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第二劑莫德納來了！
設籍北市已接種過第一劑莫德納的長者們可以在 9/18~9/19 上網預約接種第二劑
👉如有任何預約相關困難，歡迎隨時撥打穎孟的服務電話：02-87808351，讓我們協助您！
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週末台北市將開放75歲以上已接種過第一劑莫德納的長者進行預約，中秋連假後實施接種，里鄰長也會在9/16~9/17這兩天，將通知單送到每一位長者家裡，如果家中長者沒有上網預約也別擔心，可以按照通知單上的時間到指定地點進行接種。
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這一波疫苗預約的相關資訊如下，提醒各位長輩們注意，也要麻煩大家多多幫忙身邊的長者完成預約。
📍 預約對象：設籍北市75歲以上以及原住民65歲以上，且已於7/9前施打第一劑莫德納之民眾。
📍 預約系統：https://booking.health.gov.tw/
📍 預約時間：9/18（六）、9/19（日） 09:00-17:00
📍 預約接種日：9/22（三）～ 9/23（四）
📍 未能網路預約者，可按照里鄰長發的通知單，依照時間到指定地點進行接種。
💥 20 個 ＃常見的統計錯誤，你犯過，或是犯了卻不知道嗎？⠀
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MedCalc 的作者 Frank，在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章，叫做「生物醫學研究文章中，連你都可以發現的 20 個統計錯誤」，很有意思。（連結請見原始貼文）
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我（蔡依橙）認真看完後，覺得蠻不錯的，於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文，協助大家節省時間，如果剛好有興趣的，可再針對該部分去閱讀原文。接著，分享一些我看完之後的想法。
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1. 數值報告時，提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重，硬要寫成 60.18 公斤。
⠀
2. 將連續變項分組，變成次序變項，但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計，而分成低、中、高三組，卻沒說明為什麼這樣分。
⠀
3. 配對資料，只報告各組平均，卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓，卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
⠀
4. 描述性統計的誤用，尤其該用 median (interquartile range) 的，硬是用成 mean +- SD。
⠀
5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度，而非 95% CI。
⠀
6. 只報告 p 值，卻沒提到差值以及臨床意義。
⠀
7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
⠀
8. 使用線性迴歸，卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
⠀
9. 沒有使用全部的資料，然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。
⠀
10. 多組比較的 p 值校正問題。
⠀
11. 在隨機分組研究時，過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料，像是性別比例、年齡、體重、血壓等等，而且資料好得太奇怪。
⠀
12. 報告檢驗數值時，沒有定義 normal 與 abnormal。
⠀
13. 計算 sensitivity 與 specificity 時，沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果，如何呈現與去除。
⠀
14. 使用圖片與表格，只是為了儲存數據，而非以協助讀者理解為出發點。
⠀
15. 畫出來的數據圖，視覺主觀上給人的印象，竟然跟數據本身不同。
⠀
16. 在報告數據與解讀時，搞不清楚 units of observation 是什麼，例如心臟病的觀察研究，在 1000 個患者中有 18 位心臟病發，那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主，那 sample size 就是 1000。
⠀
17. 把不顯著的統計，或 low power，解讀成 negative，而非 inconclusive。
⠀
18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究，前者為 explanatory / efficacy / laboratory，後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做，結果兩邊都做不好。
⠀
19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
⠀
20. 把統計的顯著性，當成臨床的重要性。例如：癌症用新藥治療，統計上很顯著的好，但追蹤了五年，患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著，但臨床意義不大的例子。
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🗨 我（蔡依橙）的一些想法
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由統計專業人的角度，來看生物醫學發表，是很有警惕意義的，能讓準備發表的朋友，仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
⠀
但另一個角度看，作者也提到，這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現！這就代表，其實生物醫學論文要刊登，並不代表我們什麼錯都不能犯，相反地，這 20 個錯誤裡頭，有些就算犯了，也還是能被刊登。
⠀
以我們自己發表，以及過去協助同學的經驗來說，我會認為 2、7、10、14、15，是初學者也 ＃必須理解並避開的，其他的則是發表起步了之後，陸陸續續去注意，在往更高分期刊挑戰時，逐漸進步就行。
⠀
實務上，3 分以下的醫學期刊，幾乎沒有專門的統計查核，你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說，我是一個放射科醫師，剛開始起步，投稿到放射科 3 分以下期刊，文章中的統計，只要「＃一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行，不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
