【乳房纖維囊腫,與月經失調有關?】
上週一位多囊患者很開心的說自己最近回診檢查乳房纖維囊腫。
發現已經有明顯縮小的情況,整整縮小了一半的大小。
她很驚訝,因為我們治療一段時間以來,主要就是針對多囊體重過高與月經失調的問題,沒想到乳房纖維囊腫問題也得到了改善。
或許這件事情並沒有想像的特別,這是因為過去已經有一些研究指出乳房纖維囊腫與多囊性卵巢的相關性。
乳房纖維囊腫,目前被認為算是身體的一種「良性變化」。
主要讓大家比較困擾的,大多是因為乳房組織發生囊腫與纖維化,導致在月經前容易會有腫脹、疼痛的乳房腫塊情形。
目前的研究其實認為乳房纖維囊腫,與主導月經的兩種荷爾蒙失衡有關,雌激素與黃體素。
兩種荷爾蒙濃度失調的情況下,容易刺激乳腺囊泡組織增生,一連串的出現便會形成「纖維囊腫」。
一般來說,雌激素與黃體素對於刺激乳房組織有不同的效果。
其中雌激素是主導造成乳腺增生的部分,也因此當體內的雌激素比例偏高,或是黃體素相對不足的情況下,就有可能增加乳房纖維囊腫的發生率。
而當女性在長時間嚴重月經失調(一直不來,或是來不停)的情況下,便有可能造成體內的雌激素與黃體素濃度失衡。
以嚴重月經失調的情況來說,最典型的例子就是多囊性卵巢的情形。
根據一篇2009年的研究報導:
《Polycystic ovary syndrome and fibrocystic breast disease: is there any association?》
研究中調查了93位17-36歲之間的女性。
研究組為53位已確診多囊性卵巢的患者,對照組則有40位女性。
兩組進行乳房超音波檢查之後,發現研究組(多囊)53位女性中有21位(39.6%)具有乳房纖維囊腫現象,對照組40位女性中有5位(8%)具有乳房纖維囊腫現象。
該研究認為多囊性卵巢問題與乳房纖維囊腫現象,有統計學上明顯的相關。
然而月經失調與乳房纖維囊腫相關性的詳細研究現在並不多,因此需要更進一步的研究才能知道是否有絕對關聯。
目前我們只能依照現有的病理假說與部分研究進行推論。
或許,像今天提到門診患者的例子來說,多囊患者在月經狀態相對規律之後,身體的雌激素與黃體素較為平衡,對於乳房纖維囊腫的刺激增生現象也可能因此得到改善。
#並非所有多囊患者都會有乳房纖維囊腫
#改善雌激素與黃體素的失衡或許有幫助
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[奧運小林同學的啟示:8大職涯關鍵年齡]
昨天你看了小林同學的比賽嗎?他是在第六局最後延長賽中,輸給德國選手。後來進到第七局時,實在太緊張,我受不了,便離開電視。我先生的心臟比較大顆,繼續留守為林昀儒加油。不久傳來「輸了」兩個字,便陷入長長的靜默中……
老實說,才19歲,能打到止四強,已經令很多人跌破眼鏡,無法再強求了!我想全台灣的民眾都會鼓勵他,沒關係,三年後再來!到時候也不過22歲,正值選手的顛峰期。
今年東奧幫台灣拿下第一面牌,而且是銀牌的楊勇緯,一夕爆紅,很多女粉絲自稱楊太太。大家忘不了的是這個畫面,在比賽一結束時,楊勇緯當下掉淚,因為他想拿的是金牌。昨天搭機回台灣,記者訪問他時,他回答三年後再來,一定要拿下金牌!到時候26歲,在體力上開始出現挑戰,未必用這次成績去推論。
可見得年齡很重要!
