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。蔡醫師與張醫師團隊，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。
恭喜蔡醫師與張醫師！
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！
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！
膝蓋的退化性關節炎，或稱骨關節炎，是個常見的疾病，對患者的生活造成許多困擾。在各種治療中，龜鹿二仙膠也是一個被提出來的選項，廖醫師團隊有興趣想知道，以目前的研究來說，整體呈現的效益如何，於是有此分析。
經收入 8 篇研究並分析後，發現龜鹿二仙膠在整體治療功效上，比起對照組顯著較好，RR 為 1.20。不過如果用疼痛指數、Lequesne’ Index 或副作用來看，則與對照組沒有顯著差異。
對於臨床上可能有爭議的主題，做統合分析，為現有文獻做出總結，是很好的論文寫作方向，也能提供臨床讀者清楚的概觀。
恭喜廖醫師！
需要長期照護的患者，在醫院處理完急性問題後，會轉到長照中心繼續照顧。傳統的做法，就是出院回到長照中心，並簡要交班相關狀況。但近年來發現，如果在出院前能做更多的溝通，協助家屬、照顧者、長照中心更了解後續照護需求，並協助整合甚至解決可能困境，讓轉院達到無縫接軌的程度，可能對患者的預後更好，也可能減少醫療負擔。
王醫師團隊，想實際分析其效益，於是在 2016 年到 2018 年，分析了 49 位使用傳統標準轉院模式，以及 119 位無縫轉院模式的患者，並追蹤之後的預後以及相關醫療費用。結果發現，無縫轉院模式，的確有更低的直接醫療支出、較短的住院天數、較高的存活率、較少的非預期再住院。如果這樣的模式放大推廣到台灣的整體老年族群，可能每年會省下約新台幣 900 億左右的費用。
作者總結認為，整合型無縫轉院規劃，能增進長照品質，也降低臺灣醫療照護的費用負擔。
恭喜王醫師！
2022 年 2 月 13 日（日）9:00a – 4:40p
集思台大會議中心 台北捷運公館站旁
陳一銘醫師 / 吳爵宏醫師 / 蔡依橙醫師
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