│ 很多時候研究主題,就是這些很 #吸引人的問題,與 #強烈的好奇心 開始的,這是個很不錯的例子。 │
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【快訊 🎉 蔡尚聞醫師團隊,關於洗腎與腎移植患者接受全關節置換術之預後統合分析,獲 EFORT Open Reviews 刊登!】
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📝 文章介紹
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末期腎病變的患者,接受髖關節或膝關節的置換手術後,手術部位併發症較高,人工關節感染機會也較多,不過,末期腎病變患者一般會接受洗腎治療,但也有部分人最終會接受腎臟移植,蔡醫師團隊對於這兩種人的手術預後究竟有沒有差異,很有興趣,於是有此研究。
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收入了 22 篇文獻共 9384 位患者後,共有 8921 位洗腎、463 位腎臟移植者,手術後整體死亡率,在腎移植患者中略高於洗腎患者(15.8% vs 13.8%),整體手術部位併發症也是(3.6% vs 3.3%)。關於人工關節感染,洗腎患者則略高於腎移植患者(4.0% vs 3.7%)。
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使用多變項迴歸分析,確認各種因素的影響後,會發現其實使用洗腎或腎移植,並不是顯著的預後決定因子。
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這是個蠻有意思的研究,腎臟不好,會造成關節手術的風險,那如果之後把腎移植進去呢?風險會降低嗎?至少以本篇研究來看並沒有,雖然也可能是因為腎移植患者通常經歷過一陣子的洗腎,且移植後的照護也同時合併許多藥物,但無論如何,接受腎臟移植,並不會讓預後神奇的逆轉。
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📝 期刊介紹
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EFORT Open Reviews 創刊於 2016 年,2020 年 impact factor 為 4.618,在 Orthopedics 領域排名為 Q1(12/82) 期刊。
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🗣️ 學員回饋
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「這種 #以成果為導向 的學習方式貫穿了整天課程,在這樣的學習架構底下,每堂課都只教必學的重點:繁雜的統計觀念,只聚焦在發表文章必備的部分;統計軟體當然選 CP 值最高的。也因為有這樣的課程安排,讓我能在短短的一天之內,迅速消除對統合分析的恐懼,也對統合分析的架構及寫作有較全面的理解。」
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「新思惟的一天課程學習,教會我們從題目、寫作及分析技巧、文章架構及排版,到繪圖及美化圖表,製作出賞心悅目、令人不忍拒絕的圖表,教會我們如何 #快速踏入寫作的旅程中,告訴我們 meta-analysis 文章並不難,難的是你不願意開始,只要開始你就有機會拚出一篇自己的 SCI。」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
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分享自國內運動生理學權威老師 林正常 老師FB的文章:
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身體不活動的人呈現較差的新冠肺炎染疫後果
美國加州洛杉磯帕莎蒂娜的Kaiser Permanente醫學中心家庭與運動醫學部Sallis等8位學者,在最近英國運動醫學雜誌 (Sallis R, et al. Br J Sports Med 2021;0:1–8.) 發表的論文,發現身體不活動的人,有較差的新冠肺炎染疫結果。
研究人員以回溯性之迴歸分析,從2020年1月1日至10 月21日48,440 位COVID-19確診的成年病人,探討身體活動程度與新冠肺炎的染疫後就醫、加護病房進住與死亡危險率間的關聯性。身體活動程度分(1)身體不活動組:身體活動1週少於1-10分鐘者;(2)一些身體活動組:身體活動1週少於11-149分鐘者與(3)規律身體活動組:1週超過150分鐘者。規律身體活動組的身體活動量指身體活動量符合運動指引的建議量。
結果顯示,身體不活動者與規律身體活動者比較時,有較高的就醫率 (勝算比=2.26),加護病房率 進住率(勝算比=1.73) 與死亡率 (勝算比=2.49);身體不活動者與一些身體活動者比較時,也有較高的就醫(勝算比=1.20)、加護病房進住 (勝算比=1.10)與死亡率(勝算比=1.32)。
昨天溜覽「運動就是良藥 (Exercise is Medicine)」網頁時,發現此文,特摘取與朋友分享。
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迴歸分析 論文 在 說說能源 Talk That Energy Facebook 的最讚貼文
有些朋友轉了Nature子期刊Nature Energy的文章《Differences in carbon emissions reduction between countries pursuing renewable electricity versus nuclear power》(追求再生能源與核能減碳的國家差異) 來問我看法,其結論簡短來說就是再生能源減碳比核能減碳更有效,這幾天小編不事生產,但該念的東西到是沒有少念啦。先思考這樣的研究概念為何可以登上一個優秀期刊呢?
