重要な研究が遺伝子と自己免疫疾患の新しい関連を明らかにした。
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臨床試験 に関する最新の記事
標準治療にヤドリギを組み合わせると、肺がん患者の生存率が上がるよ。
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研究によると、腫瘍医のチームワークが患者の臨床試験へのアクセスにどんな影響を与えるかがわかった。
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FAKとMEKを標的にすることで、神経膠腫の治療に新しい可能性が開ける。
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二次的僧帽弁逆流とその治療法についての考察。
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臨床試験での研究者が順位データにどう取り組むかを検討する。
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アルゴリズムがたくさんの選択肢の中からベストなものを選ぶのにどう役立つかを学ぼう。
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柔軟な比率は、医療研究における患者のリクルートを強化できる。
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HRDのがん治療と抵抗メカニズムにおける役割の概要。
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この記事では、METキナーゼの変異とそれが癌治療に与える影響について掘り下げているよ。
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研究は注意のバイアスと鬱の治療法の関係を探ってる。
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新しい方法がリアルデータを使った媒介効果のテストの信頼性を向上させた。
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乳がんにおける浸潤性小葉がんの独特な課題を理解する。
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G-computationが臨床試験の評価において公平性を維持する方法を学ぼう。
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新しいアルゴリズムが適応的治療割り当ての精度を向上させる。
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CARAは治療法を患者の特性に合わせて、個別化医療を進化させるんだ。
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タルラタマブは小細胞肺癌の患者に希望をもたらす。
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この記事は、擬似値が医療研究における生存分析をいかに簡素化するかを説明しています。
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予測が臨床試験の患者募集成功をどう向上させるかを見つけよう。
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新しい研究で、OASLを使ったより良い胃癌治療法の可能性が明らかになった。
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研究によると、DSN1は子宮内膜癌の早期発見と治療を改善するかもしれない。
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研究で健康履歴がアルツハイマーの認知機能低下にどう影響するかがわかった。
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臨床試験で患者の結果を改善するための事後確率の計算方法を比較する。
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新しい戦略が免疫チェックポイントをブロックして、がん治療におけるT細胞の反応を強化するんだ。
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マスタープロトコルは臨床試験を効率化して、治療開発を早めるんだ。
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新しい分類器がAIを活用して腫瘍学の試験分析を効率化する。
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新しい方法が健康データ分析をスムーズにして、患者の結果を改善するよ。
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クラスタリングと外部データが臨床試験の効率をどう向上させるかを学ぼう。
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治療効果分析を改善するためのテールトリミング技術についての考察。
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より良い代表性と実世界での関連性のために臨床試験を強化する。
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研究者が医療におけるイベントのタイミングや治療効果をどうやって調べているかを解明しよう。
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リアルワールドエビデンスが医療研究と患者ケアをどう向上させるか。
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AIとオントロジーが臨床試験のプロセスをどんなふうに変えていくかを見てみよう。
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研究における系統的レビューの信頼性を探る。
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研究は、NSCLCの結果を改善するためにゲムシタビンとペムブロリズマブを組み合わせることを探っている。
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予測確率が臨床試験の結果にどう影響するかを学ぼう。
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実験で反発者がヘルスケアの治療結果にどんな影響を与えるかを探ってみて。
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腫瘍耐性の研究が進んでて、より良いがん治療法につながってるよ。
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鍼灸が不安に悩む医療学生にどんなメリットがあるかを探る。
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