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你不可不知的另類健康法(三版)

為了解決高雄榮總神經內科的問題，作者劉大元 這樣論述：

　　本書作者是受過西醫專業訓練的醫生，因為多病的成長歷程，還有一根不該裝在他的心臟的支架，讓他開始積極專研另類療法，並以自己、家人與患者的親身體驗，證實整合醫學確實可以多元治癒疾病，更快速的獲得健康。   　　在你不可不知的另類健康法中，詳細介紹十幾種另類醫學，強調每一種醫療方式，都有其獨到之處，方法越多，醫治疾病的手段就越多，治癒病患的速度和效果就越快。顛覆你對自然養生法的認知。重金屬汙染潛藏在生活周遭，危害人體甚鉅，它將告訴你排除體內重金屬的方法，體驗真正健康的感受！

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行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決高雄榮總神經內科的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。

傷病之後——職場復工與配工實務手冊

為了解決高雄榮總神經內科的問題，作者臺中榮民總醫院詹毓哲等 這樣論述：

臺灣第一本臨場健康服務專書 勞工X雇主X醫護X人資 寫給所有關注職場安全與健康的人 人資：照顧員工的個別狀況需求，減少職災發生，把關員工健康。 雇主：認知義務、責任與法規，打造友善環境，讓員工安心工作。 醫護：用專業給予周全建議，落實風險評估，避免不當復配工對勞工身心造成傷害。 勞工：瞭解傷病對工作的影響，學會如何維護工作權益，進一步瞭解自己的身體狀況與耐受性。 每個人都希望自己健康無礙，在工作中盡情盡力發揮所能，但人還是會生病，可能遇上意外引發的殘疾，必須在不適與病痛的壓力下工作，或是承受工作環境可能帶來的風險。當不幸的傷病事件發生，復工與配工就是勞工重返職場的重要議題。 職場復

工與配工的重要性 復配工是一連串的階段性服務，由醫護人員為勞工做健康指導、評估健康狀況，給予專業周全的建議。 勞工在等待或嘗試復工期間可以徵詢復配工服務，雇主可以瞭解傷病之後勞工的需求；能降低勞雇雙方可能耗費的時間、金錢、醫療、社會成本。 適性復配工能照顧勞工身心，避免勞資糾紛，預防因傷病帶來的遺憾。 本書特色 臺中榮總職業醫學科團隊等28位醫師，針對臺灣最常見的19種職業復配工需求，寫給醫護、勞工、雇主、人資的完整臨場健康服務指南。 結合理論與實務，介紹疾病症狀、能力評估標準、所需資料、工作建議與注意事項、管理辦法，以及相關法源規定簡介。 提供正確、專業、適性的評估與輔導建議，把

合適的人安排在適當的工作場所；讓妊娠中工作者安心工作，中高齡勞工全心貢獻。 每章皆有案例說明和簡要表格，搭配視覺化的復配工流程圖，幫助讀者快速上手。 人資和雇主將知道如何管理傷病勞工，創造友善工作環境；勞工朋友更能瞭解自己的身體狀況，有意識地注意職場工作安全。

應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究

為了解決高雄榮總神經內科的問題，作者陳威霖 這樣論述：

隨著科技的進步帶動醫療水準提升，台灣社會人口結構呈現高齡化，高齡人口之眾多死亡原因當中，除慢性病為主要風險因子之一以外;各項疾病中，中風以及慢性腎病這兩項疾病對高齡長者健康影響尤為嚴重; 而中風與慢性腎病的盛行也將對未來台灣醫療體系構成一大隱憂;因此中風與慢性腎病的提前預防與積極治療是目前流行病學研究需審視的一項重大公衛課題。過往雖有研究著墨於中風以及慢性腎病之併發因果關係，卻鮮少有研究運用機器學習方法來建構預測與評估模型。因此，本研究欲嘗試填補這一研究缺口。 以國內某醫療機構資料庫為本研究數據，篩選出罹患中風之病患，以粒子群演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、分別計算

出各疾病風險因子的權重值，演算法求得之權重值將個別結合倒傳遞類神經 網路與支援向量機建構風險預測模型;個別結合案例式推理技術建構風險評估系統，並設計疾病評估介面，方便使用者進行併發症的風險評估。提出之模型將預測或評估中風病患是否在未來有伴隨慢性腎病的風險。 各預測模型經 K 疊交互驗證結合網格搜索法進行參數調校後，模型效能皆有83%以上的分類準確度，ROC 曲線下面積皆為0.86以上。經傅立曼檢定發現，預測模型之間在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆存在顯著效能差異，因此各模型進一步使用成對樣本T檢定預測模型之個別優劣性。檢定結果發現，在ROC曲線下面積衡量基礎下，以交叉

熵結合倒傳遞類神經網路最為優異，ROC曲線下面積達0.9514;在分類準確度衡量基礎下，交叉熵個別結合倒傳遞類神經網路與支援向量機之模型表現同等優異，皆有約92.5%的準確度。評估系統經K疊交互驗證評估其效能，各模型皆有90%以上分類準確度，ROC曲線下面積皆有0.9以上。經傅立曼檢定發現，評估系統在導入上述三類演算法權重值下，在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆不存在顯著效能差異;因此，皆適合作為評估系統之權重運算，本研究可提供相關醫療機構做為預測評估之參考依據。