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為示範程式語法與說明結果，資料為範例資料，請勿引用統計結果或作其他延伸 !!
- 1月 25 週六 201418:48
以SAS的語法匯出大批HTML資料表
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- 1月 24 週五 201401:02
高度攝取魚油omega-3脂肪酸攝護腺癌增險七成
過去研究指出omega-3脂肪酸曾被證實能有效預防心臟病等相關慢性疾病，增加腦力、預防兒童行為失調，到預防阿茲海默症，因此大多數人開始有了多吃魚比吃肉好的想法，魚油相關的營養補給品更是大為風行。根據英國《郵報》報導，英國人平均每年花1億1600萬鎊(約台幣52億5712萬元)買魚油相關補品。最近國外研究發現，高度攝取魚油的男性，反會罹患攝護腺癌的風險提高7成。該研究團隊在2011年發表研究中指出，魚油中的DHA脂肪酸，會使高危險型攝護腺癌風險提高一倍，但蔬菜油、亞麻仁油及其他植物所含的脂肪酸，則沒有這個問題。
雖然此次研究結果未能直接證實兩者之間關聯性，但是也有學者推測omega-3脂肪酸可能經由代謝後進入細胞內，而代謝形成的物質會影響DNA，進而造成細胞突變，不過，關於吃魚油是否真的會罹癌這個議題，還需經流行病學分析，或是動物實驗等更多的研究才能證實兩者之間相關性。
攝護腺癌為歐美國家常見男性癌症之一，國人發生率雖低於國外，但近年來發生率急劇上昇。根據衛服部統計資料，從1999年，每年每十萬人口有4.97人死於攝護腺癌，到2005年，每年每十萬人口有7.9人死於攝護腺癌，在男性癌症死亡原因順位更是從第九位躍升到第七位，攝護腺癌已成為國人常見的男性泌尿道癌症之一。目前政府鼓勵50歲以上的男性，每年接受血清PSA、手指觸診等檢查。若為高危險族群(家族史等)更應提早自45歲開始每年一次的檢查，其中若任一項檢查報告有異常時都應進一步門診諮詢。
- 1月 24 週五 201400:47
類神經網路(Artificial Neural Network)統計分析方法
類神經網路(Artificial Neural Network)的方法，隨著近年來電腦資訊設備發展，有越來越廣泛運用的趨勢。其想法即爲由收集至的系統輸入(input)與輸出(output)的資料，建立模式(model)（輸入資料與輸出資料的關聯性）。有了這樣的模型便可用於預測、決策、分類。就統計分析而言，輸入資料即爲解釋變項，而輸出資料即可視爲結果變項，在統計分析方法中，常見的迴歸分析即可以視為一種類神經網路的模式。而類神經網路可以有更複雜的型式，例如解釋變項爲非線性的模式等等。
類神經網路模式其主要的目的通常在於預測。所以通常會將資料分成兩個部份：建模資料(training data)以及驗證資料(testing data)；也就是說，先以建模資料建立模式，再將驗證資料代入建立完成的模式以確認其預測力高低。在醫學上，類神經網路的方法多應用於心血管疾病診斷、基因分類等。目前，類神經網路模式有相當多的軟體可用來分析，例如常見的SAS, R, SPSS, STATISTICA等.
