疫情都沒病人了,要怎麼做研究?

 

作者:台北市立聯合醫院仁愛院區 中醫科 林舜穀 醫師

相關文章:[快訊] 林舜穀醫師團隊,關於 COVID-19 疫情對患者求診中醫行為變化之研究,獲 BMC Complementary Medicine and Therapies 刊登!

 

 

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沒病人怎麼做研究?

 

自從武漢肺炎爆發以來,全世界已經累積超過十萬篇相關的論文,但我想很多人都會有這樣的疑惑:

 

「我沒有看過武漢肺炎的病人,怎麼可能發表武漢肺炎的論文?」

「台灣的武漢肺炎病人那麼少又通通集中隔離,怎麼可能研究?」

「疫情期間病人大量減少,薪水都快沒有了,怎麼還有時間發論文?」

 

其實,像武漢肺炎這種大規模傳染的疾病,影響是非常巨大而深遠的,幾乎每一個人都會受到影響,包含:大眾運輸要強制戴上口罩、百貨公司人流大幅減少、大型慶典集會停止辦理等等。

 

醫療院所當然也不例外,大門進行嚴格的出入管制,甚至有許多院所將大部分的門封死,僅留下單一通道。臨床照顧也發生巨大的轉變,上至醫院層級的分倉分流,下至每個單位感控流程,都對醫療工作有巨大的影響。

 

這些改變會影響每一位醫護人員,即使沒有直接照顧武漢肺炎的患者,也逃不過這波巨大的轉變。而一旦有改變,可能就是流程再進化的機會,也有可能產生值得研究的題目。

 

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[快訊] 溫晨越醫師團隊,關於機器人輔助膀胱切除與迴腸造口術的導管置放技巧之致編者信,獲 Asian Journal of Surgery 刊登!

 

 

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文章介紹

 

膀胱若因癌症需要切除,用迴腸做個類似膀胱的構造,收集輸尿管下來的尿液,然後在腹壁上開口,是目前的主流重建方式。近來也逐漸改用侵入性更小的機器人輔助手術,但使用機器人輔助時,因為手感跟可控制範圍不同,在置放 J 導管時非常麻煩,且花時間。溫醫師與其團隊,研發了新的技術,可以解決這個問題,調整輸尿管並放好 J 導管。

 

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用問卷研究,見證疫情對美國住院醫師訓練的影響。

 

作者:邱家佑 醫師(Internal Medicine Resident, Department of Internal Medicine, Lincoln Medical Center, NY, USA)

相關文章:[快訊] 邱家佑醫師團隊,關於 COVID-19 期間的住院醫師遠距醫療訓練經驗之研究,獲 PLOS ONE 刊登!

 

 

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「Telemedicine Experience of NYC Internal Medicine Residents during COVID-19 pandemic」這篇文章的目的,是以問卷分析的方式,探討武漢肺炎之後,住院醫師對於遠距醫療(telemedicine)的臨床感想。

 

 

因應肺炎疫情,遠距醫療崛起。

 

在武漢肺炎爆發之後,美國很多醫院、診所都改用電話或視訊問診的方式提供醫療服務,這樣的遠距醫療使醫生能夠在疫情期間繼續服務病人,避免病患以及醫護人員染病。

 

目前已經有一些文章,在探討武漢肺炎期間、遠距醫療下,病患的滿意度、醫師的滿意度、疾病的控制程度等等。但是,沒有一篇文章在探討「住院醫師對於電話問診的滿意度」,比較傳統門診(面對面問診)和電話問診,會不會影響住院醫師的訓練以及未來的生涯規劃。

 

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[快訊] 李威成醫師團隊,關於上頷牽引術對長期矢狀面前後徑之影響的統合分析,獲 PLOS ONE 刊登!

 

 

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文章介紹

 

三級異常咬合(Skeletal Class III malocclusion)的治療,需要做上頷牽引,不過,究竟其長期效果如何,尚無定論。李醫師團隊,預計使用統合分析,回答這個問題。

 

經過收入 2020 年 9 月前的研究,並做統合後,發現上頷牽引治療,在短期內矯正上頷發育不全,效果不錯,而且結果不受年紀或性別影響。不過,隨著時間過去,在矢狀面前後徑的改變將逐漸消退。

 

作者群也提到,目前的研究中,受限於量測只用 SNA 角度,且研究異質性高,整體的實證效力仍有提升空間,建議回來如果設計大型長期的觀察研究,可以針對目前文獻缺乏的部分做規劃。

 

 

恭喜李醫師!

 

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[快訊] 張俊鴻醫師團隊,以血液 D-glutamate 濃度跑機器學習以診斷輕微認知受損與阿茲海默症之研究,獲 Journal of Psychopharmacology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

D-glutamate,由於與 N-methyl-D-aspartate receptor 的調控有關,被認為與認知功能老化有關。張俊鴻醫師團隊,預計使用周邊血液測得的 D-glutamate 濃度,去評估看看,能否將輕微認知受損,以及阿茲海默症患者,與正常健康人區分開來,並使用機器學習,去看看其預測能力。

 

研究收入了 31 位正常人作為對照組,21 位輕微認知受損(MCI)、133 位阿茲海默症患者(AD),收集其以 HPLC 獲得的血中 D-glutamate 濃度、CDR 量表、MMSE 量表,並以四種不同的機器學習演算法,去找出具有最強預測力的模型。

 

結果發現,MCI 與 AD 患者的確有較差的血中 D-glutamate 濃度。以機器學習的結果來說,naïve Bayes model 以及 random forest model 分別對 MCI 與 AD 診斷,效果最好。多變項分析發現,D-glutamate 濃度與 MMSE 總分有顯著相關。

 

作者群總結認為,周邊血液 D-glutamate 濃度與認知受損相關,也是個很好的偵測 MCI 與 AD 的標記,搭配機器學習,應能協助醫師在門診有效診斷 MCI 與 AD。

 

 

恭喜張醫師!

 

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[快訊] 曾秉濤醫師團隊,關於懼高症各種介入方式比較之統合分析,獲 Journal of Affective Disorders 刊登!

 

 

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文章介紹

 

近年來,有越來越多對懼高症的介入治療方式,每種都有各自聲稱的療效,但如果把這些治療都拿來比較,看看其效果、患者接受度,並嘗試找出首選治療,會怎麼樣呢?曾秉濤醫師團隊,就預計研究這個議題。

 

研究收入了共 17 篇隨機對照研究,946 位參與者,並用網路統合分析,比較這裡頭共 19 種不同的治療。

 

結果發現,有效的有:虛擬實境加心理治療、實際環境暴露加對立行為、虛擬實境加 20mg 皮質醇、虛擬實境加認知行為治療、實際環境暴露。其中最有效的是,虛擬實境加心理治療。

 

在各種治療中,唯一患者接受度比較不理想,顯著比對照組差的,是虛擬實境加認知行為治療。

 

總結既有研究,曾醫師團隊認為,虛擬實境配合心理治療,應該作為懼高症的第一線介入選項。

 

 

恭喜曾醫師!

 

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