[快訊] 吳靖農醫師團隊,關於紅血球體積偏大作為下咽癌患者併發續發性食道癌風險因子之研究,獲 Therapeutic Advances in Medical Oncology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

針對下咽癌(HPC)患者而言,若能在早期辨識出哪些人未來容易產生「異時性第二原發食道癌(MSPEC)」,對於調整追蹤計畫與提升存活率至關重要。雖然醫學界已知「平均紅血球容積(MCV)」是食道癌的生物標記,但關於下咽癌患者的 MCV 數值是否能預測之後發生的食道癌,過去尚未有深入探討。

 

這項研究的目的,即是為了評估 MCV 數值對於下咽癌患者發生食道癌的預測價值。研究團隊利用長庚研究數據庫,進行了一項橫跨 19 年(2001 年 1 月至 2019 年 12 月)的追蹤研究。

 

研究方法是從 2009 位下咽癌患者中,找出 114 位後來又確診食道癌的病人,並與 1895 位未患食道癌的病人進行對比。為了確保研究的準確性,團隊採用了傾向分數匹配法(Propensity Score-matched Analysis),以 1 比 3 的比例排除其他臨床特徵的干擾,最終針對 96 位食道癌患者與 288 位對照組成員進行分析。

 

研究結果顯示,MCV 數值的高低與罹患食道癌的風險呈現明顯的正相關。具體數據指出,當 MCV 介於 95 至 100fL 之間時,患者產生食道癌的勝算比(Odds Ratio)是正常人的 2.37 倍;若 MCV 達到 100fL 以上,風險更直接飆升至 4.84 倍(95 % 信賴區間為 2.62 – 8.95)。

 

這種關聯在年輕患者以及癌症分期較晚的族群中尤為顯著。從原始數據來看,MCV 小於 95fL 的患者,發生食道癌的比例僅約 2.9 %;但 MCV 大於等於 100fL 的患者,比例則大幅提高到 11.5 %。

 

研究結論指出,下咽癌患者在確診時若觀察到紅血球體積偏大(Macrocytosis),即代表其未來發生食道癌的風險顯著增加。這項發現強調了對這類高風險病患進行更密集、更嚴謹監控的必要性。

 

 

恭喜吳醫師!

 

ChatGPT vs Claude 哪個才是你寫論文的最佳搭檔?來看看講師的建議

 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

 

期刊介紹

 

Therapeutic Advances in Medical Oncology 創刊於 1983 年,2024 年的 impact factor 為 4.2,在 Oncology 領域為 Q2(89/328) 期刊。

 

 

吳靖農醫師與新思惟

 

 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

 

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[快訊] 翁騰崧藥師團隊,關於乳癌標靶新藥 T-DXd 在不同 HER2 表現程度下的療效與安全性之統合分析,獲 Journal of Chemotherapy 刊登!

 

 

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文章介紹

 

乳癌是全球最常見的癌症,其中約 20% 的病例涉及 HER2 過度表現。隨著新型藥物 Trastuzumab deruxtecan(T-DXd)的問世改善了臨床結果。翁騰崧藥師團隊想釐清新型藥物 Trastuzumab deruxtecan(T-DXd)在不同 HER2 表現程度下,其療效與安全性是否保持一致,以幫助臨床醫師精準選擇最適合的治療方案。

 

翁藥師團隊進行系統性回顧與統合分析,納入 4 項隨機對照試驗,共 2,555 位乳癌病人,比較 T-DXd 與醫師選擇的標準治療或化療。主要觀察指標包括癌症惡化前存活時間(PFS)與整體存活時間(OS),並同時分析肺部、心臟、血液及腸胃道等副作用發生情形。

 

整體結果顯示,使用 T-DXd 的病人,不論在 PFS 或 OS 上,都明顯優於對照治療,而且這樣的療效在 HER2 高表現與 HER2 低表現病人中皆一致成立。不過,在安全性方面,T-DXd 會增加間質性肺病、心臟收縮功能下降、貧血、噁心、嘔吐、食慾下降與掉髮等副作用的風險,但白血球低下與腹瀉的發生率與傳統治療相近。

 

翁藥師團隊認為,這項統合分析證實了 T-DXd 無論在 HER2 高表現或低表現的乳癌患者中,都能提供顯著的生存優勢。然而,由於肺部與心臟副作用風險,也不容忽視。臨床使用時必須加強追蹤與早期處理,才能在延長存活與用藥安全之間,做出最適合病人的治療決策。

 

 

恭喜翁藥師!

 

AI 都幫我生好搜尋式了,為什麼丟進 PubMed,還是一片茫然?」當你把 AI 生成的搜尋式丟進 PubMed,真正該看的第一件事,其實不是內容,而是數量本身在告訴你什麼。什麼時候該縮減、什麼時候該放寬?哪些狀況代表搜尋策略其實方向是對的,只是還需要調整?一起來看看講師怎麼拆解。

 

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不只是研究做得好,還要懂投稿背後的現實。

 

作者:科羅拉多大學 醫學院 感染科 邱家佑 醫師

相關文章:[快訊] 邱家佑醫師團隊,關於美國成人實體器官移植,病患麻疹、腮腺炎與德國麻疹的抗體與感染情形之研究,獲 Transplantation 刊登!