像是莊智淵在40歲高齡之下,還五進奧運,這是很難得一見的紀錄。這次在他16強輸球後,記者訪問他的啟蒙教練,即他的母親,只見這位曾是國家代表隊成員避而不接受採訪。當下我可以感受到她心疼兒子付出一輩子的努力,以及不想多說一句話的無言,因為下次奧運,莊智淵43歲,幾乎再也回不去。
運動選手的年齡至關重要,影響生涯發展至巨。其實我們一般上班族也是,卻普遍被嚴重忽視,這使得很多人的生涯路越走越窄,甚至無路可走﹑走不下去,因此不得不提高警覺,正視上班族有「8大職涯關鍵年齡」。
我每次演講過後,經常有中年人來跟我說四個字:「相見恨晚」,因為他們發現40歲以後,自己的職涯開始出現明顯的變化,是他們年輕時未能預料得到的。20幾歲時,履歷怎麼投怎麼中,面試機會一堆;30幾歲時,不時有人捧著優渥的薪水,來問他們要不要跳槽;沒想到40歲之後投履歷,卻是這四個字:
石沈大海。
這個乏人問津的情景,不僅始料未及,也因為未曾有這個危機意識,也造成他們的措手不及,不知如何是好。是的,他們從不知道「求職四處碰壁」會發生在他們身上,所以當我說出中年以後的各種職涯困境時,他們不僅張口結舌,還直呼我「料事如神」。這種說法是誇張了,其實我不過是看數字說話而已。
我經常看各種有關上班族的統計數字,看多了,看久了,就觸類旁通,將所有來自不同政府單位的數字整合在一起,對於上班族在職涯發展上的「關鍵年齡」有了通盤的了解。加上這些中年人來跟我印證,使得我有一個驚人的發現:
我們上班族的命運根本老早就寫在統計數字裡,而通常一條線就直指出未來的職涯走向,以及高低起落。
這其中,年齡扮演著重要的角色。從另一方面來說,我不得不直白地指出一個事實,相較於其他國家,台灣的就業市場存在著極為嚴重的「年齡歧視」。而且從很多數字看來,台灣企業主不只要用年輕的員工,也不想給好價錢,比如說:
💚1. 台灣透過經濟成長所賺得的錢,在1997年出現死亡交叉,大部分的錢都進到企業主的口袋,而員工分得到的錢則越來越少,造成貧富差距越來越大。
💚2. 台灣的固定薪只占全薪的64%,這麼低是亞洲第一名,即使越南都高我們20個百分點,其他國家也在70幾到80幾,這會造成上班族薪資不穩定。
在面對年齡歧視時,上班族都是單一個人,也就是一盤散沙,不可能靠組織的力量去有所改變,所以能做的只有一件事:自力救濟,想辦法自保,讓自己處於不敗之地。由於長夀化的結果,20﹑30歲這一代勢必要做到70幾歲,因此最重要的是延長工作夀命。而每個關鍵年齡都是一個關卡,我稱這是一場—
「職涯年齡障礙賽」!
而這場賽事,至少存在著8個要跨越的障礙,我稱它們為「8大職涯關鍵年齡」:
💚第一個關鍵年齡:25歲
現在很多年輕人都讀完研究所才進入社會,所以至少25至26歲最好開始有工作或實習經歷,在求職時會擁有比較好的年紀優勢,也免得企業有疑慮。
💚第二個關鍵年齡:30歲
孔子說三十而立,這個年紀思維對我們影響有2500年,深植腦海,很難根除。對於企業,他會期待你在30歲時,已經確定生涯方向,並且小有局面。
💚第三個關鍵年齡:35歲
我在與大企業﹑外商或獵頭交涉的經驗,告訴我一個大家不察的事實,35歲是大企業與外商用新人的上限,也是獵頭推荐人的主要年齡。更可怕的是,35歲是低薪族群與高薪族群的分水嶺,也就是說它決定未來薪資的90%。
💚第四個關鍵年齡:40歲
雖然世界衛生組織將中年定義在45歲之後,但是跨過40歲,已經可以感受到山雨欲來風滿樓,涼意漸深。若要換工作,不僅要小心,恐怕也是最後一搏。
💚第五個關鍵年齡:45歲
上班族的職涯高峰落在這個年紀,這不是說你意氣風發,而是暗示你從此走下坡,這就是中年危機。有人來得早,有人來得晚,就我的觀察,45加減3歲,也就是有人42歲在公司開始坐立難安,有人在48歲發生,當然也有50好幾的例子才第一次發現職涯是會風雲變色的。
💚第六個關鍵年齡:50歲
就像楊勇緯以為再過4年可以奪金牌,很多人也以為薪水是不斷往上加,其實這是很大的誤會!台灣政府統計,上班族平均在50歲以後面臨減薪噩運。
💚第七個關鍵年齡:55歲
我每次演講都會問台灣人平均幾歲退休,一致的答案都是65歲,這是天大的錯誤!2016年平均是58歲,足足提早退休7年,為什麼?很簡單,非志願被逼退!但是被逼退需要時間布局,大約在55歲上下就出現蛛絲馬跡,不能輕忽。
💚第八個關鍵年齡:65歲
能夠在65歲安全退休,我只能說「幾稀」。更不必說後面還要活20﹑30﹑40年,有錢則人生才能做主,所以一定要想辦法在65歲以後有被動收入來支撐。
看到這裡,你說年齡重不重要?答案是無庸置疑。我們能做的,就是把握這8大關鍵年齡,在對的年齡做對的事,跨過這個障礙賽的每個關口。
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圖: udn
推論統計例子 在 媽媽好孕,寶寶才好運:婦產科楊濬光醫師 Facebook 的精選貼文
【醫生的思考模式】作者:楊濬光醫師
疫情當前,轉貼我的一篇文章,增加科學的觀念,看完更懂疫情
如果觀念正確,便可以貼近醫生的思維。先回答以下三個問題:
一、為什麼普拿疼可以治療頭痛?
