2025 / 5 / 15

[快訊] 陳偉萍醫師團隊，關於使用抗生素 TMP-SMX 治療鮎藻菌血症對臨床結果影響之研究，獲 Journal of Antimicrobial Chemotherapy 刊登！

 

 

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文章介紹

 

藻菌是一種常見的多重抗藥性細菌，而美坐磺胺曲美普林（通常簡稱為 TMP-SMX）是治療這種感染的主要藥物。

 

陳偉萍醫師團隊想要探討使用高劑量 TMP-SMX（曲美普林成分 ≥ 8 mg/kg/天）是否比低劑量更有效治療鮎藻菌血症。

 

研究團隊回顧了 2004 年到 2023 年間的病例資料，共納入 143 位單一鮎藻菌血症患者，其中 41 位（28.7%）接受高劑量治療，102 位（71.3%）接受低劑量治療。

 

研究結果顯示，高劑量組的 30 天死亡率為 39.0%，低劑量組為 26.5%，兩者差異在統計上並不顯著。經過多變量分析調整後，研究確認高劑量治療與死亡率沒有顯著關聯。

 

值得注意的是，高劑量組的藥物不良反應發生率（31.7%）明顯高於低劑量組（12.7%），差異具有統計學意義。

 

這項研究表示，使用高劑量 TMP-SMX 治療鮎藻菌血症並不會改善治療效果，反而可能增加藥物不良反應的風險。不過，由於研究樣本數有限且為回溯性設計，結論仍有一定侷限性，未來還需要更多研究來確認這些發現。

 

 

恭喜陳醫師！

 

在做回歸分析的時候，單變項與多變項，居然跑出不同結果，該怎麼辦？來看看講師的建議。

 

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2025 / 5 / 15

[快訊] 陳鋭溢醫師團隊，關於血管張力素受體-脈絡膜酶抑制劑對心臟衰竭併急性腎病患者預後之研究，獲 Cardiovascular Drugs and Therapy 刊登！

 

 

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文章介紹

 

陳鋭溢醫師團隊想要探討血管張力素受體-脈絡膜酶抑制劑（ARNi），相較於血管張力素轉換酶抑制劑（ACEi），在同時患有心衰竭（HF）和急性腎病（AKD）患者中的治療效果。

 

研究團隊分析了 20009 名住院且同時患有心衰竭和急性腎病的患者，這些患者在住院期間接受了透析治療，並在出院後 90 天內恢復正常腎功能。研究始於 2015 年 7 月（ARNi 開始上市），追蹤期最長達 5 年，中位數為 2.3 年。

 

經過傾向評分匹配後，研究比較了兩組各 4391 名患者（平均年齡 58.6 歲，男性占 67.9%）。結果顯示，使用 ARNi 的患者相較於對照組有顯著較低的死亡風險（降低 68%）、主要腎臟不良事件風險（降低 42%）以及再住院風險（降低 39%）。不過，兩組在主要心臟不良事件風險方面並無顯著差異。

 

進一步分析發現，同時使用礦物皮質激素、利尿劑或貝他阻斷劑的 ARNi 使用者，在死亡率、再住院率和主要腎臟不良事件風險方面明顯優於對照組。此外，ARNi 對腎小球過濾率（GFR）在 30-60 mL/min/1.73 m² 範圍內的患者效果顯著，無論是否有蛋白尿。然而，對於 GFR 低於 30 mL/min/1.73 m² 的患者，ARNi 並未顯示明顯益處。

 

研究結論表示，對於同時患有心衰竭和急性腎病的患者，ARNi 比 ACEi 更能降低全因死亡率、主要腎臟不良事件風險和再住院風險，特別是在併用礦物皮質激素、利尿劑或貝他阻斷劑的情況下。未來需要進一步研究 ARNi 對這類患者的長期影響。

 

 

恭喜陳醫師！

 

你也是這樣覺得嗎？要上班又要學習臨床技能，哪來時間寫論文？來看看講師的建議。

 

