[快訊] 賴怡君醫師團隊,關於 PD-L1 表現與肺癌預後之研究,獲 OncoTargets and Therapy 刊登!

 

 

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文章介紹

 

在非小細胞肺癌 NSCLC 的治療上,近年的重大進展,就是人們發現了 EGFR 突變,並開始使用 EGFR-TKI 加以治療,並取得相當好的成績。但進一步來說,在 EGFR 突變並使用 EGFR-TKI 治療的患者中,有沒有其他的因素,可能會導致預後有所不同呢?

 

賴醫師團隊,鎖定了 PD-L1 的表現量,想看看不同的次族群,其預後是否有所不同。

 

研究收入了轉移性 NSCLC,並有 EGFR 突變,以 EGFR-TKI 作為第一線治療的患者群共 114 人,並根據其 PD-L1 的表現量分為三組,分析其 progression-free survival。結果發現並沒有差異。

 

這是個蠻好的範例,當我們都是根據標準治療方法,提供患者最佳治療時,該如何做研究呢?分組比較,就是個不錯的策略。找到另一個 biomarker,分組,看看組間有沒有差異。或者,看看年紀、性別、血壓、體重不同時,預後是否有所不同,都是可以考慮的方向。

 

 

恭喜賴醫師!

 

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[快訊] 張俊鴻醫師團隊,關於診斷阿茲海默症的新指標與機器學習之系統性回顧,獲 International Journal of Molecular Sciences 刊登!

 

 

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文章介紹

 

阿茲海默症是個複雜且嚴重的神經退化疾病,不過目前在診斷上,並沒有快速、簡單、有效的方法。

 

目前的診斷標準,是根據認知測驗、腦部影像、CSF 分析綜合而成,這些檢查合起來,價格不低,且具侵入性。於是,最近幾年,有許多的研究,嘗試使用新的生物指標,或者機器學習,來提高診斷的速度,並降低門檻。

 

張俊鴻醫師與其團隊,預計針對這個主題回顧既有文獻,看看目前的現況,並指出比較具有潛力的領域。

 

經過完整的評估,把各種新的生物指標和正在嘗試的機器學習研究分析過後,作者團隊認為,使用多參數的機器學習,配合新的生物指標,的確有可能會增加診斷阿茲海默症的準確度,未來,隨著快速且平價的生物指標 HPLC 普及,加上機器學習後,應該能讓門診醫師快速的診斷患者是否罹患阿茲海默症。

 

對一個正在快速發展的領域,做現況的整理與歸納,並指出可能的研究方向以及未來,是很不錯的研究主題。這類的回顧,如果又剛好遇到相關的數值能夠合併分析,甚至可以變成一篇統合分析,即使不行,也是篇值得刊登的系統性回顧。

 

這類文章,很吃搜尋能力,以及在既有文獻中看出脈絡的能力。需要很好的臨床感、洞見、以及對業內文獻的熟悉。

 

 

恭喜張醫師!

 

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[快訊] 馬瑄孝醫師團隊,使用 parecoxib 有效降低雙側膝關節置換後的嗎啡類藥物使用量之研究,獲 Scientific Reports 刊登!

 

 

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文章介紹

 

對於需要同時接受雙側膝關節置換的患者,因為手術範圍大,需要較為強效的疼痛控制,通常都會用上大量的嗎啡類藥物。不過,嗎啡類藥物本身有許多副作用,如果能找到新的方法,顯著降低嗎啡類藥物使用量,但依然達到類似的止痛效果,應該會很不錯。

 

馬醫師與其團隊,因此發展了一個以靜脈注射止痛藥 parecoxib 為基礎的止痛流程,以取代初期的嗎啡止痛,但保留之後萬一疼痛受不了時,依然能以自控裝置給予低量嗎啡類藥物的選項,想看看這樣的方式,能不能減低嗎啡類藥物使用,並減少相關副作用。

 

研究收入了 54 位患者,接受同時雙側膝關節置換術,以隨機分派方式,歸入 opioid-sparing 或 opioid-based 組,並追蹤後續的疼痛指數,總嗎啡類藥物劑量,以及相關副作用。

 

結果發現,opioid-sparing 組,總嗎啡劑量下降了 85%,疼痛指數差異,雖然沒有達到臨床差異等級,但在術後一天與三天,統計上都顯著較低,相關的副作用也較少。蠻推薦給有雙側膝蓋手術需求的患者與醫療團隊,參考使用。

 

 

恭喜馬醫師!

