作者：邱家佑 醫師（The University of Texas Health Science Center at Houston / The University of Texas MD Anderson Cancer Center）
相關文章：[快訊] 邱家佑醫師團隊，關於癌症患者同時感染 E 型肝炎之研究，獲 Transplantation and Cellular Therapy 刊登！
距離上一次發 paper 已經超過一年。停滯的原因，一方面是在準備內科專科考試；另一方面是離開住院醫師訓練的醫院，搬到德州做 fellowship，適應新的環境跟指導教授磨合展開新的計畫，而在一年之後終於產出第一篇，也是自己目前 impact factor（IF 5.6）最高的一篇。
正常人若感染到 E 型肝炎，可能會造成慢性肝病，甚至肝衰竭。不過，如果在癌症患者身上同時有了 E 型肝炎感染，整體狀況如何，目前資料不多，於是邱醫師用 MD Anderson Cancer Center 的十年資料，做了回溯性統計。
總共收入了 405 位測過 E 型肝炎的患者，作者群並將 HEV IgG 陽性與陰性患者做了比較，最後也找到了其中 2 位血中有 HEV RNA，其中一位接受過 CAR T 細胞治療，文中並詳細描述這兩位的狀況。
這篇文章的架構較為特別，推測一開始是遇到了一位 HEV RNA 陽性的患者，然後才逐漸擴大成這篇完整的回溯性研究。這樣的策略，很成功的把本來是一個個案報告的主題，藉由醫院的專業名氣，加上完整的大量病歷資料，變成一篇原創研究，也提供了更完整的背景資訊，是很好的策略。
恭喜邱醫師！
老人跌倒是個重大問題，可能導致失能甚至死亡。如果在住院期間跌倒，除了有法律責任需要釐清，也常造成護理人員的心理負擔與罪惡感。朱醫師與其團隊，認為或許藉由包括電子健康記錄與老人狀態評估等資訊，可以找出住院跌倒的危險因子，於是有此研究。
研究收入了 2018-2019 年大於 65 歲的住院患者，並以 21 個生理與臨床資訊去作評估，包括生命跡象、視覺、聽覺、藥物等等。1101 位患者資料，被分成訓練、測試、確認三組。用 6 種模型去跑之後，發現其中 5 種效果都不錯，XGBoost 的機器學習，整體準確率達 73.2%。
朱醫師的研究一直都圍繞著老人相關議題，臨床、資料庫研究都是如此，現在更延伸到機器學習領域。各種工具都用，核心就是老人醫學，是很棒的研究發展策略。
恭喜朱醫師！
多結節性甲狀腺腫，是甲狀腺內長了很多良性的腫塊，可能造成周邊的壓迫，也可能有日後產生癌症的可能，所以常使用甲狀腺全切除來治療。不過，即使是為了良性疾病而開刀，開下來的標本經過病理檢查後，有不少的比例會在事後發現其實合併有甲狀腺癌，這種我們稱作偶然發現的甲狀腺癌 ITC。陳醫師團隊對這群患者很有興趣，於是做了分析。
研究收入了 151 個甲狀腺功能正常，且因多結節性甲狀腺腫接受全甲狀腺切出的患者，發現其中 31.1% 的患者有 ITC，而 21.1% 的患者是 ITC 最常見的細胞類型 PTMC。發現 ITC 的患者年紀較輕，且年輕也是與 ITC 或 PTMC 相關的臨床因子。
對於臨床上好奇的細節作統計，了解原來因為良性疾病切下來的甲狀腺，可能會有三成偶然發現癌症，而且這群人比較年輕些，都是有意思的發現。這樣的發表，也為自己的甲狀腺手術專長，增添更多的履歷，生涯形象更為立體！
恭喜陳醫師！
對於急性呼吸窘迫症 ARDS 的患者，使用肺保護策略，對於患者的預後有很大的幫助。其中低潮氣容積的呼吸器設定，也是關鍵之一。不過在臨床上導入的比例仍低。作者認為，這可能與 ICU 照護醫師接受過多的資訊，但卻缺乏即時可視化有關，如果能夠用優秀的資訊視覺化方法，即時讓醫師一目了然，或許在臨床決策上，會更以資料為核心來驅動。
作者服務的醫院，剛好導入了微軟的 Power BI 系統，整合各種臨床資訊並作優秀的視覺化。究竟傳統照護方法，與導入資訊視覺化方法後，使用低潮氣容積呼吸器設定的比例，以及患者預後，是否都會比較好呢？
研究收入了十個月間，兩間 ICU 的患者，其中一間導入 Power BI，另一間則以傳統方式治療患者。兩間 ICU 的疾病嚴重程度類似，但使用 Power BI 的這組，導入低潮氣容積呼吸器設定的比例較高，且住院死亡率也較低。
作者認為，導入即時資訊視覺化系統，對於臨床醫師以資訊作決策的幫助很大，對患者的預後也有幫忙。
恭喜陳醫師！
當視網膜退化時，表面出現細微缺口，纖維化的增生從這邊透出，會逐漸在視網膜前方形成一層薄膜。這層薄膜可能變厚、收縮、並影響到視網膜的結構與黃斑部的視覺，手術則會針對薄膜與增厚部份去作移除。
不過，移除之後，視力恢復的程度因人而異，賴醫師團隊認為，我們從 OCT 可以看到視網膜各層的厚度，也就是視網膜前膜對結構的影響，這些不同結構受影響的程度，會不會與患者的視力預後有關。也就是說，到底是那些層變厚的患者，術後視力回復也比較有限？
研究收入了 33 位患者的 33 個眼睛，收集其術前 OCT 狀況，並與術後的視力恢復作統計分析，結果發現，一開始視網膜前膜與其下各層依附較緊的，GCL+IPL 層較厚，而 GCL+IPL 較厚者，術後視力預後也比較不好。
能用術前評估的資訊，去作術後視力恢復的預測，能有效增進術前與患者的溝通，並給予適當的期待，對於彼此的認知、手術的進行、術後的追蹤溝通，都很有幫助！
恭喜賴醫師！