(0)沒興趣知道;(1)沒想過這麼多;(2)因為廣告這麼說;(3)科學家的研究證明的結果。
二、以前說女性荷爾蒙會讓人青春永駐,保護心臟,為什麼現在吃會增加心臟病的機會?
(0)沒興趣知道;(1)藥物成分不同;(2)環境的改變造成;(3)研究方法不同。
三、聽說胎盤鈣化對胎兒很危險嗎?
(0)沒興趣知道;(1)聽起來就很危險;(2)我的朋友告訴我很危險;(3)危不危險應該要聽醫生怎麼說。
請完成這個自我評量表,如果三題總分低於4分,那就別往下看了,這對你來說太艱深了。如果高於8分,那你也不用看了,因為應該早明白這觀念了。如果分數是4-8分的人,就不妨花一點時間往下看吧,應該會讓你有興趣的。
在進入主題前,我先提出三個概念,那就是:1.很多病不吃藥不治療也會好;2.「安慰劑」的效果;3.「因果」與「相關」。
很多病不吃藥不治療也會好,相信大家都不會否認這樣的說法,畢竟在大家的生活經驗中,打噴涕流鼻水的小感冒,多喝開水過兩天自然就好了;扭傷了腳踝,簡直痛不欲生,但幾天後,大部份也就不知不覺痊癒了;被美工刀畫到手指頭,傷口不深,很快也就復原了……不勝枚舉。可是,其實呢,這個事實有時會被忽略的。所以,當民智未開時,香灰神符有時候就變成了所謂的仙丹妙藥,其實,吃香灰會好的病,就是那些不治療也會好的病。
再來提到「安慰劑」。什麼是安慰劑呢,簡單來說,就是我們所說的「心理作用」,各位也許不知道,心理作用其實有時候也可以治療疾病的。拿最簡單的例子:威而剛,當它剛問世奇貨可居時,世面上有多少仿冒品,根本只是塗上藍色外衣、沒有療效的維他命丸,可是很多人吃了,還是驍勇善戰銳不可當,這就是安慰劑的效果。
至於第三個觀念,「因果」與「相關」,就比較難懂一點,這是邏輯上的概念。我舉兩個事實:「肥胖的人容易罹患心臟病」,肥胖就是心臟病的原因,這是「因果」關係。「住在鄉下的人比較容易罹患癌症」,其實有這樣的統計結果,是因為住在鄉下的人口,年齡普遍較大,才導致這樣的結果,那「住鄉下」與「得癌症」就不是「因果」,而只是「相關」。搞清楚兩件事到底是不是「因」與「果」,十分的重要,不然大家看到那樣的結果,豈不是不敢住在鄉下了!
明白這三個概念後,我們就要進入正題,先看第一題,為什麼普拿疼可以治療頭痛呢?
在這裡先略去前面一大段過程,包括藥品如何被化學家合成,如何在動物實驗中確認療效與安全性等等,我們直接跳到「一顆藥丸問世,我們怎麼知道它可以治療頭痛?」
「因為昨天頭很痛,吃完藥以後半個小時後就不痛了,所以普拿疼可以治療頭痛。」這樣就可以確定了嗎?
當然不是,大家已經有了「不吃藥也會好」與「安慰劑」的觀念,一定會馬上質疑:「也許本來頭就只會痛半個小時啊?」「搞不好吃維他命丸頭也會不痛啊?」
「如果有一萬個人頭痛,吃普拿疼後都不痛了,那是不是可以更確定普拿疼可以治療頭痛?」
是的,當不只一兩個人有這樣的經驗,而是成千上百個人都有這樣的經驗,或許,可以讓我們比較肯定是藥物治療了疾病,而不是疾病本來就會好。你想,哪有那麼巧,這一萬個人都恰巧只頭痛半小時嗎?