⠀
對於初學者如何起步，實務的協助，新思惟規劃了各種類型的研究課程，歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的，有以下三場工作坊，歡迎您瞭解各課程的課綱後，評估挑選最符合您需求的內容，前來上課，讓我們協助您成功起步。
⠀
🟠 2021 / 11 / 7（日）統合分析工作坊
無經費、資源少也能發表，不用 IRB 且免收案的好選擇。
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
⠀
🔵 2021 / 10 / 17（日）臨床研究與發表工作坊
全新改款！跟著國際學者走，讓你寫作投稿都上手。
https://clip2014.innovarad.tw/event/
⠀
🟢 2021 / 10 / 16（六）個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
把臨床上的各種想法，在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
https://casereport.innovarad.tw/event/
⠀ ⠀
不只是說說而已，我們會舉實例，說明其意義、如何避開，在互動實作過程，實際由各位在自己的電腦上操作，從數據到軟體，從統計到繪圖，一次搞定，並避開常見錯誤，是真正以 ＃初學者起步 為核心的規劃。
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二十個常見的統計錯誤，與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu
💥 20 個 ＃常見的統計錯誤，你犯過，或是犯了卻不知道嗎？⠀
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MedCalc 的作者 Frank，在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章，叫做「生物醫學研究文章中，連你都可以發現的 20 個統計錯誤」，很有意思。（連結請見原始貼文）
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我（蔡依橙）認真看完後，覺得蠻不錯的，於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文，協助大家節省時間，如果剛好有興趣的，可再針對該部分去閱讀原文。接著，分享一些我看完之後的想法。
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1. 數值報告時，提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重，硬要寫成 60.18 公斤。
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2. 將連續變項分組，變成次序變項，但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計，而分成低、中、高三組，卻沒說明為什麼這樣分。
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3. 配對資料，只報告各組平均，卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓，卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
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4. 描述性統計的誤用，尤其該用 median (interquartile range) 的，硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度，而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值，卻沒提到差值以及臨床意義。
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7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
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8. 使用線性迴歸，卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
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9. 沒有使用全部的資料，然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。
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10. 多組比較的 p 值校正問題。
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11. 在隨機分組研究時，過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料，像是性別比例、年齡、體重、血壓等等，而且資料好得太奇怪。
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12. 報告檢驗數值時，沒有定義 normal 與 abnormal。
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13. 計算 sensitivity 與 specificity 時，沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果，如何呈現與去除。
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14. 使用圖片與表格，只是為了儲存數據，而非以協助讀者理解為出發點。
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15. 畫出來的數據圖，視覺主觀上給人的印象，竟然跟數據本身不同。
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16. 在報告數據與解讀時，搞不清楚 units of observation 是什麼，例如心臟病的觀察研究，在 1000 個患者中有 18 位心臟病發，那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主，那 sample size 就是 1000。
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17. 把不顯著的統計，或 low power，解讀成 negative，而非 inconclusive。
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18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究，前者為 explanatory / efficacy / laboratory，後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做，結果兩邊都做不好。
