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糖尿病患者十一出游<font color="red">宝典</font>,请收好!

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医学界内分泌频道 - 糖尿病 - 2016-10-05

CT诊断肺结核<font color="red">宝典</font>来了,这个解读我给满分!

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CT一眼看穿肺结核秘籍来了!

医学界呼吸频道 - 肺结核 - 2019-02-18

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疾病用药、前沿论文一手掌握

网络 - 2022-08-19

联合CSCO《肿瘤药物临床试验受试者小<font color="red">宝典</font>》新书上市

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《肿瘤药物临床试验受试者小宝典》新书上市

网络 - 肿瘤药物,临床试验受试者 - 2023-05-18

碳青霉烯类抗生素的使用<font color="red">宝典</font>

碳青霉烯类抗生素的使用宝典

碳青霉烯类抗生素是由青霉素结构改造而成的一类β内酰胺类抗生素,20世纪80年代开始应用于临床。它属于β内酰胺类抗生素的一种,其结构与青霉素类的青霉环相似。碳青霉烯类抗生素包括亚胺培南、帕尼培南、美罗培南、比阿培南、和厄他培南等等。 碳青霉烯类的特点   这类抗生素往往扮演“飞机大炮”的角色,其抗菌特征包括:1)容易进入细胞外膜,有特殊通透性;2)与细菌中所有PBPs具有强大亲和力;

医学界呼吸频道 - 抗生素,碳青霉烯类 - 2016-05-16

神总结:碳青霉烯类抗生素的使用<font color="red">宝典</font>

神总结:碳青霉烯类抗生素的使用宝典

碳青霉烯类抗生素是由青霉素结构改造而成的一类β内酰胺类抗生素,20世纪80年代开始应用于临床。它属于β内酰胺类抗生素的一种,其结构与青霉素类的青霉环相似。碳青霉烯类抗生素包括亚胺培南、帕尼培南、美罗培南、比阿培南、和厄他培南等等。

医学界呼吸频道 - 碳青霉烯类 - 2017-04-12

「华法林」应用<font color="red">宝典</font>:这 10 件事你不能不知

「华法林」应用宝典:这 10 件事你不能不知

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心血管时间 - 华法林 - 2016-08-16

这份值班<font color="red">宝典</font>请收好!

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患者男性,71岁,因“咳嗽10年,反复气促2年,加重2周伴发热”入院。既往稳定期肺功能提示:FEV1 25.4%,胸片显示两肺多发斑片影。

医学界呼吸频道 - 不吸收,肺炎 - 2019-03-14

人手一份,最全肿瘤防治<font color="red">宝典</font>:送你一本好书!

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这些肿瘤防治方法,其实人人都能做到

MedSci原创 - 肿瘤防治 - 2023-11-15

心内科值班必备<font color="red">宝典</font>:这 8 大问题见招拆招

心内科值班必备宝典:这 8 大问题见招拆招

愿此宝典,助你见招拆招,值班不愁。1胸闷胸痛心脏君的经脉,自然是指冠脉。冠脉不畅,轻则心绞痛,重则心肌梗死。胸闷胸痛是心内科值班最常处理的情况。

心血管时间 - 心内科 - 2016-12-06

CT诊断肺结核<font color="red">宝典</font>:这是我见过最好的经验总结!

CT诊断肺结核宝典:这是我见过最好的经验总结!

CT一眼看穿肺结核秘籍来了!

医学界呼吸频道 - 肺结核 - 2019-04-11

【实战<font color="red">宝典</font>】教你鉴别急性阑尾炎和阑尾憩室炎

【实战宝典】教你鉴别急性阑尾炎和阑尾憩室炎

阑尾憩室炎病人的临床特点和 CT 表现确实有所不同。术前联合临床特点和 CT 表现将有助于憩室炎的诊断。精确诊断憩室炎后,在未来下一步需要研究手术或者保守抗生素治疗是憩室炎的明确治疗。

华夏影像诊断中心 - 急性阑尾炎,阑尾憩室炎,假性憩室 - 2022-11-01

夏日自救宝典了解一下

医生,为什么我对太阳过敏?!

网络 - 防晒,紫外线,过敏 - 2019-07-09

普药营销10年“黄金宝典”失灵,拦截来了

这10年来,一些普药生产厂家强制推行“底价包干,让出空间,高价进入终端,‘人海’战术跟进”的营销模式,在终端市场攻城略地,异军突起。 于是,这一模式被一些知名营销咨询机构奉为法宝,视为经典营销案例,在所服务的制药企业无限制地复制、演绎。 同一种药品,上述企业的零售价比同类厂家的产品高50%以上。面对“人海”战术的侵入,大多数药企只有招架之势,没有还手之力。毕竟一个内陆省区派几十甚至上百名促销人

医药经济报 - 普药,黄金宝典 - 2014-12-29

如何从零开始掌握生物信息学分析(新手宝典

今天的世界大不同,表现在生命科学研究领域,就是一切都开始进入了大数据时代,无论是DNA序列,显微图片,还是质谱数据,研究人员都越来越需要对这些庞大的信息进行收集、整合、处理和诠释。 对于许多生物学家们来说,这并不容易完成,传统的科研培训方式主要集中于科学的基础原理和实验方法,而不是计算机编程和数据统计,因此当不少研究人员发现自己需要面对大量的数据量时,他们不知道如何处理这些问题。目前

生物通 - 生物信息学 - 2015-08-13

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