[快訊] 楊尚育博士團隊,關於社區中高齡者面對身智衰退症(PCDS)之經驗與因應策略之研究,獲 Geriatric Nursing 刊登!

 

 

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文章介紹

 

台灣人口快速老化,失智與失能是高齡照護最棘手的挑戰,但這兩種狀態往往不是一夕出現,而是經歷一段體能與認知同步下滑的過渡期。近年提出的「身智衰退症(Physio-Cognitive Decline Syndrome,PCDS)」,就是要把這段尚未失智、卻已亮起警訊的階段獨立辨認出來,視為早期介入的黃金時機。

 

楊博士團隊招募 50 位符合條件的參與者,年齡 55 歲以上、同時出現握力或步速下降以及認知功能下滑的中高齡者,進行 45 到 60 分鐘的深度訪談,再以內容分析法歸納主題。

 

研究過整,把中高齡者面對 PCDS 的歷程清楚切成四個階段:第一階段「個人察覺」會先把體力下滑與記憶變差當作自然老化;第二階段「生活威脅」因為怕跌、不敢出門、難以維持社交,開始出現挫折、害怕失智甚至自我封閉的情緒;第三階段「接納調適」會把心態轉為「面對它、接受它、處理它、放下它」,不想造成家人負擔;第四階段「積極因應」則發展出實際對策。多數人會調整飲食、規律運動、心算與學新事物、定期健檢,少部分人會主動就醫或參加社區課程。

 

楊博士團隊認為,這個研究結果代表了家庭與社會支持系統(如長照 2.0)在 PCDS 患者的應對過程中扮演著不可或缺的關鍵角色。當中高齡者能夠獲得家人支持、尋求專業的醫療評估協助,並積極參與社區活動時,能大幅提升他們管理 PCDS 的自信心與生活品質。未來的照護政策應致力於建立多元的社區支持系統,並將主觀的心理支持融入常規的醫療評估中,協助中高齡族群順利從「感到威脅」的階段,轉向「積極自我管理」的健康老化過程。

 

 

恭喜楊博士!

 

研究只看冷冰冰的數字夠嗎?醫師做研究還容易踩到哪些常見的盲點?一起來聽聽講師怎麼說。

 

 

 

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[快訊] 韓晶彥教授團隊,關於 Watson Caritas 病人量表中文版的信效度驗證之研究,獲 BMC Nursing 刊登!

 

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文章介紹

 

護理照護的核心不只是技術操作,更包含護理師與病人之間真實的人際連結。Watson 的人性關懷理論提出十大 Caritas 歷程,強調尊重人的尊嚴、建立信任關係與創造療癒環境。Watson Caritas 病人量表(WCPS)是據此發展出的病人自填工具,已在多個語言文化中完成驗證,但過去始終缺乏適用於台灣臨床環境的中文版本,限制了在地護理品質評估的深度。

 

研究分兩階段進行。第一階段採正逆向翻譯與專家小組審查,完成 WCPS 的中文化與文化適應,並以 10 名住院病人進行預試確認語意清晰度。第二階段以橫斷面研究設計,於台灣五家醫院招募住院成年病人,共納入 325 人,其中 104 人進行探索性因素分析(EFA),221 人進行驗證性因素分析(CFA)。同時以台灣住院護理滿意度量表(TINCSS)評估收斂效度。

 

EFA 結果支持單一因素結構(KMO = .813,解釋變異量 82.34%),CFA 模型配適度優秀(χ²/df = 0.50,CFI = 1.000,RMSEA = .000),標準化因素負荷量介於 0.813 至 0.936 之間。整體內部一致性信度達優秀水準(Cronbach’s α = .935)。

 

WCPS 中文版與護理滿意度量表呈顯著正相關(Spearman’s rho = .628–.764),驗證了收斂效度。研究結論指出,Watson Caritas 病人量表中文版是一個具有文化適切性的心理測量工具,可應用於評估台灣住院病人對護理關懷行為的感受,彌補傳統滿意度調查在整體性照護面向上的不足。

 

 

恭喜韓教授!

 

收納的文獻都要從頭讀到尾,好好細讀嗎?來看看講師的建議

 

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AI 會暴衝,你的韁繩在哪裡?