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2025 / 5 / 8

[快訊] 楊尚育博士團隊，關於雙耳節拍音樂結合節律性光刺激對健康托兒中心員工焦慮減緩效果之研究，獲 Depression and Anxiety 刊登！

 

 

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文章介紹

 

楊尚育博士團隊想要探討雙耳節拍音樂（BBM）與 α 頻率的節律性光刺激結合使用，是否能有效緩解托兒所工作人員的焦慮情緒，並進一步分析其對不同焦慮程度員工的影響差異。

 

研究採用準實驗設計，設置了三種不同的介入方式：單純雙耳節拍音樂、雙耳節拍音樂結合節律性光刺激，以及放鬆音樂（對照組）。參與者在第一次介入前完成問卷調查，包含個人基本資料與貝克焦慮量表。研究人員透過測量心率變異性（HRV）、腦波以及血壓等指標，來評估這些介入方式對托兒所員工焦慮緩解的效果。

 

統計分析主要使用 Friedman 檢定來分析介入前後 HRV、腦波和血壓變化的差異。研究共有 40 位參與者（16 位男性、24 位女性），平均年齡為 31.73 ± 8.83 歲。

 

結果顯示，相較於單純使用雙耳節拍音樂，結合節律性光刺激的雙耳節拍音樂，能顯著降低中度焦慮參與者的標準化低頻 / 高頻（nLF/Nhf）比值（p < 0.05）。

 

研究結果表明，雙耳節拍音樂結合節律性光刺激，可能是一種有效的焦慮預防和緩解方法，主要是透過調節自律神經系統來達成效果。不過，研究團隊也指出，仍需更多後續研究來進一步確認這些發現的可靠性。

 

 

恭喜楊博士！

 

投稿過程中，你也遇過：我已經在 discussion 寫了研究特色，但審閱者還是要求我增加本研究的創新陳述。

 

這該怎麼辦呢？來看看講師的建議。

 

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2025 / 5 / 8

[快訊] 陳鋭溢醫師團隊，關於合併使用 Finerenone 與 SGLT2 抑制劑相較於單一藥物療法對慢性腎臟病患者的心臟-腎臟預後影響之研究，獲 Nephrology Dialysis Transplantation 刊登！

 

 

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文章介紹

 

SGLT2 抑制劑和非類固醇礦物皮質受體拮抗劑 finerenone 都可以改善慢性腎臟病（CKD）患者的腎臟和心血管預後。陳鋭溢醫師團隊想要比較這兩種藥物合併使用與單獨使用的療效差異。

 

團隊分析了 2021 年 7 月至 2023 年 11 月期間，美國多家醫療中心中 18 歲以上的 CKD 患者資料。研究比較了三組患者：單用 finerenone、單用 SGLT2i，以及兩種藥物合併使用。主要評估指標是「主要腎臟不良事件」（MAKE），次要指標包括全因死亡率、「主要心血管不良事件」（MACE）和末期腎病（ESRD）。

 

研究結果：研究包含了 853 名合併用藥患者（平均年齡 66.7±11.4 歲；34.9% 為女性），942 名單用 finerenone 患者（平均年齡 68.2±11.4 歲；45.8% 為女性），以及 45,948 名單用 SGLT2i 患者（平均年齡 70.2±11.8 歲；41.4% 為女性）。

 

匹配分析後發現，合併用藥組發生 MAKE 的風險比單用 finerenone 低 80%，比單用 SGLT2i 低 56%。合併用藥組的全因死亡率和 ESRD 風險也低於單藥治療，但 MACE 風險在各組間相似。不過，合併用藥組出現高鉀血症的風險比單用 SGLT2i 高 36%。

 

對於 CKD 患者，合併使用 finerenone 和 SGLT2i 相比單一藥物治療，可以更有效地降低主要腎臟不良事件和全因死亡風險。但由於 finerenone 可能引起高鉀血症，使用時需謹慎評估。

 

 

恭喜陳醫師！

 