- 1月 24 週五 201400:40
cox 迴歸模式：具時間相依共變數分析方法(Cox regression with time-dependent covariates)
在臨床研究所收集到的存活資料中,某些解釋變數的值是會隨著追蹤時間而改變；例如針對病人不同的狀態而變換的治療方式或是更換不同的藥物。在這種情形下，如要探討其危險因子的影響，典型的Cox比例風險模式(cox proportional hazard model將不適當，那是因爲使用Cox比例風險模式時，有一基本假設必須要符合，即等比例風險假設(Proportional hazard assumption, PH assumption)；也就是說，針對某一危險因子而言其風險比，不能隨著時間而有所改變，必須要固定。所以當此假設違反時，將Cox比例風險模式做一些修正是必要的，因爲上述的例子中，風險比(hazard ratio:HR)是會隨時間而改變的。所以，一個cox 迴歸模式的延伸應用：具時間相依共變數(Cox regression with time-dependent covariates)即被提了出來。
具時間相依共變數(Cox regression with time-dependent covariates)的方法主要可應用於兩方面：(1)用來檢定存活資料是否符合等比例風險假設，因爲統計圖的判讀，有時太過主觀，而缺乏證據。(2)可用來分析隨時間變化的共變數，在不同追蹤時間區段內，來分析其風險比的變化情形；也就是說，在某些區段內，風險比可能大於1，某些區段可能小於1，精準的給出時間分段的切點。在統計分析軟體的部份，目前SAS, R, SPSS等皆可用來進行cox 迴歸模式：具時間相依共變數方法(Cox regression with time-dependent covariates)分析。
- 1月 24 週五 201400:11
階層線性模式(Hierarchical Linear Model : HLM)簡介
在醫學研究的領域中，階層性的資料結構相當常見。例如在醫院收集的病患資料，有一些是用來描述病患特徵的變數，如性別，年齡等；另外，有一些變數則在表現醫院的特性，如醫院層級別：醫學中心，區域醫院，地區醫院。此時，用傳統的迴歸模式來分析，會忽略了團體層級的影響(組內相關)，而造成誤差的變異被低估。所以，較為適當的方法為使用多層次的分析(multilevel analysis)---也就是目前廣被使用的階層線性模式(Hierarchical Linear Model: HLM)。
在階層結構的資料中，主要的特徵爲具有個體層級以及總體層級，例如上述的例子中，病患即爲個體層級，而不同家的醫院即爲總體層級。此外，在重覆測量設計中，針對每一受試者(subject)在不同時間點測量感興趣的反應變項(response)，亦可視爲階層化的資料，在這種情形下，個體層級爲不同次重覆測量，而總體層級爲不同的受試者(subject)。階層線性模式分析上的想法即爲將第一層各分層的迴歸係數(coefficient)當成是第二層反應變數(response)，這樣的方式即爲斜率結果變項（slope as outcome）分析。在執行分析的軟體上，目前大多以HLM, STATA來進行階層線性模式的分析。
- 1月 23 週四 201400:48
長期追蹤資料中缺失值(missing value)的處理
在臨床研究中，長期追蹤資料常由於受試者的某些原因(例如身體產生不良反應(AE)，或是失去連繫(loss of follow-up)等原因)而產生缺失值(missing value)。在某些狀況下，缺失值可能有重要的訊息，如果忽略不考慮，會對研究的結論造成很大的影響。所以，先要了解資料中的缺失值是屬於何種型態，再去尋找合適的處理方式。缺失值型態主要可分爲三種: MCAR(missing completely at random), MAR(missing at random) or NMAR(not missing at random)
- 1月 23 週四 201400:42
研究：自閉症男女大不同
自閉症( Autism Spectrum Conditions)是因腦部功能異常而引致的一種發展障礙，徵狀通常在幼兒三歲前出現。常見自閉症伴隨有智障、癲癇及情緒不穩定等問題，嚴重的案例甚至會有自我刺激、自殘或強迫等負面行為。目前全球大約有1%的人深受自閉症所擾，其中患者男、女比為5:1，以男性佔大多數，因此，現有的研究資料與治療方法皆以男性為主；然而，也導致女性的自閉症症狀較難被查覺。
新一期的《大腦》雜誌報導，英國劍橋大學的自閉症研究中心(Autism Research Centre, Department of Psychiatry, University of Cambridge)針對120名自閉症患者進行腦部核磁共振儀器掃描，但經比對後發現，相較於健康女性，罹患自閉症女性的腦部與健康男性的腦部構造相似，但此現象卻沒有發生在男性身上，證實自閉症對男性與女性患者腦部的影響不同，其表現的症狀也不同。
研究建議治療者對於女性自閉症患者的診斷與治療應跳脫過去以男性患者為主的軸向，協助患者早日獲得治療與改善。也建議專家學者，未來應投注更多臨床研究著眼在女性患者。
- 1月 23 週四 201400:37
