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特征，Aldan组合，平板电脑，5 mg + 5 mg
每个Aldan组合药片剂，10 mg + 10 mg，含有116.1 mg乳糖。辅助物质的完整列表，请参见第6.1节。3。药物片剂。白色至轻翼，圆形片剂，两侧的名义直径为7毫米，凸面。白色到轻翼，圆形片剂，名义直径为9毫米，两侧凸，一侧有一条划分线。平板电脑分隔线并非用于打破平板电脑。白色到轻翼，纵向，12毫米x 5.4毫米，凸，一侧有一条划分线。平板电脑分隔线并非用于打破平板电脑。4。详细的临床数据4.1使用Aldan组合产物的适应症指示在同一剂量的perindopril和amlodipine Control的患者中，在自发性高血压治疗和（或）稳定的冠状动脉疾病治疗中被认为是替代治疗。
特点，Cozaar，薄膜包衣片，50毫克
产品特性总结 1. 药品名称 COZAAR，50毫克，薄膜包衣片 2. 定性和定量组成 每片 COZAAR 50毫克片剂含有50毫克氯沙坦钾。已知效果的赋形剂 每片 COZAAR 50 毫克片剂含有 24.2 毫克乳糖（以乳糖一水化合物的形式）。有关辅料的完整列表，请参阅第 6.1 节。 3. 药物形式 薄膜包衣片（片剂） COZAAR 50毫克片剂 白色、椭圆形、薄膜包衣片，一面标有952，另一面有断线。药片上的刻痕并非用来折断药片的。 4. 临床特点 4.1 治疗指征 • 治疗成人和6至18岁儿童及青少年的原发性高血压。 • 作为抗高血压方案的一部分，治疗患有高血压和 2 型糖尿病且蛋白尿 ≥ 0.5 g/天的成年患者的肾脏疾病（见 4.3、4.4、4.5 和 5.1 节）。 • 治疗因不相容性（尤其是咳嗽）或禁忌症而不适合使用血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制剂治疗的慢性心力衰竭（成年患者）。对于患有心力衰竭且病情已通过 ACE 抑制剂稳定的患者，不应改用氯沙坦治疗。患者左心室射血分数≤40%，临床病情稳定，按慢性心力衰竭标准治疗。 • 降低经心电图确认的高血压和左心室肥大的成年患者发生中风的风险（参见 5.1 节 LIFE 研究，种族）。 4.2 用法用量和给药方法 用法用量 高血压 大多数患者的常用起始和维持剂量为每天一次 50 毫克。在开始治疗后 3 至 6 周内可达到最大抗高血压效果。一些患者可能需要将剂量增加至每天一次（早上）100 毫克。
卡维克蒂 5256-A SGM 2024
▪ 免疫调节剂 ▪ 蛋白酶体抑制剂 • 该疾病对来那度胺具有耐药性。 • 会员之前未接受过所要求的药物治疗或针对任何靶点的其他 CAR-T 疗法。 • 会员的 ECOG 体能状态为 0 到 2。 • 会员的肾脏、肝脏、肺和心脏功能充足且稳定。 • 会员没有已知的活动性或既往中枢神经系统 (CNS) 受累病史，包括 CNS 多发性骨髓瘤。 • 会员没有临床显著的活动性感染。 • 会员没有活动性移植物抗宿主病。 • 会员没有活动性炎症性疾病。
轻微肝性脑病 - 从肝硬化到神经系统疾病 Jakub Jarmołowicz 1、Agata Boczar 2、Patryk Dryja 3、Sven Solisch 4、Iza
前提是注明原作者和出处。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名非商业许可协议共享条款获得许可。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/）允许在任何媒体上进行无限制的非商业使用、分发和复制，前提是正确引用作品。作者声明，本文的出版不存在利益冲突。收到日期：2024 年 11 月 23 日。修订日期：2024 年 12 月 5 日。接受日期：2024 年 12 月 8 日。发布日期：2024 年 12 月 8 日。
Tyks神经病学门诊诊所2010-2017
该研究旨在确定在Tyks神经病学门诊诊所的记忆诊断中的使用。在研究中，研究了研究中检查的患者的特征和最终诊断，该研究与标记确定结果有关。注册表调查的数据由患者组成，其中Tyks在2010 - 2017年检查了阿尔茨海默氏症（AT）记忆痕迹（n = 384）。医疗报告系统收集了有关记忆障碍风险因素和记忆障碍诊断结果的信息。比较了最终诊断的组。中有50.8％是女性，在研究时的平均年龄为64岁。在接受调查的143/384（37％）接受诊断；在这些患者中，脊髓液调查中几乎总是有异常（p <0.01）。脊髓液的标记与患有其他神经退行性患者患者的AT患者分离（P <0.01）。在一线研究中，额头的额头被证明是AT分离诊断的挑战，但是脊柱流体标记将它们区分开来（P <0.01）。根据脑磁共振成像进行评估的海马萎缩，将阿尔茨海默氏病与尚未被诊断为神经变性发现性疾病的患者分开（p <0.01）。研究结果支持先前关于使用背部 - 返回存储器标记的观点。这项研究的最重要好处是AT和其他神经退行性疾病，例如前额对数痴呆症。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
2024气候过渡计划-NYKREDIT
作为客户拥有的财务提供商，Nykredit既承诺又有独特的位置，以帮助解决社会面临的挑战并始终有所作为。近年来，气候变化提出了巨大的挑战，作为丹麦最大的贷方和主要资产经理，Nykredit有一个独特的机会来有所作为。因此，作为我们对社会承诺的一部分，缓解气候变化的减轻措施直接纳入了Nykredit的核心价值：“我们将尽力创建更绿色的丹麦”。nykredit的野心是在2050年到2050年我们的贷款，投资和自己的运营实现净零温室气体排放，并将排放置于与巴黎协议目标（也称为巴黎一致性）相吻合的道路上。加入了三项公认的全球计划：•基于科学的目标计划（SBTI） - 加入
Ciltacabtagene Autoleucel（Carvykti）
原理，一项正在进行的第三阶段，开放标签，随机，多中心研究（Cartituty-4; n = 419），用CITTA-CEL治疗会为MM的患者增加临床益处，而MM患者接受了1至3种治疗的治疗，包括先前的蛋白酶体抑制剂和一种蛋白酶抑制剂和疾病的疾病，其疾病与其疾病相结合，与其疾病相结合，是对疾病的反映，是对疾病的反映。选择Pomalidomide-Bortezomib-dexamethasone或Daratumumab-Pomalidomide-dexamethasone的护理标准（SOC）疗法。术语4试验表明，与SOC相比，用CILTA-CEL治疗与统计学意义和临床意义上有意义的无进展生存率（PFS）相关，其MM复发或不可持力的患者（危险比[HR] = 0.26; 95％置信区间[CI] [CI]，0.18至0.38至0.38）。Results for complete response (CR) or better rate (73.1% versus 21.8% for cilta-cel versus SOC; odds ratio [OR] = 10.3; 95% CI, 6.5 to 16.4) and minimal residual disease (MRD) negativity rate (60.6% versus 15.6% for cilta-cel versus SOC; OR = 8.7; 95% CI, 5.4 to 13.9) were supportive of PFS发现。