問:期刊退了我的稿卻又跟我說,如果你根據我們的建議,做了大幅度的修改之後,還是可以考慮回來重新投稿。我是不是被 PUA 了,為什麼不直接給一個 major revision 的結果呢?
答:(蔡依橙)
這的確是這幾年常見的狀況,主要是有 reject 與 suggest resubmit 這些選項,對於期刊社來說,有降低接受率的效果。接受率降低,可以看起來像是比較厲害的期刊。而且也可以減少懸而未決的稿件,積在他們檔案庫裡面。
問:期刊退了我的稿卻又跟我說,如果你根據我們的建議,做了大幅度的修改之後,還是可以考慮回來重新投稿。我是不是被 PUA 了,為什麼不直接給一個 major revision 的結果呢?
答:(蔡依橙)
這的確是這幾年常見的狀況,主要是有 reject 與 suggest resubmit 這些選項,對於期刊社來說,有降低接受率的效果。接受率降低,可以看起來像是比較厲害的期刊。而且也可以減少懸而未決的稿件,積在他們檔案庫裡面。

心律不整是一種常見的心臟病,可能會造成各種症狀,像是心悸、頭暈、胸悶,甚至嚴重的情況下會導致猝死。對於剛剛遭受中風或昏倒的病人來說,能夠及時發現心律不整非常重要,臨床才能及時採取適當的治療。
過去的研究顯示,單靠十二導程心電圖或 24 小時心電圖檢查,很難在中風或昏倒的病人身上發現心律不整。但最近研究發現,使用可穿戴的 14 天長期心電圖貼片,竟然能夠檢查出更多種類和更多次數的心律不整!
陳韋成醫師團隊的這項研究,就是比較了 24 小時心電圖和 14 天心電圖貼片,觀察哪一種方式能更有效地發現這些中風或昏倒病人的心律問題。研究團隊招募了 83 位缺血性中風及昏倒病人,讓他們同時配戴 24 小時心電圖和 14 天心電圖貼片。結果發現,使用 14 天心電圖貼片,能夠檢測出高達 69.9% 的複雜性心律不整,遠遠超過 24 小時心電圖的 21.7%。
更仔細的數據顯示,14 天心電圖貼片還能發現中風病人當中,SVT(63.4%)、VT(7%)、AF(5.6%)、AVB(4.2%),和心跳暫時停止(1.4%)。這些關鍵的心律不整,在 24 小時心電圖檢查中都沒有被發現。
對於高危險群的中風或昏倒病人來說,這些隱藏的心律不整可能是造成他們發病的潛在原因。及時發現這些心律問題,就能及早給予適當的治療。
根據這項研究,相比於傳統的 24 小時心電圖檢查,建議應該優先考慮使用 14 天的可穿戴式心電圖貼片。雖然成本稍微高一些,但能大幅提高心律不整的檢測率,對於預防中風復發非常重要。
恭喜陳醫師!
在臨床日常,忽然發現想做的研究主題,在 PubMed 上沒有相關文獻,文章該怎麼寫?來看看論文多產者會怎麼判斷這類行的研究主題。

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。

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!
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!

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。

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: