感謝各位舊雨新知的支持,10 / 20(日)《醫學論文與寫作工作坊》,現已報名截止。
若您對我們的各種課程有興趣,歡迎追蹤新思惟國際,第一時間掌握最新訊息。
追蹤訂閱
衰弱是一種常見於老年人的臨床狀況,容易導致健康惡化,增加住院、跌倒及死亡風險。周吟怡醫師團隊想知道,如何利用機器學習技術,及早發現住院老年人的衰弱情況,並及早介入治療來減少後續醫療負擔。
周醫師團隊納入 3367 位 65 歲以上住院病患的資料,包括血液檢查、診斷代碼、住院次數等 21 項指標。他們運用了四種不同的機器學習模型,包括邏輯回歸、隨機森林、XGBoost 及支援向量機(SVM),來預測衰弱風險,結果發現 SVM 模型的表現最佳,準確率達 73.15%。
研究還發現,「年齡」是預測衰弱最重要的因素,其次是血紅素濃度、是否使用導尿管等。大約 78 歲以上、血尿素氮高於 47、血紅素低於 12、腎功能不佳等,都與較高的衰弱風險有關。
周醫師團隊認為,預測模型的優點是使用簡單易得的臨床資料,醫院很容易導入使用。可以幫助醫護人員在病人入院時,就識別出高風險族群,及早給予適當的照護和介入。
恭喜周醫師!
Linear regression 與 logistic regression 的差別在哪裡?先想一下,再往下對答案!
BMC Medical Informatics and Decision Making 創刊於 2001。2023 年 impact factor 為 3.3,在 Medical Informatics 領域排名為 Q2(19/44) 期刊。
上禮拜的 Office hour,有位 PGY 同學來詢問關於投稿的期刊選擇。從問答之間,我發現他的指導老師可能比較忙,沒時間跟他介紹目前的期刊世界狀況,所得到的訊息不完整。所以,趁這機會作個架構介紹。
首先是,都好不容易寫了整篇英文論文了,不管是臨床研究或者是統合分析,我會建議至少是以 PubMed 能找到的期刊為基礎。然後能有 impact factor(IF)最好。
在 PubMed 找得到的期刊,而且同學常遇到的,大概會分四大類。
作者:邱家佑 醫師(Mayo Clinic)
相關文章:[快訊] 邱家佑醫師團隊,關於成年胸腔器官移植接受者的 B 型肝炎疫苗接種遵從性、血清反應及持續性研究,獲 Clinical Transplantation 刊登!
這一篇文章的主題是在探討心臟 / 肺臟移植病人,在移植前接受 B 型肝炎疫苗的完成率,以及接種後對 B 型肝炎產生抗體的比例,接著,進一步探討移植後 30 天 B 型肝炎抗體到底還剩下多少。
其實這類問題在腎臟 / 肝臟移植的部分已經被研究透徹,但是在心臟 / 肺臟這方面,算是第一篇最詳細的回溯性研究。
理論上,在腎臟 / 肝臟移植習得對於 B 型肝炎疫苗的知識,其實可以完全挪用在心臟 / 肺臟移植。但是我這一篇的觀點是直接探討 B 型肝炎疫苗的接種率以及有效性,在心臟 / 肺臟移植患者是否和肝臟 / 腎臟移植的病人,所觀察到的現象一模一樣。
邱家佑醫師團隊發現只有不到一半(47%)的移植候選人完成了 B 型肝炎疫苗接種。這個比例其實不太理想,因為 B 型肝炎疫苗對器官移植患者來說是很重要的。
團隊在美國梅約診所進行研究,時間從 2018 年 1 月到 2023 年 8 月,主要是針對接受心臟或肺臟移植的成年患者。
研究中比較了兩種疫苗:傳統的 Recombivax HB 和新型的 Heplisav-B。結果顯示,使用 Heplisav-B 的患者更容易完成疫苗接種(81% 相較於 60%),而且產生保護抗體的比率也更高(75% 相較於 64%)。
疫苗保護效果的持續性的部分,在 145 位移植時有保護抗體的患者中,大約四分之一(26%)在移植後 30 天就失去了保護力。研究也發現,年齡在 60 歲以上的患者,以及移植前抗體濃度介於 10 到 100 IU/L 之間的患者,更容易失去疫苗保護力。
總結來說,這項研究顯示 Heplisav-B 疫苗比傳統的 Recombivax HB 更有效。臨床上要特別注意年紀大的患者和抗體濃度較低的患者,因為他們更容易失去疫苗保護力。在器官移植前,一定要先檢查 B 型肝炎疫苗的保護效果。
恭喜邱醫師!
現今技術成熟的大環境下,如何在自己的專業領域,找到創新應用的方法?來看看講師的建議:
答:(蔡依橙)
首先要請同學先做點功課,了解這本期刊的審閱期大概是多久?做法有二。
第一,是上他的網站,看是不是有公布最近的審閱速度資訊。
第二,是下載最近這一期的期刊中,所刊登的論文 PDF。在這些 PDF 裡面找找看,有沒有作者投稿時間跟被接受時間的資訊,如果有的話,也不要只用一篇就決定,最好能夠尋找三篇或五篇,然後平均一下。
之所以要整理這些資訊,是因為等一下要寫信的時候,你要有些客觀數據。