 

 

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這一篇的靈感,來自於 2024 年夏天我對於美國指引規定的疑問。依照現行建議,成人實質器官移植的病人並無法施打減毒活性疫苗(例如麻疹、腮腺炎與德國麻疹疫苗),主要是擔心活性疫苗可能造成免疫低下者感染。

 

然而,這個規定讓我產生了質疑,因為在美國、歐洲與日本,早已在特定限制條件下,允許兒童實質器官移植病人施打麻疹、腮腺炎與德國麻疹疫苗;此外,像是愛滋病患者或骨髓移植後的病人,在符合一定條件時,也同樣可以接種這類疫苗。因此,我開始思考,是否能檢視成人麻疹、腮腺炎與德國麻疹的免疫情況,以及是否真的有人在移植後發生相關感染。

 

 

需要克服的質疑是,為什麼不選最大的資料庫!

 

這一篇研究是使用 TriNetX 大數據,分析近 10 年來的實質器官移植病人。不過,其實以 TriNetX 來分析器官移植病人,並不是一個理想的方法,原因在於美國已有國家等級的資料庫:United Network for Organ Sharing/Organ Procurement and Transplantation Network(UNOS/OPTN)。因此,進行移植資料庫研究時,多數研究者都會使用 UNOS/OPTN。若選擇使用其他非主流資料庫進行分析,就必須能清楚回答:這個問題為什麼是 UNOS/OPTN 無法回答的。

 

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從 PGY 開始感受到的壓力與動機

 

作者:林口長庚醫院 楊紹宇 醫師

 

 

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在 clerk 階段時尚不明顯,但當我成為一名 PGY 後,逐漸發現身邊的同學與同事已開始投入論文寫作,讓我感受到不小的壓力,也意識到自己在統計方法與數據分析方面幾乎是一片空白。

 

AI 固然是個好工具(甚至是好老師),但也正因為問它任何事情都能得到答案,反而讓人更困惑該從何切入、如何真正將它派上用場。以上種種疑惑,大致就是我報名這次工作坊的動機。

 

 

從 Reviewer 視角重看論文結構

 

第一堂課由陳一銘醫師層層剖析論文的整體架構,從 Introduction 到 Discussion,該有什麼、不該有什麼,以及哪些地方可以導入 AI 語言模型的使用,目標是在喝完一杯咖啡的時限內完成文章布局。

 

其中,我覺得極具參考價值的是,老師始終從 Reviewer 的觀點出發。這項洞見不只存在於第一節課,而是後續每位老師也都以這個角度貫穿整天的課程。

 

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臨床資料很多,但「怎麼寫」是最迷惘的!

 

作者:三軍總醫院 松山分院 護理部 田伊伶 護理師

 

 

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在繁忙的臨床護理工作中,我們每天面對無數的病患與照護案例,這些珍貴的臨床資料往往蘊含著提升照護品質的關鍵線索。

 

然而,每當試圖將這些臨床發現轉化為學術論文時,我總是因寫作架構不清及統計方法生疏而卡關。即便手中已有初步整理的資料,卻常在下筆時感到迷惘:究竟該如何從紛亂的數據中,梳理出一條清晰的邏輯軸線?

 

此外,對於統計軟體操作的不熟悉,常常需要不斷向他人求助,也耗費許多時間與心力,甚至懷疑自己寫的文章是否會有期刊願意採用。

 

因此,我參加了本次《醫學論文與寫作工作坊》,期許能透過系統性的學習,解決我對研究架構的盲點,並真正掌握一套能應用於臨床小型研究的統計工具,將手上的資料轉化為具備實證影響力的文章。

 

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即使有幾篇文章,四大段落寫作教學依然非常受用!

 

作者:匿名

 

 

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本次參與的主題為《醫學論文與寫作工作坊》,目的在於學習研究方法與軟體應用。透過一整天的密集課程,分別從論文評析的結構化能力,以及 MedCalc 軟體使用方法的實務操作切入,協助學員建立完整且有邏輯的研究思考路徑。

 

課程規畫涵蓋研究方法的基本概念、統計分析的整體流程,包括段落架構、圖表規劃、期刊選擇、團隊合作的注意事項,以及統計軟體工具的實際操作步驟,系統性地介紹給學員。

 

 

軟體操作背後,更重要的是研究邏輯。

 

本次課程讓我對統計軟體使用的幾個關鍵觀念,有更清楚的理解。首先,在學習統計方法的過程中,是否真正理解分析背後的邏輯十分重要。軟體本身只是工具,若未先釐清研究問題、資料型態與分析目的,即使成功產出結果,也未必具有實際意義。

 

透過實際操作,講師帶領學員先檢視資料結構、確認變項屬性,再選擇合適的統計方法,而非直接套用既有指令或範例。此外,反覆比對輸出結果的過程,也幫助學員逐步熟悉操作介面。同時也提醒,各種統計軟體與分析方法皆有其限制,必須理解其適用情境,才能妥善應用。

 

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