研究：攝取過量或缺乏鐵質皆可能影響腦部健康
據台灣社區流行病學調查，台灣65歲以上老年人口罹患失智症的盛行率約1.7-4.4％(台灣老年學暨老年醫學會雜誌，2008)，其中以罹患阿茲海默症(Alzheimer’s Disease)人數佔2/3為多數，目前台灣正快速進入高齡化社會，失智症人口比例也逐年提高，雖然成因仍不明，目前只知可透過飲食控制來降低風險，近年美國有兩份研究發現鐵質攝取量與阿茲海默症有密切關聯。
據阿茲海默症期刊(Journal of Alzheimer's Disease)發表的研究結果指出，過量的鐵質沉積會造成氧化壓力，影響腦部神經細胞的運作，進而提高罹患阿茲海默症的風險。研究針對31位失智症和68位健康者，利用磁振造影(MRI)評估在失智症患者和健康者的鐵質攝取量與腦部組織損害之相關，其中腦部組織包含掌管人體記憶的「海馬迴區域」(Hippocampus)以及負責情緒能力的「丘腦」(Thalamus)，結果顯示，失智症患者的海馬迴區域中發現有「鐵蛋白」(Ferritin)存在，但丘腦沒有，而健康者則無此現象，研究者建議人體一天的鐵質建議攝取量為18毫克。
但在另一項研究結果指出，若成人有貧血症狀，反而易引發阿茲海默症，因此建議應多補充鐵質預防貧血，靠補充紅肉等鐵質豐富的食物，增加大腦血液含氧量，預防阿茲海默症的發生。目前僅能推論體內鐵質與阿茲海默症有關，其因果關係仍須進一步研究。
Reference:
1. Raven EP, Lu PH, Tishler TA, Heydari P, Bartzokis G(2013). Increased Iron Levels and Decreased Tissue Integrity in Hippocampus of Alzheimer’s Disease Detected in vivo with Magnetic Resonance Imaging. Journal of Alzheimer's Disease. DOI: 10.3233/JAD-130209.
2. Hong CH, Falvey C, Harris TB, Simonsick EM, Satterfield S, Ferrucci L, Metti AL, Patel KV, Yaffe K(2013). Anemia and risk of dementia in older adults: Findings from the Health ABC study. Neurology.
DOI:10.1212/WNL.0b013e31829e701d.
- 1月 22 週三 201422:36
吃完整水果可降糖尿病之風險
目前台灣罹患糖尿病患大約有170萬人，平均每天有25人死於糖尿病，位居國人前十大死因第五，近年病患數增加急速，預估5年內病患將突破兩百萬人(福利部，2013)。有關水果為預防糖尿病之聖品議題，過去研究提出各種不同的結論，目前最新研究提出部分水果可以降低罹患糖尿病之風險。
據英國醫學期刊(British Medical Journal)發表的研究，觀察時間1984-2009年，針對28萬名受試者進行每日飲食問卷調查，排除慢性病病史，觀察期間內約有4.2%受試者被診斷糖尿病(共12,198人)，結果顯示，多吃完整的水果(Whole fruit)，如藍莓、葡萄與蘋果等，可降低罹患第二型糖尿病風險比至少20%。若一周攝取藍莓3次以上，罹患糖尿病風險比更可降低26%。但每日至少飲用一次果汁，罹患糖尿病風險比卻增加21%，研究者表示，兩者的因果關係仍待釐清。
這次的研究結果建議，多吃水果達到均衡飲食來降低糖尿病是相當重要，但若要說個別水果與糖尿病風險的相關，仍須進一步研究探討。
- 1月 22 週三 201420:01
交叉試驗(Crossover trial)
在臨床試驗的前期，交叉試驗(crossover trial)是被廣爲使用的設計方法，用來測試人體對藥物的反應(response)。最常見的交叉設計爲AB-BA設計；也就是說每一個受試者隨機進入試驗後都要接受二種不同的治療方式(treatment)，一組先接受A treatment再B treatment；另一組則是先B treatment再A treatment。而在接受不同的治療方式中間，會有一段洗滌期間(washout period)，其目的在於消除治療方式造成的延續性效應(carry-over effect)，以正確的測試出真正的治療成效。
交叉設計最大的缺點在於前面提到的延續效應以及治療順序效應(order effect)，兩者皆會干擾真正的治療效應(treatment effect)，所以要特別注意的是，洗滌期間不能過短，以免造成延續性的效應。儘管如此，交叉設計也有其優勢：第一是需要較少的受試者即可達到試驗的目的(這也是臨床試驗前期大多使用交叉設計的理由之一)，第二是每個受試者皆爲自已的對照(control)，可適當的控制干擾因子(confounding factors)的影響。統計分析方法的部份，交叉試驗大多使用混合模式(Mixed model)來分析資料。
Reference:
Senn, S. (2002). Cross-Over Trials in Clinical Research, Second edition. Wiley.