当春乃发生的乃发生是什么意思 乃：就。 春夜喜雨 朝代：唐代 作者：杜甫 原文： 好雨知时节，当春乃发生。 随风潜入夜，润物细无声。 野径云俱黑，江船火独明。 晓看红湿处，花重锦官城。 译文 好雨似乎会挑选时辰，降临在万物萌生之春。 伴随和风，悄悄进入夜幕。细细密密，滋润大地万物。 浓浓乌云，笼罩田野小路，点点灯火，闪烁江上渔船。 明早再看带露的鲜花，成都满城必将繁花盛开。 注释 1.知：明白，知道。说雨知时节，是一种拟人化的写法。 2.乃：就。发生：萌发生长。 3.发生：萌发生长。 4.潜（qián）：暗暗地，悄悄地。这里指春雨在夜里悄悄地随风而至。 5.润物：使植物受到雨水的滋养。 6.野径：田野间的小路。 7.晓：天刚亮的时候。红湿处：雨水湿润的花丛。 8.红湿处：指有带雨水的红花的地方。 9.花重：花沾上雨水而变得沉重。 10.重：读作zhòng（重在这里的意思是：沉重。所以读作第四声。） 11.锦官城：成都的别称。 药品说明书上的「不良反应、尚不明确」是什么意思？ 药物安全界英雄 Frances Oldham Kelsey 女士于 2015 年 8 月 7 日逝世，谨以此文愿其安息。「不良事件」与「不良反应」美国某医疗中心，正在进行一项针对一线治疗无效肝癌的临床研究。一位晚期肝癌伴肝硬化患者成功入组，首日给予研究药物 B、G、O 联合化疗。数日后患者突然面色苍白，口中吐出大量鲜红血液，随即意识丧失，心率增快，血压降低。小住院迅速判断为「上消化道出血」，对症积极处理。最终出血控制，患者病情渐趋稳定。「向食品药品监督管理局报告『不良事件』吧！」老主治翻阅着患者的病情记录，踱入办公室。「药物不良事件」（adverse event）指的是，与人体使用药物相关的任何不良医疗事件，无论是否与药物存在因果关系。「是！」小住院抬头见是上级医师，忙不迭点头，「是不是还应该向制药企业报告？」「嗯。」「啊……」小住院稍稍迟疑，「B、G、O 来自不同的厂商，我该向哪一家报告？或者都报告？」老主治坐到小住院身边，沉吟了一会儿：「报告给 B 药的生产厂商。这次的『上消化道出血』可能是 B 药引起的，算是他们的『疑似药物不良反应』。」「疑似不良反应」（suspectedadverse reaction）指的是，与药物可能存在合理因果性（reasonable possibility）的任何不良事件。「『疑似不良反应』？是不是和药物说明书里的『不良反应』差不多？」老主治点头：「不良事件与不良反应的区别，就在于是否与药物存在因果性，前者不判断因果性，后者至少存在合理的因果性。」从「不良事件」到「不良反应」小住院起身走到电脑边，准备报告不良事件。突然又转头：「那为什么是 B 药导致了『上消化道出血』呢？」老主治莞尔：「你说得一点都没错。毕竟这名患者肝硬化，『上消化道出血』本来就是常见的并发症——何况他还同时接受了药物 G、O，是不是？所以，我们这不是叫它『疑似』嘛！」小住院踌躇了几秒，下定决心般走回原来的位子：「可是，药物说明书里的『不良反应』究竟是怎么出来的呢？毕竟我们收集的都是因果关系不确切的『不良事件』。」「你能想到什么方法吗？」老主治起身来到咖啡机前，每天午后一杯 double shot 是他的习惯。「统计学？我们可以比较临床研究中用药组与非用药组之间不良事件的发生率。」小住院才思敏捷。「对，统计学是一种方法。」老主治从桌上取了支小勺，伸进杯里缓缓打着圈，「不过有几个问题：一，对于一种临床研究设计，收集了各式各样的不良事件，你如何保证每一类不良事件比较的统计效力（power）？二，罕见的不良事件，未必能够在临床研究当中观察到——统计学的『rule of three』你在医学院应该学过。三，上市后临床实际应用时发现的不良事件，不一定找得到各种混杂因素控制良好的人群对比。」「机制呢？这个应该可靠吧？」小住院自信满满。「没错，机制也是一种方法。」老主治啜了一口咖啡，重新回到小住院身边。「仍然有两个问题：一，微观情况下观察到的生物通路，一定会导致宏观层面的改变吗？二，宏观层面出现的改变，一定能够找到微观通路吗？我们现在对人体的了解还太少，观察的技术还太弱——机制解释远未达到『一劳永逸』的地步。」「唔……」小住院的眉毛都快扭成一团了。「哈哈哈哈……确实，不良反应的因果性评估（causality assessment of ADR）是个相当有争议的问题。」老主治将咖啡杯留在桌上，拣了支马克笔，站到白板前。Bradford Hill 标准「1965 年，英国流行病学家 Bradford Hill 提出了一套标准，用来判断某事件与其可能结果的因果联系，对必要的证据提出了一些要求。别看它老，至今依然是不少企业机构进行不良反应因果性评估的重要标准。」老主治开始在白板上信笔涂鸦，「整套标准由 9 项组成。」强度（strength）：两者之间的相关性强度。