[快訊] 羅乾鳴醫師團隊,關於治療前血清介白素-10 濃度預測食道癌存活之研究,獲 Annals of Surgical Oncology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

食道癌是全世界最致命的癌症之一,五年存活率只有兩成左右,臨床上需要更好的生物標記來預測預後、協助決定治療方向。

 

介白素-10(interleukin-10, IL-10)是一種會抑制發炎反應的細胞激素,但體內濃度過高時,反而可能幫助腫瘤躲過免疫系統的攻擊。過去已有研究發現,多種癌症病人的血清 IL-10 偏高與較差的存活有關,但在接受根治性同步化放療的食道鱗狀細胞癌病人身上,相關證據仍然有限。

 

羅乾鳴醫師團隊回溯分析單一醫學中心 2020 年 10 月至 2023 年 12 月間,接受根治性同步化學放射治療的 112 位食道鱗狀細胞癌病人,在治療開始前抽血測量血清 IL-10 濃度。

 

研究以 8 pg/mL 為切點,把病人分成低 IL-10 組(46 人)與高 IL-10 組(66 人),兩組在年齡、喝酒、嚼檳榔、抽菸、腫瘤分期、分化程度與位置等基本特性上都沒有差異。接著以 Kaplan-Meier 方法比較整體存活與無惡化存活,並以多變項 Cox 迴歸找出獨立的預後因子。

 

結果顯示,低 IL-10 組的 1 年與 3 年整體存活率分別為 85% 與 50%,高 IL-10 組則只有 56% 與 33%。校正臨床分期後,高 IL-10 仍是整體存活較差的獨立因子,死亡風險約為低 IL-10 組的兩倍(風險比 1.99,95% 信賴區間 1.17 至 3.37),對無惡化存活也有同樣的影響。

 

此外,高 IL-10 的病人在同步化放療後達到完全緩解的機會也比較低(勝算比 2.77),兩組的存活曲線在治療第一年就明顯分開,並一直維持下去。

 

研究結論表示,治療前血清 IL-10 偏高與食道鱗狀細胞癌病人較差的存活有關,而且在校正臨床分期後仍是獨立的預後因子。只要抽血就能測得的 IL-10,有機會成為協助風險分層的生物標記,也可能為免疫調節相關的治療策略提供方向。

 

 

恭喜羅醫師!

 

單變項的 p 值沒有小於 0.05,也可以放進多變項分析嗎?來看看講師的建議。

 

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[快訊] 江杰穎博士團隊,關於自由重量跳躍深蹲之負荷-速度曲線與肌電活化研究,獲 Biology of Sport 刊登!

 

 

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文章介紹

 

跳躍深蹲(jump squat)是常用來提升下肢爆發力的彈震式訓練,傳統上多以體重或最大肌力(1RM)的百分比來決定負重,卻無法反映每天狀態的起伏。以速度為基礎的訓練(velocity-based training)則是即時量測槓鈴速度,建立「負荷-速度曲線」(load-velocity profile, LVP)來調整負荷。不過過去的研究多在史密斯機上進行,自由重量的跳躍深蹲該用哪一種曲線模型最準確、不同負荷下肌肉又是怎麼被徵召的,仍不清楚。

 

江杰穎博士團隊招募 15 位有半年以上重量訓練經驗的男性,先測量半蹲的最大肌力(1RM),再請他們以 20% 到 80% 1RM、每次增加 10% 的七種負荷,完成自由重量跳躍深蹲。

 

研究以線性位移感測器記錄峰值與平均速度、峰值與平均功率及向心期時間,同時以表面肌電圖量測股外側肌與股內側肌的活化程度,並比較「群體 vs. 個人化」以及「線性 vs. 二次多項式」的負荷-速度曲線模型。

 

結果顯示,個人化的線性負荷-速度曲線最準確(R² = 0.98 至 0.99),明顯優於群體模型(R² = 0.76 至 0.90),多項式模型則沒有比線性模型更好。機械功率在 20% 至 30% 1RM 的輕負荷時最高,股外側肌的峰值與平均肌電活化也都在 30% 1RM 達到最高,之後隨著負荷增加而下降。

 

江博士團隊建議,教練與運動員安排自由重量跳躍深蹲時,應該為每位選手建立個人化的負荷-速度曲線來決定負荷;若訓練目標是爆發力,約 20% 至 30% 1RM 的負荷就能誘發很高的機械功率與股外側肌活化。

 

 

恭喜江博士!