在寫論文的 methods 時，納入和排除寫起來很相似，寫作上是否有什麼訣竅？來看看講師的建議。

 

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2025 / 5 / 8

[快訊] 吳政彥營養師團隊，關於 tirzepatide 對阻塞性睡眠呼吸中止症合併肥胖患者臨床影響之研究，獲 CHEST 刊登！

 

 

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文章介紹

 

阻塞性睡眠呼吸中止症是一種常見的慢性疾病，與肥胖密切相關，並可能增加心血管及腎臟疾病風險。雖然減重可以改善症狀，但仍需要更多有效的治療選擇。Tirzepatide 是一種雙重受體促效劑，作用於葡萄糖依賴性促胰島素多肽和胰高血糖素樣肽-1 受體，先前研究顯示它能夠顯著減輕體重，並改善睡眠呼吸中止症的嚴重程度。

 

吳政彥營養師團隊透過 TriNetX 進行研究，分析了 2022 年 1 月至 2024 年 11 月間 42300 名肥胖合併睡眠呼吸中止症的成年患者資料。

 

研究將患者分為兩組：使用 tirzepatide 的實驗組（21150 人）和只接受生活型態介入的對照組（21150人）。透過傾向分數配對方法來平衡兩組間的變數差異。

研究結果顯示，使用 tirzepatide 的患者組別顯示：

 

  • 全因死亡風險降低7%
  • 主要心血管不良事件風險降低9%
  • 主要腎臟不良事件風險降低3%

 

除了 18-39 歲年齡層外，這些改善效果在不同性別、BMI 及是否使用陽壓呼吸器的患者子群組中都相當一致。敏感性分析也證實了這些發現的可靠性。

 

這項研究顯示，tirzepatide 可能成為改善肥胖合併阻塞性睡眠呼吸中止症患者臨床結果的潛在治療選擇，能夠有效降低死亡率、心血管事件和腎臟相關併發症的風險。

 

 

恭喜吳營養師！

 

專業的醫學論文，到底有誰會讀？來看看講師的分享。

 

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2025 / 5 / 8

[快訊] 徐佳鈿醫師團隊，以機器學習預測第三至五期慢性腎臟病與末期腎臟病患者的骨質疏鬆風險之研究，獲 Scientific Reports 刊登！

 

 

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文章介紹

 

第三至五期慢性腎臟病（CKD）和末期腎臟病（ESKD）患者，他們罹患骨質疏鬆症並發生骨折的風險會顯著增加。為了協助提早預防，徐佳鈿醫師團隊希望用「機器學習」模型來預測誰有骨質疏鬆的風險。

 

研究團隊從台灣一間醫學中心的資料庫中，分析了 2011 年到 2022 年間，共 6614 位曾經做過骨密度檢查的腎臟病患者，一共用了九種 AI 演算法。結果發現，表現最好的是人工神經網路（ANN）模型，準確率很高，用來分辨有無骨質疏鬆的指標（AUC）在驗證組是 0.940、測試組是 0.930，代表模型的預測能力非常穩定。

 

而這個 ANN 模型僅需仰賴病患八項常規的臨床檢測數據，即可有效預測骨質疏鬆症的風險。這八項關鍵數據包括：年齡、肌酸酐、身高、體重、白蛋白、血糖、副甲狀腺素以及血紅素。

 

總結來說，這項研究成功建立了一個高準確度的機器學習預測模型，還具有臨床應用的潛力，未來有機會幫助醫師快速篩選出哪些腎臟病患者需要做骨密度檢查，或提早介入治療。

 

 

恭喜徐醫師！

 

2 個 reference 選擇技巧，讓審閱者不再刁難！

 

 

 

 

論文寫作 / 臨床研究

 

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發表於 20171104_第十八梯次課程紀錄, 共享榮耀 | 已標籤 , , , , , , , | [快訊] 徐佳鈿醫師團隊，以機器學習預測第三至五期慢性腎臟病與末期腎臟病患者的骨質疏鬆風險之研究，獲 Scientific Reports 刊登！ 已關閉迴響。