一致性（或可重复性，consistency or reproducibility）：不同采样条件下，不同地方、不同人可能结果的一致性。特异性（specificity）：可能结果发生部位及表现疾病的特异性。时序性（temporality）：两者之间的时序性（含预期延迟）。生物梯度（biological gradient）：更显著的可能原因暴露，是否引起更显著的可能结果。合理性（plausibility）：两者之间的合理机制。连贯性（coherence）：可能结果与流行病学、实验室检查之间的连贯性。试验证实（experiment）：偶尔的试验证据。类比性（analogy）：相似因素能否引起相似的结果。老主治放下手中的笔，重新坐下：「举个简单的例子：使用某种药物的患者，上市后出现了急性肝衰竭的病例，前前后后大概 20 例。由于暴露人群不清，两者之前的关联强度也说不清。但这 20 例基本分散在全球已上市的各个国家，人口学特征没有什么共同之处。这种药物适应症并非肝脏相关疾病，虽然多多少少有其他危险因素，不过总体还是比较特异的。把这 20 例病案都拎出来查一遍，可以确定肝衰竭都发生在用药之后，剂量越大，发生越快，进展越猛，实验室检查符合临床表现。可惜目前机制解释不清，动物试验无相关发现，市场上也无同类产品。怎么样，你觉得急性肝衰竭是不是该药物的不良反应呢？」本已松开的眉毛再次扭在一起，好半天小住院试探性地回答：「应该……是吧？」「那就算是吧！」老主治一拍桌子，吓坏了小住院，「现在该药物的生产厂商得在说明书里写明，『急性肝衰竭』是该药物的不良反应——换言之，患者用了他们的药，就可能发生急性肝衰竭。」小住院一时语塞。老主治接着说：「从这个例子，也可以注意到一些 Bradford Hill 标准的缺陷。首先就是各项指标的权重不确定，情况变化，权重变化，依赖评估者对各项证据质量的判断和掌握。其次就是经常遇到一项或几项证据缺乏，无法全面衡量两者的关系。最后，因为这个标准无法量化，整个因果性评估容易受到评估者的主观影响。」小住院一脸恍然大悟，犹豫着点了点头。「当然啦，这样的因果性判断往往劳师动众，需要收集大量高质量的证据，所以一般不会每遇到一类不良事件，便依样操作一次。意义重大、可能引起药物价值变动的不良事件，才可能利用 Bradford Hill 标准评估。」老主治低头发觉咖啡已凉，端起杯碟，难过地走出了办公室。写在最后评估研究、实践中收集到的「不良事件」，与特定药物的因果关系，其实是「药物安全」科学的核心内容之一。每时每刻，都有不良事件进入制药企业的药物安全数据库，都有讨论药物安全性的文献发表，都有政府监管机构发送药物安全相关的警告、征询，绝大多数药物无时无刻不头悬「安全性」这柄达摩克利斯之剑，唯恐捅出「反应停」、「万络」这样的大篓子，产品退市不说，还得承担巨大的赔付费用。因此他们必须谨慎应对药物安全问题，包括要不要把不良事件揽上身。事实上，药物说明书里「不良反应」一节，牵扯甚多：从动物研究，到临床研究；从上市前监测，到上市后监管；从不良事件收集，到不良反应分析——任何环节的纰漏，都可能影响「不良反应」部分的撰写。简单地将「不良反应：尚不明确」毫无依据地归咎于「没做试验」，固然是某种「政治正确」，或某种所谓「科学正确」的论调，却忽略了我国药物安全发展落后的现状。部分国内制药企业，研究时不良事件收集走过场，研究安全性数据造假，上市后不管不问，更别提根据证据制定药物安全性档案。看上去许多中成药的「不良反应」是「尚不明确」，其实许多化学药物的「不良反应」虽然不是「尚不明确」，但和前者没有区别，直接抄用模板，多年不变，哪怕出了问题。制药企业的态度，研究者的习惯，监管部门的作用，处方者的意识，以及患者的观念——一连串罔顾药物安全性问题的现实，才是「尚不明确」四字折射出最令人胆寒的问题。 当春乃发生的乃和发生分别是什么意思 文字注释：好雨：指春雨，适时下雨。奈：就是。发生：促进植物生长和发芽。潜水：悄悄地，安静地。保湿剂：雨水滋养植物。野径：田野之间的路径。全部：全部，全部。河船：河上的渔船。独立性：仅此而已。肖：清晨。红色潮湿的地方：指有红色花朵和雨的地方。红色：红色花朵。花重（zhòng）：花被雨弄得很重。知道：知道。金冠市：原址位于今天的成都市南部，也称为金城。此处命名了三国蜀汉管理织锦的官员。后人被称为成都的别称。所以。全文翻译好雨似乎能使人们了解到季节的变化，就像春天来临时，一切都变了。细雨在春风拂面的夜晚悄悄地降临，它无声地默默滋润着一切。田野里的步道和天空中的乌云是如此之暗，只有河船上的灯光才明亮。当明天黎明看到潮湿的花朵时，整个成都显得沉重，而红花一定会更加迷人。 高等数学中，dy 的「d」是什么意思？ 主题似乎没有仔细阅读这本书。in实际上是微分的简写，表示微分运算符，也可以将其理解为这样的运算符。微分算子是对后代数表达式的运算，并且表示在任意小的范围内的变化量。========================我不希望这个答案比认真写的文章还多：)