[快訊] 林佳彥醫師團隊,關於帕金森氏症中嗅覺功能對認知、運動功能和生活品質影響之研究,獲 Frontiers in Aging Neuroscience 刊登!

 

 

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文章介紹

 

林佳彥醫師團隊想要探討帕金森氏症(PD)患者的嗅覺功能對臨床表現的影響。常見於 PD 患者的嗅覺功能問題可能會加劇病情,但不同嗅覺狀態下,患者的認知能力、疾病嚴重程度和生活品質的變化尚未被深入研究。

 

團隊追蹤 58 名參與者長達 3 年,參與者完成了中文版的賓夕法尼亞大學嗅覺辨識測試(UPSIT)、蒙特利爾認知評估(MoCA)、運動障礙學會修訂的統一帕金森氏症評分量表和 39 項帕金森氏症問卷(PDQ-39)等工具的隨訪評估。

 

根據初始分數,參與者被劃分為嗅覺損失組(UPSIT < 19)和非嗅覺損失組(UPSIT ≥ 19)。使用廣義估計方程式(generalized estimating equations)和重複測量相關性(repeated measures correlations),分析了嗅覺與臨床參數之間的相關性。

 

研究結果顯示,兩組間存在著不同的認知軌跡。在 MoCA 分數的嗅覺和時間交互作用上可以觀察到,嗅覺損失組的認知能力下降速度較快。嗅覺損失組的認知能力與嗅覺功能之間沒有長期相關性,但與年齡、疾病持續時間有相關;非嗅覺損失組的 UPSIT 分數隨時間下降,並且與運動功能有顯著相關。

 

這項研究證實嗅覺損失組的認知能力下降速度,與年齡和疾病持續時間相關,但與嗅覺功能無關。儘管認知能力與嗅覺之間沒有長期相關性,但這一群體的認知結果仍然不佳。非嗅覺損失組表現出嗅覺逐漸惡化,並且運動功能與 UPSIT 分數之間有顯著相關,這暗示了嗅覺結構和基底節區可能有病理性的積聚。

 

 

恭喜林醫師!

 

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在前輩的啟發之下,讓想法能夠化為實際的論文發表。

 

作者:新光吳火獅紀念醫院 骨科 熊偉 醫師

相關文章:[快訊] 熊偉醫師團隊,關於利用 MRI 評估頸椎後縱韌帶骨鈣化症的病變品質分數之研究,獲 The Spine Journal 刊登!

 

 

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在我的脊椎旅程上,我所懷抱的感激之情首先獻給我非常尊敬的導師張明超教授,現任於新北三重宏仁醫院院長。是他引領我踏入台北榮總骨科的大門,並在我選擇專精於脊椎領域之後,以無私且認真態度為我打下堅實的基礎。更重要的是,他更鼓勵我前往台灣各地,向許多卓越的骨科與神經外科大師學習。

 

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[快訊] 周睿信醫師團隊,關於機器學習模型預測醫學中心重症病人死亡率,優於嚴重性評分系統之研究,獲 Journal of the Chinese Medical Association 刊登!

 

 

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文章介紹

 

預測加護病房(ICU)的死亡率,對於治療重症病人的決策有很大的幫助。目前已有許多基於統計技術的評分系統被開發出來。周睿信醫師團隊開發了一個機器學習模型,用於預測病人在 ICU 入院的早期階段的死亡率。

 

研究使用了 2009 年到 2018 年間,所有入住台灣某三級醫療中心 ICU 的病人的數據。從電子病歷中獲得病人在 ICU 入院當天的共病、共用藥物、生命徵象和實驗室數據,建立了 random forest(RF)和 extreme gradient boosting(XGBoost)模型來預測 ICU 死亡率,並將其性能與傳統評分系統進行比較。

 

12377 位病人的數據分配到訓練組(n = 9901)和測試組(n = 2476)。病人的中位數年齡是 70.0 歲;9210(74.41%)位病人在 ICU 中接受了機械通氣。RF 和 XGBoost 模型的 ROC 曲線面積分別為 0.876 和 0.880,大於急性生理和慢性健康評估分數 0.738、連續器官衰竭評估分數 0.747,和簡化急性生理分數 0.743。ICU 入院時吸入氧的分數在所有模型中都是最重要的預測特徵。

 

周睿信醫師團隊的研究發現,XGBoost 模型最準確地預測了 ICU 死亡率,並優於傳統的評分系統。突顯了機器學習在預測亞洲人口 ICU 死亡率的實用性。

 

 

恭喜周醫師!

 

論文的標題要怎麼寫才能吸引審閱者的目光?來看看講師的建議:

 

 

 

 

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[快訊] 熊偉醫師團隊,關於利用 MRI 評估頸椎後縱韌帶骨鈣化症的病變品質分數之研究,獲 The Spine Journal 刊登!

