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(臺南市立安南醫院 – 委託中國醫藥大學興建經營 蔡宜蓁 督導)
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中風後憂鬱症(PSD),是缺血性中風後的一種嚴重心理疾病,若能早期檢測和診斷,對於及時治療和改善患者預後相當重要。本研究是利用實際數據來開發機器學習模型,以預測中風後憂鬱症。
陳柏成與許智維醫師團隊,收集 2001 年至 2019 年期間台灣多家醫療機構,從 61460 名缺血性中風患者中建立數據模型。團隊使用這些數據訓練機器學習模型,並通過中風後不同時間點(30、90、180 和 365 天),測試其特異性和敏感性來評估其性能。
研究結果顯示,機器學習模型有潛力作為預測中風後憂鬱症的工具,並識別出幾個與 PSD 相關的重要特徵,包括年齡較大、身高較高、中風後體重較低、中風後舒張壓較高、中風前無高血壓但中風後有高血壓(新發高血壓)、出現中風後的睡眠 / 清醒障礙、中風後的焦慮症狀、中風後的偏癱,以及中風期間較低的血尿素氮。
作者認為,機器學習模型在預測 PSD 有極大的潛力,也能提供臨床醫師及早檢測出高風險中風患者的憂鬱症,最佳化後續照護。這項研究除了對精神病學領域做出了貢獻,還展示了人工智慧在心理健康預測和管理中的應用。
恭喜陳醫師與許醫師!
前側椎間融合術(ALIF)是修正腰椎骨間融合術的一個理想選擇,因為它的操作範圍廣,可以進行植入物的摘除並容納大型骨間融合移植物。
然而,與其他方法相比,修正腰椎骨間融合手術並沒有顯著改善功能的結果。目前,關於修正腰椎骨間融合的預後因素尚未有明確的研究。石承民醫師團隊回顧某醫院在 2010 年 1 月至 2018 年 5 月間接受修正骨間融合手術的患者,調查前腰椎骨間融合術在修正腰椎骨間融合術的手術結果,和可能的預後因素。
團隊根據背痛和腿痛的 VAS 評分改善是否達到最小臨床重要差異(MCID),和 Macnab 標準來確定臨床結果,用融合率、術前和術後腰椎前彎度來評估放射學結果。另外也收集和分析可能影響臨床結果的手術相關因素,例如:BMI、椎間植入物移位、椎間植入物下陷、假性關節、以前的手術和融合節段數。
研究共納入和分析了 22 例接受 ALIF 進行修正骨間融合手術的患者。男性 9 例,女性 13 例,平均手術年齡 56 歲(26-78)。
有 11 名(50%)患者的背痛達到最小臨床重要差異(MCID),而有 14 名(64%)患者的腿痛達到 MCID。根據修訂的 Macnab 標準,本研究中 73% 的患者取得了成功的結果(優良或良好),疼痛和腰椎前彎度有顯著改善。術前融合節段 ≥2 被證明是背痛改善達到 MCID 的不良預後因素。
這項研究證實 ALIF 在修正腰椎骨間融合手術中,有顯著的臨床結果。然而,擁有兩個或更多的術前融合節段可能對背痛改善產生負面影響。
恭喜石醫師!
作者:匿名
感謝新思惟國際給我這個機會能分享論文發表的一些心得,並且能諒解我暫時不適合對這件事情太過高調的難言之隱,並非刻意對於這樣的分享吝嗇……
能將這篇文章投稿成功,有很大一部分要感謝當初在剛當住院醫師時,就決定來上新思惟論文系列課程的自己。上過的課程包含 CLIP(《臨床研究與發表工作坊》)和 MEPA(《醫學論文與寫作工作坊》),一開始只覺得可以投資自己看看,如果能在茫茫論文之海中有個令人安心的道路可以參考,相當吸引人,沒想到這樣的決定,對於我能好好完成這篇文章貢獻卓著!
既然決定匿名,那我就稍微寫詳細一點點了。當初前老闆給我這個題目的相關資料時,雖然除了論文的主題發想以外的資料,我都必須從頭自己收集,但當時前老闆擁有自己的實驗,也有幫前老闆經手過很多論文的助理學長姐能夠幫忙處理統計資料、諮詢期刊投稿的意見,在奧援與有經驗的前輩如此多的情況下,我對於論文撰寫前景是感到相當樂觀。
沒想到人算不如天算,就在這篇論文大略剛完成初稿時,前老闆的團隊因故在短短半年內被裁撤,並輪調許多助理與個管師,最後想當爾,前老闆就悻悻然的離職了。
作者:新光醫院 放射科 姜驊 醫師
相關文章:[快訊] 姜驊醫師團隊,關於 CT 導引肺結節定位針之併發症風險研究,獲 Diagnostics 刊登!
我算是新思惟的老學員了,大概在當 clerk 的時候曾上過《醫學論文與寫作工作坊》,但我是到住院醫師階段才寫出自己的第一篇 SCI 論文。還未成功發表的那段時間,說實在心中有點懷疑,是不是得要有老師提供收好的資料,才能成功發表。
但在這篇文章完成之後,我認為如果只是回溯性文章,IRB 其實不一定很難跑,而且資料可以一直回去收集,一切問題的根本,是有沒有學會論文架構的撰寫,以及統計軟體方法正不正確。
(婷編按:姜醫師首次參加新思惟是在 2019 年,當時於課後心得中分享了工作坊對於統計的學習大有幫助,統計不懂,研究零經驗,見習醫師參加也適合!因課程有效,今年也陸續上了《臨床研究與發表工作坊》及《統合分析工作坊》,很榮幸我們的課程有所幫助!)