对 ≥0.5）、药房承包商、潜在疾病（存在对不存在）、美国卫生与公众服务部检测地点所在区域和检测日期*** 其他排除标准：1) 报告最近一剂接种了 Novavax，且报告接种的 COVID-19 疫苗总剂量不到 2 剂；2) 报告在 2023 年 5 月 12 日之后接种了一剂 Janssen（强生）COVID-19 疫苗； 3) 在检测日期前 7 天内或 2023 年 9 月 1 日至 12 日期间接种了最新一剂 COVID-19 疫苗；或 4) 注册检测时使用的问卷版本仅报告了最近一剂疫苗接种的月份和年份，而不是日历日期。**** 实时逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 中的刺突基因 (S 基因) 扩增结果可用于随时间区分某些 SARS-CoV-2 谱系 (2)。在 2023 年传播的大多数谱系中检测到了 S 基因靶标存在 (SGTP)，包括 XBB 谱系，而在 JN.1 和其他 BA.2.86 谱系中检测到了 S 基因靶标失败 (SGTF) Link-Gelles 等人 MMWR 2024：http://dx.doi.org/10.15585/mmwr.mm7304a2（自发表以来，结果已更新，添加了更多数据。）
有氧颗粒形成中的间隔充气影响...
在连续流动反应器中使用有氧颗粒物生物量的抽象家庭废水处理通常被认为比使用SBR时的性能差。因此，有必要改善反应堆设计的操作模式和操作模式。这项研究的目的是检查过度充气对颗粒有氧形成的影响及其在用人工底物处理废水方面的性能。Reaserach carried out with providing intermitten aeration variation (3 liters/minute; 2,55 cm/s) in periods of 2, 3, and 4 hours (HRT 6 hours; OLR 2.5 kg COD/m 3 .day; CH 3 COONa as a carbon source) in an Airlift reactor with continuous flow system (H/D 12.5 outside and 20 internal parts).在4小时内给出间断的曝气变化后，有氧颗粒状的形成更好，生物质相对稳定和紧凑。有氧颗粒状特性为85-88 mL/g； 32.95 cm/min; SVI值的1.87毫米和0.67分别为杂种，直径和纵横比。从变异中获得的有机，铵和硝酸盐的去除效率在另外两个变化中最高，为58.35％； 26.56％；有机，铵和硝酸盐的25.75％。测试了用于评估微生物性能的动力学模型是单体，孔托瓦模型，GRAU二阶和Stover-kincannon动力学模型。二阶Grau动力学模型更适合于追踪生物量在间隔曝气变化中使用的底物，关键字：空运反应堆，有氧颗粒状生物量，间歇性曝气
揭示控制水稻种子活力指数、根系生长参数和发芽率的基因组区域
高种子活力可确保种子质量高、产量高。早期幼苗生长参数可指示水稻种子的活力。通过生理生长参数来判断种子活力是一种由许多数量性状基因座控制的复杂性状。通过纳入包括发芽率在内的六个幼苗期生理参数的所有表型组的基因型，准备了一个代表 274 个水稻地方品种种群的面板，以进行关联作图。在种群中观察到所研究的六个性状的巨大差异。该种群被分为 3 个基因组。固定指数表明种群中存在连锁不平衡。该种群被分为亚种群，每个亚种群都与 6 个生理性状相对应。共报告了 5 个 QTL，即发芽率（GP）的 qGP8.1；qSVII2.1、qSVII6.1 和 qSVII6。在该作图群体中验证了控制种子活力指数 II (SVII) 的 qSVI 11 . 2 和控制根冠比 (RSR) 的 qRSR11 . 1。此外，还鉴定出了 13 个控制生理参数的 QTL，例如控制种子活力指数 I 的 qSVI 11 . 1；控制种子活力指数 II 的 qSVI11 . 1 和 qSVI12 . 