2024 / 3 / 27

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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2024 / 3 / 20

[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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2024 / 3 / 20

[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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2024 / 3 / 14

[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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2024 / 3 / 14

[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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2024 / 3 / 14

[快訊] 羅乾鳴醫師團隊，關於早期食道癌併發頭頸癌的患者，接受內視鏡黏膜下剝離術或食道切除術後存活率相似之研究，獲 Journal of Cardiothoracic Surgery 刊登！

 

 

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文章介紹

 

雖然食道癌的預後通常不樂觀，但近年來，早期診斷並接受內視鏡黏膜下剝離術（ESD）、食道切除術等治療方法，顯示能提高患者的存活機會。

 

這樣的治療趨勢逐漸在全世界受到重視，羅乾鳴醫師團隊關心這個議題，同時注意到有些患者除了食道癌外，還伴隨著同步或異時性的頭頸癌，且發病率很高；然而，目前尚未有研究探討早期食道癌併發頭頸癌的患者，接受 ESD 或食道切除術的治療效果是否相當。

 

為深入了解這個議題，羅乾鳴醫師團隊進行回顧性研究，一共納入 106 名早期食道癌患者，區分為接受 ESD（25 人）與食道切除術（81 人）兩組，並收集患者們的年齡、臨床階段、腫瘤分級等相關數據進行分析，比較哪種治療方法能提供更好的整體和復發存活率。

 

研究結果顯示，不論是併發同步或異時性頭頸癌的患者，選擇 ESD 或食道切除術的治療方式，對整體和復發存活率均未有顯著差異；反而是年齡、腫瘤分級和臨床階段，對整體和復發存活率有顯著影響。

 

在這群特定患者中，採取 ESD 或食道切除術都有差不多的成效，這個發現為臨床醫生選擇治療方案時提供實用的參考。

 

 

恭喜羅醫師！

 

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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