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测试以告知PARP抑制剂癌症治疗
肿瘤BRCA变体不是遗传变体，并且可能仅存在于肿瘤中。如果您和您的医生确定肿瘤BRCA变体测试适合您，医生会要求您进入先前活检或手术中采用的癌症组织样本。这些样品存储在医院的实验室中。您的癌症组织样本将从医院的实验室发送到进行测试的实验室。您的医生会尽快与您分享结果
近亲标记重新扣（CKMR）的潜力告知监视
•什么是近亲标记重新带？•它如何工作？•优势？•限制？2。涉及的主要考虑因素和步骤3。示例和陷阱4。主要成本5。Cetacean生物学和近亲标记重新带
在临床试验中使用人工智能系统时，应告知患者
人工智能 (AI) 系统越来越多地被用于临床试验。使用人工智能的试验必须遵守与所有人类参与者研究相同的风险评估和披露道德标准。所有临床人工智能系统，尤其是正在积极研究的系统，都存在新的风险，包括人机交互、可解释性和数据限制。由于临床人工智能整合仍处于起步阶段，因此尚不清楚这些风险的全部大小和范围。我们认为，鉴于这些风险及其不确定性，当患者的数据用于可能影响临床决策的人工智能临床试验时，即使不需要书面知情同意，披露也是最低标准。美国食品药品监督管理局 (FDA) 将人工智能系统归类为“软件即医疗设备”(SaMD)，其血统来自风险计算器等更简单的决策支持工具 1、2。然而，人工智能算法具有独特的风险考虑因素（表 1），而新出现的风险的全部影响仍未完全了解。一些人工智能系统可以做出类似人类的预测和建议，因此风险评估的一个重要考虑因素就是临床监督的程度。目前，大多数人工智能系统都是以决策支持能力实现的，其中始终由人做出最终的临床决策 3 。作为决策支持实施可以通过要求人工检查来降低风险，但这会引入人机交互问题。例如，过度依赖人工智能的建议可能会导致临床医生技能下降和对人工智能错误的忽视，这可能会以未知的方式影响人机系统的性能 4 。人类监督降低风险的能力面临的另一个挑战是人工智能系统通常不透明或不可解释。开发人员和临床医生并不总是了解人工智能生成的输出是如何计算的，因此临床用户无法向患者解释输出，也无法轻松识别或理解人工智能错误 5 。
ESR/2016/2271 环境损害告知义务指南
书面通知不能作为法庭诉讼的证据...................................................................................................... 11 提供联合通知................................................................................................................................... 12 拨打污染热线................................................................................................................................... 12 通过紧急服务通知............................................................................................................................ 12 如何通知...................................................................................................................................... 12 定义...................................................................................................................................................... 13
疼痛生物标志物开发：临床验证以告知决策
易感性风险生物标志物（包括种系） - 跌落，功能恶化诊断：早期检测，病因（原因是什么）预后：事件的概率 - 复发，进展，生存。预测：灵敏度 - 给定的干预措施将起作用。抵抗 - 从头开始 - 不给什么，干预 +统计设计
相关的糖尿病会告知早期检测生物标志物和...