 

 

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文章介紹

 

目前還沒有一種客觀的標準,透過磁共振影像(MRI)來判定頸椎後縱韌帶骨鈣化症(OPLL)的方法。熊偉醫師團隊想要開發一種以 MRI 為基礎的評分法,來判斷一個病變是否為頸椎 OPLL。

 

研究對象包括了 2011 年至 2020 年間,接受 OPLL 手術的 35 名病人(A 組)和接受頸椎間盤置換術,治療軟盤突出的 99 名病人(B 組)。所有在無對比劑 MRI 掃描上的 OPLL 病變都與相應的 CT 掃描相關。兩組的人口統計學特徵相似。

 

在 MRI 掃描中,團隊使用「病變品質分數(LQ 分數)」來評估頸椎的狀況看看是否有 OPLL。首先找出「信號強度」(SI)的區域,這個區域包括了病變的最暗處和腦脊液(CSF)的位置。然後將病變最暗處的 SI 與 CSF 的 SI 的比值,作為 LQ 分數。

 

接著採用 ROC 分析,評估 LQ 分數作為 OPLL 存在的預測因子的準確性。如果一個病變的 LQ 分數低於 0.46,就可以懷疑這個病變可能是 OPLL。這個結果的準確度很高,敏感性達到 100%。如果一個病變真的是 OPLL,這個方法一定可以檢測出來。

 

研究結果發現,以 MRI 為基礎的 LQ 分數,與以 CT 掃描為基礎的亨氏單位(HU)值之間有相關性。這表示可以用 MRI 的 LQ 分數來識別 OPLL,對於未來的醫學診斷有重要的意義。

 

 

恭喜熊醫師!

 

多變項有顯著的變數,需要再挑出來跑一次統計嗎?來看看講師的建議:

 

 

 

 

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[快訊] 李勝勛醫師團隊,研究發展性髖關節發育不良病患之新式軟骨損傷分類,獲 American Journal of Sports Medicine 刊登!

 

 

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文章介紹

 

李醫師團隊這次研究,特別針對患有「發展性髖關節發育不良」的病人,觀察他們在接受關節鏡檢查合併骨盆矯正手術時,關節內的病變情況。

 

過去對於這類研究不多,大多數都是針對股骨頭與髖臼之間發生撞擊症候群的病人。這次研究的目的就是要找出發展性髖關節發育不良病人,關節內的損傷型態有哪些,並根據觀察結果,提出一套新的分類系統。總共觀察了 46 例病人的髖關節,將關節內的軟骨和骨頭損傷分為 4 種類型:

 

第一類是軟骨唇接合處正常無損傷。第二類是關節軟骨膨脹,但沒有破裂。第三 A 類是軟骨和關節軟骨交界處有裂痕,但沒有延伸到韌帶部分。第三 B 類是裂痕延伸到韌帶處。最嚴重的第四類,則是髖臼的軟骨完全破損露出骨頭。

 

李醫師團隊追蹤這些病人術後 2 年的復原情況,發現根據這套新分類系統,病情越嚴重的病人,術後的髖關節功能評分就越低,疼痛和生活品質受影響也越大。結果顯示,軟骨和關節軟骨交界處如果已經破裂(第三 A 及第四類),與只是膨脹未破裂(第二類)的病人,術後的功能恢復有明顯差異。

 

總之,這項新的分類系統,能更精確描述發展性髖關節發育不良病人的關節內病變情形,提供醫師參考,也能預估病人術後的復原狀況。不過需額外注意的是,除了關節損傷程度之外,病人的年齡和有無接受過手術,也會影響術後復原的預後。

 

 

恭喜李醫師!

 

有個外科術式的結論雖好,但自己手上沒有對照組,該如何做比較並寫成論文?如果你是有不同的手術方法,當然你可以比較 A 術式跟 B 術式。那假設你是只有一種手術的方法,那一定要來看看,講師們怎麼解決!

 

 

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[快訊] 余品劭醫師團隊,關於氧化三甲胺影響第二型糖尿病患者的腎功能和整體死亡率之研究,獲 The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism 刊登!

 

 

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文章介紹

 

余醫師團隊的研究主要在探討第二型糖尿病(T2D)患者血液中的一種物質「氧化三甲胺(TMAO)」與腎臟疾病的關聯。T2D 是導致慢性腎病和終末期腎病(ESKD)的主要因素,但 TMAO 對此的影響目前仍不明確。

 

團隊募集了從 2016 年 10 月至 2020 年 6 月間,共 440 名 T2D 患者,每 3 個月監測一次,直到 2021 年 12 月,研究結果發現,血液中 TMAO 最高的患者,通常年紀較大、糖尿病病程較長、血尿素氮較高,腎功能也較差。

 

在大約 4 年的追蹤期間裡,有 26 名患者的血清肌酸酐加倍,或進展至需要透析的 ESKD。團隊發現血液中 TMAO 最高的患者,其血清肌酸酐加倍或進展至 ESKD 的風險增加 6.45 倍,腎功能快速下降的風險則增加 5.86 倍。此外,血液中 TMAO 逐步增加,也與整體死亡率有關。

 

因此,研究結果證實了血液中 TMAO 較高的 T2D 患者,他們的腎功能惡化和死亡的風險也比較高,代表 TMAO 可能是一種潛在的生物標記,用來預測 T2D 患者的腎功能進展和死亡風險。這項研究對於提早識別出高風險群體有所幫助,能及早對患者進行更密切的監控和治療。此外,TMAO 也可能成為未來開發新治療策略的目標,在改善糖尿病患者的生活品質和預後上具有重要意義。

 

 

恭喜余醫師!

 

近年來 AI 成為熱門議題,究竟 AI 能不能作為論文寫作的幫手,以及如何運用才能避免爭議,這些大家經常好奇的問題,由已經實際應用 AI 至寫作流程裡的陳一銘醫師,在課堂上為同學們解惑,並分享了許多要注意的細節,一起來看!

 

 

 

 

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