[快訊] 吳柏毅醫師與其參與團隊,關於新冠肺炎疫情期間玻璃體切割術治療視網膜剝離的手術決策與結果之研究,獲 Indian Journal of Ophthalmology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

吳柏毅醫師與其參與的醫療團隊,評估自家醫學中心在 COVID-19 疫情期間,以玻璃體切除術(PPV)或鞏膜扣壓術(SB)治療視網膜剝離(RRD)時的手術決策和結果的變化。

 

團隊將台灣 COVID-19 疫情首波國內病例激增期間(2021 年 5 月至 7 月),視網膜剝離接受玻璃體切除術與鞏膜扣壓術的患者(COVID 群組,n = 100),與 COVID 疫情前一年 2019 年的對照組(pre-COVID 群組,n = 121)進行比較。

 

結果顯示 COVID 群組的視網膜剝離患者,一開始的狀況較差,接受玻璃體切除術(單獨或與鞏膜扣壓術結合)者更多,單獨接受鞏膜扣壓術的患者較少,不過單次手術解剖構造成功率相當。在接受玻璃體切除術的患者中,有更多人接受合併鞏膜扣壓術,這樣的決策可能與 COVID-19 疫情影響相關。

 

首次就診前症狀持續時間較短是與手術成功率相關的唯一因素,而手術方法與之無關。在手術前症狀持續時間 ≤4 週的患者中,手術成功率保持在 90% 左右或以上,但在持續時間 >4 週的患者中下降至 83.3%。

 

在 COVID-19 疫情期間,視網膜剝離的惡化,導致主要手術的偏好從單獨的鞏膜扣壓術轉向玻璃體切除術。疫情影響了外科醫師的手術選擇決策。然而,手術成功率僅與症狀持續時間有關,與手術方法無關。

 

回顧重大資源衝擊事件,對例行手術與一般醫療服務的影響,是很重要的,因為這會讓我們理解醫療體系與醫師的決策,進而在日後遭遇大量資源重分配與醫療負擔衝擊時,能有更精準的理解,做出更好的決策。

 

 

恭喜吳醫師!

 

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[快訊] 陳曉瑱醫師團隊,關於針灸對體外震波碎石術的疼痛緩解效果之統合分析,獲 Frontiers in Medicine 刊登!

 

 

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文章介紹

 

陳曉瑱醫師團隊,這次想要探討針灸對於接受體外震波碎石術(ESWL)的病患,在疼痛緩解方面的效果。

 

團隊從 MEDLINE、EMBASE 和 Cochrane Library 中檢索截至 2022 年 8 月 28 日的隨機對照試驗,比較了針灸與傳統治療的效果。主要結果是反應率(即疼痛緩解率),次要結果包括無石率、滿意率、ESWL 持續時間、手術前 / 後的疼痛分數和不良事件的風險。

 

共有 13 個符合條件的研究,1220 名患者,發表年份從 1993 年到 2022 年。整體結果顯示,與傳統治療相比,針灸具有更好的反應率。雖然在 ESWL 持續時間、無石率和滿意率方面兩組之間沒有差異,但針灸組的不良事件風險較低,手術前和手術後的疼痛分數較低。

 

在接受 ESWL 的病患中,使用針灸與較高的疼痛緩解率和較低的不良事件風險相關,顯示針灸在疼痛緩解的可行性。

 

 

恭喜陳醫師!

 

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【長期心得】在生涯早期學會簡報和研究,讓 Office Hour 帶你走得更遠!

 

作者:神經內科 林佳彥 醫師

 

 

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寫長期心得回顧,作為一種自我肯定與累積。

 

其實一開始看到這個活動,我有點猶豫是否參加,因為分享的校友都很資深,表現也都非常耀眼;另一個猶豫點是把自己的想法、做法都開誠布公,有點像是大庭廣眾之下穿內褲般害羞。

 

不過我漸漸認知到不是什麼事情都要一步到位,慢慢累積,不要覺得自己不夠格,像最近也開始學習當 reviewer(一開始還以為是詐騙,也有可能是 email 寄錯人,想說對方是隔壁棚精神科 journal,就以該科非我專長婉拒,後來另一個我有投的 journal 寄來邀請,我就想到校長所說:「認同這個社群的話可以加入。」)總是要像大富翁一樣累積,房子也買,研究所也蓋,建旅館也要涉足,股票也要炒。

 

反正校長也沒有訂定 criteria 要發幾篇,或是做到理事長才可以參加這個活動,況且拍照打卡送英修,何樂而不為?

 

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[快訊] 呂孟穎醫師團隊,關於飲用咖啡對不同性別的血脂影響,獲 Nutrients 刊登!

 

 

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文章介紹

 

常喝咖啡的人,健康狀況跟沒喝咖啡的人一樣嗎?作者曾對於「喝咖啡習慣與代謝症候群的相關性」做過研究,發現有性別與咖啡種類的差異。進一步作者群也想知道,喝咖啡,對於不同性別、年齡,及女性更年期前後的血脂肪濃度是否也有差異?

 

呂醫師與其團隊再次使用 Taiwan Biobank 資料庫,研究評估了咖啡攝取對台灣男女不同年齡層,包括更年期前後女性的血脂濃度造成的影響,並與不喝咖啡的人進行探討。

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問:校長提到,學員中有國際經驗,或即將有國際經驗的人變多,請問他們是怎樣的生涯狀態?有什麼值得我們參考的嗎?

 

 

 

 

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答:(蔡依橙)

 

是的,最近一年,上課的同學中,有國際經驗的同學,稍微比較多。包括以下幾種:

 

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[快訊] 黃國揚醫師團隊,開發使用時間序列呼吸器參數的機器學習模型,以預測機械通氣患者拔管結果之研究,獲 Frontiers in Medicine 刊登!

 

 

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文章介紹

 

「侵入性機械通氣」對於加護病房裡的重症患者而言,雖然是輔助呼吸的救命裝置,但長時間的機械通氣也會導致與呼吸器相關的併發症。因此如何判定患者適合拔管、停止呼吸器支持就變得至關重要。若判斷不準確,拔管失敗就會產生一系列後果,像是需要氣管切開、引發肺炎、以及肺損傷。

 

近年來,有許多醫療研究領域利用機器學習來判斷患者脫離呼吸器的時機與結果預測。然而,現有研究大多使用了人口統計數據、生理數據和實驗室數據,所提出的模型僅能進行靜態而非動態的預測,仍然不夠準確,且在醫院的廣泛應用困難。

 

針對這個議題,黃國揚醫師團隊開發了一種機器學習方法,採用機械通氣患者的時間序列呼吸器衍生參數,再透過邏輯回歸、RF 和 SVM 等機器學習模型,來預測患者脫離呼吸器的結果。

 

這份研究納入了 2015 年 8 月至 2020 年 11 月間,住進台灣員林基督教醫院並接受呼吸器治療的 233 名患者,其中 28 人(12.0%)拔管失敗。研究結果顯示,隨機森林的表現優於其他模型,該算法能夠每隔三分鐘對個別患者進行拔管結果的預測,同時提供在不同時間點拔管結果的實時預測。

 

這項技術有助於醫生和護理人員在臨床實踐中作出準確的判斷,並在必要時提供適時的支持和干預,有助於減少患者長期使用呼吸器的時間,降低與機械通氣相關的併發症和相應的醫療費用,並提高其生存率。

 

 

能在自己專長的領域,運用新的研究方法,發展出對臨床有幫助的即時預測模型,是很有意義的。恭喜黃醫師!

 

 

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