 

數據不是常態分布,還能用有母數的統計方法嗎?來看看講師的建議。

 

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發表於 共享榮耀, 20200215第二十九梯次課程記錄 | 已標籤 , , , , , | [快訊] 江杰穎博士團隊,關於自由重量跳躍深蹲之負荷-速度曲線與肌電活化研究,獲 Biology of Sport 刊登! 已關閉迴響。

[快訊] 張耕閤醫師團隊,關於成人深頸部感染十八年來菌種變化與治療結果之研究,獲 Microorganisms 刊登!

 

 

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文章介紹

 

深頸部感染是頸部深層筋膜間隙的急性感染,一旦處理不夠及時,可能壓迫呼吸道,或往下蔓延到縱隔腔,是有致命風險的疾病。成人病人常合併糖尿病、腎臟病或免疫相關疾病,病情輕重與預後的差異也比兒童大。

 

由於多數病人必須先給經驗性抗生素,掌握致病菌隨時間的變化,才能讓用藥打得準。然而過去的研究多半是十幾年前的單一中心資料、觀察期間不長,也很少分析菌種的長期趨勢,已經不一定能反映現在的細菌生態。

 

繼兒童深頸部感染的研究之後,張耕閤醫師團隊再使用長庚研究資料庫(CGRD),回溯 2006 至 2023 年間因深頸部感染住院、18 歲以上的成人病人,共 12,063 例,並以 2006 至 2014 年(5,512 例)與 2015 至 2023 年(6,551 例)兩個九年期間互相比較。

 

分析內容包括人口學特徵、共病、治療方式、疾病嚴重度與細菌培養結果。細菌以「屬」與「種」兩個層級分別分析,並以多變項邏輯迴歸找出與 3 個月死亡率相關的因子。

 

結果顯示,只用抗生素治療(含或不含膿瘍抽吸)的比例由 77.3% 上升到 83.2%,需要手術的比例由 22.7% 降到 16.9%;下行性壞死性縱隔腔炎由 2.7% 大幅降到 0.7%,院內死亡率由 7.7% 降到 6.4%,平均住院天數也由 12.6 天縮短為 10.9 天。校正其他因素之後,後期病人的 3 個月死亡風險仍明顯較低(校正後勝算比 0.71);男性、年紀較大、慢性腎臟病與縱隔腔侵犯則與較高的死亡風險相關,手術引流則有明顯的保護作用(校正後勝算比 0.32)。

 

菌種方面,多菌感染的比例由 45.3% 增加到 53.7%。在需氧與兼性厭氧菌中,鏈球菌屬始終最多,葡萄球菌屬則超越克雷伯氏菌屬成為第二名,咽峽炎鏈球菌群(Streptococcus anginosus group)逐漸成為重要的致病菌;厭氧菌則由普雷沃菌屬(Prevotella)取代消化鏈球菌屬(Peptostreptococcus)成為最常見的菌屬,Peptostreptococcus micros(Parvimonas micra)與 Prevotella buccae 也愈來愈常見。

 

張醫師團隊認為,十八年來台灣成人深頸部感染的治療結果明顯進步,縱隔腔炎與院內死亡都大幅減少;但同時多菌感染增加,咽峽炎鏈球菌群與厭氧菌的重要性提高,經驗性抗生素應同時涵蓋需氧菌與厭氧菌。入院時發炎指數偏高、白蛋白偏低或腎功能不佳的病人,也需要特別加強處置。

 

 

恭喜張醫師!

 

把不同時期的病人放在一起比較,統計上要怎麼設定才能跑?一起來看看講師怎麼說。

 

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發表於 共享榮耀, 20160409_第十一梯次課程記錄 | 已標籤 , , , , , , , , | [快訊] 張耕閤醫師團隊,關於成人深頸部感染十八年來菌種變化與治療結果之研究,獲 Microorganisms 刊登! 已關閉迴響。

[快訊] 朱紹中醫師團隊,關於以機器學習分流急性胸痛病人、改善急診壅塞之研究,獲 JMIR Medical Informatics 刊登!