1. 可以登上Nature往往有個重大要件 >> 帶出新的思考
2. 比較減碳工具的優劣 >> 並非所有減碳方法有同樣效用
3. 討論高低GDP國家間的減碳選擇
但以上都不代表研究者可以持續在他的研究結果上做過多的延伸或是意識形態的宣揚。要說我的感想,兩三天前看到該文章的第一個想法就是,阿,又是這些人。
為甚麼我會這樣說呢?因為在學術圈的訓練裡,真的很容易以人廢言(不鼓勵),尤其是當你真的看了很多重複的方法論調、熟悉各個門派之後更會這樣,這篇文章中的作者群,看起來都與每年會發表的《世界(反)核工產業現況報告》重疊,所以我大概看開頭就可以知道結論會如何產生了。
而這篇研究扣掉中間圖表的部分,大概就與那個核工產業現況報告完全一樣XD,推出的時間點還剛好接近。
而報告研究方法為統計迴歸,根據125個國家的能源與碳排等資料進行分析,資料上聚焦於1990-2014年(兩階段)。一個統計迴歸分析光資料範圍就是個很有趣的討論,這段期間幾乎沒有核電廠的製造,法國或芬蘭等核電比例相當高的國家在1990前用核電替代化石燃料的部分完全被忽略...世界銀行公開資料就剛好是這兩年,但很多地方的數據都有完整更新到近日或更早,是刻意選擇或剛好就有點耐人尋味。 而在有核電與沒核電的國家來比較更是忽略了國與國間的差異性,這樣的區分已經充滿偏見了,又他的研究中又因為資料限制僅呈現了頭尾兩點的資料,在說故事上並沒有太大的說服力,以下列出資料疑問:
1. 核電建廠最蓬勃時為1980前
2. 減碳必須存在於低碳能源技術取代化石燃料
3. 研究時間內國家再生能源都以大水力為主,而大水力機組為集中式電廠
4. 將核電國家與再生能源國家做區分卻無考慮國家間差異是很神奇的
5. 時間點破碎,無法看出連續變化或脈絡
6. 引用的碳排數據並非電力排放數據,而是整體排放數據,無法直接看出再生能源或核電貢獻
而他討論與結論的部分我個人是覺得...滿滑坡跟聯想力豐富的... 對於回歸統計來說,你可以看到所謂的趨勢或是結果,但並無法任意的解釋因果,例如你看到核電的使用與印度、俄羅斯碳排趨勢相反,並無法導出核電會排碳這樣的原因,而什麼核電吸走資金或是自由市場的分散與集中電力排擠問題(何況集中式水力發電也很吃資金和國家工程基礎建設阿),從他的研究資料中我真的看不出來... 何況他的回歸統計結果看起來...差到爆炸阿,核能國家中,核能與再生能源發電比例更無顯著關係...他文中提到的研究限制甚至與自己的結論相互矛盾,例如未考量到社經或系統,太神奇惹...
基於上述內容,我仍覺得Nature Energy這種我的夢寐以求期刊會收太詭譎,論文作者四年前就已經犯了相同的錯還被撤刊,不知道今年是否會再發生~ 但資料分析結果倒是可以告訴我們一件事,這也是文中統計檢定唯一清楚的指標,#不同經濟條件的國家對於核能的選擇愛好有所差異,或是 #能源貧窮問題可能浮現,遺憾這些都未在此研究中被提及,這些卻是統計中顯著且清楚的部分。
我個人是認同現階段若要減碳的話(因為有時間上的限制),發展再生能源是個相較於核能更為快速的選項,因為再生能源對於許多電力需求無明顯增加的國家來說確實門檻較低(技術、融資),但一切都不代表我們不需要新核能~ 考慮的面相越多就越不可能有這樣單純答案。
https://www.nature.com/articles/s41560-020-00696-3
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