[快訊] 吳青陽醫師團隊,比較三種 CT 引導技術應用於肺部病灶定位之研究,獲 European Journal of Radiology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

為了提高對肺癌的檢測和治療效果,許多地區開始推動肺癌篩檢計劃,然而,高風險患者的肺癌陽性檢出率只有 1.1%,癌症相關的死亡率僅降低 20%。在進行肺癌篩檢的過程中,發現到越來越多的微小不確定性肺部病變,而且對這些可疑病灶的準確定位、組織收集變得困難,現今需要更有效的方法來確定這些病灶位置並進行治療。

 

吳青陽醫師團隊展開研究,收集 2019 年 9 月至 2021 年 8 月期間,共 418 位肺部病變的患者,並對電腦斷層掃描(CT)引導的肺部病灶定位技術:金屬線定位、染料紋身定位、ICG 染料定位,這三種方法進行比較,分析應對不同情況病灶時的適用性,以提高手術的成功率,減少併發症的風險。

 

研究結果顯示,金屬線定位較適合中央位置的病灶;染料紋身定位則適用於周邊位置的病灶;使用 ICG 染料定位的持久性最長。此外,相對於其他技術,金屬線定位存在較高的氣胸和肺出血風險。

 

吳青陽醫師團隊的這篇研究,發現到不同的定位技術適用不同位置的肺部病灶,而且每種技術都有其獨特的優勢和適用情況,不僅為臨床醫生提供更多選擇,也促進肺癌篩檢和治療的發展。

 

 

恭喜吳醫師!

 

在學術論文中,圖表扮演闡述研究結果與資料的重要角色。然而,當表格內容過於繁雜時,讀者可能會感到困惑,降低了論文的可讀性。表格內容太多時怎麼辦?內容超過一頁如何刪減?來聽聽吳爵宏醫師的建議。

 

 

 

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[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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