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臺北醫學大學 藥學系臨床藥學碩士在職專班 王莉萱所指導 林志翰的 探討 Selective serotonin reuptake inhibitors對慢性阻塞性肺病患者罹患肺癌風險性的影響 (2021),提出registration縮寫關鍵因素是什麼,來自於肺癌、慢性阻塞性肺病。

而第二篇論文國立臺灣大學 生物機電工程學系 顏炳郎所指導 劉柏誼的 自動載具應用於溫室葉菜株高自動化量測之系統整合 (2021),提出因為有 機器人作業系統、載具定位與導航、影像處理、作物株高量測的重點而找出了 registration縮寫的解答。

最後網站GCP常见英文缩写 - Quizlet則補充:International Conference on Harmonization of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use. 人用药物注册技术要求国际协调会议.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了registration縮寫,大家也想知道這些:

探討 Selective serotonin reuptake inhibitors對慢性阻塞性肺病患者罹患肺癌風險性的影響

為了解決registration縮寫的問題,作者林志翰 這樣論述:

慢性阻塞性肺病患者因疾病特性關係多是抽菸者,相較於非患者罹患肺癌的機率更高。而慢性阻塞性肺病患者也有較高比例會產生憂鬱相關疾病,依現行的治療指引中常會使用選擇性血清素回收抑制劑(Selective serotonin reuptake inhibitors, SSRIs)來治療。早期的研究中顯示SSRIs可能具有促進細胞凋亡的作用,進而降低癌症發生風險,然而這些結果多數來自於細胞、動物實驗或流行病學研究,且綜合各項研究結果,SSRIs對於癌症之作用仍未完全被掌握並依舊存在矛盾。因此,SSRIs對於人體產生肺癌之影響,是否為保護或是有害仍未有定論。本研究旨在藉由台灣全國性資料庫,探討初次診斷慢

性阻塞性肺病之患者使用SSRIs,其後續發生肺癌之風險影響。本研究為一回溯性世代研究,所使用之資料來源為衛生福利部資料科學中心所提供之2000年200萬人抽樣檔,篩選出於2001年至2013年間初次診斷為慢性阻塞性肺病之患者,並串聯到其2000年至2018年間的醫療紀錄。定義初次診斷慢性阻塞性肺病者並有使用SSRIs者為實驗組;對照組則為初次診斷慢性阻塞性肺病者但未使用SSRIs之患者。兩組再依年齡、性別、共病症、使用藥物,以1:1之比例進行配對。兩組研究對象皆追蹤五年。兩組間發生癌症之風險及相關之干擾因子,以Cox比例風險回歸模型(Cox proportional hazards regre

ssion model)進行分析,並利用Kaplan-Meier法檢測實驗組和對照組之間五年肺癌發生率的差異。由於追蹤時間可能影響結果,於敏感性分析中將追蹤時間延長為十年。為了進一步分析劑量依存性 (Dose-dependent relationship),使用條件式邏輯斯回歸模型估計勝算比以表示SSRIs類藥物累積暴露劑量與肺癌之關聯性。本研究使用雙尾檢定,將p值小於0.05定為具有統計學上之顯著差異。在1:1傾向分數配對後,本研究共收錄4,088位SSRIs使用者及4,088位非SSRIs使用者,經校正所有共變項及干擾因子後觀察到使用SSRIs者後續罹患肺癌的風險與非SSRIs使用者並無顯

著差異(aHR, 0.98; 95% CI, 0.62-1.57)。在敏感性分析中,將兩組追蹤時間皆延長為十年,結果也與主要研究類似(aHR, 0.95; 95% CI, 0.57-1.56)。而針對累積暴露劑量進行分析,依照SSRIs使用量多寡其風險比分別為,28-83個DDD (aHR, 1.21; 95% CI, 0.64-2.29)、84-167個DDD (aHR, 1.12; 95% CI, 0.50-2.52)、168-335個DDD (aHR, 0.85; 95% CI, 0.33-2.17)、336個DDD以上 (aHR, 0.79; 95% CI, 0.39-1.59)。SS

RIs之累積暴露劑量多寡與肺癌的風險之間並無存在顯著的劑量依存性。在本研究中,台灣慢性阻塞性肺病患者族群使用SSRIs類藥物並不會增加後續罹患肺癌的風險,但亦無觀察到保護效果。在累積暴露劑量的分析上,兩者之間無存在顯著劑量依存性,但隨著累積暴露劑量增加,約略呈現肺癌風險下降之趨勢。而SSRIs類藥物與肺癌確切的相關性,仍待未來進一步的研究證實。

自動載具應用於溫室葉菜株高自動化量測之系統整合

為了解決registration縮寫的問題,作者劉柏誼 這樣論述:

作物的株高在作物的生長模型扮演了一個重要的角色,株高數據可以幫助農民更好進行栽培與管理,或者避免植株因生長速度過快、氣候災害等原因而產生倒伏現象,又或者因應市場需求來管理收穫時作物的高度。不過作物高度量測往往需要大量的人力,因此本研究提出了一套結合導航、定位與自動量測株高的方法,並應用於溫室載具上。載具使用機器人作業系統進行系統整合,使用自適應蒙地卡羅定位法進行溫室中的定位,並且提出一套控制載具速度與角速度的方法,透過調整此方法中的控制參數,最後的導航誤差能夠在0.1 m以內。另外也設計了標定桿,搭配AR標誌,提供給相機辨識。相機辨識到AR標誌後會透過影像伺服控制的方式,將載具控制到標定桿的

位置,影像伺服定位完成後,會進行株高的量測。株高量測的方法是透過深度相機,利用標定桿的高度、AR標誌的深度以及植物的深度等關係,來計算作物的高度。與人工量測株高的數據相比較,MAE為0.95 cm,RMSE為1.15 cm,MRE為16.60 %,R^2為0.80。