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19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
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20. 把統計的顯著性，當成臨床的重要性。例如：癌症用新藥治療，統計上很顯著的好，但追蹤了五年，患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著，但臨床意義不大的例子。
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🗨 我（蔡依橙）的一些想法
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由統計專業人的角度，來看生物醫學發表，是很有警惕意義的，能讓準備發表的朋友，仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
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但另一個角度看，作者也提到，這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現！這就代表，其實生物醫學論文要刊登，並不代表我們什麼錯都不能犯，相反地，這 20 個錯誤裡頭，有些就算犯了，也還是能被刊登。
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以我們自己發表，以及過去協助同學的經驗來說，我會認為 2、7、10、14、15，是初學者也 ＃必須理解並避開的，其他的則是發表起步了之後，陸陸續續去注意，在往更高分期刊挑戰時，逐漸進步就行。
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實務上，3 分以下的醫學期刊，幾乎沒有專門的統計查核，你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說，我是一個放射科醫師，剛開始起步，投稿到放射科 3 分以下期刊，文章中的統計，只要「＃一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行，不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
⠀
對於初學者如何起步，實務的協助，新思惟規劃了各種類型的研究課程，歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的，有以下三場工作坊，歡迎您瞭解各課程的課綱後，評估挑選最符合您需求的內容，前來上課，讓我們協助您成功起步。
⠀
🟠 2021 / 11 / 7（日）統合分析工作坊
無經費、資源少也能發表，不用 IRB 且免收案的好選擇。
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🔵 2021 / 10 / 17（日）臨床研究與發表工作坊
全新改款！跟著國際學者走，讓你寫作投稿都上手。
https://clip2014.innovarad.tw/event/
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🟢 2021 / 10 / 16（六）個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
把臨床上的各種想法，在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
https://casereport.innovarad.tw/event/
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不只是說說而已，我們會舉實例，說明其意義、如何避開，在互動實作過程，實際由各位在自己的電腦上操作，從數據到軟體，從統計到繪圖，一次搞定，並避開常見錯誤，是真正以 ＃初學者起步 為核心的規劃。
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二十個常見的統計錯誤，與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu
今天我們來到雲林縣口湖鄉的海邊，看到吳家父女齊心協力、全家族投入照顧失智老人的愛心行動，讓我感動萬分。
吳靜盈小姐原本是重症病房護理師，返鄉協助父親成立老人日照中心，在過程中發覺缺少失智症的照護專業，便自己去進修學習。妹妹吳貞怡與姊姊相差十歲，原本不是相關科系出身，也在看見偏鄉年輕人的缺乏後，毅然決定返鄉進修社工學分、投入看護的行列。
吳家姊妹放棄五光十色的都市生活，回到家鄉的海邊小漁村照顧失智老人，她們近期的目標是與父親共同將荒廢校舍改造成完整一條龍服務的老人照護中心，用「在地人照顧在地人」的使命感行善，這樣犧牲奉獻的精神令人為之動容！
本週，讓我們一起敲開這扇承擔的大門！
☀️邀請您和我一起愛心捐款，散播更多善的力量
戶名：雲林縣家園關懷協會
銀行：雲林縣口湖鄉農會下崙分部
匯款帳號：00333210742670
#韓先生來敲門
#莫忘世上苦人多
8月份回覆留言內容：親餵媽媽如何在沒有爸爸協助下獨立戒夜奶、寶寶不夜奶媽媽如何達到半夜供需平衡、寶寶奶量時大時小該如何調整、寶寶2個半月媽媽每次擠奶最多30ml是否天生沒奶、卵磷脂可以增加奶量/解決脹奶/塞奶/硬塊嗎、因為會導致寶寶不愛喝水嗎、7個月大的寶寶可以適用"如何建立寶寶健康作息"中的做法嗎、追奶後奶量沒增加需要去醫院照超聲波嗎、該如何改善1.5個月寶寶早上到晚上都要抱睡的習慣、晚上擠的奶早上喝會否導致寶寶嗜睡/冷凍的存奶營養是否不符合寶寶不同年齡的需要、順產時的側切和撕裂不痛嗎、小白點已破有奶水排出但乳頭疼痛怎麼辦、孕期醫生發現乳房有硬塊應該斷奶後拍X光或擠奶期想辦法先把奶通開、4個月開始刷牙該如何排進睡前儀式、寶寶最近晚上9點睡到5點很久沒吃OK嗎/若吃米糊後拖更晚才吃奶媽媽該如何排奶、擠奶器導致的乳暈腫痛可以用哪些藥膏、寶寶何時跟大人分房睡比較好、若寶寶趴睡可以減少Tummy Time嗎、寶寶剛出生黃疸指數偏高該怎麼辦、1歲多寶寶不喝鮮奶怎麼辦、寶寶邊喝奶邊拉屎之後就不認真吃了怎麼辦/2個半月寶寶很少給feeding cue怎麼辦、懷孕30周有初乳要先擠出來嗎、給寶寶3-5分鐘自我安撫時家長應該在身邊或離開、寶寶平常會自行入睡但遇到媽媽就失敗怎麼辦、沒經過睡眠倒退期真的需要擔心嗎、9個月寶寶匍匐前進算爬嗎、3個月親餵寶寶不接受奶瓶可以給學習杯喝奶嗎、清理鼻子時可以用棉簽嗎、排脹氣裡的脹氣指的是colic嗎、1歲後寶寶睡前喝鮮奶需要刷牙嗎、寶寶出生半個月是每4小時喝一次奶嗎、寶寶吃副食品沒碰到嘴巴旁邊皮膚但還是紅腫是食物過敏嗎、3個月母奶寶寶每天大便2-3次正常嗎、寶寶若食物不耐或過敏母乳媽媽需要忌口嗎、寶寶會爬後開始練走可以用walker嗎📢 快來訂閱我的頻道：http://bit.ly/2kttyum
本影片僅供教育使用，不能取代醫生診斷。請向醫生或其他合格醫療人員諮詢您的病情。
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