 

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[快訊] 黃暉凱醫師團隊,關於 COVID-19 患者,BMI 與死亡率成 J 型關聯的統合分析,以致編者信形式,獲 Diabetes, Obesity & Metabolism 刊登!

 

 

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文章介紹

 

在 COVID-19 疫情肆虐後,臨床工作者很快地發現,同樣染病的患者,BMI 過高的人,死亡率似乎偏高,隨後的許多臨床研究,也證明了這件事。

 

不過,BMI 偏低的人呢?死亡率會升高嗎?還是更低?如果想找出死亡率最低的 BMI 族群,其數值落在哪裡呢?這是黃暉凱醫師與其團隊,想要知道的。

 

篩選了 7443 篇文章後,發現 4455 篇有重複族群,2393 篇無關,567 篇研究沒有需要的體重與死亡率資訊,最後鎖定 28 篇共 112682 患者,進入劑量反應統合分析。使用非線性模式分析後,發現死亡率與 BMI 呈現 J 型關係,也就是體重過高會增加死亡率,但其實體重過輕也會,而死亡率的最低點,出現在 BMI 約 27 左右。也就是 BMI 25-30 的所謂過重區間。(過重的朋友們,不用忙著減肥啦!哈哈!)

 

這個發現,與過去對 BMI 與全原因總死亡率的分析類似,BMI 25-30 傳統所謂的過重區間,也是全原因總死亡率最低的一群

 

當全世界大量發表 COVID-19 的臨床經驗與研究時,迅速想到一個切入點,並作統計整合,提出洞見,是很不錯的研究策略。為了搶快發表,也避免夜長夢多,使用致編者信形式投稿,也是相當不錯的決定。

 

這是因為致編者信一般屬於 editorial materials,並不列入 JCR impact factor 計算公式中,決策上也不需要走入完整審稿流程,主編自己看一看,最多找個人幫確認細節,就可以接受並刊出。

 

唯一的缺點,就是在升等認定時,很可能因為放在 letter to the editor,導致分數無法以 original article 方式計算。但學術上的影響力並不會有差異,一樣會出現在 PubMed 上,一樣看得到全文,一樣可以引用。

 

 

恭喜黃醫師!

 

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[快訊] 曾秉濤醫師團隊,關於吸入大麻對開車能力影響之致編者信,獲 JAMA 刊登!

 

 

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文章介紹

 

於 2020 年 12 月,在 JAMA 上,有篇由澳洲學者 Arkell 博士等人主持的研究,測試吸入大麻後的開車表現,並分析大麻內兩種主成分:CBD 與 THC 比例不同時的影響,發現 THC 比例高的,在 40 到 100 分鐘時,車道偏移顯著高於對照組,但 CBD 為主的並不會,而且在吸入大麻 240 到 300 分鐘時,不管是怎樣的成分,開車時的車道偏移表現都跟對照組無異。

 

曾秉濤醫師團隊,讀到這篇後,認為相關的結論可能會被過度延伸,所以寫了致編者信作補充,主要提到兩點。

 

首先,大麻對開車表現的影響,並不只有在車道偏移,還可能在於對視覺的影響。包括顏色辨認、記憶、眼壓等都需要考量。

 

第二,此研究專門針對大麻使用作討論,但實務上,大麻跟酒精經常混合使用,研究顯示,兩種都使用,即使都是低劑量,其對開車能力的綜合影響相當巨大,在後續解讀時,「低劑量大麻使用可能並不影響開車能力」或許會造成大眾錯誤的印象,並造成悲劇。

 

在致編者信中,關鍵文獻都有引用,也沒有直接針對原研究作批評,而是提供讀者後續解讀的幾個關鍵注意點,是很有意思的切入方式,對於雜誌社來說,也有避免過度解讀,惹上公關危機的效果,對雜誌社、研究原作者,跟曾醫師團隊,都有幫助,互惠三贏。

 

 

恭喜曾醫師!

 

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