[快訊] 蔡明劭醫師團隊,關於末期腎病變患者罹患深層頸部感染之菌種與預後研究,獲 The Laryngoscope 刊登!

 

 

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文章介紹

 

深層頸部感染是很麻煩的疾病,尤其如果侵入縱膈腔,預後往往不佳。蔡醫師團隊,對於腎病變患者罹患深層頸部感染的照護頗有感觸,預計針對這個主題做些探討。

 

研究回顧了長庚醫院從 2004 到 2015 年的深層頸部感染患者,並根據腎病變狀態分為末期腎病變、慢性腎病、無腎病三組。分析後發現,三組的感染菌種相當不同,末期腎病變的前三者為 MRSA、MSSA、KP,而且末期腎病變患者罹患深層頸部感染後,CRP 與白血球更高、住院天數較長、較常住進加護病房、有更多的縱膈腔併發症,以及更高的死亡率。

 

作者總結,末期腎病變患者的深層頸部感染真的特別嚴重,除了積極處理外,也要早期辨認出 MRSA,並使用適當的抗生素治療。

 

 

恭喜蔡醫師!

 

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[快訊] 許智維醫師團隊,使用機器學習預測血中鋰鹽濃度之研究,獲 Biomedicines 刊登!

 

 

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文章介紹

 

對於使用鋰鹽治療精神疾病的患者,由於目前沒有任何有效的方式可以預測血中鋰濃度狀況,患者必須定期抽血確認,以調整劑量。許醫師團隊思考,是否能以大量的臨床參數,做機器學習,去建立一個可以預測血中鋰濃度的模型,於是有此研究。

 

研究使用了 1505 個樣本建立模型,並以 204 個獨立樣本評估準確度。預測目標有二,第一個是濃度為 0.6-1.2 mmol/L 或 0.0-0.6 mmol/L 的二分法,第二個則是以其濃度值作連續值預測。

 

所建立的模型,預測二分法的準確率為 0.70-0.73,預測數值的準確率為 0.68-0.75。作者辨認出其中最重要的七個特徵後,以較少的特徵重新建模,仍有 0.67-0.74 的準確度。

 

作者認為,機器學習所建立的模型,或許能有助於臨床決策,並降低患者的抽血頻率。值得進一步研究開發。

 

機器學習最適合作的主題,就是預測。尤其在臨床上,藉由預測而能減少花費、增進資源利用或避免危險者,意義尤其重大。本篇文章所示範的,就是一個很適合做機器學習的主題。

 

 

恭喜許醫師!

 

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[快訊] 李宛珊醫師團隊,關於 MLPH 過度表現,與直腸癌患者較差預後相關性之研究,獲 Diagnostics 刊登!

 

 

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文章介紹

 

過去的研究,從美國 NCBI 資料庫中發現,MLPH 基因與直腸癌患者接受術前的化療放療合併治療效果不彰,有顯著關聯。李醫師團隊想在實際的患者上驗證,於是進一步在 172 個患者的直腸癌檢體中,檢測 MLPH,並與之後所做的術前放化療結果做比對。

 

結果發現,MLPH 的過度表現,的確與較低的疾病專一存活率、無轉移存活率有關,而且經過多變項分析後,其 hazard ratio 並不低(10.110 / 5.621)。

 

作者總結認為,在直腸癌患者,檢測 MLPH 是否過度表現,對於預測患者治療效果,並提供個人化治療調整,應有幫助。

 

 

恭喜李醫師!

 

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[快訊] 莊介森醫師團隊,關於 β2 腎上腺素受體藥物與巴金森氏症關聯之統合分析,獲 Medicina-Lithuania 刊登!

 

 

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文章介紹

 

β2 腎上腺素受體(β2AR)遍佈全身,與許多重要的生理功能有關。有部分研究指出,使用 β2 腎上腺素受體相關藥物,可能與罹患巴金森氏症的機會有關,一般認為,刺激 β2AR 的藥物會降低巴金森氏症機會,而阻斷 β2AR 的藥物如 propranolol,會升高巴金森氏症機會。莊醫師與其團隊,對這個議題很有興趣,想統合一下既有文獻,看看是否真有這樣的趨勢。

 

研究收入了八篇研究,統合後發現,刺激 β2AR 的藥物的確跟較低的巴金森氏症機率有關,RR = 0.859;而阻斷 β2AR 的藥物,則與較高的巴金森氏症機綠有關,RR = 1.49,其中 propranolol,RR 高達 2.82。

 

作者認為,雖然目前研究樣本數偏小,不過這樣的發現,值得後續進一步的研究,尤其這類藥物都是臨床上常會長期使用的。

 

 

恭喜莊醫師!

 

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問:周遭沒人能指導論文,如何找院外資源或導師,帶自己寫 paper?建議念研究所嗎?

 

 

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答:(蔡依橙)

 

 

沒人指導

 

首先呢,要給同學心理支持一下。「沒有能夠指導論文的老師」,在所有的醫學中心地區醫院,都是常態。就算老師有論文,人家也不一定想教你;就算想教你,方法也不見得對,效果往往很有限。所以不用難過,大家都是這樣的。

 

至於院外資源,我們就老實說吧,社會是現實的,要先想的是,「人家為什麼要教我?」以及「我能提供人家什麼技能交換?」除非遇到把教學當成自己的使命感,而且還沒燃燒殆盡的老師,否則期望其他醫院的人能幫忙自己,我自己看過的成功案例非常之少。

 

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