tan PS，Garriga C，Clift A，Liao W，Patone M，Coupland C，Bashford-Rogers R，Sivakumar S，Sivakumar S，Hippisley-Cox J.体重指数的时间性，血液测试，合并症，合并症，药物使用，用作胰腺粘液膜腺癌的早期标记，研究con cisecon conecon conecon（pdac）。肠道。2023年3月; 72（3）：512-521。 doi：10.1136/gutjnl-2021-326522。EPUB 2022 JUN 27。PMID：35760494; PMCID：PMC9933161。
丘脑下核的光谱形貌，以告知下一代深脑刺激
摘要：背景：基底神经节信号的神经生理症状和行为生物标志物的景观是指的。基于感应的深脑刺激（DBS）的临床翻译还需要对丘脑下核（STN）内光谱生物标志物的解剖结构进行透彻的理解。目标：目的是系统地研究频谱地形，包括帕金森氏病（PD）患者的STN局部领域（LFP）中广泛的子带，并评估其对DBS临床反应的预测性。方法：使用多接触DBS电极的70例PD患者（130个半球）记录了STN-LFP。A comprehensive spatial characteriza- tion, including hot spot localization and focality estima- tion, was performed for multiple sub-bands (delta, theta, alpha, low-beta, high-beta, low-gamma, high-gamma, and fast-gamma (FG) as well as low- and fast high-fre- quency oscillations [HFO]) and compared to the clinical hot spot for rigidity response to DBS。建立了光谱生物标记图，并用于预测对DBS的临床反应。
5568/24 RH/LM 1 ORG 5.C委托已告知...数据
6欧洲议会的2019/1152指令（EU）和2019年6月20日在欧盟透明且可预测的工作条件的理事会（OJ L 186，11.7.2019，第105页）。 7欧洲议会和2003年11月4日理事会的指令2003/88/EC涉及工作时间组织的某些方面（OJ L 299，18.11.2003，第9页）。 8指令2008/104/EC的欧洲议会和2008年11月19日临时机构工作理事会（OJ L 327，5.12.2008，p。9）。 9 2018年2月21日在Ville de Nivelles诉Rudy Matzak的判决，C-518/15，ECLI：EU：C：C：2018：82）。 10指令2002/14/EC的欧洲议会和2002年3月11日的理事会建立了一个通用框架，以通知和咨询欧洲社区的员工（OJ L 80，23.2002，p。29）。 11 OJ C 387，15.11.2019，p。 1。6欧洲议会的2019/1152指令（EU）和2019年6月20日在欧盟透明且可预测的工作条件的理事会（OJ L 186，11.7.2019，第105页）。7欧洲议会和2003年11月4日理事会的指令2003/88/EC涉及工作时间组织的某些方面（OJ L 299，18.11.2003，第9页）。8指令2008/104/EC的欧洲议会和2008年11月19日临时机构工作理事会（OJ L 327，5.12.2008，p。9）。9 2018年2月21日在Ville de Nivelles诉Rudy Matzak的判决，C-518/15，ECLI：EU：C：C：2018：82）。10指令2002/14/EC的欧洲议会和2002年3月11日的理事会建立了一个通用框架，以通知和咨询欧洲社区的员工（OJ L 80，23.2002，p。29）。11 OJ C 387，15.11.2019，p。 1。11 OJ C 387，15.11.2019，p。 1。
肿瘤巨噬细胞功能异质性可以告知新型癌症疗法的发展
巨噬细胞代表了肿瘤微环境（TME）的关键组成部分，并且主要与预后不良有关。宏观靶向的治疗靶向历史上一直集中在抑制其募集或重编程其表型从病（类似于M2）到抗肿瘤（M1类）。不幸的是，这种方法尚未提供改变实践的临床突破。利用单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和空间转录组学的新兴研究提高了我们对巨噬细胞的本体发育，表型和功能可塑性的理解。覆盖有关巨噬细胞分子亚型和功能的当前信息的财富，还鉴定出了新型的治疗脆弱性，这些脆弱性可能可以更好地控制肿瘤相关的巨噬细胞（TAMS）。在这里，我们讨论了巨噬细胞的功能性培养，并提供了新型巨噬细胞靶向疗法的更新。
如何理解大语模型可以告知在物理教育中使用chatgpt
摘要本文旨在实现三个主要功能：（1）作为物理教育社区的介绍，以介绍大语模型（LLMS）的功能，（2）提出一系列说明性示例，以促使工程技术促进llms如何影响llms的绩效如何影响实体的物理学和（3）启动的启动和促进的启发，并提示启动的启发和促进llms的障碍。我们首先总结了有关基于LLM的聊天机器人（CHATGPT）对物理任务的表现的现有研究。然后，我们对LLM的工作方式进行基本说明，说明其功能的基本特征，并讨论其优势和局限性。配备了这些知识，我们讨论了一些挑战，并在介绍性物理学的背景下与ChatGpt-4产生有用的输出，特别注意概念问题和问题。然后，我们提供了有关及时工程的相关文献的凝结概述，并通过说明性示例说明了如何使用所选的及时工程技术来改善Chatgpt-4在概念介绍性物理问题上的输出。质量研究这些示例为Chatgpt的功能及其在物理问题解决方案中的实用性提供了更多见解。最后，我们考虑了本文的洞察力如何在物理学的教学和学习中告知LLM的使用。