 

 

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文章介紹

 

急性胸痛是急診最常見的主訴之一,約占所有急診就診的 8%,但其中真正診斷為急性冠心症(ACS)的病人不到一成。為了安全排除 ACS,臨床上常需要重複抽血檢驗高敏感度心肌旋轉蛋白 T(hs-TnT)並延長觀察,讓病人在急診的停留時間拉長,這也是急診壅塞的重要原因之一。朱紹中醫師團隊希望開發一套具備醫學可解釋性的 AI 模型,只憑第一次的 hs-TnT 檢驗結果,就能協助醫師準確找出 ACS 病人,並可靠地辨識出低風險病人。

 

研究團隊回溯分析成大醫院急診 2016 年至 2022 年間、檢傷第二級的成人急性胸痛就診資料,共 17,935 人次,分為 ACS 病人(GA)、非 ACS 但需要急性處置或住院的病人(GB1),以及短暫觀察後即可出院的低風險病人(GB2)三類。模型以年齡、性別、6 項生命徵象、4 項血液檢驗與 12 項病史共 24 個變項建立人工神經網路(ANN),以 2016 至 2020 年的資料訓練、2021 至 2022 年的資料測試,並以 SHAP 分析找出影響預測的關鍵變項。

 

結果顯示,ANN 模型在測試資料中辨識 GA、GB1、GB2 的 AUROC 分別達到 0.942、0.824 與 0.893,表現都優於邏輯迴歸模型。整合三個子模型的多分類器 ANN-S3,辨識 ACS 的敏感度為 0.941,辨識低風險病人的陽性預測值與敏感度則分別為 0.911 與 0.837。SHAP 分析顯示,hs-TnT、冠狀動脈疾病病史、年齡與性別是最具影響力的變項,與臨床經驗相符。回溯比對也發現,實際上接受連續抽血追蹤的低風險病人中,約有八成(1,483/1,840)被模型判定為低風險,可能適合改用單次檢驗的策略。

 

朱醫師團隊認為,以 ANN 為基礎的分類模型可以協助急診醫師進行急性胸痛的風險分層與處置決策,有潛力縮短停留時間、緩解急診壅塞。不過,即使是提高敏感度的版本,敏感度仍未達單獨排除 ACS 所需的 0.99 以上,因此這套系統應定位為輔助醫師判斷的決策支援工具,而不是獨立的排除工具,實際成效仍需要前瞻性研究來驗證。

 

 

恭喜朱醫師!

 

用比較高階的統計方法處理數據,就能投到高分期刊嗎?一起來看看講師怎麼說。

 

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發表於 共享榮耀, 20151128_第九梯次課程記錄 | 已標籤 , , , , , , , , | [快訊] 朱紹中醫師團隊,關於以機器學習分流急性胸痛病人、改善急診壅塞之研究,獲 JMIR Medical Informatics 刊登! 已關閉迴響。

[快訊] 呂孟穎醫師團隊,關於有無心房顫動之缺血性中風嚴重度與預後因子研究,獲 Journal of the Formosan Medical Association 刊登!

 

 

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文章介紹

 

心房顫動是缺血性中風的重要危險因子,合併心房顫動的病人,中風往往比較嚴重、功能恢復也比較差。不過,沒有心房顫動的缺血性中風,其實包含大動脈粥狀硬化、小血管阻塞等不同的致病機轉,兩群病人影響中風嚴重度與預後的因素可能並不相同,過去卻很少分開來探討。

 

呂醫師與其團隊使用台東馬偕紀念醫院前瞻性的院內中風登錄資料,收入 2014 年 12 月至 2020 年 12 月間、發病 7 天內入院的首次急性缺血性中風病人,依有無心房顫動分組,以入院時的 NIH 中風量表(NIHSS)代表中風嚴重度、3 個月後的改良式 Rankin 量表(mRS)代表功能預後,再以多變項一般線性模型,分析人口學、生活型態與共病等因素的影響。

 

本研究共收入 1,256 位病人,其中 955 位沒有心房顫動、301 位合併心房顫動。合併心房顫動的病人年紀較大(年齡中位數 76 歲 vs. 68 歲),入院 NIHSS(中位數 9 分 vs. 5 分)與 3 個月 mRS(中位數 3 分 vs. 2 分)也都比較差。

 

