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貳、參考文獻

參考文獻是在本文之後,將有用到的文獻全部彙整,書寫樣式基本上以第一行靠左對齊,第二行以後為縮排兩字元。在呈現的部分,會因為文獻屬性差異而呈現不同內容,下面筆者將列出一些常用的文獻屬性來歸納。

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正在進行研究或攻讀學位的您,一定常被要求以APA格式撰寫報告或論文,所謂的APA格式是指美國心理學會(American Psychological Association)出版的《美國心理協會刊物準則》,目前是一個為廣泛接受的研究論文撰寫格式,特別針對社會科學領域的研究,用來規範學術文獻的引用和參考文獻的撰寫方法。

由於中文與英文在撰寫上有一定的落差,所以真正的APA格式其實無法完全100%套用在中文的報告上,網路上可以找到最完整中文版的APA格式規範應該就屬於臺北市立教育大學前校長林天佑所整理的版本,最後一版為2010年所整理的第六版至於書籍的部分則可以搜尋美國心理學會出版手冊:論文寫作格式(陳玉玲、王明傑,2011)或學術論文寫作:APA規範(張保隆、謝寶煖,2005)。

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上班族最關心的莫過於升遷與獎金,而每年或每季的考核決定了員工的未來,這不僅員工關心,主管或老闆也非常頭痛。但是,大家回想一下自己公司的考核,是否常有以下的毛病?

1.使用紙本評分表或EXCEL進行管理,怎麼催都有人不交,統計起來也費時費力…

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本篇文章介紹美國衛生研究院(National Institutes of Health (NIH))提供的Joint Trend Analysis software,這個軟體主要運用在長期趨勢資料分析(例如:想研究癌症的發生率在各個年代的變化),透過此軟體使用者可以很容易地根據資料產生不同的Joint regression model,此迴歸模型主要用來找出癌症發生率趨勢變化的轉折點(Jointpoint),可以回答哪一個時間點開始出現趨勢的變化(例如:發生率的下降或上升)。

在使用上,一開始使用者能藉由提供最小和最大轉折點個數。軟體將以最小轉折點個數(例如0個轉折點,此時圖形為一條直線)開始計算,並測試增加轉折點是否相較於前一個模型更具有統計顯著性,最後軟體能幫使用者找到一個最佳的模型(轉折的趨勢都有達到統計上的顯著),使用者能夠測試趨勢的明顯變化是否具有統計意義。此外軟體還提供查看每一個模型的圖形,從具有最小轉折點數量的模型到具有最大轉折點數量的模型,讓使用者可以用於結果的呈現。如附圖所示:

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比較療效時常見的偏誤(Sharma 等人)

Sharma 等人於 2019 年在《Clinical Epidemiology》發表了一篇名為『Observational studies of treatment effectiveness: worthwhile or worthless?』的文章2,本篇文章所提到的偏誤以及處理方式並非針對醫學資料庫,而是對於所有的觀察型研究都適用,而且針對的是前瞻性世代研究(prospective cohort study)。

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醫學資料庫常見的偏誤(Franklin Schneeweiss

  • 因果關係錯置

這是指因(介入/處置)與果(結果變項)在時間軸上的錯置,偏誤來源來自於事實上是結果變項決定了之後要做何種介入(或醫療選擇)。這種偏誤的處理方式很簡單,只要確認結果變項是發生在介入之後即可,亦即追蹤時間是從介入開始算。

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醫學資料庫研究目前佔目前醫學研究相當大宗,由於資料在研究想法產生之前就已經存在,而不需要再收案或追蹤,一旦可以有權限使用資料時,可以快速地做資料處理及統計分析進而發表,甚至搶先在臨床試驗之前就先有真實世界數據(real world data)的結果。

 

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              真實世界數據(real-world data; RWD)在目前幾年變的非常流行,下圖列出在PubMed搜尋RWDReal-world evidence(真實世界證據,以下簡稱為RWE)關鍵字的文獻數量,在最近幾年急速飆漲。

 

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           很多中小企業都有內外帳之分,特別是內帳,通常老闆自己要看的,所以反而更貼近真實經營實況。但因為是內帳,並沒有一定的記帳方法,比較有概念的採用正規會計帳的記帳方法,計算損益表,獲知每月是否有賺錢。比較隨興的,通常只是記個流水帳,筆數不多的話,月底自己加加減減也就有數了。

不過小孩會長大、公司會成長,漸漸地,每月交易筆數愈來愈多,當每月有50筆交易以上時,這時還在按計算機加加減減,難免力不從心,容易出錯。而且,公司愈來愈忙,更沒有時間好好計算,有時忙了半天都不知道公司是賺是賠,真心酸。這時,專門請個會計嘛,還不到那個模規;即使足夠請人,買會計軟體也是筆花費,再者公司業務也沒那麼複雜,會計小姐可能也是繼續記流水帳,月底再利用一些免費的軟體或excel拉拉公式,也就夠用了。

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  2019/1/19由林口長庚醫院的巨量資料及統計中心主辦「臨床資料庫的建立和應用研討會」,會議中邀請許多學者分享醫療院所整合的資料庫,分別有以下五種醫學研究資料:

  1. 長庚醫學與研究資料庫
  2. 彙整台大醫院及台大所屬的各級分院所形成的「臺大醫療整合資料庫」
  3. 彙整北醫、萬芳、雙和三家醫院的「北醫體系臨床資料庫」
  4. 中國醫附設醫院的臨床資料,並完成串連衛生福利部死因檔的「中國醫臨床資料庫」
  5. 早產兒基金會運用台灣極低出生體重早產兒聯合追蹤網(TPFN)的資訊建構的「台灣早產兒基金會資料庫」

 

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