「那如果讓一萬個人吃普拿疼,讓一萬個人吃不可能有療效的維他命,結果吃普拿疼的大部分有效,吃維他命大部分都沒有效,是不是更能證明普拿疼有效?」
沒錯,這樣連「安慰劑」這個因素都排除了。其實這些,就是醫學上最基本的研究方法,也就是實證醫學的精義:排除干擾因素,有一分證據說一分話。
剛剛的問題再延續下去,如果我們選一萬個年輕力壯的年輕人吃普拿疼,選一萬個老頭子吃維他命丸,得到同樣的結論,這樣還是可以證明普拿疼有效嗎?在知道答案前,先來看看下面的例子,婦產科近代史上最大的誤會:女性荷爾蒙補充療法。
更年期,是每位女性必經的過程。它代表體內女性荷爾蒙降低,會造成熱潮紅、失眠、情緒起伏不定等等障礙,而女性荷爾蒙療法的問世,讓這些障礙得以緩解。更大的驚奇,是發現補充女性荷爾蒙的女性,得到心臟病的機率,比沒有服用的女性還要低,於是,標榜著「有病治病,無病強身」的荷爾蒙療法,在大約二十幾年前蔚為風潮,回家問問您的媽媽阿姨姑姑,一定有人補充過一陣子的女性荷爾蒙。
可是,一段時間後,發現情況並非如此,補充荷爾蒙的人,得到心臟病的機會似乎不減反增。於是,我們試著去了解,為何以往的研究的結果,與實際不同。
幾乎所有的研究方式,都是醫師在門診的時候,把那些來拿荷爾蒙的病人蒐集起來當第一組,另外再找一群沒有服用荷爾蒙的人當第二組,這兩組人在五至十年的追蹤過程中得到心臟病的機率。
乍聽之下,這樣的方法相當的科學、也相當的合乎邏輯,可是,這樣的編組方式,其實是充滿誤差的。怎麼說呢?會來門診要求醫生開立荷爾蒙的人,她們閱讀健康雜誌、醫學期刊,發現了這樣的資訊,可見得這些人對自己身體健康比較重視。很合理的推論,她們也應該會知道其他保健之道,比方說上健身房、吃健康養生餐、甚至是規律的健康檢查。其實,並不是荷爾蒙讓第一組的人降低了心臟病的機會,而是第一組人原本就比較健康!也就是說,「荷爾蒙補充」與「降低心臟病」,其實是沒有因果關係的。
所以在幾年前,美國做了一個非常有名的研究,同樣的,他們安排幾萬個婦女服用女性荷爾蒙,當然也安排了幾萬個婦女服用了所謂的「安慰劑」,做為比較。可是,他們選取的方式,完全是「隨機」的,儘量讓這兩組人有相似的年紀、相似的健康狀況,再去比較。結果出來,出乎大家的意料,「補充女性荷爾蒙,雖然可以緩解更年期障礙,但卻會增加心臟病、中風、乳癌的機會。」這不但推翻了以往大家的認知,更一度讓補充好幾年的婦女驚恐不已,甚至有些團體要求藥廠賠償,甚至國家賠償。從這個故事可以知道,科學要建立出因果關係,是需要非常嚴謹的,稍一不慎,可能得到完全不同的結論。
讀到這裡,相信大家對「實證醫學」的觀念應該相當的清晰了。要回答「胎盤鈣化會不會對胎兒有危險」這個問題應該就會有較為正確的思考模式了吧!沒錯,就是要找一萬個胎盤鈣化和一萬個胎盤沒有鈣化的孕婦,詳細的評估胎盤的功能,寶寶出生後,也要比較兩組的健康狀態是否不同。其實這早有答案了,其實兩組並沒有不同。這其中,當然會有胎盤鈣化的寶寶出生後不健康,但是,胎盤沒有鈣化的寶寶,也有相同比例的寶寶不健康啊!
同樣的邏輯,用在「打無痛分娩會不會比較容易腰痠?」「胎兒解胎便有沒有關係?」「剖腹生產會不會比較安全?」來尋找答案,應該會更接近事實的。很多似是而非的觀念不斷的在孕婦中流傳,希望讀完這一篇冗長的文章,能讓大家建立一套更符合邏輯的思考模式。
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※ 引述《maplekk (基本款女孩:))》之銘言:
: 因為是統計學新手..
: 有點不太了解這兩種的差異..
: 能麻煩大家解答一下嗎~
: 謝謝囉:)
看到原po的暱稱,不回答實在對不起良心..
依照統計方式來區分,可以分為敘述統計和推論統計
 ̄ ̄(我還沒想到更好的敘述,有沒有板友可以提供一下?)
╔圖
╔敘述統計:描述資料本身的性質或特徵╬表
統計╣ ╚統計量 ╔預測
║ ║ ╔點估計
╚推論統計:據已有樣本資料對母體性質或特徵作推論╬估計╣
║ ╚區間估計
╚檢定
圖:長條圖,圓餅圖,柏拉圖,直方圖,枝葉圖,次數多邊形圖,累積相對次數圖,
時間序列圖,散佈圖
表:列聯表,次數分配表
統計量:平均數,去頭尾平均數,加權平均數,中位數,眾數,四分位數,十分位數
,百分位數,全距,四分位距,四分位差,平均絕對偏差,離均差,離中差
均互差,變異,變異數,標準差,變異係數
預測:迴歸分析,時間序列
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 219.71.224.93
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