呂孟穎醫師團隊研究發現,影響中風嚴重度的因素在兩組並不相同。沒有心房顫動的病人中,75 歲以上、嚼食檳榔與缺乏規律運動,都與入院時中風較嚴重有關;合併心房顫動的病人中,缺乏規律運動同樣與中風較嚴重有關,肥胖與中風前已使用抗凝血劑則與中風較輕微有關。進一步校正入院 NIHSS 之後,第二型糖尿病是兩組都與 3 個月功能預後較差獨立相關的因子,75 歲以上與缺乏規律運動則只在沒有心房顫動的病人中仍有影響。

 

總體而言,影響首次缺血性中風初始嚴重度與 3 個月功能預後的因素,會因為有無心房顫動而不同。作者認為,依心房顫動狀態分開評估預後,有助於擬定個人化的次級預防與中風後照護策略。

 

 

恭喜呂醫師!

 

跑出統計結果之後,論文裡該寫成「相關因子」還是「風險因子」?一起來看看講師怎麼說。

 

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[快訊] 吳靖農醫師團隊,關於鼻咽癌放療期間發炎指標變化軌跡與預後之研究,獲 Clinical and Experimental Otorhinolaryngology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

鼻咽癌在台灣與東南亞相當常見,治療以高精準度的放射治療為核心,局部晚期的病人多半還會合併化學治療。不過,臨床上判斷預後仍主要依賴 AJCC 的 TNM 分期,同一期別的病人在標準治療後,結果卻常常差異很大,因此需要更多簡單、容易取得的預後指標。

 

從一般血液常規就能算出的發炎指標,例如嗜中性白血球與淋巴球比值(NLR)、血小板與淋巴球比值(PLR),以及結合血小板、嗜中性白血球與淋巴球的全身免疫發炎指數(systemic immune-inflammation index, SII),近年被認為與多種癌症的存活有關。但過去研究大多只看治療前的單一時間點,這些指標在放射治療期間如何變化、變化的軌跡又能不能預測預後,仍缺乏證據。

 

吳靖農醫師團隊使用長庚醫療體系的多院區研究資料庫,回溯分析 2007 年 1 月至 2021 年 5 月間、沒有遠端轉移並接受根治性放射治療的 1,867 位鼻咽癌病人,取診斷時、放射治療第 4 週與放射治療結束時(約第 7 週)三個時間點的血液檢查,計算 NLR、PLR、SII 等五項發炎指標。

 

分析上以群體軌跡模型(group-based trajectory modeling, GBTM)找出不同的指標變化軌跡,再以 Cox 迴歸與邏輯迴歸,分析軌跡與整體存活、治療後腫瘤殘存(disease persistence)及復發之間的關聯,並以中介分析估計腫瘤殘存在其中所扮演的角色。這群病人的追蹤時間中位數為 59.7 個月。

 

結果顯示,NLR、PLR 與 SII 都可以分成兩種軌跡:約 96% 至 97% 的病人屬於放療期間緩慢上升的「低發炎」軌跡,另有 3% 至 4% 的病人從診斷到放療結束持續大幅攀升,屬於「高發炎」軌跡。校正其他因素之後,只有高發炎的 SII 軌跡(占 3.4%)與較差的整體存活(校正後風險比 1.89,95% 信賴區間 1.24 至 2.87)以及較高的腫瘤殘存機會(校正後勝算比 2.09,95% 信賴區間 1.10 至 3.96)獨立相關;NLR 與 PLR 的軌跡則沒有顯著關聯,所有發炎軌跡也都與復發無關。

 

中介分析進一步顯示,高發炎 SII 軌跡對存活的不利影響之中,約有 14.7% 可以由治療後的腫瘤殘存來解釋。

 

吳醫師團隊認為,放射治療期間持續偏高的 SII,有助於辨識出一小群預後較差、需要更密切追蹤的鼻咽癌病人。不過,這是一項探索性的回溯研究,SII 與存活之間的機轉仍不清楚,臨床應用前還需要前瞻性研究加以驗證。

 

 

恭喜吳醫師!

 

單變項的 p 值小於 0.2 也可以放進多變項分析嗎?不是都要小於 0.05 才行嗎?來看看講師的建議。

 

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發表於 共享榮耀, 20170218_第十五梯次課程記錄 | 已標籤 , , , , , , | [快訊] 吳靖農醫師團隊,關於鼻咽癌放療期間發炎指標變化軌跡與預後之研究,獲 Clinical and Experimental Otorhinolaryngology 刊登! 已關閉迴響。