1；控制根系生长速率 (RRG) 的 qRRG10 . 1、qRRG8 . 1、qRRG8 . 2、qRRG6 . 1 和 qRRG4 . 1；控制根冠比 (RSR) 的 qRSR2 . 1、qRSR3 . 1 和 qRSR5 . 1，以及控制发芽率的 qGP6 . 2 和 qGP6 . 3。此外，还检测到了 qGP8 . 1 和 qSVI8 . 1 与 GP 和 SVI-1 共定位或共遗传；qGP6 . 2 和 qRRG6 . 1 与 GP 和 RRG 共定位或共遗传；qSVI11 . 1 和 qRSR11 . 1 与 SVI 和 RSR 共定位或共遗传。本研究鉴定的 QTL 将有助于改良水稻种子活力性状。
基本数值技能中的纵向表现介导了社会经济地位与数学焦虑之间的关系：智利的证据
社会经济地位（SES）和数学表现似乎是儿童和成人的数学焦虑症（MA）的危险因素。但是，几乎没有证据表明这三个构造与数学学习的早期阶段，尤其是在数学学习的早期阶段。在本研究中，我们评估了学龄前和二年级学生的符号和非符号基本数值技能的纵向表现，以及二年级学生的MA。参与者是来自智利的12所学校的451名儿童（平均学龄前年龄= 5岁，6个月），在学校脆弱性指数（SVI）上有所不同，这是SES的指标。我们测试了MA的解释模型，其中包括SES和基本数值技能的纵向性能作为预测因子。结果表明，SES对MA的直接影响以及在学龄前儿童中符号和非符号比较任务中性能的中介作用。但是，在二年级中，符号比较中只有表现显着介导了SES-MA关系。这些发现表明，非符号比较的表现在解释MA的初始阶段起着重要作用，但是当儿童在二年级中获得正式教学时，其影响不再显着。相比之下，随着儿童在数学方面的正式教育经验的增加，MA主要与符号数字任务联系在一起。总的来说，SES会影响MA，这部分是由于SES对学前学数字学习发展的影响，这反过来又对随后的，更复杂的学习产生了影响，最终导致MA的差异。我们讨论了这些发现对预防和行动MA出现的含义。
泰国公用事业 - 可再生能源
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SDG - Scopus 的可持续发展目标关键词映射
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贸易展望 2022 PERSPEKTIVE TRGOVINE......
2022 年贸易展望：大宗商品价格与全球经济的相互依赖 编辑/编辑：Prof.博士SC。托米斯拉夫·巴科维奇 副教授教授。博士SC。多拉·纳莱蒂娜协会。教授。博士SC。 Kristina Petljak 项目委员会 Sanda Soucie（克罗地亚萨格勒布大学经济与商业学院）、Tonći Lazibat（克罗地亚萨格勒布大学经济与商业学院）、Blaženka Knežević（克罗地亚萨格勒布大学经济与商业学院） ）、Tomislav Baković（克罗地亚萨格勒布大学经济与商业学院）、Dora Naletina（克罗地亚萨格勒布大学经济与商业学院）、Kristina Petljak（克罗地亚萨格勒布大学经济与商业学院）克罗地亚萨格勒布大学经济与商业学院）、Katija Vojvodić（克罗地亚杜布罗夫尼克大学经济与商业经济系）、Petar M išević（克罗地亚北瓦拉日丁大学克罗地亚经济商会）、Tomislav Rožić（克罗地亚杜布罗夫尼克大学经济与商业经济系）克罗地亚萨格勒布大学交通与交通科学学院）、Ivana Plazibat（克罗地亚斯普利特大学专业研究系）、Irena Kikerkova（斯科普里圣西里尔和美多迪大学经济学院；斯科普里；马其顿）、Edyta Rudawska（什切青大学经济与管理学院；什切青；波兰）、Almir Peštek（萨拉热窝大学经济学院；波斯尼亚和黑塞哥维那）、Marek Szarucki（克拉科夫经济大学；克拉科夫；波兰） , Jelena Stankeviciene（商业管理学院