 

 

 

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作者:蔡依橙

 

這次聊一下 AI 在研究上的應用,關於 harness engineering 韁繩工程。

 

 

百花齊放的 AI 應用:免費、20、100、200 美金都有

 

這週末的開課,跟數十位同學們互動討論,感受到現在 AI 應用的百花齊放。

 

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AI 可以寫小說、寫論文,跑統計,可以聲稱都是我做的不要提到 AI 嗎?

 

 

 

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問:現在 AI 很厲害,他可以自己找文獻、自己萃取資料、自己寫程式跑統計、自己跑出圖表。然後再叫他寫全文,引用文獻,看起來人模人樣的,簽上自己跟朋友的名字,寫統合或者網絡統合,好像很容易。

 

答:(蔡依橙)

 

民主自由社會,你要這麼說,要這麼做,都是你的自由。但同學你既然會來問我,應該就是對我還有些信任,我真心勸你不要。

 

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跨越七年的醫學研究長征,接軌 AI 時代的效率革命。

 

作者:奇美醫院 牙醫部 牙周病科 陳俊榮 主任

 

 

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七年再相聚,行政繁忙中重拾研究的渴望。

 

2026 年 5 月 9 日的清晨搭乘高鐵再度北上,距離上一次參加「新思惟」的課程,竟然已是一場七年的長跑。七年前,我帶著對知識的渴求,在精實且節奏明快的課堂中汲取寫作養分;七年後的今天,我已接任主管職多年,臨床行政、教學評鑑、科室管理等雜事如排山倒海而來,曾學過的技能雖然當初曾熱情分享給科內後輩,但在自己身上,卻早已因為疏於練習而生疏。

 

然而,行政職位坐得愈久,心中那份對於「研究效率」的焦慮就愈發清晰。隨著 AI 浪潮洶湧而至,我不自覺地思考:在這個科技躍遷的時代,如何才能不被行政雜務吞噬,重拾研究的節奏?腦中浮現的,正是當年那個短時間內就能讓人「帶走實用技能」的新思惟課程。

 

於是,在確定 5 月 9 日台中有課後,我幾乎是不假思索地按下了報名鍵,哪怕前一天我才剛在台中上完一整天大學部的課及病例討論,疲憊尚未散去,心靈卻已渴望啟航。

 

 

AI 寫作的啟蒙,30 分鐘的大腦極限運動。

 

在週五的高強度教學任務結束後,週六一早,我從台南奔向台中,完成了一次身分的華麗轉型:從在講台上耳提面命的「老師」,變回了坐在台下專注吸收的「學生」。課程的第一棒,由台中榮總的陳醫師揭開序幕。他的講題完全精準命中我的痛點——如何利用 AI 工具,有效率地撰寫研究論文。

 

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成為學生後,當務之急包含了研究、寫作,與 AI 學習。

 

作者:台中榮總 護理部 張心恬 護理師

 

 

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這一年開始當學生,研究與論文寫作上的進步成為當務之急。過去雖然曾經參與過海報發表、研究計畫撰寫,也會閱讀一些期刊文章,但真正要開始寫論文、整理統計結果、製作圖表,甚至思考投稿期刊時,在成為獨立研究者這個角色還在摸索之中。

 

現在 AI 工具越來越普及,身邊有許多前輩開始使用 AI 協助寫作,一方面覺得是很好的應用工具,另一方面也擔心自己是否會使用不當,也常覺得無法印證 AI 工具的真實性。因此,這次選擇參加這一整天的課程,對我來說是一次很重要的學習機會。

 

 

AI 不是代寫,而是把想法整理得更清楚。

 

課程中談到如何正確使用 AI 輔助論文撰寫,在過去我對 AI 的想像比較單純,覺得它就是幫忙翻譯、修英文、整理段落的工具,但實際寫作後才發現,AI 可以協助的範圍其實很廣,包括協助釐清研究問題、整理文獻架構、潤飾語句、檢查邏輯是否通順,甚至幫助我們用更清楚的方式表達研究結果。

 

不過,課堂中強調的 AI 不能取代所有的判斷,這是我很有感的收穫。尤其是在論文寫作中,資料來源是否正確、文獻是否真的支持自己的論點、統計結果是否被正確解讀,這些仍然需要研究者負責。AI 不是拿來代替寫論文,而是能更幫助自己把原本的想法整理得更清楚,並更符合學術文章的表達。

 

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